Почему клиенты мигрируют от поддержки «живых» операторов к сервису чат-ботов

Расскажу о выводах исследования, почему отношение клиентов к ИИ-помощникам улучшается, и некоторые даже начинают предпочитать чат-ботов «живым» операторам. Заодно покажу, как работает любопытная модель миграции клиентов, по которой можно оценить риски их оттока.

Чтобы выяснить, почему клиенты либо снова и снова используют любимые каналы связи со службой поддержки, либо меняют их, исследователи разделили причины миграции по модели «притяжения-выталкивания-привязки» (Push-Pull-Mooring Model). Так они выделили притягивающие, отталкивающие и привязывающие факторы.

Сами по себе факторы не работают, важен контекст. Например, притягивающие (Pull) и отталкивающие (Push) часто зеркальны: если продукт-заменитель привлекательнее оригинала и лучше удовлетворяет потребности клиента, это будет притягивающий фактор для заменителя и отталкивающий для оригинала. Привязывающие (Mooring) факторы зачастую влияют на работу притягивающих или отталкивающих, но иногда самостоятельны. Их бизнесу контролировать сложнее, т.к. это ситуационные и личные мотивы.

Исследователи проследили, как на людей влияют притягивающие к чат-ботам и отталкивающие от «живых» агентов факторы. Также авторы статьи обратили внимание на то, как привязывающие факторы влияют на интерес клиентов к ИИ-поддержке и на остальные факторы.

Притягивающие к ИИ-поддержке факторы — те, которые улучшают клиентский опыт взаимодействия с чат-ботами. Их в статье четыре:

• возможность обратиться в любом месте и в любое время (+ быстрые ответы ИИ на запрос);

• связность (клиенты получают ссылки на нужную информацию и продукты, там могут найти другие ссылки по теме);

• прозрачность (клиенты получают полную информацию о продукте, которым интересуются: цену, характеристики, доступные акции, количество на складе, статус заказа и др.);

• персонализация (способность ИИ предоставлять правильный продукт, информацию или решение за счёт анализа личных данных клиентов и их потребностей).

Отталкивающие от «живых» агентов факторы: некомпетентность, недружелюбность, неуверенность, невнимательность, ненаблюдательность, неуважительное отношение к клиенту — всё, что противоположно основам работы служб поддержки. Для исследования взяли два недостатка операторов кол-центров:

• низкая эмпатия (неспособность понимать потребности клиентов и персонализировать помощь);
• низкая адаптивность (неспособность корректировать поведение во время работы с клиентом, выходить за рамки своих функций, изолировать свои проблемы от проблем клиента).
  

Привязывающие факторы обусловлены притягивающими и отталкивающими, влияют на то, как воздействую некоторые из них. Исследователи определили два:

• насколько часто клиенты обращаются в службу поддержки;
• насколько важными клиенты считают свои запросы в службу поддержки.
  

Быстрые, полезные и полные ответы, мгновенная связь, которые повышают удовлетворенность и лояльность клиентов, «притягивают» к чат-ботам. Чувство, что «живой» оператор не понимает клиентские потребности и не делает всё возможное, чтобы выполнить запрос, снижает желание обращаться к «живым» агентам в будущем.

Клиенты, которые часто контактируют со службой поддержки, охотнее выбирают услуги на основе ИИ, потому что начинают лучше понимать преимущества чат-ботов. Чем чаще люди сталкиваются с ИИ-поддержкой, тем чаще обращаются к ней впредь.

Независимо от того, часто ли клиенты обращаются в службу поддержки, низкий уровень эмпатии и низкая адаптивность «живых» операторов также заставляют клиентов предпочитать помощь чат-ботов. Мало того, что неадаптивные и неэмпатичные агенты лишены выгодных отличий от роботов, они ещё и помогают медленнее, а в рутинных задачах чаще ошибаются.

Не удалось измерить, насколько самоощущение важности клиентского запроса влияет на выбор между чат-ботом и «живым» оператором. С одной стороны, чат-ботам не хватает гибкости для обработки сложных клиентских обращений, а агенты-люди проявляют эмпатию и адаптируются к потребностям клиентов. С другой стороны, чат-боты меньше ошибаются в ответах на рутинные вопросы, которым клиенты могут придавать большое значение. Так что выбор агентов-людей вместо чат-ботов зависит и от важности проблемы для клиента, и от навыков оператора.

Главное — ориентироваться на клиента. Эмпатичные сотрудники, которые легко адаптируются к каждому клиенту, общаются с клиентами тепло и дружески, на что чат-боты редко способны. Важно совершенствовать у операторов навыки межличностного общения, в т.ч. чувствительность, решительность и устойчивость — тогда они будут способны к эмпатии и адаптации.

Поскольку технологии постепенно интегрируются в обслуживание клиентов, уместно внедрять и продвигать поддержку от чат-ботов в приложениях и мессенджерах, на веб-страницах. Чтобы у пользователей копился позитивный опыт взаимодействия с ИИ, можно геймифицировать первые попытки. Важно также отслеживать работу чат-бота, обновлять его по мере необходимости.

Как «живые» агенты, так и ИИ-технологии обладают уникальными положительными свойствами. Не нужно решать, пора ли полностью вытеснить «живой» персонал технологиями ИИ. Вместо этого следует развивать обслуживание клиентов на основе сотрудничества человека и машины. Чтобы качество обслуживания было на высоте, необходимо обучать и дообучать операторов и делать удобной работу с чат-ботами для всех.