Традиционно путь клиента в большинстве случаев был линейным. Клиенты обращаются в службу поддержки и проходят пошаговый процесс, оставляя мало места для персонализированных ответов. Этот традиционный подход не учитывал индивидуальные потребности клиентов, и в эпоху, когда предпочтения клиентов гораздо более динамичны, эти линейные модели не приносят результатов.

Нелинейный подход к обслуживанию клиентов ставит искусственный интеллект (ИИ) на передний план трансформации. В отличие от традиционных линейных моделей, нелинейные подходы, основанные на искусственном интеллекте, адаптируются к конкретному контексту и истории клиента. Технологии искусственного интеллекта анализируют данные клиентов в режиме реального времени, прогнозируют потребности и активно предлагают решения. Кроме того, благодаря интеграции диалогового искусственного интеллекта, такого как интеллектуальные виртуальные агенты (IVA), и других возможностей самообслуживания, клиенты могут выбирать, как им взаимодействовать с брендом.

Переход от линейного к нелинейному обслуживанию клиентов меняет подход к процессу обслуживания клиентов благодаря высоко персонализированному, эффективному и оперативному обслуживанию. Каждое взаимодействие с клиентом становится более эффективным, повышая общую удовлетворенность и лояльность.

Однако преобразование обслуживания клиентов с помощью ИИ требует продуманной стратегии, которая начинается с определения правильных вариантов использования. Вот три способа, которыми ИИ может помочь предприятиям обеспечить нелинейное обслуживание клиентов.

Внедрить многоканальную поддержку клиентов.

Многоканальная поддержка клиентов позволяет клиентам выбирать предпочтительный способ связи, будь то социальные сети, электронная почта или телефон. Он уходит от ограничительных, универсальных опций меню, таких как Нажмите 1, чтобы выставить счет, нажмите 2, чтобы получить техническую поддержку…

ИИ расширяет возможности омниканального взаимодействия, понимая и анализируя запросы клиентов в режиме реального времени, предоставляя персонализированные и динамичные ответы по всем каналам. Возьмем, к примеру, виртуальных агентов. Современные IVA, основанные на генеративном и диалоговом искусственном интеллекте, могут отвечать на быстро меняющиеся вопросы клиентов. Технологии машинного обучения могут понимать естественный язык, интерпретировать намерения пользователя, просматривать историю и предпочтения клиентов и предоставлять индивидуальные ответы в зависимости от контекста разговора. IVA может помочь устранить повторяющуюся задачу клиентов, объясняющих свою ситуацию с самого начала при каждом новом взаимодействии.

Представьте, что у клиента произошел технический сбой и он решил пообщаться с компаниями через их веб-сайт. IVA немедленно приступает к работе, анализируя проблему специализированных ключевых слов и понимая проблему. Затем IVA направляет запрос соответствующему агенту технической поддержки. Такая быстрая передача гарантирует, что правильный специалист сможет решить проблему клиента, что обеспечивает нелинейный процесс обслуживания клиентов.

Предоставьте клиентам возможность самообслуживания

Кроме того, круглосуточный характер диалогового искусственного интеллекта означает, что клиенты со всего мира в разных часовых поясах имеют мгновенный доступ к поддержке. Независимо от местонахождения каждый клиент может самостоятельно решить свои проблемы, поискав ответы на порталах самообслуживания компаний.

Часто задаваемые вопросы и базы знаний. По мере того, как организации выходят на глобальные рынки, важно обеспечивать постоянную поддержку для поддержания превосходного качества обслуживания клиентов.

Включение возможностей самообслуживания также имеет еще одно преимущество: снижение эксплуатационных расходов. Компании эффективно сокращают количество входящих обращений в службу поддержки клиентов, позволяя клиентам находить ответы на часто задаваемые вопросы с помощью автоматизированных часто задаваемых вопросов. IVA может обрабатывать повседневные запросы клиентов, освобождая агентов, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных задачах.

Предугадывайте потребности клиентов

Рассмотрим ситуацию, когда гость отеля использует виртуального агента для бронирования. IVA, созданная на основе диалогового искусственного интеллекта, анализирует предпочтения гостей в результате предыдущих взаимодействий, замечает их склонность к гольфу и рекомендует забронировать время для игры в гольф на поле для гольфа отеля. Аналитика данных и искусственный интеллект прогнозируют потенциальные запросы и активно предлагают решения в условиях нелинейного взаимодействия с клиентами. Интуитивное удовлетворение потребностей еще до того, как они попадут в сознание клиента, повышает удовлетворенность.

Инструменты с поддержкой искусственного интеллекта также могут прогнозировать поведение клиентов, например, часто ли кто-то бросает свою корзину покупок. Инструмент на базе искусственного интеллекта просматривает историю клиента и может отправить персонализированное сообщение для закрытия сделки. Например, IVA может предложить код скидки или отправить индивидуальное напоминание при оформлении заказа. Такой уровень предупредительной заботы вселяет глубокое чувство лояльности и приверженности, укрепляя репутацию бренда как бренда, который действительно ценит своих клиентов.

Будущее искусственного интеллекта и клиентского опыта (CX)

Сегодняшние виртуальные агенты могут использовать возможности диалогового и генеративного искусственного интеллекта, чтобы лучше понимать намерения клиентов в новую эпоху нелинейного обслуживания клиентов. Этот переход к встрече с клиентами именно там, где они находятся, и предоставлению им соответствующего взаимодействия в нужное время лежит в основе нелинейного обслуживания. Он стремится сделать взаимодействие более значимым и личным. Пришло время компаниям перейти от традиционной линейной структуры обслуживания клиентов к более адаптируемой, ориентированной на клиента модели.