Tips Untuk Memaksimalkan Investasi Dalam Layanan Pelanggan
Tips Untuk Memaksimalkan Investasi Dalam Layanan Pelanggan – Dalam hal layanan pelanggan, selalu ada tindakan penyeimbangan kabel tinggi antara biaya dan kualitas. Banyak tim saat ini menyadari bahwa teknologi adalah salah satu cara terbaik untuk menemukan keseimbangan tanpa kehilangan pijakan dengan pelanggan.
Secara khusus, kecerdasan buatan dapat secara dramatis menurunkan biaya layanan pelanggan sambil meningkatkan hasil seperti kepuasan pelanggan dan resolusi kontak pertama. Namun, itu hanya jika Anda melakukannya dengan benar.
Berikut adalah beberapa contoh yang menggambarkan bagaimana AI yang dilakukan dengan benar dapat menurunkan overhead layanan pelanggan tanpa berdampak negatif pada KPI.
Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan hanya sebagus data yang kami gunakan. Ini terutama berlaku dengan chatbots, yang merupakan program komputer yang dirancang untuk meniru percakapan manusia. Jika Anda pernah berinteraksi dengan chatbot yang buruk secara online, Anda tahu betapa tidak menyenangkan dan menjengkelkannya (jika terkadang lucu) hal itu.
Faktanya, internet dipenuhi dengan contoh chatbot yang gagal. Namun, tim layanan pelanggan memahami berapa banyak uang yang dapat dihemat saat chatbots digunakan dengan bijak, jadi kita harus melakukannya dengan benar.
Kunci sukses adalah memberi mereka informasi yang benar dan tepat sebanyak mungkin. Serangkaian FAQ online yang andal dapat melayani tujuan ganda yang penting untuk layanan pelanggan. Pertama-tama, mereka memungkinkan pelanggan untuk mencari dan menemukan jawaban atas pertanyaan mereka sendiri.
Kedua, pertanyaan dan jawaban (dan variasinya masing-masing) dapat dimasukkan ke dalam chatbot bertenaga AI untuk membuat jawaban yang disesuaikan dengan kerangka waktu dan menyederhanakan keluaran untuk mengurangi risiko kesalahan yang tidak diinginkan atau tanggapan yang tidak membantu.
Alat seperti deteksi topik dan analisis sentimen teknologi khusus yang didukung AI juga dapat digunakan untuk mengasah chatbots dan membuatnya lebih berguna dan akurat.
Chatbots
Selain itu, pastikan chatbots digunakan dalam skenario yang ideal. Kueri sederhana adalah kasus penggunaan terbaik untuk chatbot, sementara manusia pada umumnya harus menangani pertanyaan pelanggan yang lebih rumit atau emosional. Algoritme AI yang kuat dapat membedakan dan mengarahkannya sesuai, menghemat uang perusahaan untuk layanan pelanggan tanpa mengurangi hasil.
Berbicara tentang hasil, ketika berbicara tentang chatbots, pengukuran itu penting. Beberapa metrik yang perlu diperhatikan saat menguji dan menyempurnakan strategi chatbot Anda meliputi:
• Jumlah obrolan yang ditinggalkan.
• Jumlah obrolan yang berakhir tanpa pelanggan mendapatkan respons yang sesuai.
• Waktu untuk resolusi.
• Skor promotor bersih untuk agen manusia vs. chatbots.
• Berapa kali percakapan chatbot dialihkan ke manusia.
• Jumlah interaksi sebelum resolusi.
Anda dapat menggunakan metrik ini untuk meningkatkan kualitas dari waktu ke waktu tanpa membuang strategi chatbot yang hemat biaya sama sekali.
Program Komputer
Salah satu kesalahpahaman terbesar tentang AI (dan teknologi secara umum, sejujurnya) adalah bahwa AI akan mencuri pekerjaan. Memang benar bahwa banyak peran dengan keterampilan rendah pada akhirnya akan dikonsolidasikan ke dalam tugas-tugas yang dapat ditangani oleh kecerdasan buatan dan program komputer lainnya. Namun, ini tidak selalu sama dengan penurunan bersih dalam pekerjaan.
Faktanya, banyak pekerjaan yang dilakukan agen layanan pelanggan hari ini adalah menghafal, membosankan, dan membuat mereka frustrasi. Organisasi yang cerdas menyadari bahwa pekerjaan semacam itu kemungkinan besar akan menghasilkan tingkat turnover yang tinggi. Alih-alih menugaskan manusia untuk menjawab FAQ secara manual untuk kedelapan kalinya dalam satu jam, fokuskan kembali para pekerja untuk memecahkan masalah pelanggan dan menyelesaikan kasus yang kompleks.
Ketika agen layanan pelanggan menjadi pemecah masalah dan pemikir kreatif, wawasan mereka dapat digunakan untuk menggunakan AI secara lebih strategis sekaligus membuat pekerjaan mereka lebih menyenangkan dan bermanfaat. Selain itu, AI hanya bekerja dengan baik dengan manusia dalam lingkaran sampai batas tertentu.
Manusia harus membangun algoritme, melatihnya, menyempurnakannya, dan terus memperbaruinya untuk memastikan bahwa algoritme tersebut beroperasi seefisien dan seefektif mungkin.
Belum lama berselang, perusahaan mana pun yang ingin menggunakan kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin perlu membangun algoritme sendiri dari awal. Namun, banyak hal telah berubah dalam lima tahun terakhir.
Banyak solusi untuk layanan pelanggan (dan seterusnya) tersedia dari rak. Dalam kebanyakan kasus, tidak perlu menemukan kembali roda dan mengembangkan AI di rumah, dan seringkali jauh lebih murah untuk dibeli.
Meskipun Anda perlu menyesuaikan algoritme dengan kebutuhan spesifik Anda, toolkit seperti TensorFlow dan PyTorch hadir dengan tutorial dan komunitas yang kuat. Orang yang tidak memiliki latar belakang pembelajaran mesin dapat mempelajari dan menerapkan konsep yang berguna tanpa pelatihan ekstensif.…