Spáþjónusta sem forspá byggð á vélanámi (ML) er að bylta því hvernig fyrirtæki eiga í samskiptum við viðskiptavini sína, fyrirbyggjandi þörfum þínum og bjóða sérsniðnar lausnir áður en vandamálin koma upp. Þessi nýstárlega aðferð notar háþróaða vélanám reiknirit til að greina stórar gagnamagn og spá fyrir um framtíðarhegðun viðskiptavina, leysa betri og ánægðari þjónustu
Kjarni forspárandi þjónustu er hæfileikinn til að vinna úr og túlka gögn frá mörgum heimildum. Þetta felur í sér sögu samskipta við viðskiptavini, kauphegðir, mannfræðileg gögn, endurgjöf á samfélagsmiðlum og jafnvel samhengi eins og dags tími eða landfræðileg staðsetning. ML-algoritmarnir eru þjálfaðir með þessum gögnum til að greina mynstur og strauma sem geta bent til framtíðarþarfa eða vandamála viðskiptavina
Ein af helstu kostum forspár þjónustu er hæfileikinn til að veita forvirka aðstoð. Til dæmis, ef algorithmi af ML greinir að viðskiptavinur sé að eiga í endurteknu vandræðum með ákveðinn vöru, kerfið getur sjálfkrafa hafið samband til að bjóða aðstoð áður en viðskiptavinurinn þarf að biðja um hjálp. Þetta bætir ekki aðeins upplifun viðskiptavina, en einnig minnkar vinnuálagið á hefðbundnum stuðningskanálum
Auk þess, forspá spáþjónusta getur aðlagað verulega samskipti við viðskiptavini. Við greiningu á sögu viðskiptavinar, kerfið getur spáð fyrir um hvaða tegund samskipta eða tilboðs muni hafa meiri líkur á að hljóma við. Til dæmis, sumir viðskiptavinir gætu kosið sjálfsafgreiðslulausnir, á meðan aðrir kunna að meta meira beinan mannlegan tengsl
ML getur einnig verið notað til að hámarka leiðsögn símtala og skilaboða. Við greiningu á fyrirhuguðu vandamáli og sögu viðskiptavinarins, kerfið getur beint samskiptum að þeim aðila sem hentar best, aukandi líkurnar á fljótlegri og ánægjulegri lausn
Önnur öflug notkun fyrir forspár þjónustu er í forvarnaraðgerðum gegn churn (kúnna yfirgefa). ML-algoritmar geta hegðunarmynstur sem benda til hárr líkum á því að viðskiptavinur yfirgefi þjónustuna, leyfa fyrirtækinu að grípa til fyrirbyggjandi aðgerða til að halda honum
Engu skiptir máli, veldur að framkvæma spárþjónustu byggða á ML stendur frammi fyrir nokkrum áskorunum. Einn af helstu þáttunum er þörfin fyrir hágæða gögn í nægjanlegu magni til að þjálfa ML líkönin á áhrifaríkan hátt. Fyrirtækin þurfa að hafa trausta kerfi til að safna og stjórna gögnum til að fæða reiknirit sín
Auk þess, eru siðferðislegar og persónuverndartengdar athugasemdir sem þarf að hafa í huga. Fyrirtækin verða að vera gegnsæ um hvernig þau nota gögn viðskiptavina og tryggja að þau séu í samræmi við reglugerðir um verndun gagna eins og GDPR í Evrópu eða LGPD í Brasilíu
Túlkunarhæfi ML módela er einnig mikilvæg áskorun. Margar algorithmar í ML, sérstaklega þeir sem eru lengra komnir, virka sem "svartkassar", að gera það erfitt að útskýra nákvæmlega hvernig þeir komust að ákveðinni spá. Þetta getur verið vandamál í mjög reglugerðum greinum eða í aðstæðum þar sem gegnsæi er mikilvægt
Önnur hlið sem vert er að íhuga er jafnvægið milli sjálfvirkni og mannlegs snertingar. Þó að forspárþjónusta geti aukið verulega skilvirkni, það er mikilvægt að missa ekki mannlega þáttinn sem margir viðskiptavinir meta ennþá. Lyklinn er að nota ML til að auka og bæta getu mannlegra aðila, ekki til að koma í staðinn fyrir þá alveg
Innleiðing á forspár þjónustukerfi byggðu á ML krefst venjulega verulegs fjárfestingar í tækni og sérfræðiþekkingu. Fyrirtækin þurfa að íhuga vandlega ávöxtun fjárfestingarinnar og hafa skýra stefnu til að samþætta þessar getu í núverandi þjónustuferla sína
Stöðug þjálfun og uppfærslur á ML líkanum eru einnig grundvallaratriði. Kundaháttur og markaðstendensur eru alltaf að þróast, og módelarnir þurfa að vera reglulega uppfærðir til að halda áfram að vera nákvæmir og viðeigandi
Þrátt fyrir þessa áskoranir, möguleikinn á forspárþjónustu byggð á ML er gríðarlegur. Hann býður upp á möguleika á að breyta þjónustu við viðskiptavini úr viðbragðsstarfsemi í forvirka þjónustu, að bæta verulega ánægju viðskiptavina og rekstrarhagkvæmni
Þegar tækni heldur áfram að þróast, við getum vænst þess að sjá enn flóknari notkun á ML í þjónustu við viðskiptavini. Þetta getur falið í sér notkun á háþróuðu máltækni fyrir náttúrulegri samskipti, e samþætting við nýjar tækni eins og aukna raunveruleika til að veita sjónræna aðstoð í rauntíma
A niðurstöðu, forspárnandi þjónusta byggð á vélanámi táknar verulegan skref í þróun þjónustu við viðskiptavini. Að nýta kraft gagnanna og gervigreindarinnar, fyrirtækin geta boðið persónulegri viðskiptaupplifun, skilavert og ánægð. Þó að það séu áskoranir sem þarf að yfirstíga, umbreytingarhæfileikinn er gríðarlegur, að lofa framtíð þar sem þjónusta við viðskiptavini er sannarlega snjöll, proaktífur og viðskiptavinamiðaður
