Podjetja imajo danes stranke, ki vse bolj iščejo hitre, enostavne in zanesljive rešitve. Vendar pa številni samopostrežni kanali, ki jih zagotavljajo organizacije, ne izpolnjujejo teh pričakovanj. Anketa, ki jo je opravil Gartner Poudaril je, da čeprav 70% strank na neki točki svoje storitvene poti uporablja samopostrežne kanale, lahko le 9% s temi možnostmi v celoti reši svoje težave. To jih pogosto pripelje do stika z agentom in tako izniči namen samopostrežne izkušnje.
Ta vrzel med pričakovanji strank in resnično izkušnjo s samopostrežnimi kanali lahko znatno škoduje ugledu organizacije in stopnji zadrževanja strank. Učinkoviti modeli samopostrežbe ne izboljšajo le uporabniške izkušnje in zadovoljstva, temveč tudi pripomorejo k znatnemu prihranku stroškov in operativni učinkovitosti, saj dramatično zmanjšajo obseg klicev v centre za pomoč strankam, povečajo stopnjo preusmeritve in izboljšajo samopostrežno zadrževanje ter podaljšajo čas reševanja, ki se prvi stikajo, ter pomagajo organizacijam, da hitro rešijo težave. Poleg tega strankam zagotavljajo avtonomijo, hitrost in prilagoditev, ki jo želijo za hitre in učinkovite rešitve, prilagojene njihovim potrebam.
Ne glede na to, kako uspešno je podjetje, mora še naprej uvajati inovacije, prilagajati in poslušati svoje stranke, da bi izboljšali in prilagodili uporabniško izkušnjo. Medtem ko 81% blagovnih znamk verjame, da globoko razumejo svoje stranke, se s tem strinja le 46% globalnih strank, kar poudarja potrebo po izboljšanju uporabniške izkušnje. Poleg tega 64% potrošnikov pravi, da bi opustili blagovno znamko, če njihova izkušnja ne bi bila prilagojena (Poročilo o sodelovanju s strankami 2024).
V konkurenčnem scenariju je zmanjšanje razdalje med pričakovanji strank in realnostjo, ko gre za samopostrežne kanale, pomembno za uspeh podjetij. Neizpolnjevanje pričakovanj strank ima lahko strašne posledice. Zato številna podjetja dajejo visoko prednost odpravljanju točk trenja in proaktivnega pristopa k pomislekom strank – umetna inteligenca (AI), v kombinaciji s podatki o strankah v realnem času, je lahko ključ do njihovega uspeha.
Glede na a BBC-jeva nedavna raziskava, poslovni voditelji po vsem svetu priznavajo prednosti umetne inteligence, vendar priznavajo, da jih njihove organizacije niso pripravljene sprejeti, ker še niso opredelile strategije, s katero se počutijo udobno ali dobro razumejo.
vmešati Orodja za umetno inteligenco v strategijah Postalo je bistveno za podjetja, ki želijo izboljšati uporabniško izkušnjo. AI lahko analizira velike količine podatkov o strankah v realnem času, kar pomaga servisnim agentom prilagoditi interakcije, ne da bi bili preobremenjeni z informacijami. Samopostrežne funkcije, ki jih poganja umetna inteligenca, kot so klepetalni roboti in virtualni pomočniki, lahko obravnavajo rutinske poizvedbe, kar daje človeškim agentom več časa za reševanje zapletenih težav.
Poleg tega lahko AI agentom zagotovi povzetke prejšnjih interakcij s strankami, kar jim omogoča hitro razumevanje in reševanje obravnavane težave, kar zmanjša potrebo po ponavljanju in izboljša uporabniško izkušnjo. To ne le izboljša hitrost in natančnost storitve, ampak tudi zagotavlja, da je sodelovanje relevantno in individualizirano.
Z razvojem programske strategije Audible Response Unit (URA), ki je pospešena z umetno inteligenco, lahko podjetja izboljšajo učinkovitost kontaktnega centra z avtomatizacijo poizvedb in skupnih nalog ter posredovanjem bolj zapletenih pogovorov ustreznemu naboru spretnosti agenta. Dejansko lahko izboljšanje stopnje zadrževanja URA za 5 do 20 odstotkov in izboljšanje stopnje pristnosti za 15 do 25 odstotkov zmanjša skupne stroške klicnega centra za 10 do 30 odstotkov za samo tri do šest mesecev, navaja McKinsey.
Prav tako lahko povzroči povečanje učinkovitosti delovanja. Z boljšim razumevanjem stranke z uporabo pogovorne umetne inteligence in razumevanja naravnega jezika (NLU) lahko stranke uživajo v človeških pogovorih z virtualnimi agenti, s čimer skrajšajo čas razrešitve z razumevanjem strankine namere.
Samopostrežba, ki temelji na umetni inteligenci, lahko pomaga tudi pri izboljšanju pasovne širine agentov z avtomatizacijo pogostih pogostih vprašanj o strankah, ki pogosto ovirajo čakalne vrste kontaktnih centrov. Prav tako lahko vodi do nenehnega izboljševanja agentov z zbiranjem lastniških podatkov o klicih, uporabo preteklih dejanj za napovedovanje potreb strank in izboljšanjem potovanja URA na iterativni način.
Izjemnega pomena je preobraziti sodobne strategije storitev za stranke z zagotavljanjem integriranega nabora rešitev, ki organizirajo popolne interakcije po vseh kanalih. Podjetja lahko izboljšajo uporabniško izkušnjo z oblikovanjem poti strank, ki se začnejo z intuitivno samopostrežbo in se merijo za reševanje kompleksnih težav z aktivnimi agenti. Agenti dobijo dostop do podatkov in konteksta v realnem času, kar jim omogoča, da ponudijo storitev, ki ni le učinkovita, ampak je tudi osredotočena na stranke.
Tako je mogoče optimizirati umetno inteligenco za podjetja, pri čemer izkoristite njihove prednosti. To podjetjem pomaga, da postanejo ne le ozaveščeni o strankah, ampak se tudi osredotočajo nanje, kar vodi do boljšega sodelovanja in donosnosti naložbe.
