تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی؛ پلی به رضایت و وفاداری مشتری!

محدودیت‌های پشتیبانی مشتری به‌شیوه سنتی

مدل‌های سنتی خدمات مشتری ذاتاً واکنشی هستند. در این مدل‌ها، مشتری معمولاً پس از بروز یک مشکل با بخش پشتیبانی تماس می‌گیرد و اغلب باید زمان طولانی منتظر بماند تا در نهایت موفق به برقراری ارتباط با یک کارشناس شود. این روش با ناکارآمدی‌هایی همراه است که هم مشتریان و هم کسب‌وکارها را خسته و ناراضی می‌کند.

عمده چالش‌های مشتریان در این سیستم سنتی شامل موارد زیر است:

• زمان‌های انتظار طولانی در حالت تماس تلفنی یا عبور از سیستم‌های پاسخگویی خودکار  (IVR)
• درخواست مکرر اطلاعات و تکرار جزئیات برای دفعات متوالی
• جابه‌جایی‌های متعدد بین کارشناسان یا بخش‌های مختلف قبل از رسیدن به راه‌حل

• خدمات نامنسجم با نتایج متفاوت بسته به کارشناس یا سیستم

این مشکلات ناشی از تمرکز مدل‌های سنتی بر حل مسائل پس از وقوع آن‌هاست، نه پیشگیری از بروز آن‌ها. در مقابل، هوش مصنوعی «رویکردی پیشگیرانه و فعال» را ارائه می‌دهد که می‌تواند خدمات مشتری را از «شیوه واکنشی» به تشخیص و رفع آنی مسائل به‌صورت پیش‌بینی‌شده تبدیل کند.

تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی چیست؟

تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی به استفاده از فناوری‌های زیرمجموعه هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، چت‌بات‌ها و دستیارهای دیجیتال برای فراهم کردن تجربه‌ای سریع، کارآمد، شخصی‌سازی‌شده و پیش‌بینانه برای مشتریان در مقیاس وسیع گفته می‌شود. به بیان ساده، این رویکرد از فناوری هوشمند برای بهبود تعامل با مشتری، افزایش بهره‌وری تیم‌های ارتباط با مشتری و کاهش هزینه‌های کسب‌وکار بهره می‌برد و تجربه‌ای متفاوت و ارزشمند را برای مشتریان خلق می‌کند.

بیشتر بخوانید:

آشنایی با ۴ کاربرد و مزیت چت بات‌های هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتریان

تحول دیجیتال با هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

۱۳ راهکار برای بهبود تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی

در ادامه می‌بینیم تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه می‌تواند رضایت مشتری را افزایش دهد، تیم‌ها را کارآمدتر کند و در نهایت سودآوری کسب‌وکار را بهبود ببخشد.

۱. ارائه خدمات باکیفیت به مشتری در مقیاس بزرگ

استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتری به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با مدیریت حجم بالای درخواست‌های پشتیبانی، رضایت مشتریان را حفظ کنند و وفاداری آن‌ها را افزایش دهند. به‌عنوان مثال، فروشگاه Liberty London در انگلستان از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا هدف مشتری (موضوع مشکل)، احساسات او (مثبت یا منفی بودن) و زبان صحبت او را شناسایی و برچسب‌گذاری کند، تا کارشناسان درک بهتری از نیازهای مشتری داشته باشند و تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی را به سطحی حرفه‌ای ارتقا دهند.

علاوه‌بر این، کسب‌وکارها می‌توانند ربات‌های پشتیبانی را در پلتفرم‌های مختلف مانند ایمیل، شبکه‌های اجتماعی، گفت‌وگوی زنده (live chat) و اپلیکیشن‌های پیام‌رسان به کار بگیرند تا خدمات خود را در کانال‌های متفاوت گسترش دهند. این ربات‌ها به تیم‌های پشتیبانی کمک می‌کنند تا حجم فزاینده درخواست‌ها را، به‌ویژه در زمان‌هایی که نیاز به پاسخ‌گویی سریع دارند (مانند فصل تعطیلات یا پس از معرفی یک محصول جدید)، مدیریت کنند.  

۲. ارائه پشتیبانی سریع و 24ساعته در 7 روز هفته

مشتریان انتظار دارند خدمات پشتیبانی سریع، راحت و شبانه‌روزی دریافت کنند، چه از طریق انسان‌ها و چه از طریق ربات‌ها. بر اساس گزارش «CX Trends»، ۵۱ درصد از مصرف‌کنندگان ترجیح می‌دهند برای دریافت خدمات فوری با ربات‌ها تعامل داشته باشند.

با استفاده از هوش مصنوعی، ربات‌ها می‌توانند در هر ساعتی از شبانه‌روز، حتی در روزهای تعطیل یا آخر شب که نیروهای پشتیبانی انسانی مشغول به کار نیستند، مکالماتی طبیعی و شبیه به انسان با مشتریان داشته باشند.

علاوه‌بر پشتیبانی همیشگی، هوش مصنوعی به کارشناسان کمک می‌کند پاسخ‌های سریع‌تری را ارائه دهند. ابزارهای هوشمند مانند پیشنهادهای از پیش‌نوشته‌شده (macro suggestions)، بر اساس محتوای گفت‌وگو پاسخ‌های آماده‌ای را به تیم پشتیبانی پیشنهاد می‌دهند. همچنین، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌تواند تنها با چند کلمه، پاسخی کامل و جامع ایجاد کند. این قابلیت‌ها باعث کاهش زمان پاسخ اولیه، کاهش مدت زمان رسیدگی و کوتاه شدن زمان انتظار می‌شوند و تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی را به شکلی ملموس بهبود می‌بخشند.

۳ .آموزش سریع‌تر تیم‌های پشتیبانی

هوش مصنوعی می‌تواند در آموزش کارمندان جدید خدمات مشتری نیز کمک کند. این فناوری به‌عنوان دستیار مجازی عمل کرده و در لحظه نکات و بازخوردهایی را در طول آموزش ارائه می‌دهد. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند لحن پاسخ‌ها را با توجه به نیاز مشتری دوستانه‌تر یا رسمی‌تر کند و همچنین درخواست‌های مشابه را نمایش دهد تا کارشناسان تازه‌کار ببینند همکاران‌شان چگونه به پرسش‌های مشابه پاسخ داده‌اند. این فرایند نه‌تنها سرعت آموزش تیم پشتیبانی را بالا می‌برد، بلکه باعث می‌شود تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی از همان ابتدا در تعاملات تیم‌ها جاری شود.

بیشتر بخوانید:

آموزش تحول دیجیتال، راهنمای تربیت نیروی کار برای ایجاد تغییرات بزرگ در سازمان!

۴. افزایش بهره‌وری و کارایی تیم‌ها

ابزارهای هوش مصنوعی با ساده‌سازی جریان‌های کاری، بهره‌وری و کارایی کارشناسان را افزایش می‌دهند. چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی درخواست‌ها را مدیریت می‌کنند و فرایندهای خودکار و وظایف تکراری را انجام می‌دهند. این چت‌بات‌های هوش مصنوعی با پاسخ سریع به سؤالات متداول، بار کاری کارشناسان را کاهش می‌دهند و به آن‌ها این امکان را می‌دهند تا زمان و انرژی خود را روی وظایف مهم‌تر و مسائل پیچیده‌تر مشتری متمرکز کنند. این مزیت، بخش مهمی از تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی است.

ویژگی‌هایی مثل مسیریابی هوشمند (Intelligent Routing) و طبقه‌بندی مکالمات (Triage)، با تحلیل احساسات، زبان و هدف مشتری، باعث می‌شوند هر درخواست سریع‌تر و دقیق‌تر به بخش مورد نظر منتقل شود و نیاز به ارجاع‌های مکرر از بین برود. مسیریابی مبتنی بر مهارت (Skills-based routing) نیز با هدایت درخواست‌ها به کارشناسان بر اساس تخصص، اولویت مکالمه و سایر عوامل، خدمات مشتری را بهینه می‌کند.

۵. ارائه تعامل‌های فوق‌العاده شخصی‌سازی‌شده

هوش مصنوعی می‌تواند برای هر مشتری مانند یک دستیار شخصی عمل کند، تاریخچه و ترجیحات او را درک کرده و به نیروهای پشتیبانی کمک کند تا نیازهای مشتری را بهتر بفهمند.

به‌عنوان مثال، برند تجارت الکترونیک پایدار  Grove Collaborative از بینش‌های هوش مصنوعی برای ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان استفاده می‌کند. در این حالت، هوش مصنوعی جایگزین تعامل انسانی نمی‌شود، بلکه به‌عنوان یک ابزار کمکی عمل کرده و اطلاعات لازم را در اختیار تیم پشتیبانی قرار می‌دهد تا بتوانند تجربه‌های کارآمدتر و متناسب‌تری را به هر مشتری ارائه دهند.

۶. پیش‌بینی نیازها و مشکلات احتمالی مشتریان

هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌هایی مانند تاریخچه سفارش، رفتارها و ترجیحات مشتری برای پیش‌بینی نیازهای او و شناسایی مشکلات احتمالی استفاده کند. این قابلیت، امکان ارائه راه‌حل‌های پیشگیرانه و افزایش احتمال حفظ مشتری را فراهم می‌کند.

برای مثال، برند پوشاک Motel Rocks از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی عملیات خدمات مشتری خود با دسته‌بندی هوشمند و تحلیل احساسات استفاده می‌کند. این هوش مصنوعی به‌طور خودکار پیام‌های ورودی را بر اساس هدف و لحن مشتری دسته‌بندی می‌کند و به کارشناسان کمک می‌کند با درک وضعیت، پاسخ‌ها را به‌طور مؤثر اولویت‌بندی کنند.

علاوه‌بر این، هوش مصنوعی یک ایموجی ساده (از منفی تا بسیار مثبت) برای نمایش حالت کلی احساسات مشتری در نظر می‌گیرد و با یک نشانه بصری سریع، کارشناس پشتیبانی را برای تعامل آماده می‌کند.

۷. ارائه تضمین کیفیت با هوش مصنوعی

تضمین کیفیت در روش‌های سنتی تجربه مشتری، اغلب به ارزیابی‌های انسانی متکی است. اما تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد کارشناسان را به‌صورت عینی ارزیابی، احساسات مشتری را شناسایی و نقاطی را که نیاز به آموزش فوری دارند، بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده مشخص کند. این فرایند به کسب‌وکارها کمک می‌کند روندها را شناسایی کنند، مشکلات را به‌صورت پیشگیرانه حل کنند و با شخصی‌سازی آموزش کارشناسان، تجربه‌های استثنایی را برای مشتریان فراهم کنند.

۸. تحلیل داده‌های مشتری برای پیش‌بینی و پیشگیری

ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی به تیم‌های پشتیبانی این اجازه را می‌دهند تا با تحلیل داده‌های غیرساختار‌یافته (مانند احساسات مشتری) بفهمند چه مشتریانی در معرض خطر بالای «ریزش» (ترک کردن کسب‌وکار) هستند و فوراً به آن‌ها توجه کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل پیش‌بینی‌کننده و پردازش زبان طبیعی  (NLP) هزاران کلیدواژه را از گفت‌وگوی مشتریان جدا و بررسی می‌کنند. سپس با ارائه هشدارها و پیشنهادهای خودکار، به کارشناسان کمک می‌کنند تا احساسات مشتریان را تحلیل کرده و از نارضایتی یا از دست رفتن آن‌ها جلوگیری کنند.

همچنین استفاده از تحلیل احساسات مشتری به کارشناسان پشتیبانی کمک می‌کند بازخورد مشتریان را تحلیل کنند و تجربه آن‌ها از برند را بهتر درک کنند. به‌این‌ترتیب، تیم‌ها قادر خواهند بود مشکلات احتمالی را به‌موقع شناسایی کرده و با اقدامات پیشگیرانه، مانع از دست دادن مشتری شوند؛ چیزی که در قلب تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی قرار دارد.

بیشتر بخوانید:

5  مزیت اصلی تصمیم‌گیری مبتنی‌بر داده برای کسب‌وکارها

۹. ارائه پیشنهادهای ویژه به مشتریان

هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی برای ارائه پیشنهادهای مرتبط، جذاب و به‌موقع به مشتریان است. با تحلیل داده‌هایی مانند تاریخچه خرید، رفتار جست‌وجو و اطلاعات دموگرافیک، هوش مصنوعی می‌تواند محصولات یا خدماتی را که ممکن است مشتری به آن‌ها علاقه‌مند باشد، شناسایی کند.

برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند کالاهایی را که مشتری قبلاً مشاهده کرده یا محصولات مشابهی را که در سبد خریدهای قبلی مشتری بوده‌اند، به او پیشنهاد دهد. همچنین، با استفاده از داده‌های لحظه‌ای، می‌توان تخفیف‌ها و پروموشن‌ها را فعال کرد؛ برای مثال، رها کردن یک سبد خرید می‌تواند باعث شود چت‌بات‌های هوش مصنوعی یک کد تخفیف برای مشتری ارسال و او را تشویق به تکمیل خرید کند.

۱۰. بهبود مدیریت نیروی کار

طبق گزارش CX Trends، نزدیک به ۸۰ درصد مدیران ارشد تجربه مشتری، تمایل دارند بودجه خود را روی ابزارهای پشتیبانی مبتنی بر هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند. بنابراین بسیاری از آن‌ها استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت نیروی کار را آغاز کرده‌اند. این ابزارها می‌توانند وظایف را خودکار کنند، بینش‌های مبتنی بر داده ارائه دهند و به تصمیم‌گیرندگان کمک کنند تا برنامه‌ریزی نیروها را به‌شکل پیشگیرانه انجام دهند.

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های گذشته و رفتار مشتری، امکان پیش‌بینی و برنامه‌ریزی بهینه منابع انسانی را فراهم می‌کند؛ از تعیین تعداد کارشناسان موردنیاز تا محل استقرار آن‌ها. در عین حال، با رصد لحظه‌ای فعالیت‌ها، شفافیت در عملکرد و پایبندی به زمان‌بندی نیز فراهم می‌شود.

۱۱. کاهش هزینه‌های عملیاتی

ادغام هوش مصنوعی با تجربه مشتری می‌تواند به‌شکل قابل ‌توجهی هزینه‌های عملیاتی را پایین بیاورد. این کار با خودکارسازی وظایف کم‌اهمیت، هدایت مشتریان به سمت خدمات سلف‌سرویس و حذف نیاز به ابزارها، آموزش یا نیروی انسانی بیشتر انجام می‌شود. هوش مصنوعی در خودکارسازی خدمات مشتری، پیشنهاد محتوا و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی نیازهای مشتریان بسیار قدرتمند است. به همین دلیل، سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی در دوران نوسانات اقتصادی، به تیم‌ها کمک می‌کند تا بدون افزایش هزینه‌ها، حجم بالای درخواست‌ها را مدیریت کرده و خدمات سریع و شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند.

بیشتر بخوانید:

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی چیست و چه تغییراتی را در کسب‌وکارها ایجاد می‌کند؟

۱۲. ایجاد تجربه برند یکپارچه‌تر

با استفاده از هوش مصنوعی مولد، کسب‌وکارها می‌توانند پرسونای متناسب با هویت برند خود ایجاد کنند. این موضوع باعث می‌شود لحن و شخصیت برند در تمامی تعاملات با مشتریان ثابت بماند و تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی شکلی منسجم‌تر و حرفه‌ای‌تر پیدا کند. نتیجه؟ برندی متمایزتر، تصویری قوی‌تر و مشتریانی راضی‌تر.

علاوه‌بر این، کارشناسان می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای تغییر سریع لحن پیام‌ها بسته به شرایط استفاده کنند.

۱۳. بهبود مدیریت دانش

مدیریت دانش نقش مهمی در ارائه خدمات دیجیتال باکیفیت دارد. ابزارهای مدیریت دانش مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می‌کنند پایگاه دانش شرکت‌ها همیشه به‌روز، دقیق و کاربردی باقی بماند.

برای نمونه، با کمک هوش مصنوعی می‌توان مقالات ضعیف یا کم‌کاربرد را شناسایی و نیاز به به‌روزرسانی را به تیم‌ها یادآوری کرد. این کار باعث می‌شود مشتریان پاسخ بسیاری از پرسش‌های خود را از طریق منابع سلف‌سرویس به دست بیاورند و نیازی به ارسال درخواست نداشته باشند.

از طرف دیگر، هوش مصنوعی مولد می‌تواند تنها با چند نکته کوتاه، یک مقاله کامل برای مرکز راهنما تولید کند. کارشناسان نیز می‌توانند با یک کلیک، لحن این مقالات را دوستانه‌تر یا رسمی‌تر کنند. این یعنی تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی نه‌تنها سریع‌تر، بلکه هوشمندانه‌تر هم خواهد بود.

کلام آخر

تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی، آینده‌ای است که امروز آغاز شده؛ آینده‌ای که در آن خدمات سریع‌تر، شخصی‌سازی‌شده‌تر و پیش‌بینی‌کننده‌تر، اولویت اصلی مشتریان محسوب می‌شود. تحقق این تحول، نیازمند زیرساخت‌های نوین و راهکارهای سازمانی هوشمند است. در همین مسیر، راهکارهای سازمانی ایرانسل با سرویس‌هایی چون احراز هویت دیجیتال یلونام، زیرساخت ابری، پیامک  هدفمند و یلوادوایز، امکان ارائه تجربه‌ای متفاوت و کارآمدتر از تعامل با مشتری را برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها فراهم می‌آورد. برای آشنایی بیشتر با راهکارهای سازمانی ایرانسل، کد دستوری #۳* را از خطوط ایرانسلی خود شماره‌گیری کنید یا از طریق ایمیلEB@mtnirancell.ir    با ما در ارتباط باشید.

منبع:

https://www.forbes.com/sites/tonybradley/2024/10/11/how-ai-is-revolutionizing-customer-experience/

https://www.zendesk.nl/blog/ai-customer-experience/#