۰۱ شهريور ۱۴۰۵
هوش مصنوعی در مدیریت شکایات؛ نسخه هوشمند رضایت مشتری!
نقش چتباتها، تحلیل صوتی و یادگیری ماشین در رضایت مشتری
گاهی مشتری هنوز شکایتش را مطرح نکرده، اما لحن صدا، رفتار در سایت یا حتی مسیر تعاملش با برند، نشانههایی از نارضایتی را نشان میدهد. اینجاست که هوش مصنوعی در مدیریت شکایات میتواند فراتر از پاسخگویی به شکایتهای ثبتشده عمل کند؛ از تشخیص احساسات مشتری و مسیریابی هوشمند درخواستها گرفته تا پیشبینی مشکلات و ارائه پشتیبانی پیش از تشدید نارضایتی. در این مقاله، مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت شکایات مشتری و نقش آن در بهبود تجربه و افزایش رضایت مشتریان را بررسی میکنیم.
آیا باید هوش مصنوعی در مدیریت شکایات مشتری به کار گرفته شود؟
هوش مصنوعی در حال متحول کردن مدیریت شکایات مشتری است و به کارشناسان خدمات مشتری کمک میکند فرایند رسیدگی را سادهتر انجام دهند و در عین حال، تجربهای سریعتر و راحتتر برای مشتریان فراهم میکند. اما چگونه میتوان از این فناوری در واحد خدمات مشتری استفاده کرد؟
در چند دهه گذشته، هوش مصنوعی (AI) شیوه فعالیت شرکتها را بهطور چشمگیری تغییر داده است؛ از نحوه انجام امور روزمره گرفته تا رسیدگی به پرسشها و شکایات مشتریان. با ظهور مداوم فناوریها و راهکارهای جدید، مؤسسه گارتنر (Gartner) پیشبینی کرده است که تا سال 2027، ۸۵ درصد از تعاملات مشتریان به نوعی با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مدیریت خواهند شد.
نحوه خرید محصولات و تعامل مشتریان با برندها در حال تغییر است و در نتیجه، رویکرد کسبوکارها به مدیریت شکایات مشتری نیز باید متناسب با این تغییرات بهروز شود. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت شکایات میتواند فرایند دریافت، بررسی و رسیدگی به شکایات را هم برای کارکنان و هم برای مشتریان سریعتر و سادهتر کند.
در ادامه، پنج روش رایج و کاربردی را برای استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت شکایات مشتری بررسی میکنیم.
۱. تحلیل صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی با هدف بهبود ارتباط با مشتری
یکی از رایجترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت شکایات، تحلیل صوتی است. این فناوری میتواند با بررسی صدای کارشناس خدمات مشتری و مشتری، لحن، احساسات و وضعیت عاطفی آنها را تشخیص دهد.
برای مثال، برخی از این سیستمها زمانی که کارشناس باید لحن مثبتتر و آرامتری داشته باشد، یا زمانی که لازم است شکایت برای بررسی بیشتر به مدیر ارجاع داده شود، به او هشدار میدهند. همچنین اگر سیستم تشخیص دهد که مشتری در یک «وضعیت عاطفی شدید» قرار دارد، این موضوع را به کارشناس اطلاع میدهد.
این قابلیت به کارشناسان کمک میکند لحن و شیوه پاسخگویی خود را با شرایط احساسی مشتری هماهنگ کنند و در نتیجه، احتمال حل موفقیتآمیز شکایت افزایش پیدا کند.
بیشتر بخوانید:
آینده تجربه مشتری؛ تحلیل احساسات مشتری با موتورهای هوش مصنوعی و آنالیز عواطف
فناوریهای تحلیل لحن حتی یک گام فراتر میروند. این فناوریها میتوانند با چتباتها و ابزارهای شنود و تحلیل شبکههای اجتماعی (Social Listening) یکپارچه شوند و با بررسی الگوهای ارتباطی، به پیشبینی احساسات مشتری کمک کنند.
در این فرایند، سیستم هوش مصنوعی فایل صوتی را دریافت و آن را از نظر هفت نوع لحن مختلف بررسی میکند:
- غم و ناراحتی
- ناامیدی و کلافگی
- رضایت
- هیجان
- همدلی
- ادب
- بیادبی
سپس الگوریتم براساس لحنهایی که احتمال وقوع آنها از یک آستانه مشخص بیشتر است، احساس احتمالی گوینده را پیشبینی میکند.
استفاده از تحلیل صوتی میتواند به کارشناسان خدمات مشتری کمک کند تا سریعتر و هدفمندتر برای حل شکایت اقدام کنند. با این حال، این فناوری همیشه با هدف بهبود تجربه مشتری استفاده نشده است.
برای مثال، برخی شرکتها از هوش مصنوعی برای شناسایی «نقطه شکست مشتری (Breakpoint)» استفاده میکنند؛ یعنی بررسی میکنند مشتری تا چه اندازه میتواند شرایط نامطلوب، انتظار یا فشار را تحمل کند تا در نهایت تصمیم بگیرد ارتباط خود را با برند قطع کند.
تحلیل لحن و رفتار مشتری برای اینکه مشخص شود تا چه مدت میتوان او را در حالت انتظار نگه داشت، شاید در کوتاهمدت هزینههای شرکت را کاهش دهد؛ اما در بلندمدت میتواند به از دست دادن مشتریان وفادار منجر شود. بنابراین، استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی باید به جای سوءاستفاده از نقاط ضعف مشتری، بر تشخیص زودهنگام تشدید نارضایتی و پیشگیری از بحرانی شدن شکایت تمرکز داشته باشد.
بیشتر بخوانید:
تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی؛ پلی به رضایت و وفاداری مشتری!
راهنمای جامع تحلیل رفتار مشتری با هوش مصنوعی در فروشگاههای زنجیرهای
۲. چتباتهای خودکار: حل شکایات مشتریان با کمک هوش مصنوعی
اگر به این فکر میکنید که چگونه از هوش مصنوعی برای خدمات مشتری استفاده کنید، باید بدانید از آنجایی که مشتریان بهصورت ۲۴ ساعته به اینترنت دسترسی دارند، بسیاری از آنها ترجیح میدهند برای دریافت پشتیبانی، راهکارهای سریع و خودکار را انتخاب کنند. برخی مشتریان برای پیدا کردن پاسخ به صفحات پرسشهای متداول (FAQ) یا انجمنهای آنلاین مراجعه میکنند، اما برخی دیگر به دنبال دریافت راهحلهای قابلاعتماد بدون نیاز به تعامل با نیروی انسانی هستند.
چتباتهای هوش مصنوعی برای پاسخگویی به پرسشهای مشتریان، میتوانند هر دو نیاز را برآورده کنند. چتباتهای سلفسرویس معمولاً برای پاسخگویی به پرسشها و مشکلات رایج برنامهریزی میشوند؛ برای مثال، ارائه آخرین وضعیت ارسال سفارش، هدایت مشتری به اطلاعات موجود در وبسایت مانند قوانین بازگشت کالا، لغو اشتراک و بهروزرسانی اطلاعات حساب کاربری.
این چتباتها راهکاری سریعتر و سادهتر را برای حل مشکلات یا پرسشهای معمول ارائه میدهند. این قابلیت برای مشتریانی که عجله دارند ایدهآل است و از طرف دیگر، به کارشناسان خدمات مشتری اجازه میدهد زمان بیشتری را صرف رسیدگی به تعاملات پیچیدهتر کنند.
علاوهبر این، ارائه یک گزینه کاملاً دیجیتال و خودکار میتواند برای نسلهای جوانتر مشتریان جذاب باشد و در عین حال، میزان زمان و هزینه موردنیاز برای ارائه خدمات مشتری را کاهش دهد.
برخی شرکتها از چتبات بهعنوان اولین مرحله برای حل شکایات مشتریان استفاده میکنند و در هر لحظه نیز امکان ارتباط با یک کارشناس انسانی را در اختیار مشتری قرار میدهند. افرادی که ترجیح میدهند بدون دخالت نیروی انسانی مشکل خود را حل کنند، میتوانند صرفاً از هوش مصنوعی در مدیریت شکایات استفاده کنند؛ درحالیکه مشتریانی با مشکلات پیچیدهتر میتوانند درخواست خود را به یک کارشناس انسانی ارجاع دهند.
بیشتر بخوانید:
هایپر اتوماسیون؛ از خودکارسازی ساده تا هوشمندی تمامعیار سازمانی
اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی چیست و چه تغییراتی را در کسبوکارها ایجاد میکند؟
۳. تجارت مکالمهای (Conversational Commerce) با رباتهای اپلیکیشنهای پیامرسان
هیچکس دوست ندارد برای دریافت خدمات مشتری پشت خط منتظر بماند. در واقع، ۷۲ درصد از نسل هزاره (Millennials) معتقدند تماس تلفنی بهترین روش برای حل یک شکایت نیست.
بسیاری از برندها روی شبکههای اجتماعی بهعنوان کانال جایگزین برای مدیریت شکایات مشتریان تمرکز کردهاند، اما به نظر میرسد اپلیکیشنهای پیامرسان، مسیر آینده این حوزه باشند. طبق نتایج یک گزارش، اپلیکیشنهای پیامرسان اکنون تعداد کاربران فعال ماهانه بیشتری نسبت به برخی از بزرگترین پلتفرمهای شبکههای اجتماعی دارند.
چتباتهای هوش مصنوعی که به پروفایل برند شما در اپلیکیشنهای پیامرسان متصل میشوند، امکان برقراری تعامل سریع و غیررسمی را با مشتریان فراهم میکنند. این رباتها عملکردی مشابه چتباتهای هوش مصنوعی دارند که در بخش قبل توضیح دادیم، با این تفاوت که بهجای فعالیت در وبسایت یا اپلیکیشن اختصاصی شرکت، روی اپلیکیشنهای پیامرسان و شبکههای اجتماعی پرکاربرد فعالیت میکنند.
بیشتر بخوانید:
آشنایی با ۴ کاربرد و مزیت چت باتهای هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتریان
۴. مسیریابی خودکار درخواستها؛ هوش مصنوعی برای حل سریعتر شکایات
ثبت یک درخواست خدمات مشتری معمولاً با دستهبندی شکایت همراه است؛ چه از طریق انتخاب یک گزینه در تماس تلفنی و چه با علامت زدن یک گزینه در فرم آنلاین. بااینحال، مشتریان ممکن است درخواست خود را بهدرستی دستهبندی نکنند؛ بهخصوص زمانی که به دلیل یک مشکل ناراحت هستند، عجله دارند یا با گزینههای زیادی برای انتخاب مواجهاند.
این موضوع نهتنها باعث طولانیتر شدن تعامل مشتری با شرکت میشود، بلکه زمان و انرژی کارشناسان خدمات مشتری را نیز هدر میدهد. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت شکایات میتواند با تشخیص منظور و هدف مشتری، فرایند رسیدگی به شکایات را سریعتر کند و درخواست را بهصورت خودکار به کارشناس مناسب ارجاع دهد.
این فناوری با یادگیری کلمات و عبارتهایی که معمولاً در درخواستهای مشتریان استفاده میشوند، میتواند ماهیت، لحن و سایر جزئیات شکایت را پیشبینی کند. از آنجایی که کارشناسان دیگر نیازی ندارند ابتدا زمینه درخواست را بررسی کنند یا آن را به فرد دیگری ارجاع دهند، زمان پاسخگویی به میزان قابلتوجهی کاهش پیدا میکند.
۵. حل پیشگیرانه شکایات؛ پایش فعالیتها با کمک هوش مصنوعی
تصور کنید بهجای اینکه فقط به مشکلات مشتریان پاسخ دهید، میتوانستید پیش از وقوع، آنها را شناسایی و برطرف کنید! فناوری هوش مصنوعی میتواند با شناسایی نشانههای رایجی که نشان میدهند مشتری با یک سؤال یا مشکل مواجه شده است، این امکان را فراهم کند.
سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند دادههای وبسایت یا اپلیکیشن را تحلیل کرده و بهدنبال «نشانههای نارضایتی» بگردند؛ یعنی مشتریانی را که با مشکل مواجه شدهاند و نوع مشکل آنها را شناسایی کنند. سپس، عامل دیجیتال میتواند پیش از آنکه مشتری درخواست کمک کند، پشتیبانی لازم را ارائه دهد؛ برای مثال، او را به صفحه پرسشهای متداول (FAQ) هدایت کند یا براساس مشکلش راهکار مناسب ارائه دهد.
حل مشکلات خدمات مشتری پیش از آنکه به یک شکایت جدی تبدیل شوند، باعث افزایش رضایت مشتریان و صرفهجویی در زمان کارشناسان میشود. این فرایند همچنین میتواند نرخ رها کردن خرید را کاهش دهد؛ زیرا مشتری با یک سؤال یا مشکل حلنشده مواجه نمیشود که در نهایت او را به سمت خرید آسانتر از یک کسبوکار دیگر هدایت کند.
در نهایت، با پیشبینی نیازهای مشتریان، میتوانید تصویر یک برند با خدمات مشتری ممتاز را در ذهن آنها ایجاد کنید؛ موضوعی که میتواند به جذب مشتریان جدید و بازگشت مشتریان فعلی منجر شود.
آینده هوش مصنوعی در مدیریت شکایات مشتری
با استفاده از هوش مصنوعی، مدیریت شکایات مشتری آسانتر، سریعتر، دقیقتر و کارآمدتر شده است. این فناوری میتواند سطحی از سرعت و پاسخگویی را فراهم کند که نیروهای انسانی بهتنهایی قادر به دستیابی به آن نیستند. همچنین، هوش مصنوعی با رسیدگی به پرسشها و درخواستهای سادهتر، بخشی از حجم کاری نیروهای پشتیبانی را کاهش میدهد و به آنها اجازه میدهد روی پروندههای پیچیدهتر تمرکز کنند. در نتیجه، بهرهوری افزایش پیدا میکند و از فرسودگی شغلی کارکنان نیز جلوگیری میشود.
بهکارگیری هوش مصنوعی در مدیریت شکایات یکی از راههایی است که شرکتها میتوانند از طریق آن جایگاه خود را بهعنوان کسبوکاری با خدمات مشتری باکیفیت تثبیت کنند. در آینده، استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتری به کاربردهای نوآورانهتری گسترش پیدا خواهد کرد تا فرایند رسیدگی به درخواستها برای کارشناسان نیز سادهتر شود.
برای مثال، طبق گفته Salesforce، «تحلیلهای پیشبینانه مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از دادههای مشتریان، نیازها، الگوهای رفتاری و مشکلات احتمالی آنها را پیشبینی میکنند». این قابلیت به شرکتها کمک میکند پیش از بروز مشکل به نگرانیهای مشتریان رسیدگی کنند، منابع خود را بهشکل بهینهتری تخصیص دهند و تعاملات خود با مشتریان را شخصیسازی کنند.
یکی دیگر از مهمترین روندهای هوش مصنوعی در رسیدگی به شکایات، پیشرفت در یادگیری ماشین (Machine Learning) است. تحلیلها و پیشنهادهایی که ابزارهای هوش مصنوعی براساس دادههای تاریخی شکایات ارائه میکنند، در آینده دقیقتر و پیچیدهتر خواهند شد و به شرکتها کمک میکنند تجربه بهتری را برای مشتریان خود ایجاد کنند.
بیشتر بخوانید:
تحلیل رفتار مصرفکننده با یادگیری ماشین
در نهایت، هوش مصنوعی میتواند تجربهای شخصیسازیشده برای هر مشتری ارائه دهد و عواملی مانند موقعیت جغرافیایی، نوع شکایت و حتی زمان ثبت شکایت را در نظر بگیرد. این ابزارها همچنین میتوانند از پاسخها و بازخوردهای مشتریان قبلی استفاده کنند تا نحوه پشتیبانی از مشتریانی را که با مشکلات مشابه مواجه هستند، بهبود دهند.
کلام آخر
هوش مصنوعی در مدیریت شکایات میتواند رسیدگی به درخواستهای مشتری را از یک فرایند واکنشی به تجربهای سریع، هوشمند و حتی پیشگیرانه تبدیل کند. تحلیل صوتی، چتباتهای هوش مصنوعی، مسیریابی خودکار درخواستها، پایش رفتار مشتری و تحلیلهای پیشبینانه، به سازمانها کمک میکنند زمان پاسخگویی را کاهش دهند و با شناخت بهتر نیازها و نارضایتیهای مشتری، تجربه و رضایت او را بهبود بخشند. بااینحال، تحقق این قابلیتها به ابزار هوش مصنوعی محدود نمیشود و به زیرساخت ارتباطی قدرتمند و پایدار نیز نیاز دارد.
راهکارهای سازمانی ایرانسل با ارائه خدماتی مانند مرکز تماس ابری و خدمات ابری، زیرساخت موردنیاز سازمانها برای مدیریت یکپارچه ارتباطات و ارائه خدمات سریعتر به مشتریان را فراهم میکنند. مرکز تماس ابری ایرانسل با ایجاد بستری منعطف برای مدیریت تماسها و تعاملات مشتریان، به سازمانها کمک میکند کیفیت و سرعت پاسخگویی خود را ارتقا دهند و تجربهای یکپارچهتر برای مشتری ایجاد کنند. در کنار آن، خدمات ابری ایرانسل نیز با فراهمکردن زیرساختی مقیاسپذیر و قابلاتکا، زمینه استقرار و توسعه راهکارهای دیجیتال و هوشمند سازمانها را فراهم میسازد؛ مسیری که در نهایت میتواند به افزایش رضایت مشتریان و بهبود عملکرد سازمان منجر شود.
برای آشنایی با هر یک از این راهکارها، کد دستوری ستاره سه مربع (#۳*) را با خطوط ایرانسلی خود شمارهگیری کنید یا اطلاعات کامل آنها را از طریق ارسال ایمیل به آدرس EB@mtnirancell.ir دریافت کنید.
منبع:
اخبار مرتبط
هوش مصنوعی در بیمه؛ بازطراحی تجربه مشتریان با قدرت داده و الگوریتم!
نقشه راه هوشمندسازی ناوگان؛ از دادههای متصل تا نگهداری پیشبینانه
