Role i wyniki konwersacyjnej sztucznej inteligencji dla klientów

Pojawienie się spersonalizowanych produktów i usług spowodowało, że klienci zaczęli oczekiwać nowego standardowego doświadczenia, które jest szybsze, dokładniejsze i bardziej spersonalizowane. Wraz z ewolucją standardów klientów, ilość przetwarzanych surowych danych i czasochłonnych działań gwałtownie wzrosła.

‍

W tym miejscu cyfrowi asystenci, zasilani przez konwersacyjną sztuczną inteligencję, mogą wykorzystywać te informacje szybciej i dokładniej niż ludzie, znajdując spostrzeżenia i automatyzując podpowiedzi komunikacyjne, aby zapewnić wzbogaconą obsługę klienta. Inwestowanie w te ulepszenia i wdrażanie narzędzi, które to wspierają, może dać Twojej firmie potężną przewagę konkurencyjną, szczególnie poprzez zapewnienie niestandardowych i płynnych doświadczeń dla klientów, jeśli chodzi o ich zapytania dotyczące wszystkiego i wszystkiego, co dotyczy Twojej firmy.

‍

Role Conversational AI mogą być konwersacyjne, proceduralne i inteligentne z założenia. Jest to ułatwione dzięki bezpośrednim interakcjom z klientem, ale także sortowaniu dokumentów i zapewnianiu portali do przesyłania i potwierdzania, personalizacji w czasie rzeczywistym dla istniejących klientów z określonymi szczegółami konta, które należy zapamiętać i wdrożyć, i nie tylko.

‍

Typowe przypadki użycia konwersacyjnej sztucznej inteligencji

‍

Doświadczenie wielokanałowe

• Zintegruj kanały ze sobą, aby klienci otrzymywali spójne wsparcie.

‍

Samoobsługa

• Umożliwienie klientom wykonywania potrzebnych im zadań w dowolnym miejscu i czasie w opłacalny sposób.

‍

Personalizacja w czasie rzeczywistym

• Spersonalizowane produkty, usługi, oferty i treści w czasie rzeczywistym w oparciu o kontekst i potrzeby klienta w celu zaoferowania zróżnicowanego doświadczenia.

‍

Analiza nastrojów

• Identyfikować, kwalifikować i wyodrębniać emocje w różnych kanałach, aby zrozumieć nastroje społeczne związane z marką, produktem lub usługą.

‍

Automatyczna baza wiedzy i tworzenie treści

• Identyfikacja najbardziej istotnych danych w celu automatycznego tworzenia niestandardowych treści dla każdego użytkownika i dostarczania rekomendacji usług pracownikom.

‍

Przewidywanie potencjalnych klientów

• Oceniaj prawdopodobieństwo konwersji użytkowników na podstawie danych wewnętrznych i zewnętrznych, umożliwiając działowi sprzedaży priorytetyzację potencjalnych klientów.

‍

Interfejsy konwersacyjne

• Umożliwienie użytkownikom prowadzenia naturalnych rozmów z maszynami za pomocą mowy lub tekstu.

‍

Jak jest używany

Cyfrowi asystenci monitorują rozmowy z klientami za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP) i rekomendują treści wspierające wymianę. Mogą również wspierać obsługę klienta bezpośrednio w rozmowach niezależnych od klientów, odpowiadając na bezpośrednie zapytania. Dzięki odpowiedniemu szkoleniu w zakresie konwersacyjnej sztucznej inteligencji i dokładnej integracji, cyfrowi asystenci zapewniają płynną i bezproblemową obsługę klienta.

‍

Po stworzeniu algorytmu uczenia maszynowego i ustaleniu podstawowych ram dla asystenta cyfrowego, deweloperzy integrują wykrywanie intencji. Wykrywanie intencji łączy często wprowadzane przez klientów słowa kluczowe, takie jak godziny lub zwroty, z konkretnymi odpowiedziami, ustanawiając standardowe wymiany do wykorzystania podczas interakcji z ludźmi. W praktyce pozwala to na szybkie przekierowywanie klientów, minimalizując opóźnienia i frustrację.

‍

Teraz, gdy lepiej rozumiesz przypadki użycia, połączmy je z najbardziej rozpowszechnionymi wynikami organizacyjnymi, które wspiera konwersacyjna sztuczna inteligencja:

‍

Lepsze pozyskiwanie klientów

• Ułatwia klientom znalezienie informacji i dokonanie zakupu w dowolnym miejscu i czasie.
• Oferowanie klientom spersonalizowanych produktów, rekomendacji i treści, które mogą zaspokoić ich potrzeby.
• Zapewnienie agentowi wsparcia w podejmowaniu decyzji dzięki sugestiom dotyczącym kolejnej najlepszej oferty.
• Szybkie skalowanie w górę i w dół, aby zawsze obsługiwać nowych klientów w opłacalny sposób.

‍

Ograniczenie rezygnacji

• Zapewnienie klientom wsparcia niezbędnego do rozwiązywania problemów w dowolnym momencie, zwiększając ich zadowolenie.
• Oferowanie pracownikom wglądu w odczucia klientów w celu informowania o zaleceniach dotyczących kolejnych najlepszych kroków.

‍

Zwiększenie przychodów na klienta

• Podstawowe rutynowe interakcje z klientami będą wykonywane przez cyfrowego asystenta, zwalniając pracowników z konieczności sprzedaży produktów lub usług.
• Zbieranie, analizowanie i działanie w oparciu o preferencje i irytacje klientów w celu projektowania dostosowanych produktów, ofert i promocji.

‍

Zmniejszenie kosztów obsługi

• Możliwości redukcji kosztów w zależności od interakcji z kanałem klienta przekierowane na kanały obsługujące konwersacyjną sztuczną inteligencję
• Krótki okres zwrotu przy niskich kosztach integracji i wysokim potencjalnym ROI
• Algorytmy są organicznie szkolone w miarę, jak klienci korzystają z cyfrowych asystentów, umożliwiając efektywne kosztowo ciągłe doskonalenie.

‍

Poprawa zadowolenia pracowników

• Podstawowe rutynowe zadania mogą być automatycznie wykonywane przez cyfrowych asystentów z obsługą sztucznej inteligencji, umożliwiając pracownikom wykonywanie bardziej wartościowej i znaczącej pracy.
• Oferowanie pracownikom wsparcia ze strony cyfrowego asystenta w zakresie najlepszej obsługi klienta.
• Udostępnianie rekomendacji leadów sprzedażowych pracownikom, co pozwala im lepiej osiągać cele sprzedażowe.

‍

Zwiększanie wskaźnika Net Promoter Score

• Organizacje mogą zwiększyć swój NPS, korzystając z konwersacyjnej sztucznej inteligencji, aby skutecznie zapewnić spójne i wysokiej jakości doświadczenie.

‍

Zwiększenie współczynnika konwersji sprzedaży

• Organizacje mogą znacznie zwiększyć współczynniki konwersji, wykorzystując konwersacyjną sztuczną inteligencję do edukowania i informowania potencjalnych klientów w procesie sprzedaży.

‍

Wprowadzenie chatbots i sztucznej inteligencji szybko rośnie. Według Accenture, 60% ankietowanych menedżerów planuje wdrożyć chatbots do obsługi posprzedażowej, obsługi klienta i mediów społecznościowych. Accenture nie jest jedyną organizacją przewidującą duży ruch w obrębie chatbota. Przestrzeń: Sprawdź te bardzo wnikliwe statystyki dotyczące chatbotów. Na pierwszy rzut oka technologia chatbota i interfejsy konwersacyjne wspierane przez sztuczną inteligencję wydają się być bardzo podobne. Jeśli jednak zejdziesz pod powierzchnię, technologia nie może być bardziej różna. Ciągłe doskonalenie i doświadczenie klienta końcowego nie należą do tej samej ligi

‍

Choć może to tak wyglądać na pierwszy rzut oka, te dwie technologie nie są ze sobą sprzeczne. Chociaż konwersacyjna sztuczna inteligencja odbiega od chatbots i jest niewątpliwie bardziej zaawansowana, chatbots będzie nadal realizować pewne potrzeby i zadania. W miarę uczenia się i rozumienia języka naturalnego, konwersacyjna sztuczna inteligencja będzie ewoluować i stanie się jeszcze bardziej wyrafinowana. Oczywiste jest jednak, że zapotrzebowanie na oba rozwiązania gwałtownie wzrośnie w nadchodzących dziesięcioleciach. 69% konsumentów preferuje stronę chatbots do wykonywania szybkich zadań, a 70% konsumentów zamierza zastąpić swoje wizyty u lekarza, w sklepie lub banku wirtualnymi asystentami sztucznej inteligencji.