Контактні центри на основі даних для проактивної, прогностичної та профілактичної підтримки

Майже половина (48%) людей радше пішли б до стоматолога, ніж телефонували в службу підтримки. так Але чи справді це так дивуватиме? Ось керовані даними контактні центри для проактивної, прогнозної та профілактичної допомоги в обслуговуванні клієнтів.

Незвичайно чекати відповіді на електронний лист днями або навіть тижнями, якщо взагалі чекати. Або чекайте годинами, щоб поговорити з агентом по телефону. Варіанти зворотного дзвінка теж не завжди працюють: 62% компаній неодноразово закривалися. І, мабуть, найгірше те, що навіть коли клієнти спілкуються з агентом, 65% доводиться звертатися кілька разів, щоб вирішити одну проблему. На цьому фоні стоматолог виглядає не так уже й погано.

Ці несприятливі випадки змушують клієнтів втрачати терпіння та все частіше звертаються до агентів із обслуговування клієнтів. 1 з 3 зізнається, що кричав або ображав агента з обслуговування клієнтів. Тим часом агенти, перебуваючи під сильним тиском, ніж будь-коли, і пригнічені зростаючою кількістю квитків, дедалі більше засмучуються та іноді поводяться грубо.

Ваш центр обслуговування клієнтів надає послуги чи підводить ваш персонал?

Обслуговування клієнтів підводить усіх. Стандартний спосіб ведення справ, який значною мірою покладався на участь клієнтів у виснажливій справі зв’язку з компанією, обходиться компаніям у мільярди доларів. Однак неефективність також призводить до відтоку клієнтів.

Самообслуговування у формі баз знань і віртуальних агентів, які автоматично закривають заявки, мало помітний вплив на загальний досвід підтримки. Однак це самообслуговування має піти ще далі та побачити, як бренди стають лідерами клієнтів, передбачаючи та запобігаючи проблемам.

Чемпіони клієнтів створюються за допомогою даних

Організації мають у своєму розпорядженні так багато даних, але так часто ці дані лежать у відсіках, ніколи не спілкуючись одна з одною. У результаті організації не використовують ефективно більше 80% даних.

Щоб завоювати клієнтів, брендам потрібно краще використовувати свої багатофункціональні дані. До штучного інтелекту це було занадто дорого для масштабування.

Тепер ШІ можна навчити бути тими майстерними оркестрантами, розуміти схожі атрибути клієнтів, які з ними звертаються та коли, а також знаходити кореляції між життєвим циклом і подорожами клієнта та контактами з компанією. Штучний інтелект тепер може поєднувати все це з продуктом і контекстним аналізом сигналів у реальному часі.

Усі ці дані можуть дати компаніям надзвичайні можливості, щоб дійсно передбачити, що клієнтам може знадобитися в майбутньому.

Важливі дані для розвитку цієї нової ери підтримки включають:

Тип і частота контакту: чи є конкретні клієнти, які часто звертаються до нас, навіть із незначними або основними запитаннями? (тобто типові технічні запитання). Чи можемо ми передбачити їхнє наступне запитання чи запитання щодо нових продуктів чи послуг?

Контакти, пов’язані з конкретними продуктами чи послугами: які запити та на якому етапі шляху (перед покупкою, покупка, шість місяців після покупки тощо) клієнти, які звертаються ви для конкретного продукту чи послуги? Наприклад, після того, як у клієнта протягом трьох місяців є новий робот-пилосос, чи часто виникають запитання щодо обслуговування або заміни фільтра від клієнтів, які відповідають певному профілю? Чи є можливість передбачити ці точки дотику та повідомити інформацію до того, як це зробить клієнт?

Драйвери контексту для контактів: чи є у вас інформація про день, час, місцезнаходження, погоду чи інші зовнішні чинники, які впливають на ймовірність того, що у клієнта виникне проблема та він зв’яжеться з компанією ? ? Наприклад, якщо людина знаходиться в місці з дуже високою температурою, чи змінюється продуктивність різних продуктів? Чи є якісь поради, які можна надати, щоб пом’якшити низьку продуктивність, перш ніж вона взагалі з’явиться? «Ого, там жарко. Тримайте свої електровелосипеди зарядженими, не їздячи при температурі вище 113 градусів!"

Аналіз внутрішньої системи: штучний інтелект повинен мати можливість реагувати на зміни в бізнес-системах, наприклад, керування замовленнями та запасами, управління взаємовідносинами з клієнтами, лояльність і операції.

Коли дані говорять самі про себе та виявляють закономірності з історичного контексту, вони справді можуть сприяти проактивній та превентивній підтримці. Однак важливо бути цілеспрямованим у підвищенні обізнаності...