Odemkněte sílu umělé inteligence pro zlepšení vašich zákaznických spojení

V soutěži, kde každý detail má význam, poskytovatelé komunikačních služeb (CSP) hledají nástroje nebo postupy, které jim pomohou získat náskok. S očekávanými příjmy na trhu komunikačních služeb ve výši 337 miliard dolarů v roce 2024 je zde mnoho věcí, o které se lze bát. Abychom prozkoumali, jak CSP mohou získat konkurenční výhodu a získat náskok před konkurencí na tomto rostoucím trhu, podívejme se na potenciální dopad spojení se zákazníky na jejich vlastních podmínkách a využití generativní umělé inteligence (GenAI) pro personalizaci těchto interakcí.

Pro CSP je konečným cílem změnit potenciální zákaznické problémy na smysluplné kroky, které zlepšují jejich zkušenost a budují loajalitu. Předtím mohli CSP předpovídat pravděpodobnost toho, že někdo zavolá, a měli by obecné, čistě reaktivní řešení. Tyto předpovědi byly založeny na velkých, nespecifických vzorcích a nebyly příliš personalizovány pro jednotlivé zákazníky, kteří byli léčeni jako čísla nebo problémy, které je třeba vyřešit, spíše než jako lidé. S vývojem zákaznických analýz (díky AI) mohou CSP získat více personalizovaných informací než kdykoli předtím a přizpůsobit každou konverzaci konkrétním potřebám a přáním zákazníka.

Osvojení se od univerzálního řešení

CSP nejsou pouze průvodci na zákaznické cestě, ale také tvůrci mapy a meteorologové, kteří informují průvodce o bezpečnosti cesty. CSP nemohou se specializovat pouze na jednu malou část zákaznické cesty, ale měli by použít všechny dostupné nástroje, aby poskytli skvělou zkušenost od začátku do konce. S GenAI, analytikou zákaznické cesty a mapováním nyní v provozu mohou CSP lépe kontextualizovat své jedinečné zákaznické údaje a předpovídat kroky zákazníků, než si sami uvědomí. Díky tomu mohou poskytovat personalizované zkušenosti, které přitahují zákazníky a odlišují je od konkurence.

Nyní je GenAI založeno na modelech, které byly vyškoleny na obrovských veřejných datech, a zatímco poskytují zajímavé informace, tyto informace jsou dostupné všem. Aby CSP získali skutečně cenné poznatky, musí být modely rozšířeny o specifické údaje z odvětví, které podporují. Proč je to relevantní? Protože CSP mají příležitost vylepšit tyto modely pomocí svých jedinečných strukturovaných a nestrukturovaných údajů, které jsou relevantní pro jejich odvětví. Tato další úroveň datové inteligence také umožní CSP komunikovat se zákazníky na mnohem osobní úrovni.

Co to znamená?

Velkou změnou v tomto přístupu je, že CSP nemohou být pouze spokojeni s předpovědí “co”, tj. co je problém, ale musí být proaktivní a najít kořen problému a prozkoumat, jak ho vyřešit. Jako příklad není dostatečné vědět, že zmatení faktur je hlavním důvodem telefonního provozu – “co”, ale pochopit, co vedlo ke zmatení faktur – “co to znamená” – a jak ho zabránit. Při dosažení tohoto cíle je důležité si uvědomit, že ne všechny tření jsou špatné, pokud se na ně připravíte. Předejití zmatení však bude pro zákazníka více ceněno než vysvětlení faktury.

S touto proaktivitou na mysli je čas思考ovat o “co to znamená” a co je další krok pro CSP po reakci. Co kdyby CSP zeptali zákazníka, které části faktury jsou zmatené, a pak se soustředili na toto zmatení místo toho, aby se mu vyhnuli? Pokud jsou zákazníci zmateni neočekávanou poplatkem, co je další krok? CSP by měli použít tuto přímou zpětnou vazbu, aby personalizovali zkušenost rozkladem zákaznické faktury pomocí kroků, které vysvětlují, co se změnilo a proč. Tato itemizace poplatků pomáhá zákazníkům pochopit “proč” za každý poplatek s jasnými a kontextovými vysvětleními, které zákazníky informují a znají, co se děje. Ale CSP by neměli zastavovat – pokud pochopí zmatení a pak komunikují se zákazníkem, možná mohou vytvořit lepší nabídku služeb, která je přizpůsobena jejich potřebám. CSP by měly usilovat o dynamický katalog nabídek, který řídí zákaznickou zkušenost, a hledat personalizovanou zákaznickou zpětnou vazbu pro zákaznickou interakci, kterou všichni zákazníci chtějí.

Mimo analýzu pro identifikaci problémů také GenAI umožní CSP priorizovat odchozí komunikaci a interakce – “co” – bez přidání další práce pro lidské představitele pro každou interakci – “co to znamená”. Podobně jako mohou nyní předat základní analytickou práci GenAI, když zaměstnanci mají více času soustředit se na úkoly, které dávají jejich práci smysl, jsou šťastnější a spokojenější. GenAI umožňuje jim to udělat: přenést více rutinní práce, aby se mohli věnovat více plodným projektům. To znamená nejen zlepšení zákaznické zkušenosti, ale také lepší zkušenost zaměstnanců. Tato kombinace efektivní analýzy a zaměstnanců, kteří se soustředí výhradně na zákazníky, také zabrání faux pas při personalizaci, které mohou zákazníky odradit, místo aby přidaly k celkové zákaznické zkušenosti.

Proaktivita + Personalizace = Spokojený zákazník

Spokojení zákazníci a zlepšení efektivity zaměstnanců vždy byly (a měly by být) prioritami pro CSP, ale existuje další výhoda: kapacita pro zvýšení příjmů. Používáním GenAI na maximum mohou CSP dostat se k jádru zákaznických potřeb rychleji, což zvýší loajalitu, povede k novým nabídkám a vytvoří trhovou diferenciaci. Jako vždy je základním cílem zákaznická zkušenost, a spokojený zákazník vždy vedl k konkurenční výhodě.

Hra se mění pro CSP. GenAI, když se používá správně, se stane nástrojem, který umožní CSP předpovídat a řešit zákaznické potřeby, než si sami uvědomí, že je mají – je to jako mít křišťálovou kouli pro zákaznickou spokojenost. A není to jen o udržení zákazníků spokojených; zaměstnanci také dostanou šanci odvrátit se od rutinních úkolů a soustředit se na to, co skutečně matters. Pochopením “co to znamená” za zákaznickými problémy a být proaktivní s inovativními řešeními, CSP nejsou pouze v podnikání spokojených zákazníků – jsou na cestě ke zvýšení příjmů a mají náskok před konkurencí.