Odemkněte sílu umělé inteligence, aby posílila vaše spojení se zákazníky

V hře o pouhé palce hledají poskytovatelé komunikačních služeb (CSP) nástroje nebo postupy, které jim pomohou získat náskok. S předpokládanými příjmy na trhu komunikačních služeb ve výši $337 miliard v roce 2024 je zde mnoho na hře. 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 podmínek a využití generativní umělé inteligence (GenAI) k personalizaci těchto interakcí.

Pro CSP je konečným cílem přeměnit potenciální problémy zákazníků na smysluplné kroky, které zlepšují jejich zkušenost a budují loajalitu. Předtím mohli CSP předpovídat pravděpodobnost toho, že někdo zavolá, a měli by generický, čistě reaktivní řešení. Tyto předpovědi byly založeny na velkých, nespecifických vzorcích a nebyly příliš personalizovány pro jednotlivce, který volal, a zákazníky tak léčili jako čísla nebo problémy, které je třeba vyřešit, spíše než jako lidi. S vývojem zákaznických analýz (díky AI) mohou CSP získat více personalizovaných možností než kdykoli předtím a přizpůsobit každou konverzaci konkrétním přáním a potřebám zákazníka.

Osvojení se od jednoho velikosti pro všechny

CSP nejsou pouze průvodci na zákaznické cestě, ale jsou také kartografové, kteří vytvořili mapu, a meteorologové, kteří informují průvodce, kdy je cesta bezpečná. CSP nemohou si dovolit specializovat se pouze na jednu malou část zákaznické cesty, ale měli by využívat všechny dostupné nástroje, aby poskytli skvělou zkušenost od začátku do konce. S GenAI, analýzou zákaznické cesty a mapováním nyní v akci mohou CSP lépe kontextualizovat své jedinečné zákaznické údaje a předpovědět další kroky zákazníků, než si to sami uvědomí. Tak mohou dodávat personalizované zkušenosti, které přimějí zákazníky k návratu a odlišují je od konkurence.

Nyní je GenAI založena na modelech, které byly vyškoleny na obrovských veřejných datech, a zatímco poskytují zajímavé informace, tyto informace jsou dostupné všem. Aby se získaly skutečně cenné informace, je třeba modely rozšířit o konkrétní průmyslová odvětví, kterým specificky podporují. Proč je to relevantní? Protože CSP mají příležitost vylepšit tyto modely pomocí svých jedinečných strukturovaných a nestrukturovaných dat, která jsou relevantní pro jejich odvětví. Tato další úroveň datové inteligence také umožní CSP spojit se se zákazníky na mnohem osobní úrovni.

Co tak?

Velkou změnou v tomto přístupu je, že CSP nemohou být pouze spokojeni s předpovědí “co”, tj. co je problém, ale musí proaktivně získat náskok před “co tak”, najít kořen problému a prozkoumat, jak jej vyřešit. Jako příklad stačí říci, že není dostatečné vědět, že zmatení faktur je hlavním důvodem provozu call center – “co”, ale pochopit, co vedlo ke zmatení faktur původně – “co tak” – a jak tomu zabránit. Při dosahování tohoto cíle je důležité si uvědomit, že ne všechny tření jsou špatné, pokud se na ně připravíte. Předejití zmatení však bude pro zákazníka cennější než vysvětlování faktur.

S touto proaktivitou na mysli je čas přemýšlet o “co tak” a co je další krok pro CSP po reakci. Co kdyby CSP zeptali svého zákazníka, které části faktury jsou pro něj matoucí, a poté se do tohoto zmatení ponořili místo toho, aby se mu vyhnuli? Pokud jsou zákazníci zmateni kvůli neočekávanému poplatku, co tak dál? CSP by měli použít tuto přímou zpětnou vazbu, aby personalizovali zkušenost rozdělením zákazníkovy faktury pomocí kroků, které vysvětlují, co se změnilo a proč. Tento rozpis poplatků pomáhá zákazníkům pochopit “proč” za každým poplatkem s jasnými a kontextovými vysvětleními, které zákazníka informují a znají, co se děje. Ale CSP by neměli přestat – pokud pochopí zmatení a poté se zapojí se zákazníkem, možná mohou vytvořit lepší nabídku služeb, která je přizpůsobena jejich potřebám. CSP by se měly snažit o dynamický katalog nabídek, který řídí zákaznickou zkušenost, a hledat personalizovanou zákaznickou zpětnou vazbu pro zákaznickou interakci, kterou všichni spotřebitelé 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 tak”. Podobně jako mohou nyní předat základní analytickou práci GenAI, když mají zaměstnanci více času se soustředit na úkoly, které dávají jejich práci smysl, jsou šťastnější a spokojenější. GenAI umožňuje jim to: odložit více monotónní úkoly, aby se mohli věnovat více naplňujícím projektům. To znamená nejen vylepšenou zákaznickou zkušenost, ale také lepší zaměstnaneckou zkušenost. Tato kombinace efektivní analýzy a zaměstnanců, kteří se zcela soustředí na zákazníky, také zabrání faux pas při překročení hranic personalizace, které mohou zákazníky odradit, místo aby přidaly k celkové zákaznické zkušenosti.

Proaktivita + Personalizace = Spokojený zákazník

Spokojení zákazníci a vylepšená zaměstnanecká efektivita byly vždy (a měly by pokračovat) prioritami pro CSP, ale existuje další výhoda: kapacita pro zvýšené příjmy. Používáním GenAI na maximum mohou CSP dostat se k jádru potřeb zákazníků rychleji, což zvýší loajalitu, pohání nové propagace a vytváří tržní diferenciaci. Jako vždy je spodní čára pro spodní čáru zákaznickou zkušeností, a spokojený zákazník vždy vedl k konkurenční výhodě.

Hra se mění pro CSP. GenAI, když se používá správně, se stane nástrojem, který umožňuje CSP předpovídat a řešit potřeby zákazníků, 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 mohou odložit monotónní úkoly a soustředit se na to, co skutečně záleží. Pochopením “co tak” za zákaznickými problémy a být proaktivní s inovativními řešeními, CSP nejsou pouze v podnikání spokojených zákazníků – jsou na cestě ke zvýšeným příjmům a náskoku před konkurencí.