Entfesseln Sie die Kraft von KI, um Ihre Kundenverbindungen zu stärken

In einem Spiel um Zoll, suchen Kommunikationsdienstleister (CSPs) nach Werkzeugen oder Praktiken, um ihnen zu helfen, voranzukommen. Mit einem Umsatz auf dem Kommunikationsdienstleistungsmarkt, der voraussichtlich 337 Milliarden Dollar im Jahr 2024 erreichen wird, steht viel auf dem Spiel. Um zu erkunden, wie CSPs einen Wettbewerbsvorteil erlangen und in diesem wachsenden Markt vorankommen können, werfen wir einen Blick auf die potenzielle Auswirkung der Verbindung mit Kunden auf ihre Bedingungen und der Nutzung von generativer KI (GenAI), um diese Interaktionen zu personalisieren.

Für CSPs ist das ultimative Ziel, potenzielle Kundenprobleme in sinnvolle Schritte umzuwandeln, die ihre Erfahrung verbessern und die Treue fördern. Früher konnten CSPs die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass jemand anruft, und hatten eine generische, rein reaktive Lösung bereit. Diese Vorhersagen basierten auf großen, unspezifischen Stichproben und waren nicht sehr personalisiert für den anrufenden Einzelnen, der wie eine Zahl oder ein Problem behandelt wurde, anstatt wie ein Mensch. Durch die Evolution der Kundenanalytik (thanks to AI) können CSPs personalisierter denn je werden und jedes Gespräch auf die spezifischen Wünsche und Bedürfnisse des Kunden zuschneiden.

Frei werden von der Ein-Größe-passt-für-alle-Lösung

CSPs sind nicht nur Begleiter auf der Kundenreise, sie sind auch die Kartografen, die die Karte erstellt haben, und die Meteorologen, die dem Begleiter sagen, wann ein Weg sicher zu befahren ist. CSPs können es sich nicht leisten, sich auf einen winzigen Teil der Kundenreise zu spezialisieren, sondern sollten alle verfügbaren Werkzeuge nutzen, um von Anfang bis Ende eine großartige Erfahrung zu bieten. Mit GenAI, Kundenreiseanalytik und Kartierung können CSPs ihre einzigartigen Kunden Daten nun noch besser kontextualisieren und die nächsten Schritte ihrer Kunden vorhersagen, bevor sie selbst es realisieren. Indem sie personalisierte Erfahrungen liefern, die Kunden zurückbringen, können sie sich von der Konkurrenz abheben.

Jetzt basiert GenAI auf Modellen, die auf riesigen öffentlichen Datensätzen trainiert wurden, und obwohl sie interessante Informationen liefern, stehen diese Informationen jedem zur Verfügung. Um wirklich wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, müssen die Modelle für die Branchen, die sie speziell unterstützen, angepasst werden. Warum ist das relevant? Weil CSPs die Chance haben, diese Modelle mit ihren einzigartigen strukturierten und unstrukturierten Daten zu verfeinern, die für ihre Branchen relevant sind. Diese nächste Ebene der Datenintelligenz ermöglicht es ihnen auch, auf viel persönlicherer Ebene mit ihren Kunden zu interagieren.

Was bedeutet das?

Die große Veränderung in diesem Ansatz besteht darin, dass CSPs nicht mehr nur damit zufrieden sein können, das “Was” vorherzusagen, also was das Problem ist; sie müssen proaktiv das “So was” angehen, die Wurzel des Problems finden und erkunden, wie es zu lösen ist. Als Beispiel reicht es nicht aus, zu wissen, dass Verwirrung bei der Rechnung der Haupttreiber des Call-Center-Verkehrs ist – das “Was” – sondern man muss verstehen, was zu der Verwirrung bei der Rechnung geführt hat – das “So was” – und wie man es verhindern kann. Bei der Ankunft ist es wichtig zu beachten, dass nicht alle Reibung schlecht ist, wenn man sich darauf vorbereitet. Die Verhinderung von Verwirrung wird jedoch für den Kunden wertvoller sein als die Klärung der Rechnung.

Mit dieser Proaktivität im Hinterkopf ist es Zeit, über das “So was” und was als Nächstes für CSPs zu tun ist, nachdem sie reagiert haben. Was, wenn CSPs ihren Kunden fragen, welche Teile der Rechnung sie verwirren, und dann in diese Verwirrung eintauchen, anstatt sie zu umgehen? Wenn Kunden über unerwartete Gebühren verwirrt sind, zum Beispiel, was kommt dann als Nächstes? CSPs sollten dieses direkte Feedback nutzen, um die Erfahrung zu personalisieren, indem sie die Rechnung des Kunden Schritt für Schritt aufschlüsseln und erklären, was sich geändert hat und warum. Diese Aufschlüsselung der Gebühren hilft Kunden, den “Warum” hinter jeder Gebühr zu verstehen, mit klaren und kontextuellen Erklärungen, die den Kunden informiert und auf dem Laufenden halten, was kommt. Aber CSPs sollten nicht dort aufhören – wenn sie die Verwirrung verstehen und dann mit dem Kunden interagieren, können sie vielleicht ein besseres Serviceangebot erstellen, das auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. CSPs sollten sich für ein dynamisches Angebot von Angeboten bemühen, um die Kunden Erfahrung zu steuern, und suchen nach personalisierten Kundenfeedback für die Kundeninteraktion, die alle Verbraucher wollen.

Durch die Ausführung der Analyse, um Probleme zu identifizieren, ermöglicht GenAI CSPs auch, ausgehende Kommunikation und Interaktionen – das “Was” – zu priorisieren, ohne extra Arbeit für menschliche Vertreter für jede Interaktion – das “So was” – hinzuzufügen. Ähnlich wie sie jetzt grundlegende Analysearbeit an GenAI übergeben können, wenn Mitarbeiter mehr Zeit haben, um sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die ihrem Werk Sinn geben, sind sie glücklicher und zufriedener. GenAI ermöglicht es ihnen, genau das zu tun: monotone Aufgaben abzuladen, um ihre Zeit und Aufmerksamkeit auf erfüllendere Projekte zu konzentrieren. Das bedeutet nicht nur eine verbesserte Kunden Erfahrung, sondern auch eine bessere Mitarbeiter Erfahrung. Diese Kombination aus effizienter Analyse und Mitarbeitern, die sich voll und ganz auf die Kunden konzentrieren, verhindert auch das Fauxpas, persönliche Grenzen zu überschreiten, was die Kunden eher abschreckt, als zur Gesamterfahrung beiträgt.

Proaktivität + Personalisierung = Ein zufriedener Kunde

Zufriedene Kunden und verbesserte Mitarbeiter Effizienz waren immer (und sollten es auch weiterhin) Prioritäten für CSPs, aber es gibt einen zusätzlichen Vorteil: die Fähigkeit, den Umsatz zu steigern. Durch die Nutzung von GenAI in vollem Umfang können CSPs die Bedürfnisse ihrer Kunden schneller verstehen, was die Treue steigert, neue Promotionen antreibt und Marktdifferenzierung schafft. Wie immer ist die Grundlage für die Grundlage der Kunden Erfahrung, und ein zufriedener Kunde hat immer einen Wettbewerbsvorteil bedeutet.

Das Spiel ändert sich für CSPs. GenAI, wenn es richtig eingesetzt wird, wird zum Werkzeug, das es CSPs ermöglicht, die Bedürfnisse ihrer Kunden vorherzusagen und zu lösen, bevor sie selbst es realisieren – es ist wie ein Kristallball für die Kundenzufriedenheit. Und es geht nicht nur darum, Kunden glücklich zu machen; Mitarbeiter können auch von monotonen Aufgaben ablassen und sich auf das konzentrieren, was wirklich zählt. Durch das Verständnis des “So was” hinter Kundenproblemen und proaktive innovative Lösungen zu finden, sind CSPs nicht nur im Geschäft von glücklichen Kunden – sie sind auf dem Weg zu erhöhtem Umsatz und einem Vorsprung vor der Konkurrenz.