Unleash the Power of AI to Boost Your Customer Connections

Dalam permainan inci, penyedia layanan komunikasi (CSPs) mencari alat atau praktik untuk membantu mereka mendapatkan keunggulan. Dengan pendapatan di pasar layanan komunikasi yang diperkirakan mencapai $337 miliar pada 2024, ada banyak yang dipertaruhkan. Untuk mengeksplorasi bagaimana CSPs dapat mendapatkan keunggulan kompetitif dan mendahului persaingan di pasar yang tumbuh ini, mari kita lihat dampak potensial dari menghubungkan dengan pelanggan pada syarat mereka dan menggunakan kecerdasan buatan generatif (GenAI) untuk mempersonalisasi interaksi tersebut.

Untuk CSPs, tujuan akhir adalah mengubah masalah pelanggan potensial menjadi langkah-langkah yang berarti yang meningkatkan pengalaman mereka dan meningkatkan loyalitas. Sebelumnya, CSPs dapat memprediksi kemungkinan seseorang menelepon dan memiliki solusi generik, murni reaktif di tempat. Prediksi tersebut didasarkan pada sampel besar, tidak spesifik dan tidak sangat dipersonalisasi untuk individu yang menelepon, mengobati pelanggan yang dihargai seperti angka atau masalah yang harus dipecahkan daripada orang. Dengan evolusi analitik pelanggan (berkat AI), CSPs dapat lebih dipersonalisasi daripada sebelumnya dan menyesuaikan setiap percakapan dengan keinginan dan kebutuhan pelanggan yang spesifik.

Breaking Free from One-Size-Fits-All

CSPs tidak hanya panduan dalam perjalanan pelanggan, mereka adalah kartograf yang membuat peta dan ahli meteorologi yang memberitahu panduan kapan jalur tersebut aman untuk dilalui. CSPs tidak bisa membiayai spesialisasi dalam satu bagian kecil dari perjalanan pelanggan tetapi harus menggunakan semua alat yang tersedia untuk menyediakan pengalaman hebat dari awal hingga akhir. Dengan GenAI, analitik perjalanan pelanggan dan pemetaan sekarang dalam permainan, CSPs dapat lebih lancar mengkontekstualisasikan data pelanggan unik mereka dan memprediksi langkah berikutnya pelanggan sebelum mereka bahkan menyadari diri mereka sendiri. Dengan melakukan itu, mereka dapat menyampaikan pengalaman yang dipersonalisasi yang membuat pelanggan kembali untuk lebih dan membedakan mereka dari persaingan.

Sekarang, GenAI didasarkan pada model yang telah dilatih pada kumpulan data publik raksasa, dan sementara mereka menyediakan informasi menarik, informasi ini tersedia untuk semua orang. Untuk benar-benar mendapatkan wawasan berharga, model perlu ditingkatkan ke industri di mana mereka secara khusus mendukung. Mengapa itu relevan? Karena CSPs memiliki kesempatan untuk memperbaiki model ini dengan data terstruktur dan tidak terstruktur unik mereka yang relevan dengan industri mereka. Tingkat kecerdasan data ini juga akan memungkinkan mereka untuk berinteraksi pada tingkat yang jauh lebih pribadi dengan pelanggan mereka.

So What?

Perubahan besar dalam pendekatan ini adalah bahwa CSPs tidak bisa hanya puas dengan memprediksi “apa”, artinya apa masalahnya; mereka harus proaktif mendahului “jadi apa”, menemukan akar masalah dan menjelajahi bagaimana untuk menyelesaikannya. Sebagai contoh, tidak cukup bagi mereka untuk mengetahui bahwa kebingungan tagihan adalah pengemudi lalu lintas pusat panggilan utama – “apa” tetapi memahami apa yang menyebabkan kebingungan tagihan pada awalnya – “jadi apa” – dan bagaimana untuk mencegahnya. Dalam mencapai itu, patut diingat bahwa tidak semua gesekan itu buruk jika Anda mempersiapkannya. Namun, mencegah kebingungan akan lebih berharga bagi pelanggan daripada memperjelas tagihan untuk mereka.

Dengan proaktivitas ini dalam pikiran, sudah waktunya untuk memikirkan “jadi apa” dan apa yang harus dilakukan CSPs setelah bereaksi. Bagaimana jika CSPs bertanya kepada pelanggan mereka apa bagian dari tagihan yang mereka bingungkan dan kemudian memanfaatkan kebingungan itu daripada menghindarinya? Jika pelanggan bingung tentang biaya yang tidak terduga, misalnya, maka apa yang harus dilakukan? CSPs harus menggunakan umpan balik langsung ini untuk mempersonalisasi pengalaman dengan memecah tagihan pelanggan menggunakan navigasi langkah demi langkah yang menjelaskan apa yang telah berubah dan mengapa. Itemisasi biaya ini membantu pelanggan memahami “mengapa” di balik setiap biaya dengan penjelasan yang jelas dan kontekstual yang meninggalkan pelanggan yang terinformasi dan tahu apa yang akan datang. Tetapi CSPs tidak harus berhenti di situ – jika mereka memahami kebingungan dan kemudian berinteraksi dengan pelanggan, mungkin mereka dapat membuat penawaran layanan yang lebih baik yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka. CSPs harus berusaha untuk katalog dinamis penawaran untuk mengarahkan pengalaman pelanggan, mencari umpan balik pelanggan yang dipersonalisasi untuk keterlibatan pelanggan yang semua konsumen inginkan.

Di luar menjalankan analisis untuk mengidentifikasi masalah, GenAI juga akan memungkinkan CSPs untuk memprioritaskan komunikasi dan interaksi keluar – “apa” – tanpa menambahkan pekerjaan ekstra untuk perwakilan manusia untuk setiap keterlibatan – “jadi apa”. Serupa dengan bagaimana mereka sekarang dapat menyerahkan pekerjaan analisis dasar ke GenAI, ketika karyawan memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada tugas yang memberikan makna pada pekerjaan mereka, mereka lebih bahagia dan lebih puas. GenAI memungkinkan mereka untuk melakukan itu: membuang tugas yang lebih membosankan sehingga mereka dapat memusatkan perhatian dan perhatian mereka pada proyek yang lebih memuaskan. Ini berarti tidak hanya pengalaman pelanggan yang ditingkatkan, tetapi juga pengalaman karyawan yang lebih baik secara keseluruhan. Kombinasi analisis yang efisien dan karyawan yang fokus sepenuhnya pada pelanggan juga akan mencegah kesalahan memasuki batas-batas ketika datang ke personalisasi, yang dapat mematikan pelanggan daripada menambahkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Proaktivitas + Personalisasi = Pelanggan Bahagia

Pelanggan yang bahagia dan efisiensi karyawan yang ditingkatkan selalu menjadi (dan harus terus menjadi) prioritas untuk CSPs, tetapi ada manfaat tambahan: kapasitas untuk pendapatan yang ditingkatkan. Dengan menggunakan GenAI secara maksimal, CSPs dapat mencapai inti kebutuhan pelanggan lebih cepat, yang akan meningkatkan loyalitas, mengarahkan promosi baru dan menciptakan diferensiasi pasar. Seperti biasa, garis bawah untuk garis bawah adalah pengalaman pelanggan, dan pelanggan yang bahagia selalu menghasilkan keunggulan kompetitif.

Permainan ini berubah untuk CSPs. GenAI, ketika digunakan dengan benar, akan menjadi alat yang memungkinkan CSPs untuk memprediksi dan menangani kebutuhan pelanggan sebelum mereka bahkan menyadari mereka memiliki – itu seperti memiliki bola kristal untuk kepuasan pelanggan. Dan itu tidak hanya tentang menjaga pelanggan bahagia; karyawan juga dapat berpisah dari tugas yang membosankan dan fokus pada apa yang benar-benar penting. Dengan memahami “jadi apa” di balik masalah pelanggan dan menjadi proaktif dengan solusi inovatif, CSPs tidak hanya berada dalam bisnis pelanggan yang bahagia – mereka berada di jalan untuk pendapatan yang ditingkatkan dan keunggulan atas persaingan.