Unleash the Power of AI untuk Meningkatkan Koneksi Pelanggan Anda

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

Untuk CSP, tujuan akhir adalah mengubah masalah pelanggan potensial menjadi langkah-langkah yang berarti dan meningkatkan pengalaman mereka. Sebelumnya, CSP dapat memprediksi kemungkinan seseorang menelepon dan memiliki solusi reaktif generik yang ditempatkan. Prediksi tersebut didasarkan pada sampel besar yang 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), CSP dapat lebih dipersonalisasi daripada sebelumnya dan menyesuaikan setiap percakapan dengan keinginan dan kebutuhan pelanggan yang spesifik.

Breaking Free from One-Size-Fits-All

CSP bukan hanya pemandu dalam perjalanan pelanggan, mereka adalah kartografer yang membuat peta dan ahli meteorologi yang memberi tahu pemandu kapan jalur itu aman untuk dilalui. CSP tidak bisa memilih untuk mengkhususkan diri dalam satu bagian kecil dari perjalanan pelanggan tetapi harus menggunakan semua alat yang tersedia untuk memberikan pengalaman yang hebat dari awal hingga akhir. Dengan GenAI, analitik perjalanan pelanggan dan pemetaan sekarang dalam permainan, CSP dapat lebih lancar memahami data pelanggan unik mereka dan memprediksi langkah selanjutnya sebelum mereka menyadari sendiri. Dengan melakukan itu, mereka dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi yang membuat pelanggan kembali untuk lebih dan membedakan mereka dari kompetisi.

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

So What?

Perubahan besar dalam pendekatan ini adalah bahwa CSP tidak bisa hanya puas dengan memprediksi “apa”, yaitu masalahnya; mereka harus proaktif mendahului “jadi apa”, menemukan akar masalah dan menjelajahi bagaimana untuk memecahkannya. Sebagai contoh, tidak cukup bagi mereka untuk mengetahui bahwa kebingungan tagihan adalah penggerak utama lalu lintas pusat panggilan – “apa” tetapi memahami apa yang menyebabkan kebingungan tagihan sejak awal – “jadi apa” – dan bagaimana untuk mencegahnya. Dalam mencapai itu, patut diingat bahwa tidak semua gesekan 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 selanjutnya untuk CSP lakukan setelah bereaksi. Bagaimana jika CSP bertanya kepada pelanggan mereka tentang bagian mana dari tagihan yang mereka bingungkan dan kemudian memasuki kebingungan itu alih-alih menghindarinya? Jika pelanggan bingung tentang biaya yang tidak terduga, misalnya, maka apa yang selanjutnya? CSP 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 membuat pelanggan terinformasi dan tahu tentang apa yang akan datang. Tetapi CSP tidak boleh 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. CSP harus berusaha untuk katalog dinamis penawaran untuk mengarahkan pengalaman pelanggan, mencari umpan balik pelanggan yang dipersonalisasi untuk keterlibatan pelanggan yang diinginkan semua konsumen.

Di luar menjalankan analisis untuk mengidentifikasi masalah, GenAI juga akan memungkinkan CSP 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 bagi pekerjaan mereka, mereka lebih bahagia dan lebih puas. GenAI memungkinkan mereka untuk melakukan itu: membuang tugas yang lebih membosankan sehingga mereka dapat mempersembahkan waktu 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.

Proactivity + Personalization = A Happy Customer

Pelanggan yang bahagia dan efisiensi karyawan yang ditingkatkan selalu menjadi (dan harus terus menjadi) prioritas untuk CSP, tetapi ada manfaat tambahan: kapasitas untuk pendapatan yang ditingkatkan. Dengan menggunakan GenAI secara maksimal, CSP 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 CSP. GenAI, ketika digunakan dengan benar, akan menjadi alat yang memungkinkan CSP untuk memprediksi dan menangani kebutuhan pelanggan sebelum mereka menyadari mereka memiliki kebutuhan itu – itu seperti memiliki bola kristal untuk kepuasan pelanggan. Dan itu tidak hanya tentang menjaga pelanggan tetap bahagia; karyawan juga dapat memutuskan diri dari tugas-tugas yang membosankan dan fokus pada apa yang benar-benar penting. Dengan memahami “jadi apa” di balik masalah pelanggan dan proaktif dengan solusi inovatif, CSP tidak hanya berada dalam bisnis pelanggan yang bahagia – mereka berada di jalan menuju pendapatan yang ditingkatkan dan keunggulan kompetitif.