Раскройте потенциал ИИ для усиления связей с клиентами

В игре, где каждый дюйм на счету, поставщики коммуникационных услуг (CSP) ищут инструменты или методы, которые помогут им обогнать конкурентов. С учетом того, что доход на рынке коммуникационных услуг ожидается в размере $337 миллиардов в 2024 году, на кону очень многое. Чтобы исследовать, как CSP могут получить конкурентное преимущество и обогнать конкурентов на этом растущем рынке, давайте рассмотрим потенциальное влияние связи с клиентами на их условиях и использования генеративного ИИ (GenAI) для персонализации этих взаимодействий.

Для CSP конечной целью является превращение потенциальных проблем клиентов в значимые шаги, которые улучшают их опыт и стимулируют лояльность. Ранее CSP могли предсказать вероятность того, что кто-то позвонит, и имели бы общее, чисто реактивное решение. Эти прогнозы основывались на больших, неопределенных выборках и не были очень персонализированы для отдельных клиентов, обращаясь с ценными клиентами как с номерами или проблемами, которые нужно решить, а не как с людьми. С эволюцией аналитики клиентов (благодаря ИИ) CSP могут стать более персонализированными, чем когда-либо прежде, и адаптировать каждое взаимодействие к конкретным потребностям и желаниям клиента.

Освобождение от подхода “один размер для всех”

CSP не просто проводники на пути клиента, они являются картографами, которые создают карту, и метеорологами, которые предупреждают проводника, когда тропа безопасна для путешествия. CSP не могут позволить себе специализироваться только на одной небольшой части пути клиента, но должны использовать все доступные инструменты, чтобы обеспечить отличный опыт от начала до конца. С помощью GenAI, аналитики пути клиента и картографии теперь в игре, CSP могут более безшовно контекстуализировать свои уникальные данные клиентов и предсказать их следующий шаг до того, как они сами это осознают. Таким образом, они могут предоставить персонализированные trải nghiệm, которые заставляют клиентов возвращаться за более и отличаются от конкурентов.

Теперь GenAI основан на моделях, которые были обучены на巨альных публичных наборах данных, и хотя они предоставляют интересную информацию, эта информация доступна всем. Чтобы действительно получить ценные идеи, модели должны быть дополнены для отраслей, в которых они конкретно поддерживают. Почему это актуально? Потому что CSP имеют возможность усовершенствовать эти модели с помощью своих уникальных структурированных и неструктурированных данных, которые актуальны для их отраслей. Этот следующий уровень интеллекта данных также позволит им взаимодействовать на гораздо более личном уровне с их клиентами.

Итак, что?

Большой изменение в этом подходе заключается в том, что CSP не могут быть удовлетворены только предсказанием “что”, то есть какой проблемой является; они должны проактивно опережать “так что”, найти корень проблемы и исследовать, как ее решить. Например, недостаточно знать, что путаница с счетом является основной причиной трафика в центре обслуживания клиентов – “что”, но понять, что привело к путанице с счетом в первую очередь – “так что” – и как ее предотвратить. При этом стоит помнить, что не всякая трение плоха, если вы готовы к ней. Однако предотвращение путаницы будет более ценным для клиента, чем разъяснение счета для него.

С учетом этой проактивности, пришло время подумать о “так что” и о том, что дальше для CSP, чтобы сделать после реакции. Что, если бы CSP спросили своего клиента, какие части счета их смущают, и затем углубились в эту путаницу вместо того, чтобы обходить ее? Если клиенты смущены неожиданными сборами, например, то что дальше? CSP должны использовать эту прямую обратную связь, чтобы персонализировать опыт, разбивая счет клиента с помощью пошаговой навигации, которая объясняет, что изменилось и почему. Этот перечень сборов помогает клиентам понять “почему” за каждым сбором с четкими и контекстуальными объяснениями, которые оставляют клиента информированным и знающим, что ожидать. Но CSP не должны останавливаться на этом – если они понимают путаницу и затем взаимодействуют с клиентом, может быть, они могут создать лучшее предложение услуг, адаптированное к их потребностям. CSP должны стремиться к динамическому каталогу предложений, чтобы направлять опыт клиента, ища персонализированную обратную связь клиента для всех потребностей клиента.

За пределами анализа для выявления проблем GenAI также позволит CSP расставлять приоритеты в коммуникации и взаимодействиях – “что” – без добавления лишней работы для человеческих представителей для каждого взаимодействия – “так что”. Аналогично тому, как они могут теперь передать базовый анализ GenAI, когда сотрудники имеют больше времени, чтобы сосредоточиться на задачах, которые придают их работе смысл, они счастливее и более удовлетворены. GenAI позволяет им сделать именно это: передать более скучные задачи, чтобы они могли посвятить свое время и внимание более полноценным проектам. Это означает не только улучшенный опыт клиента, но и лучший опыт сотрудника в целом. Это сочетание эффективного анализа и сотрудников, которые полностью сосредоточены на клиентах, также предотвратит ошибки при персонализации, которые могут оттолкнуть клиентов, а не улучшить общий опыт клиента.

Проактивность + Персонализация = Счастливый клиент

Счастливые клиенты и улучшенная эффективность сотрудников всегда были (и должны оставаться) приоритетом для CSP, но есть дополнительная выгода: возможность увеличения дохода. Используя GenAI в полной мере, CSP могут быстрее понять потребности клиентов, что увеличит лояльность, стимулирует новые акции и создаст рыночную дифференциацию. Как всегда, основной показатель для основной цели является опыт клиента, и счастливый клиент всегда приводил к конкурентному преимуществу.

Игра меняется для CSP. GenAI, когда он используется правильно, станет инструментом, который позволит CSP предсказать и решить потребности клиентов до того, как они даже осознают, что у них есть такие потребности – это как иметь хрустальный шар для удовлетворенности клиентов. И это не только о том, чтобы giữать клиентов счастливыми; сотрудники также могут освободиться от скучных задач и сосредоточиться на том, что действительно важно. Понимая “так что” за проблемами клиентов и будучи проактивными с инновационными решениями, CSP не просто занимаются счастливыми клиентами – они на пути к увеличению дохода и конкурентному преимуществу.