Раскройте потенциал ИИ, чтобы усилить связь с вашими клиентами

В игре, где каждый дюйм на счету, операторы связи (CSP) ищут инструменты или методы, которые помогут им обогнать конкурентов. С учетом того, что доход на рынке коммуникационных услуг dự kiến достигнет $337 миллиардов в 2024 году, rõ, что на кону 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 основной целью является превращение потенциальных проблем клиентов в осмысленные 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, не特ифицированных выборках и не были очень персонализированы для отдельного клиента, обращаясь с ценными клиентами как с числами 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 желаниям и потребностям клиента.

Освобождение от подхода «один размер для всех»

CSP не только являются проводниками на пути клиента, но и картографами, которые создали карту, и метеорологами, которые сообщают проводнику, когда тропа безопасна для путешествия. CSP не могут позволить себе специализироваться только на одной маленькой части пути клиента, но должны использовать все доступные инструменты, чтобы обеспечить отличный опыт от начала до конца. С помощью GenAI, аналитики пути клиента и картографирования CSP могут более безшовно контекстуализировать уникальные данные клиента и предсказать их следующие шаги, прежде чем они сами это осознают. Таким образом, они могут предоставить персонализированные trải nghiệm, которые заставляют клиентов возвращаться за большим и отличаются от конкурентов.

Теперь GenAI основан на моделях, которые были обучены на гигантских публичных наборах данных, и хотя они предоставляют интересную информацию, эта информация доступна всем. Чтобы получить действительно ценные сведения, модели необходимо дополнить для отраслей, которым они具体но поддерживают. Почему это важно? Потому что CSP имеют возможность усовершенствовать эти модели с помощью своих уникальных структурированных и неструктурированных данных, которые имеют отношение к их отраслям. Этот следующий уровень интеллекта данных также позволит им взаимодействовать с клиентами на гораздо более личном уровне.

Итак, что?

Большой сдвиг в этом подходе заключается в том, что CSP не могут быть удовлетворены только предсказанием «что», то есть какой проблема; они должны проактивно опережать «итак», найти корень проблемы и исследовать, как ее решить. Например, недостаточно знать, что путаница с счетом является основной причиной трафика в call-центре – «что», но понять, что привело к путанице с счетом в первую очередь – «итак» – 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 стоит подумать об «итак» и о том, что дальше для CSP после реакции. Что если бы CSP спросили своего клиента, какие части счета его 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 trải nghiệm, разбивая счет клиента на пошаговую навигацию, которая объясняет, что изменилось и почему. Этот перечень сборов помогает клиентам понять «почему» за каждым сбором с четкими и контекстными 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 смогут создать лучшее предложение услуг, адаптированное к их потребностям. CSP должны стремиться к динамическому каталогу предложений, чтобы направлять trải nghiệm клиента, ища персонализированную обратную связь клиента для взаимодействия с клиентом, которое все потребители хотят.

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 – «итак». Аналогично тому, как они могут сейчас передать базовый анализ работы 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 будничные задачи, чтобы они могли посвятить свое время и внимание более полноценным проектам. Это означает не только улучшенный trải nghiệm клиента, но и лучший trải nghiệm сотрудника в целом. Это сочетание эффективного анализа и сотрудников, которые сосредоточены исключительно на клиентах, также предотвратит ошибки при персонализации, которые могут оттолкнуть клиентов, а не добавить к общему trảiятию клиента.

Проактивность + Персонализация = Счастливый клиент

Счастливые клиенты и улучшенная эффективность сотрудников всегда были (и должны продолжать быть) приоритетом для CSP, но есть дополнительная выгода: возможность увеличения дохода. Используя GenAI в полной мере, CSP могут быстрее добраться до сути потребностей клиентов, что увеличит лояльность, стимулирует новые акции и создаст рыночную дифференциацию. Как всегда, основной показатель для основной цели – trải nghiệm 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, прежде чем они сами это осознают – это как иметь хрустальный шар для удовлетворенности клиента. И это не только о том, чтобы держать клиентов счастливыми; сотрудники также могут освободиться от будничных задач и сосредоточиться на том, что действительно важно. Понимая «итак» за проблемами клиентов и будучи проактивными с инновационными решениями, CSP не только занимаются счастливыми клиентами – они на пути к увеличению дохода и преимуществу над конкурентами.