Розблокування потенціалу штучного інтелекту для посилення зв’язків з клієнтами

У грі з дрібними кроками постачальники комунікаційних послуг (CSP) шукають інструменти або практики, які допоможуть їм вийти вперед. З прогнозованим доходом на ринку комунікаційних послуг у розмірі $337 млрд у 2024 році, тут є багато чого на кону. Щоб дослідити, як CSP можуть отримати конкурентну перевагу і вийти вперед конкурентів на цьому зростаючому ринку, давайте розглянемо потенційний вплив зв’язку з клієнтами на їхніх умовах і використання генеративного штучного інтелекту (GenAI) для персоналізації цих взаємодій.

Для CSP кінцевою метою є перетворення потенційних проблем клієнтів у значимі кроки, які покращують їхній досвід і сприяють лояльності. Раніше CSP могли передбачити ймовірність того, що хтось зателефонує, і мали б загальне, чисто реактивне рішення. Ці передбачення були засновані на великих, нечітких вибірках і не були дуже персоналізовані для окремих клієнтів,扱уючи цінних клієнтів як числа або проблеми, які потрібно вирішити, а не як людей. З еволюцією аналітики клієнтів (дякуючи штучному інтелекту) CSP можуть стати більш персоналізованими, ніж будь-коли раніше, і адаптувати кожну розмову до конкретних бажань і потреб клієнта.

Розблокування одноразового підходу

CSP не просто проводять клієнтів через їхню мандрівку, вони є картографами, які створили карту, і метеорологами, які повідомляють проводнику, коли маршрут безпечний. CSP не можуть дозволити собі спеціалізуватися лише на одній маленькій частині мандрівки клієнта, але повинні використовувати всі доступні інструменти, щоб забезпечити чудовий досвід від початку до кінця. З GenAI, аналітикою мандрівки клієнта і мапуванням тепер у грі, CSP можуть більш безшовно контекстуалізувати свої унікальні дані клієнтів і передбачити їхні наступні кроки, навіть до того, як вони самі це усвідомлять. Таким чином, вони можуть надавати персоналізовані досвіди, які роблять клієнтів повернутися знову і відрізняють їх від конкурентів.

Тепер GenAI базується на моделях, які були навчені на величезних публічних наборах даних, і хоча вони надають цікаву інформацію, ця інформація доступна кожному. Щоб дійсно отримати цінні знання, моделі потрібно доповнювати галузями, яким вони спеціально підтримують. Чому це актуально? Бо CSP мають можливість доопрацювати ці моделі своїми унікальними структурованими і неструктурованими даними, які актуальні для їхніх галузей. Цей наступний рівень інтелекту даних також дозволить їм взаємодіяти на набагато більш особистому рівні зі своїми клієнтами.

Що таке?

Велика зміна в цьому підході полягає в тому, що CSP не можуть бути задоволені лише передбаченням “чого”, тобто чого проблема; вони повинні активно вийти вперед і знайти корінь проблеми та дослідити, як її вирішити. Наприклад, недостатньо знати, що плутанина з рахунком є основною причиною трафіку центрів обслуговування – “чого”, але зрозуміти, що призвело до плутанини з рахунком спочатку – “чого” – і як її запобігти. Дорогою туди варто пам’ятати, що не всяка тертя є поганою, якщо ви готуєтесь до неї. Однак запобігання плутанини буде більш цінним для клієнта, ніж роз’яснення рахунку для нього.

З цією активністю на увазі, час подумати про “чого” і що далі для CSP після того, як вони відреагували. Що, якщо б CSP запитали свого клієнта, які частини рахунку їх плутають, і потім зайнялися цією плутаниною, а не обходили її? Якщо клієнти плутаються з несподіваною платою, наприклад, то що далі? CSP повинні використовувати цю прямую зворотню зв’язок, щоб персоналізувати досвід, розбиваючи рахунок клієнта за допомогою крокового навігації, який пояснює, що змінилося і чому. Ця деталізація рахунку допомагає клієнтам зрозуміти “чому” за кожною платою з чіткими і контекстними поясненнями, які залишають клієнта інформованим і у курсі того, що відбувається. Але CSP не повинні зупинятися там – якщо вони розуміють плутанину і потім взаємодіють з клієнтом, можливо, вони можуть створити кращу пропозицію послуг, яка адаптована до їхніх потреб. CSP повинні прагнути до динамічного каталогу пропозицій, який спрямовує досвід клієнта, шукаючи персоналізовану зворотню зв’язь клієнта для взаємодії з клієнтом, яку хочуть усі споживачі.

Поза аналізом проблем GenAI також дозволить CSP пріоритезувати зовнішню комунікацію та взаємодію – “чого” – без додаткової роботи для людських представників для кожної взаємодії – “чого”. Подібно до того, як вони можуть тепер передати базовий аналіз роботи GenAI, коли працівники мають більше часу, щоб зосередитися на завданнях, які надають їхній роботі сенс, вони стають щасливішими і більш задоволеними. GenAI дозволяє їм зробити саме це: передати більш монотонні завдання, щоб вони могли присвятити свій час і увагу більш повноцінним проектам. Це означає не тільки покращений досвід клієнта, але й кращий досвід працівника в цілому. Ця комбінація ефективного аналізу та працівників, які повністю зосереджені на клієнтах, також запобіжить faux pas щодо порушення меж при персоналізації, яке може відштовхнути клієнтів, а не додати до загального досвіду клієнта.

Активність + Персоналізація = Задоволений клієнт

Задоволені клієнти та покращена ефективність працівників завжди були (і повинні продовжувати бути) пріоритетом для CSP, але є додаткова вигода: можливість збільшити доходи. Використовуючи GenAI до його повного потенціалу, CSP можуть швидше дійти до серця потреб клієнтів, що збільшить лояльність, сприяє новим промоціям і створює ринкову диференціацію. Як завжди, основна мета для основної мети – досвід клієнта, і задоволений клієнт завжди призводить до конкурентної переваги.

Гра змінилася для CSP. GenAI, коли його використовують правильно, стане інструментом, який дозволить CSP передбачити і вирішити потреби клієнтів, навіть до того, як вони самі це усвідомлять – це як мати кристалічну кулю для задоволення клієнта. І це не тільки про те, щоб тримати клієнтів щасливими; працівники також можуть вийти з монотонних завдань і зосередитися на тому, що дійсно важливо. Розуміючи “чого” за проблемами клієнтів і будучи активними з інноваційними рішеннями, CSP не тільки займаються щасливими клієнтами – вони на шляху до збільшення доходів і виходу вперед конкурентів.