5 استخدامات للذكاء الاصطناعي لتحسين قياس تجربة العملاء

حتى وقت قريب ، لم تكن هناك طريقة سهلة للقيام بذلك. كان عليك الاعتماد على العملاء الذين يخبروك عن مشاعرهم ، ومثل هذه الحالات ، للأسف ، ليست كثيرة.

ومع ذلك ، مع ظهور الذكاء الاصطناعي ، من الممكن اكتشاف مشاعر عملائك من خلال قنوات متعددة.

على سبيل المثال ، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي اكتشاف مشاعر العميل بسلاسة استنادًا إلى الرسائل التي أرسلوها أو المحادثات التي أجروها مع فريق دعم العملاء لديك.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي للعاطفة التقاط الإشارات العاطفية من خلال مراقبة نغمة ونبرة صوت العميل. يمكنهم أيضًا تحليل النص المكتوب من قبل عملائك لفهم ما إذا كانوا سعداء أو حزينين أو متوترين أو غاضبين ، إلخ.

ماذا بعد؟

حتى إذا كان لديك مقاطع فيديو للعملاء ، يمكن لهذه الأدوات تحديد مشاعرهم باستخدام لغة جسدهم ، والتغييرات في تعابير الوجه ، وما إلى ذلك.

يمكن أن يساعدك كل هذا التحليل في تحديد مدى جودة أدائك عندما يتعلق الأمر بتجربة العملاء.

على سبيل المثال ، تستطيع Grammarly ، أداة الكتابة الشهيرة ، التعرف على المشاعر في النص المكتوب. يساعدك هذا على فهم تجربة العميل بشكل أفضل ويمكنك وفقًا لذلك اتخاذ خطوات لتحسينها.

الصورة عبر Grammarly

4. تحليل الكلام

يتم تحويل معظم سجلات مركز الاتصال إلى نصوص للمراجعة في مرحلة لاحقة. ومع ذلك ، فإن الشيء الوحيد الذي لا يمكن أن تساعدك النصوص في تحديده هو مشاعر العميل في كل نقطة من المحادثة.

لن تعرف ما إذا كان العميل قد رفع صوته ، أو كان له نبرة غاضبة ، أو شعر بالحزن ، أو كان مبتهجًا بخدمتك. لن تتمكن النصوص من إخبارك بهذه الأشياء وعندما يتعلق الأمر بتجربة العملاء ، فهذه كلها إشارات مهمة يجب ألا تفوتها.

ستكون كل هذه الإشارات متاحة فقط إذا قمت بتسجيل مكالمة العميل بتنسيق الصوت الخاص به. من خلال الوصول إلى هذا الخطاب ، ستكون قادرًا بشكل أفضل على فهم ما إذا كانت تجربة العميل إيجابية أم سلبية.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين قياس تجربة العملاء في هذه الحالة أيضًا. باستخدام أدوات تحليل الكلام التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، يمكنك فهم نغمة كل عميل. أيضًا ، يمكن أن تساعدك هذه الأدوات في اكتشاف:

• القصد من المكالمة
• موضوع المناقشة
• الصلة

ستكون عملية القياس هذه سريعة أيضًا لأن الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على إجراء عدد كبير من المكالمات بسهولة مقارنة بالاستماع إليها يدويًا. ستكون كل هذه المعلومات مفيدة للغاية لمساعدتك على فهم الوضع الحالي للعميل. بناءً على ذلك ، ستكون قادرًا على تحديد مسار العمل المستقبلي أيضًا.

5. جمع آراء العملاء عبر الرحلة

من أصعب المهام التي قد تواجهها كمتخصص في تجربة العملاء هي اكتشاف تجربة العميل في جميع مراحل قمع المبيعات.

لكن لماذا هذه المهمة صعبة؟

قد يمر العملاء بمراحل عديدة أثناء مسار المبيعات وقد يتواصلون معك في نقاط اتصال مختلفة أيضًا. نتيجة لذلك ، ستكون جميع بيانات العميل في مستودعات مختلفة. يمكن أن تكون هذه الصوامع بمثابة رادع لتحديد تجربة العميل حيث لن يكون لديك قاعدة بيانات موحدة لكل عميل.

قد لا تكون التحليلات والرؤى المستمدة من مثل هذه البيانات المنفصلة دقيقة للغاية ولن ترسم الصورة الكاملة لتجربة العملاء الخاصة بك.

ومع ذلك ، يمكن أن تساعدك أدوات تحليلات رحلة العميل القائمة على الذكاء الاصطناعي في تغيير ذلك. يمكنهم توحيد بيانات العميل من رحلة العميل بأكملها وتحليلها. سيساعدك عرض رحلة العميل الفردي هذا في الحصول على قياس دقيق لتجربة العميل.

افكار اخيرة

تلعب تجربة العملاء دورًا محوريًا في نجاح علامتك التجارية لأنها تؤثر على الاحتفاظ بالعملاء. لهذا السبب من الضروري قياس تجربة العملاء بانتظام وتحسينها.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في ذلك من خلال تحليل ملاحظات العملاء واستخلاص الأفكار منها. يمكنك أيضًا استخدام روبوتات الدردشة والدردشة الحية لجمع آراء العملاء وتحليلها.

ماذا بعد؟

يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا التعرف على مشاعر العملاء في النص والصوت ومقاطع الفيديو. يمكن أن يساعدك هذا في فهم تجربتهم وتحسينها. أخيرًا ، يمكن أن تساعد هذه الأدوات أيضًا في توحيد جميع بيانات العملاء الخاصة بك من خلال رحلتهم وتحليلها. نتيجة لذلك ، ستتمكن من الحصول على قياس دقيق لتجربة العملاء الخاصة بك.

هل لديك أي أسئلة حول الأساليب المختلفة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين قياس تجربة العملاء المذكورة أعلاه؟ اسألهم في التعليقات.

الصورة: Depositphotos