Come cambiare il servizio clienti attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale

PNL nel servizio clienti: i primi 9 casi d'uso

1) Instradamento accurato delle chiamate con i sistemi IVR

Hai mai chiamato una linea di assistenza clienti e hai dovuto dire "Fatturazione" per contattare il dipartimento finanziario? Stai parlando con un sistema di risposta vocale interattiva (IVR). Gli IVR sono la tecnologia fondamentale che converte le frasi ("aggiorna la mia carta di credito" o "esegui un pagamento") nel trasferirti al reparto di fatturazione.

È probabile che i clienti utilizzino questo sistema per contattare il tuo team. Ma quando l'IA conversazionale è alla base del sistema, puoi deviare con precisione la loro chiamata alla linea più pertinente. Come mai? Perché la PNL comprende la loro richiesta.

Non è necessario chiedere ai clienti di "ascoltare le seguenti opzioni" per inviarli nella giusta direzione.

L'IA conversazionale all'interno dei sistemi IVR può semplicemente chiedere ai tuoi clienti di spiegare per cosa hanno bisogno di aiuto. Possono farlo con le loro stesse parole prima che la PNL li mandi sulla loro strada.

American Airlines ha ottenuto risultati significativi da questo caso d'uso della PNL per il proprio team di assistenza clienti. Dopo aver rinnovato il loro sistema IVR, hanno aumentato il contenimento delle chiamate fino al 5%, facendo risparmiare milioni di dollari alla compagnia aerea.

2) Ticket di supporto al percorso

Stai offrendo alle persone un ticket di supporto quando tentano di contattare il tuo team. Questa interazione filtra quindi fino alla coda del tuo team di supporto.

La PNL può aiutare a semplificare questo processo. Come mai? Perché l'IA conversazionale può comprendere l'argomento del ticket. Può deviare i ticket di supporto alla persona più rilevante, aiutando a risolvere i problemi più velocemente.

Supponiamo che il tuo cliente invii un ticket di supporto. Il loro messaggio contiene le parole "Ho bisogno di aiuto per modificare i miei dettagli di pagamento". Una piattaforma di gestione senza NLP la trasmette al tuo ufficio di supporto generale.

Una persona dovrebbe quindi deviare il cliente verso il tuo dipartimento finanziario. Questo deve essere fatto manualmente. (Potresti perdere la scadenza di un'ora entro la quale i clienti si aspettano una risposta alla loro e-mail.)

Una piattaforma che utilizza la PNL individuerà che il cliente ha bisogno di aiuto finanziario. Invierà automaticamente il ticket di supporto al tuo team finanziario.

3) Comprendere il feedback dei clienti

Il feedback dei clienti è un dato prezioso per le aziende. Può aiutarti a correggere i difetti del tuo prodotto e identificare quali aspetti le persone amano. Entrambi sono ottime basi per le tue campagne di marketing e pubblicitarie.

(Non solo, ma potrebbe migliorare la tua reputazione. Il 77% dei consumatori vede i marchi in modo più favorevole se invitano e accettano il feedback dei clienti.)

Non è necessario passare ore a setacciare manualmente questo tipo di dati qualitativi.

La PNL aiuta a identificare le parole o le frasi comunemente usate. Ad esempio, parole come "moderno", "intuitivo" e "costoso", che potrebbero indicare che i tuoi clienti ti vedono come un marchio di lusso e di fascia alta.

La PNL può anche trovare argomenti di cui si parla nei moduli di feedback. Potrebbero essere parole come "facile onboarding" o "piani convenienti".

Puoi combinare la PNL con l'analisi del sentiment e ottenere una panoramica di alto livello delle opinioni dei clienti, rendendolo un modo rapido per analizzare il feedback dei clienti.

4) Chatbot NLP e servizio clienti

La ricerca ha rilevato che il 42% dei consumatori preferirebbe connettersi con un'azienda tramite chat dal vivo, contro il 23% per e-mail o il 16% per i social media:

(Fonte)

Questo perché il 70% dei millennial preferisce le interazioni chatbot per il suo approccio self-service.

I chatbot dovrebbero avere un posto comodo nel tuo stack tecnologico per questo motivo. Ti consentono di comunicare con i clienti nel modo che preferiscono e forniscono anche supporto in tempo reale, senza dover aspettare una risposta.

Ma cosa succede se il tuo team di assistenza clienti è pieno zeppo e non può rispondere a una domanda di supporto in tempo reale tramite la chat dal vivo sul tuo sito web?

Con NLP, puoi creare un chatbot che non solo capisca la domanda dei clienti, ma risponda anche per loro. Ecco un esempio da Cheapflights:

(Fonte)

Non importa se la tua richiesta di supporto contiene errori grammaticali o frasi incomplete. La PNL è abbastanza intelligente da comprendere il concetto del messaggio e rispondere senza l'intervento umano.

Non c'è da stupirsi che entro il 2020, l'80% delle aziende dovrebbe disporre di una qualche forma di integrazione di chatbot per i propri clienti.

5) NLP per il supporto dell'agente

Sapevi che l'agente medio dell'assistenza clienti può gestire solo 21 ticket di assistenza al giorno? È facile vedere come gli agenti faticano a tenere il passo con le richieste dei clienti!

(Puoi calcolare le tue interazioni/biglietti medi per vedere quanto tempo costano queste interazioni.)

Un numero crescente di agenti si sta rivolgendo a software di apprendimento automatico per far fronte a tale forte domanda. Salesforce ha scoperto che il 69% degli agenti di servizio ad alte prestazioni è attivamente alla ricerca di situazioni in cui utilizzare l'intelligenza artificiale (AI).

L'IA conversazionale può gestire le query che non richiedono molta attenzione. Ciò lascia agli agenti più tempo per gestire query complesse che richiedono un tocco umano.

La tua IA conversazionale potrebbe gestire domande come:

• "Dov'è l'ingresso HDMI sulla mia TV Samsung?"
• "Qual è lo stato del mio ordine?"
• "Come faccio a collegare il mio account Google Analytics?" Quei ticket di supporto costituiranno una parte considerevole dei ticket. Ma con loro già gestiti, i tuoi agenti possono rispondere a domande emotive come "il mio account è stato chiuso e ho bisogno di aiuto al più presto".
  

  6) Analisi dei dati aziendali

  In precedenza, abbiamo menzionato come la PNL consenta alle aziende di analizzare i dati qualitativi dal feedback dei clienti. Può anche estrarre informazioni da altrove e tracciare tendenze comuni che il tuo team deve seguire.

  Questo funziona particolarmente bene con i reclami dei clienti. Sia che arrivino direttamente via e-mail o tramite il "perché ci hai lasciato?" casella sul modulo di cancellazione, NLP può individuare le tendenze all'interno di questi dati e informare il tuo team prima che diventino un problema.

  Mettiamolo in pratica e diciamo che hai 150 reclami da presentare. Il modulo di cancellazione chiede alle persone di selezionare una delle seguenti caselle:

• Processo di onboarding confuso
• È troppo caro
• Non ho tempo Le persone potrebbero spuntare la casella sbagliata. Ciò significa che pensi che il problema sia in un'area. Ma in realtà, i reclami sono stati presentati in modo errato. Di conseguenza, potresti aumentare il prezzo perché le persone spuntano la casella dicendo che è troppo alto. Ma in realtà c'è un problema con il loro processo di fatturazione.

7) Analisi del sentiment e soddisfazione del cliente

Hai il feedback dei clienti che filtra fino al tuo team di supporto. Come fai a sapere se, nel complesso, le persone sono soddisfatte del tuo prodotto o servizio? Non hai tempo per spulciarlo da solo.

L'analisi del sentimento utilizza la PNL per determinare l'emozione sottostante in un messaggio. Ad esempio: se ricevi queste risposte dai moduli di feedback:

• "L'agente con cui ho parlato è stato fantastico."
• "Il mio ordine è arrivato prima di quanto mi aspettassi."
• “È facile sincronizzare i miei dati. Grazie per aver messo insieme i tuoi documenti di onboarding! L'analisi del sentimento prenderà il sopravvento e interpreterà quelle parole come emozioni. Nel caso precedente, quelle parole potrebbero essere "fantastiche", "più veloci" o "facili". Il sistema di apprendimento automatico ti dirà quindi che la stragrande maggioranza dei feedback è positiva. Questo ti dà un'idea approssimativa di quanto ti stai comportando bene. La parte migliore? Puoi utilizzare il sistema di intelligenza artificiale per cercare le menzioni del tuo marchio. Quindi, puoi utilizzare l'analisi del sentiment per determinare se la copertura che stai ricevendo è buona come speri.

8) Applicazioni di sintesi vocale

Probabilmente hai sentito le statistiche che dicono che la ricerca vocale è in aumento. Alcuni ricercatori prevedono che il 30% di tutte le ricerche verrà effettuato senza uno schermo entro il 2020.

Le applicazioni che aiutano a dare vita a questa statistica sono i dispositivi di sintesi vocale. Dispositivi come Google Home, Amazon Alexa e Siri sono i nostri assistenti personali. Chiediamo loro di pianificare ogni minuto della nostra giornata, dalla pianificazione del percorso migliore per la casa del tuo amico, all'ordinazione di più cereali che hai appena finito.

…Ma cosa significa per il tuo servizio clienti?

Puoi aprire la parola ai sistemi di riconoscimento vocale:

• Consentire ai clienti di accedere al proprio account con la propria voce
• Tradurre la richiesta di un cliente nella sua lingua madre nella tua
• Integrazione del software con un assistente vocale Nessuna di queste situazioni funzionerebbe senza la NLP, che interpreta la parola parlata. Ciò ti dà la possibilità di introdurre applicazioni di sintesi vocale e offrire un servizio clienti migliore.

9) Barre di ricerca integrate nelle basi di conoscenza

La barra di ricerca sul tuo sito è la sorella minore di SEO. Si comportano in modo simile ai giganti della ricerca come Google. Un utente digita ciò che sta cercando e la barra di ricerca recupera un elenco di collegamenti pertinenti alla query.

Circa il 50% degli utenti accede direttamente alla barra di ricerca non appena arriva su un sito web. È probabile che le loro query di ricerca non siano frasi complete. Saranno parole e frasi brevi e scattanti relative alla cosa che stanno cercando, come "consigli di blog" o "Fujifilm Instax".

I risultati della query degli utenti devono visualizzare informazioni pertinenti. In caso contrario, lasceranno il tuo sito web. Ciò influisce su metriche chiave come frequenza di rimbalzo, conversioni e tempo sul sito.

Ma la barra di ricerca del tuo sito non mostrerà informazioni rilevanti per tali query senza una qualche forma di NLP.

Il software di apprendimento automatico interpreta il significato di tali query. Capisce ciò che l'utente sta cercando, anche se non è in un inglese semplice, contiene errori grammaticali o è scritto in modo errato.

PNL = Migliore esperienza utente e personalizzazione

La NLP è un elemento fondamentale dell'apprendimento automatico che dovresti utilizzare nei dipartimenti del servizio clienti.

I tuoi agenti di supporto ottengono una macchina che può far risparmiare ore del loro tempo, ma anche i tuoi clienti ne trarranno vantaggio. Come mai? Perché sono in grado di comunicare in un modo che gli si addice, provvedendo agli assistenti personali di cui non farebbero più a meno.

Ripubblicato su autorizzazione. Originale qui.

Immagine: Depositphotos.com