5 zastosowań sztucznej inteligencji w celu poprawy pomiaru doświadczenia klienta

Opublikowany: 2021-06-16

Doświadczenie klienta odgrywa ważną rolę w rozwoju Twojej marki. Dlatego ważne jest, aby nie tylko oferować wspaniałe wrażenia, ale także zrozumieć, czy naprawdę jesteś w stanie dobrze zaspokoić potrzeby swoich klientów. W tym miejscu możesz wykorzystać sztuczną inteligencję, aby poprawić pomiar doświadczenia klienta.

Ale dlaczego doświadczenie klienta jest tak ważne?

Prawie 84% konsumentów twierdzi, że robi wszystko, aby wydawać więcej pieniędzy na wspaniałe doświadczenia. Można więc śmiało powiedzieć, że lepsze doświadczenie klienta przekłada się na wyższą sprzedaż i przychody.

Pomiar doświadczenia klienta

Zdjęcie przez Chętnie

Ale aby poprawić jakość obsługi klienta, musisz przede wszystkim wiedzieć, na czym stoisz. W tym celu ważne jest wykonanie pomiaru doświadczenia klienta. Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa ważną rolę w automatyzacji i przyspieszaniu różnych działań marketingowych, a także może pomóc usprawnić ten proces.

Przyjrzyjmy się więc, jak możesz wykorzystać sztuczną inteligencję do poprawy pomiaru doświadczenia klienta.

Sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji do poprawy pomiaru doświadczenia klienta

Oto różne sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji do poprawy pomiaru doświadczenia klienta.

1. Przeanalizuj opinie klientów

Aby naprawdę zorientować się, jaka jest Twoja pozycja pod względem obsługi klienta, konieczne jest zbieranie i analizowanie opinii klientów . Pomysł polega na tym, aby usłyszeć wszystko o doświadczeniach klientów od samych klientów.

To najlepszy sposób na zrozumienie, gdzie wyróżniasz się, a gdzie jesteś w tyle w niektórych aspektach obsługi klienta. W związku z tym możesz zrozumieć, jakie zmiany należy wprowadzić, aby poprawić wrażenia. To z kolei może pomóc w zwiększeniu sprzedaży Twojego e-commerce lub biznesu tradycyjnego.

Jak więc sztuczna inteligencja może w tym pomóc?

Zbieranie opinii klientów może być proste. Jednak analiza opinii może zająć dużo czasu i wysiłku, zwłaszcza jeśli masz wielu klientów. Musisz ręcznie przejrzeć poszczególne opinie, a następnie przeanalizować te nieustrukturyzowane dane.

Jednak sztuczna inteligencja może przyspieszyć ten proces pomiaru. Korzystając z platform analizy tekstu, możesz bezproblemowo analizować duże ilości danych zwrotnych od klientów. Ta szybka analiza pomoże Ci uzyskać cenne spostrzeżenia, które możesz wykorzystać do poprawy strategii obsługi klienta.

2. Wykorzystaj chatboty i czat na żywo

Innym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja może pomóc w gromadzeniu, analizowaniu i ulepszaniu pomiaru doświadczenia klienta, jest wykorzystanie chatbotów i czatu na żywo.

Korzystając z chatbotów wykorzystujących sztuczną inteligencję , możesz rozmawiać z klientami w czasie rzeczywistym. Wykorzystując moc uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego, te chatboty mogą rozumieć pytania zadawane przez klientów i udzielać na nie odpowiedzi.

Co więcej?

Oprócz chatbotów powinieneś również korzystać z platform czatu na żywo, aby oferować obsługę klienta na wypadek, gdyby chatboty nie były w stanie odpowiedzieć na pytania zadawane przez klientów.

Ale w jaki sposób pomiar doświadczenia klienta pojawia się tutaj?

Kiedy Twoi klienci rozmawiają z Twoim chatbotem lub przedstawicielami obsługi klienta, mogą poprosić ich o ocenę interakcji. Zebrane dane zwrotne mogą być analizowane za pomocą narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, aby pomóc Ci zrozumieć, jak dobrze potrafiłeś obsłużyć ich pytania.

3. Zrozum emocje klientów

Aby zrozumieć wrażenia klientów, ważne jest również, aby mieć pojęcie o ich emocjach. Musisz je zrozumieć i przewidzieć, aby dowiedzieć się, czy są zadowoleni z usług Twojej marki, czy nie.

Do niedawna nie było na to łatwego sposobu. Trzeba było polegać na tym, że klienci opowiadają o swoich emocjach, a takich przypadków jest niestety niewiele.

Jednak wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji możliwe jest wykrywanie emocji Twoich klientów z wielu kanałów.

Na przykład narzędzia sztucznej inteligencji mogą bezproblemowo wykrywać emocje klienta na podstawie wysłanych wiadomości lub rozmów, które odbył z zespołem obsługi klienta.

Narzędzia Emotion AI mogą odbierać sygnały emocjonalne, obserwując ton i ton głosu klienta. Mogą również analizować tekst napisany przez Twoich klientów, aby zrozumieć, czy są szczęśliwi, smutni, zestresowani, źli itp.

Co więcej?

Nawet jeśli masz filmy z klientami, narzędzia te mogą identyfikować ich emocje za pomocą mowy ciała, zmian w wyrazie twarzy itp.

Cała ta analiza może pomóc Ci określić, jak dobrze radzisz sobie z obsługą klienta.

Na przykład popularne narzędzie do pisania Grammarly potrafi rozpoznawać emocje zawarte w napisanym tekście. Pomaga to lepiej zrozumieć wrażenia klientów i możesz odpowiednio podjąć kroki w celu ich poprawy.

Pomiar doświadczenia klienta

Obraz za pośrednictwem Grammarly

4. Analiza mowy

Większość rekordów call center jest konwertowana na transkrypcje do przejrzenia na późniejszym etapie. Jednak jedyną rzeczą, której transkrypcje nie mogą pomóc w identyfikacji, są emocje klienta w każdym momencie rozmowy.

Nie wiedziałbyś, czy klient podniósł głos, miał zły ton, poczuł się smutny lub podniecony Twoją obsługą. Transkrypcje nie będą w stanie powiedzieć ci tych rzeczy, a jeśli chodzi o wrażenia klientów, są to ważne wskazówki, których nie możesz przegapić.

Wszystkie te wskazówki byłyby dostępne tylko wtedy, gdy nagrałeś rozmowę klienta w formacie audio. Uzyskując dostęp do tej przemowy, będziesz mógł lepiej zrozumieć, czy Twoje doświadczenie klienta było pozytywne, czy negatywne.

Również w tym przypadku sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie pomiaru doświadczenia klienta. Korzystając z narzędzi do analizy mowy opartych na sztucznej inteligencji, możesz zrozumieć ton każdego klienta. Ponadto te narzędzia mogą pomóc Ci dowiedzieć się:

  • Intencja połączenia
  • Temat dyskusji
  • Trafność

Ten proces pomiaru byłby zbyt szybki, ponieważ sztuczna inteligencja byłaby w stanie z łatwością przejść przez dużą liczbę połączeń w porównaniu do ręcznego słuchania. Wszystkie te informacje byłyby niezwykle przydatne, aby pomóc Ci zrozumieć obecną sytuację klienta. Na tej podstawie będziesz również w stanie określić przyszły kierunek działań.

5. Zbierz opinie klientów podczas całej podróży

Jednym z najtrudniejszych zadań, z jakimi możesz się zmierzyć jako specjalista ds. obsługi klienta, jest poznanie doświadczenia klienta w całym lejku sprzedaży.

Ale dlaczego to zadanie jest trudne?

Klienci mogą przejść przez wiele etapów podczas lejka sprzedażowego, a także mogą łączyć się z Tobą w różnych punktach styku. W rezultacie wszystkie dane klientów byłyby w różnych silosach. Te silosy mogą zniechęcać do określania doświadczeń klientów, ponieważ nie byłoby ujednoliconej bazy danych dla każdego klienta.

Analizy i spostrzeżenia pochodzące z takich posegregowanych danych mogą nie być bardzo dokładne i nie stworzą pełnego obrazu obsługi klienta.

Jednak narzędzia do analizy ścieżki klienta oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc Ci to zmienić. Mogą ujednolicić dane klientów z całej podróży klienta i je przeanalizować. Ten pojedynczy widok podróży klienta pomoże Ci uzyskać dokładny pomiar doświadczenia klienta.

Końcowe przemyślenia

Doświadczenie klienta odgrywa kluczową rolę w sukcesie Twojej marki, ponieważ wpływa na utrzymanie klienta. Dlatego tak ważne jest regularne mierzenie i ulepszanie doświadczeń klientów.

Sztuczna inteligencja może w tym pomóc, analizując opinie klientów i wyciągając z nich wnioski. Możesz także korzystać z chatbotów i czatu na żywo, aby zbierać i analizować opinie klientów.

Co więcej?

Narzędzia wspierane przez sztuczną inteligencję mogą również rozpoznawać emocje klientów w tekście, głosie i filmach. Pomoże Ci to zrozumieć ich doświadczenie i je ulepszyć. Wreszcie, te narzędzia mogą również pomóc ujednolicić wszystkie dane klientów z całej ich podróży i je przeanalizować. W rezultacie będziesz w stanie uzyskać dokładny pomiar doświadczeń klientów.

Masz pytania dotyczące różnych metod wykorzystania sztucznej inteligencji do poprawy pomiaru doświadczenia klienta, o których mowa powyżej? Zapytaj ich w komentarzach.

Obraz: Depositphotos