Ai và tự phục vụ kỹ thuật số sẽ cách mạng hóa dịch vụ khách hàng

Để giữ cho khách hàng hài lòng, các tổ chức cần xây dựng cơ sở hạ tầng dịch vụ khách hàng kỹ thuật số phù hợp. Điều này bao gồm những thứ như quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và phần mềm trợ giúp. Nó cũng liên quan đến việc đào tạo nhân viên hỗ trợ khách hàng về cách sử dụng các công cụ này để mang lại trải nghiệm khách hàng ngay lập tức và bổ ích.

Thật không may, chỉ cần cắm phần mềm mới và đào tạo nhân viên sẽ không đủ để đưa công ty của bạn đạt mức độ hài lòng cao nhất của khách hàng. Các nhóm hỗ trợ tiên tiến đang sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) và tự hỗ trợ kỹ thuật số để giúp nhân viên và khách hàng của họ dễ dàng tìm thấy thông tin họ cần để trải nghiệm sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn theo cách họ dự định trải nghiệm. Tôi đã nói chuyện với JC Ramey, CEO của DeviceBits, về tự phục vụ kỹ thuật số và cách nó cách mạng hóa ngành dịch vụ khách hàng.

Trước khi chúng tôi thảo luận về cách thức hoạt động của AI và tự phục vụ vì nó liên quan đến hoạt động dịch vụ khách hàng của bạn, điều quan trọng là xác định AI và tự phục vụ trong bối cảnh hỗ trợ. Các công ty sử dụng AI trao quyền tự chủ cho phần mềm để thực hiện các nhiệm vụ và đưa ra quyết định mà không cần sự giám sát của con người. Hãy nghĩ về AI như một chiếc xe thúc đẩy bạn làm việc trong khi bạn chợp mắt ở hàng ghế sau. Bây giờ, nếu bạn tin tưởng phần mềm đó để đưa ra khuyến nghị và giải quyết các vấn đề của khách hàng mà không có sự giám sát của bạn thì sao? Tự phục vụ kỹ thuật số ra đời bằng cách đảm bảo AI cung cấp các tài liệu giáo dục phù hợp cho khách hàng tại điểm tương tác. Điều này bao gồm những thứ như bài viết blog hướng dẫn, sách trắng, sách điện tử, video và bất cứ thứ gì khác mà công ty của bạn có thể muốn tạo. Những tài liệu giáo dục này sẽ cho phép khách hàng tự giải quyết vấn đề mà không cần sự giúp đỡ của đại lý dịch vụ khách hàng hoặc người quản lý tài khoản.

Hỗ trợ khách hàng và AI

Có lẽ bạn đã sử dụng một chatbot để cố gắng có câu trả lời cho truy vấn dịch vụ khách hàng. Thông thường, các câu trả lời chatbot được xây dựng trên một tập hợp các chi nhánh được tạo bởi thương hiệu, dựa trên các câu hỏi lịch sử mà các đại lý của họ đã nhận được từ khách hàng. Nếu bạn hỏi về A, thì tập lệnh sẽ đưa bạn đến B. Tuy nhiên, các chatbot không tận dụng AI sẽ không thể giúp bạn nếu bạn hết tập lệnh. Khi các chatbot học hỏi từ các câu hỏi của khách hàng, khoảng cách giữa các chi nhánh biến mất và cuộc trò chuyện trở nên tự nhiên hơn trong việc cho và nhận.

"Nơi chúng ta thấy lợi ích thực sự của AI là trong kỹ thuật tri thức đang diễn ra", Ramey nói. "Mọi người đều nghĩ chatbot là tấm vé vàng để triển khai AI nhưng bạn phải xây dựng trí thông minh vào trải nghiệm chatbot đó."

Các chatbot thông minh hơn có nghĩa là các cuộc gọi phức tạp hơn có thể được xử lý bởi các tác nhân. Trong khi 10 năm trước, các đại lý có thể đã thực hiện các truy vấn dịch vụ rất cơ bản, giờ đây họ có thể tự do xử lý các vấn đề không thể giải quyết bằng hai hoặc ba cú đánh tin nhắn bằng chatbot.

"Các đại lý có thể đóng góp cho những gì được đưa vào kiến ​​thức và kỹ thuật, " Ramey nói. "Đó là một sự thay đổi mô hình từ việc bạn ngồi vào bàn và đeo tai nghe và trả lời điện thoại khi bạn thấy đèn nhấp nháy."

Có lẽ quan trọng nhất đối với chủ doanh nghiệp, AI có thể giúp tạo doanh thu. Ramey cho biết DeviceBits đã giúp một trong những khách hàng của mình, một nhà cung cấp dịch vụ không dây, tận dụng các tìm kiếm và truy vấn của khách hàng để bán nhiều sản phẩm hơn. Phần mềm DeviceBits đã gắn cờ một mẫu trong các truy vấn và tìm kiếm tại chỗ của khách hàng của nhà cung cấp dịch vụ không dây trong mùa lễ. Khách hàng đã đến trang web để tìm kiếm thông tin về phí chuyển vùng quốc tế trước kỳ nghỉ mà họ đã lên kế hoạch cho kỳ nghỉ. DeviceBits khuyến nghị nhà cung cấp dịch vụ không dây kết nối nền tảng thương mại với nền tảng dịch vụ khách hàng để thông qua AI, bất kỳ ai tìm kiếm trang web hoặc hỏi một chatbot về chuyển vùng quốc tế sẽ nhận được đề nghị mua gói chuyển vùng quốc tế.

Tự phục vụ kỹ thuật số

Khi được hỏi về cách công ty của anh định nghĩa tự phục vụ kỹ thuật số, Ramey trả lời: "Tôi đã từng làm việc tại IBM; tôi gọi đó là án tù hai năm của tôi. Trò đùa là, bạn phải sử dụng Google để tìm bất cứ điều gì trên IBM." Ramey IBM IBM có lẽ đúng với hầu hết các tổ chức. Các công ty làm một công việc tuyệt vời tạo ra các vật liệu giúp khách hàng giải quyết vấn đề. Thật không may, những tài liệu đó thường sống ở nhiều nơi khác nhau, chúng bị ngắt kết nối và chúng không chuyển đổi tốt sang nền tảng di động.

Ramey cho biết điều quan trọng là xây dựng trải nghiệm tự phục vụ kỹ thuật số có khả năng dự đoán những gì khách hàng đang cố gắng thực hiện và sau đó hướng dẫn họ qua quy trình đó. Điều này đòi hỏi các công ty phải kết nối kiến ​​thức trên các nền tảng, thu thập thông tin tình báo để đảm bảo rằng các công cụ tìm kiếm tại chỗ đang đưa ra các đề xuất thông minh nhất có thể, sau đó xây dựng trải nghiệm trên tất cả các loại thiết bị.

Nhưng điều gì xảy ra khi tự phục vụ không hoạt động? Ramey cho biết công nghệ sẽ có thể hướng dẫn người dùng đến đại lý một cách liền mạch mà không cần khởi động lại. Thay vì buộc người dùng lặp lại vấn đề của mình, công nghệ mà công ty sử dụng sẽ có thể tự động giải mã thông tin dựa trên cách khách hàng điều hướng cơ sở tri thức tự phục vụ.

Chỉ cần nhớ: Nhiều thông tin không phải lúc nào cũng tốt hơn. Bạn có thể nghĩ rằng xây dựng nhiều bài viết cuối cùng sẽ hướng khách hàng của bạn đến những gì họ cần mà không cần sự giúp đỡ của một đại lý. Nhưng, trong thực tế, rất nhiều thông tin có thể khiến khách hàng rời khỏi trang web hoàn toàn. Thay vào đó, AI sẽ có thể vô hiệu hóa và kích hoạt các bài viết trong cơ sở kiến ​​thức của bạn, tùy thuộc vào chủ đề mà khách hàng của bạn đang tìm kiếm. Hãy nghĩ về nó như thế này: Thay vì có 10.000 bài viết không tích hợp AI, bạn có thể tận dụng 500 bài viết đáng kinh ngạc. Và khách hàng của bạn không bao giờ nhìn thấy 499 người trong số họ vì hệ sinh thái tự phục vụ kỹ thuật số của bạn rất thông minh, họ biết chính xác bài viết nào được trình bày dựa trên cách khách hàng điều hướng trang web và những gì khách hàng nhập vào khi truy vấn tìm kiếm của họ.