Müşteri adını tekrarlamak, müşterileri segmentlere ayırmak, beklemedeki mesajlarla uğraşmak… bunlar, iletişim merkezlerinin tarihsel olarak kişiselleştirmeyi benimsediği noktaya kadardır.
Ancak parmaklarımızın ucunda çok daha fazla veri ve ileri teknoloji varken, hizmet operasyonları artık çağrı merkezi deneyimlerini kişiye özel hale getirme konusunda çok daha ileri gidebilir.
Özünde bu hiper-kişiselleştirmedir ve her ne kadar çoğu Bunu pazarlama ve satış ekiplerine yönelik bir terim olarak düşünün; hizmet liderleri, iletişim merkezi yolculuklarını dönüştürmek için bu konsepti benimseyebilir.
Bunu yapmak için öncelikle şunu düşünmeleri gerekir: Aşırı kişiselleştirilmiş bir iletişim merkezi deneyimi neye benzer?
-
Proaktiftir. Daha da iyisi: önleyici
Birçok satıcı, çağrı otomasyonunun müşterilere sorularına hızlı ve etkili yanıtlar verme becerisini öne sürerek çağrı merkezlerinin geleceği olacağını müjdeliyor.
Ancak sonuçta eski prensip geçerlidir: En iyi hizmet, hizmet vermemektir.
Bunu başarmak için bir iletişim merkezinin, müşterinin geleceği oraya varmadan önce sürekli olarak orada olması gerekir.
Bu nedenle işletmeyi, mevcut müşteri tercihlerinin gelecekteki etkilerini destekleyecek şekilde yönlendirmeleri gerekir.
Bu oldukça büyük bir girişim. Ancak bir kalite yönetimi aracıyla bir marka, müşterilerin belirli bir ürünü satın aldıktan veya belirli bir hizmeti kullandıktan sonra düzenli olarak karşılaştığı sorunları incelemeye başlayabilir.
Daha sonra bu endişeleri nasıl tamamen ortadan kaldırabileceklerini düşünebilirler. Bu mümkün değilse şunları düşünün: Şirketle iletişime geçmeden önce bu sorunu yaşıyor olabileceklerinin işaretleri nelerdir?
Markaların bunu nasıl yaptığının en iyi örneği, uzaktan varlık izleme teknolojileridir. Bunlar dijital cihazların performansını takip ediyor ve bir sorun olduğunda Nesnelerin İnterneti (IoT) bağlantısını kullanan API'ler aracılığıyla iletişim merkezini bilgilendiriyor.
Bu sinyali aldıktan sonra iletişim merkezi, sorunu müşteri adına çözmek için bir iş akışı başlatabilir veya müşteriyi tercih ettiği kanal aracılığıyla bilgilendirebilir ve onlara sorunu kendi başlarına çözmeleri için gerekli araçları sağlayabilir.
Sonuçta bu strateji, veri bütünlüğünü ve müşterinin yaşam boyu değerinin takdir edilmesini gerektirir. Ancak bu, müşteri yolculuğunu son derece kişiselleştiren ve gereksiz temas noktalarını ortadan kaldıran bir yaklaşımdır.
-
Yapay Zeka Ajanı Liderliğinde
Müşteri sorunlarının tamamının önüne geçmek mümkün değildir. Ancak niyet izleme, iletişim merkezlerinin çoğu planı oluşturmasına ve en azından kısmen otomatikleştirmesine olanak tanır.
Bu süreç, bir yapay zeka temsilcisinin farklı kanallardaki müşterileri selamlaması ve iletişim nedenlerini ölçmesiyle başlıyor.
Bu bilgilerle Yapay Zeka Aracısı, dahili bilgi kaynaklarını kullanarak sorguyu bağımsız bir şekilde çözmeyi deneyebilir veya müşteriyi kurallara dayalı bir self servis deneyimine yönlendirebilir.
Self servis deneyiminin müşterinin iletişim kurduğu kanalda gerçekleşmesi zorunlu değildir. Bunun yerine çok kanallı bir iletişim merkezi, müşteriyi amaca göre en iyi deneyimi sağlayan kanala yönlendirebilmelidir.
Ayrıca sorgunun tamamen otomatikleştirilmesinin imkansız olduğunu da varsayabilirsiniz. Bu durumda yapay zeka temsilcisi, iletişim kuyruğundaki ilgili bilgileri toplayabilir ve canlı bir temsilciye aktararak etkileşimin başlangıcından itibaren deneyimi kişiselleştirebilir.
Son olarak, yapay zeka temsilcisi, bunu canlı bir temsilciye devrederken, çeşitli müşteri veri noktalarını tarayarak müşterinin sorgusunu çözmek için mümkün olan en iyi aracıyı yorumlamak üzere bir tahmin motoru kullanabilir.
Giderek yaygınlaşan bir başka rota tekniği de tespittir: WEM çözümü aracılığıyla – hangi temsilciler belirli soruları en iyi şekilde ele alır ve algoritmayı bu temaslardan daha fazlasını elde edecek şekilde ayarlar. Sonuç: daha iyi müşteri, çalışan ve iş sonuçları.
-
Bu organize edilmiş bir şey.
Otomatikleştirilmesi çok zor olan veya çok fazla değer sağlayan kişileri düşünün. Çözüm süreci genellikle nasıl görünür?
Yapay zeka, müşteri görüşmelerinin transkriptlerini tarayarak, en iyi yolu bularak ve bu bilgiyi aracılığıyla paylaşarak bu konuda yardımcı olabilir. Temsilci Yardımı Çözümleri.
Buradan itibaren bu çözümler, canlı temsilcilerin deneyimi üst düzeyde kişiselleştirmesine ve hızlandırmasına yardımcı olmak için dahili çözümlerden verileri gerçek zamanlı olarak paylaşarak temsilciye doğru yola rehberlik edecek.
İletişim merkezleri aynı zamanda bu akış içindeki süreçleri tanımlamak ve otomatikleştirmek için süreç madenciliğiyle de meşgul olabilir.
Örneğin, canlı temsilcilerin bir form doldurması gerekebilir. Yapay zeka, müşteri yolculuğunu kolaylaştırmak ve (yeniden) hiper kişiselleştirmek için dahili sistemleri tarayarak bunun çoğunu otomatik olarak tamamlayabilir.
-
Bu düşünceli
Canlı temsilciler müşterilerle etkileşime girdikçe deneyimi kişiselleştirmek için kullanabilecekleri çeşitli teknikler vardır.
Örneğin, müşterinin vakti kısıtlı görünüyorsa, temsilcilerin bir aciliyet duygusu yaratması gerekir. Alternatif olarak, eğer müşteri kızgınsa, anlayış göstermeli, empati kurmalı ve güvence vermelidir.
Bu dersler eski. Ancak iletişim merkezinde geçen yoğun bir gün sırasında onların kaçmasına izin vermek kolaydır.
Temsilci yardım araçlarının devreye girdiği yer burasıdır ve temsilcilerin bu sosyal becerilerden yararlanmaları, daha kişisel olmaları ve bağlantılar kurmaları için gerçek zamanlı fırsatları vurgulamak üzere gerçek zamanlı koçluk sağlar.
Bu tür araçlar, canlı müşteri duyarlılığını izleyerek bu rehberliği sağlayabilir. Zamanla daha akıllı hale gelecekler ve tam ruh hallerini ve ajanların onları nasıl uyandırdığını belirleyebilecekler.
Bu içgörüyle iletişim merkezleri, temsilci desteği uygulaması aracılığıyla tüm temsilci popülasyonuna koçluk yapmak ve onları güçlendirmek için en iyi uygulamaları keşfedebilir.
-
Bu beşikten mezara
Müşteriyi karşılayan yapay zeka temsilcisinden iletişim sonrası takibe kadar birçok iletişim merkezi artık hizmet deneyimlerini baştan sona son derece kişiselleştirecek araçlara sahip.
Bu iletişim sonrası takip, temsilcilerin tek tıklamayla görüntüleyip gönderebileceği çözümün yapay zeka tarafından oluşturulan bir özetini içerebilir. Müşterilerin daha sonra başvurabilecekleri somut bir şeyleri olur.
İletişim merkezleri aynı zamanda şu soruyu da merak edebilir: Bu niyeti sıklıkla temasları tekrarlamaya iten şey nedir? Ardından, temas sonrası takip sürecine, takibi öngörmek için yararlı bilgilerden parçalar ekleyin.
Çok fazla bilgi başka bir temas salgınına neden olabileceğinden burada dikkatli olun. Ancak doğru testlerle bu, yalnızca iletişim merkezi deneyimlerini son derece kişiselleştirmenin değil, aynı zamanda ilk temas çözümünü (FCR) iyileştirmenin de somut bir yoludur.
Zoom ile iletişim merkezinizi yeniden tasarlayın
Tüm iletişim merkezi platformları bu tür hiper kişiselleştirmeyi mümkün kılmaz. Bazı birinci nesil bulut sağlayıcıları, bulut yereli olmadıkları ve bunun yerine platformlarını genişletmek için nokta çözümlere güvendikleri için yapay zeka inovasyon eğrisinin gerisinde kaldılar.
Bunun yerine hizmet liderleri, yapay zekayı çözümüne sorunsuz bir şekilde entegre edebilen bir sağlayıcıyla ilerlemelidir. Buradaki gösterge işareti, satıcının piyasaya sürülme temposudur. Her ay tonlarca güncelleme ve iyileştirme yayınlamıyorsa bu büyük bir sorundur.
Zoom, iletişim merkezinin seçilen CRM çözümünü kaplayan yapay zeka öncelikli bir platform sunan, CCaaS inovasyonunun çılgın çarkını geliştiren bir tedarikçidir.
Bu platform aynı zamanda popüler UCaaS çözümünü de içeriyor ve iletişim merkezlerinin bu hiper kişiselleştirme çözümlerini müşterinin karşılaştığı her temsilciye dağıtmasına olanak tanıyor.
Satıcı, 1.250'den fazla kuruluşun iletişim merkezi deneyimlerini dönüştürmesine yardımcı oldu. Daha fazla bilgi için ziyaret edin zoom.com
Bir yanıt yazın