Müşteri deneyimi geliştikçe, öyle önemli olan Kuruluşlar geleneksel KPI'ların ötesine geçiyor ve öngörülere odaklanıyor nedir Sonraki. Müşteri Deneyimi liderleri için aşağıdakiler Sağ ölçümler ve kriterler büyüler arasındaki fark itfaiye ve proaktif tasarıme müşteri seyahatbu da sorunları daha erken önler bunlar şimdiye kadar büyüdü. Bu makale vurgulamakS kriterler Tahmine dayalı CX AI uygulanırken dikkate alınması gerekenler, ve başarı farkının nasıl kapatılacağı.
Geleneksel müşteri deneyimi KPI'ları neden yeterli değil?
Birçok kuruluş hala Net Tavsiye Skoru gibi geleneksel ölçümlere güveniyor (NPS)Müşteri memnuniyeti (CSAT) veya İlk Temas Çözümü (FCR) birincil müşteri deneyimi olarak KPI'lar. Ancak gerçek zamanlı ve tahmine dayalı operasyonların olduğu bir çağda, bu göstergeler müdahale etme ve etkileme anını giderek daha fazla kaçırıyor. Yalnızca hız ve hacmi ölçmek yerine güveni, sonuçları ve yaşam boyu değeri izlemelisiniz. Bu, yalnızca “nasıl yaptık”a değil, “bundan sonra ne olacak”a odaklanan bir CX ölçüm çerçevesine ihtiyacınız olduğu anlamına gelir.
Tahmine dayalı CX neye benziyor?
Tahmine dayalı müşteri deneyimi, ihtiyaçları tahmin etmek, anlaşmazlıklar ortaya çıkmadan önce tespit etmek ve anında harekete geçmek için gerçek zamanlı içgörüleri, yapay zeka odaklı modellemeyi, müşteri yolculuğu analitiğini ve otomasyon tetikleyicilerini kullanmak anlamına gelir.
“İhtiyaçları tahmin eden, proaktif olarak çabayı azaltan ve müşteri bilet talebinde bulunmadan önce harekete geçen kuruluşlar, rakiplerine göre önemli bir avantaj elde ediyor.”
Hangi kriterler 'gerçek zamanlı hazırlığı' tanımlar? Aşağıda her Müşteri Deneyimi liderinin dikkat etmesi gereken üç kategori yer almaktadır:
Sürtünmeyi önleyin
Ortalama Müşteri Çaba Puanı (CES) emsallerine kıyasla daha düşüktür (yani daha az çaba) ve sorunların büyük bir yüzdesi çözülmüştür için müşteri tarafından başlatılan bir etkileşim gerektirirler. Otomasyon odaklı iletişim merkezleri için, tahmine dayalı modellerde bin müşteri başına daha az gelen iletişim, olgunluğu gösterir.
Tahmine dayalı eylemin benimsenmesi
Pmüşteri etkileşimlerinin yüzdesi doğru Müşteri Deneyimi Yapay zeka araçları, saf olmaktan ziyade 'sonraki en iyi eylem' veya müdahaleyi sağladıyalan reaktif tepkiler. Örneğin, hizmet isteklerinin yüzde kaçının tahmine dayalı yönlendirme veya aracı tarafından işaretlendiği yardım etmek otomasyon?
İş sonuçları yönelimi
Cdönüşüm, elde tutma veya ciro artıyor CX otomasyonu ve öngörücü müdahalelerle bağlantılı. Örneğin, tahmine dayalı erişim nedeniyle kaç müşterinin müşteri kaybından kaçındığını veya kaç tane ek satış fırsatının mevcut olduğunu takip ederek başlatılan Sadece kampanya yürütmek yerine tahmine dayalı içgörü yoluyla. “Bilet kapatıldı”dan “müşteriyi elde tutma veya genişletme”ye geçiş gerçek bir ilerlemeye işaret ediyor.
Pozisyonunuzu değerlendirin
Mevcut müşteri deneyimi metriklerinizi haritalandırarak ve bunları şu sorularla birleştirerek başlayın:
- Sorunlarınızın ne kadarı müşteri şikayetleri yerine proaktif olarak keşfediliyor?
- Otomatik tetikleyiciler veya bir sonraki en iyi eylem akışları için müşteri yolculuğu analizlerinizin ne kadarı kullanılıyor?
- Yapay zekayı müşteri deneyimine uyguladığınızda, elde tutma, yaşam boyu değer veya hizmet maliyeti üzerindeki gerçek etkisini nasıl ölçersiniz?
Daha sonra sektör göstergeleriyle karşılaştırın. En iyi performans gösterenler genellikle 70 civarında bir CSAT, 1,5 civarında bir CES (1'den 5'e kadar bir ölçekte) ve ortalamanın önemli ölçüde daha iyi olan sektörün üzerinde elde tutma oranlarını korurlar. Bu sayıları kılavuz olarak kullanın ve ardından boşluklarınızı belirleyin. Etki soyut değil: CX'e liderlik eden şirketler gelirlerini emsallerine göre %41 daha hızlı artırıyor.
Tahmine dayalı CX AI'nızı nasıl ölçeklendirebilirsiniz?
Verileri ve mimariyi hizalayın: Birleşik bir veri omurgası ve gerçek zamanlı erişim olmadan, tahmine dayalı CX ölçeklenemez. Artık birçok kuruluş Satıcıdan bağımsız katmanlarla yeniden tasarım Yapay zeka odaklı deneyimleri etkinleştirmek için.
Sonuçlarla ilgili ölçüm çerçevelerini tanımlayın: “Çağrıların 30 saniyede yanıtlanması”ndan “çağrıların önlenmesine veya tahmine dayalı müdahale yoluyla gelirin korunmasına” geçiş.
Otomasyonu ve yapay zeka kullanım örneklerini test edin ve ölçeklendirin: Yalın kullanım durumlarını belirleyin (örneğin, müşteri kaybı riski tetikleyicileri veya katılım sırasında bir sonraki en iyi eylem). Otomatik/tahmin edici etkileşimlerin taban çizgisine oranını izleyin.
Yolculuk analizini tekrarlayın: Bırakma noktalarını tespit etmek için müşteri yolculuğu analitiğini uygulayın ve ardından müdahale etmek için tahmine dayalı sinyaller ekleyin.
Öğrenme döngülerini izleyin, optimize edin ve sabitleyin: Tahmine dayalı modeller, yeniden eğitilmezlerse zamanla bozulur. Geri bildirim döngülerini entegre ederek otomasyonunuzun ve yapay zekanızın kendilerine ince ayar yapmasını sağlayın. Bu, CX otomasyonunu maliyet düşürücü bir uygulamadan büyüme için bir katalizöre dönüştürür.
İçgörüyü rekabet avantajına dönüştürün
Müşteri beklentilerinin çok yüksek olduğu bir ortamda kazanan markalar, geçmişe bakarak değil, öngörüyle çalışan markalardır. CX AI'dan yararlanarak ve net ölçütler belirleyerek reaktif hizmetten proaktif deneyim tasarımına geçebilirsiniz.
Müşteri sorunlarına yanıt vermekten bunları tahmin etmeye geçmeye hazır mısınız? Bizim okuyun Müşteri Deneyiminde otomasyon ve yapay zekaya yönelik nihai kılavuz
Bir yanıt yazın