Wie Sie das Potenzial von Conversational Customer Experiences mit künstlicher Intelligenz nutzen

KI-Tools können genutzt werden, um gesprächsorientierte Kundenerlebnisprogramme zu entwerfen, die dazu beitragen können, die Kundenbindung zu verbessern und den Geschäftsgewinn zu steigern.

KI-gestützte virtuelle Assistenten sind zu einer transformativen Kraft bei der Gestaltung des modernen Kundenerlebnisses (CX) geworden. Diese Technologietools definieren die Landschaft der Kundenerwartungen und -interaktionen neu und legen den Grundstein für das, was als „Conversational Customer Experience“ bekannt ist. Der Umfang des Kundenerlebnisses im Dialog ist breit gefächert und umfasst maßgeschneiderte Interaktionen, optimierte Abläufe und die Förderung dauerhafter Kundenbindung.

Der Kern des gesprächigen Kundenerlebnisses besteht darin, die Kundenbindung neu zu erfinden. Es nutzt neue Kommunikationstechnologien, um aufmerksame Interaktionen an jedem Berührungspunkt zu priorisieren und so sinnvolle Gespräche zu ermöglichen, die auf individuelle Bedürfnisse und Vorlieben abgestimmt sind.

Eine der Kerntechnologien, die das Kundenerlebnis im Gespräch unterstützen, ist künstliche Intelligenz im Gespräch. Konversations-KI kombiniert natürliche Sprachverarbeitung (NLP), künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen (ML), Deep Learning und Kontextbewusstsein. Unternehmen führen über intelligente virtuelle Agenten (IVAs) Konversations-KI in Kundeninteraktionen ein. Diese Form der künstlichen Intelligenz ist ein wichtiger Bestandteil von IVAs und ermöglicht es Unternehmen, routinemäßige Interaktionen zu eliminieren, die, wenn sie nicht effektiv gelöst werden, zur Unzufriedenheit der Kunden führen können , reibungslose Gespräche mit Kunden in Echtzeit. Sie nutzen Konversations-KI, um mit Kunden in Kontakt zu treten und ein gesprächigeres und menschlicheres Erlebnis zu schaffen als ein Standard-Telefonbaum. IVA ermöglicht es Kundendienstteams, große Mengen an Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg nahtlos abzuwickeln und gleichzeitig die Servicequalität und Personalisierung aufrechtzuerhalten. IVA kann auch alltägliche Interaktionen wie FAQs, Auftragsverfolgung, Terminplanung und Erinnerungen sowie die Aufzeichnung von Kundenfeedback abwickeln. Moderne Kundenservice-Tools können alle diese Aktivitäten kanalübergreifend gleichzeitig überwachen und so einen konsistenten, auf Geschäftskunden zugeschnittenen Service rund um die Uhr gewährleisten.

IVA bietet Self-Service-Optionen, die die menschliche Note bewahren, um den Kundenbedürfnissen gerecht zu werden. Kunden können Wartezeiten verkürzen, indem sie Probleme selbstständig lösen, indem sie auf sofortige Lösungen für häufig gestellte Fragen zugreifen. Dies verbessert nicht nur die betriebliche Effizienz des Unternehmens, sondern ermöglicht es auch menschlichen Agenten, sich auf komplexere und erfüllendere Projekte zu konzentrieren und gleichzeitig die Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Sammeln Sie umsetzbare Erkenntnisse, um personalisierten Service zu bieten.

Zusätzlich zur Erleichterung von mehr Gesprächen. Zusätzlich zur Interaktion, intelligent virtuell Auch für Unternehmen sind Assistenten eine wertvolle Informationsquelle. Jedes Kundengespräch gibt Einblicke in Vorlieben, Herausforderungen und Verhaltenstendenzen. Unternehmen können Kundendaten nutzen, um ihren Weg zu einem gesprächsorientierten Kundenerlebnis zu ebnen. Kundendaten können Unternehmen beispielsweise dabei helfen, den Kontext jeder Interaktion zu verstehen, sei es eine Supportanfrage, ein Kauf oder ein Feedback. Dieser Hintergrund ermöglicht es den Mitarbeitern, Kundenanliegen effektiver anzugehen und relevante Hilfe zu leisten.

Durch die Bereitstellung eines personalisierten Service ist Kundenservice nicht mehr nur passive Hilfe. Stattdessen schafft das gesprächige Kundenerlebnis eine Umgebung, die Bedürfnisse antizipiert und proaktiv erfüllt. Frühere Erfahrungen mit der Zusammenarbeit liefern Entscheidungsträgern Einblicke, die es ihnen ermöglichen, personalisierte Strategien zu entwickeln, während automatisierte Tools wie IVA die Umsetzung dieser Strategien unterstützen können ist entscheidend für die Bereitstellung eines wirklich gesprächigen Kundenerlebnisses. Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI verbindet nahtlos die Effizienz der Automatisierung mit der subtilen Empathie der menschlichen Interaktion.

Um das richtige Gleichgewicht zwischen automatisierten Interaktionen und menschlichem Eingreifen zu finden, müssen Unternehmen zunächst die Arten von Interaktionen identifizieren, die effektiv automatisiert werden können, und diejenigen, die menschliches Eingreifen erfordern. KI kann Routineaufgaben wie FAQs und Auftragsverfolgung erledigen, während komplexe Anfragen oder einfühlsame Situationen möglicherweise eine menschliche Eskalation erfordern.

Es ist auch wichtig, reibungslose Übergänge zwischen KI und menschlicher Interaktion zu gestalten. Stellen Sie beispielsweise sicher, dass Kunden bei der Interaktion mit KI informiert sind, und stellen Sie bei Bedarf einen klaren Weg zur Eskalation an einen menschlichen Agenten bereit. Darüber hinaus sollten Unternehmen ihren Kunden die Möglichkeit bieten, zwischen automatisierter Hilfe und menschlicher Unterstützung zu wählen. Menschen sind gut im Umgang mit komplexen Szenarien, die kritisches Denken, Empathie, emotionale Intelligenz und Kreativität erfordern. Unternehmen können ermitteln, welche Szenarien die Unterstützung von KI nutzen könnten, und dann auf diese KI-gesteuerten Erkenntnisse zugreifen, um bei der Rationalisierung und Personalisierung von Diensten zu helfen.

Durch eine sorgfältig orchestrierte Partnerschaft zwischen KI und menschlichen Agenten erhalten Kunden das Beste aus beiden Welten.

Sicherung des Erfolgs durch kontinuierliche Verbesserung von KI-Systemen

Langfristige Kundenzufriedenheit ist ein sich ständig weiterentwickelndes Ziel, das von Unternehmen eine kontinuierliche Anpassung an Kundenpräferenzen und sich ändernde Trends erfordert. Unternehmen müssen sich einem kontinuierlichen Anpassungs- und Verbesserungszyklus unterziehen, insbesondere wenn es um Systeme der künstlichen Intelligenz geht. Der iterative Prozess des Trainings und der Verbesserung von KI-Modellen ist das Herzstück der Verbesserung der Antwortgenauigkeit und -relevanz. Das Training und die Verbesserung von KI-Modellen beginnt mit einem ersten Modell, das auf vorhandenen Daten und Wissen trainiert wird und so intelligente Antworten auf Kundenanfragen liefern kann.

So wie Kundendaten für die Personalisierung von entscheidender Bedeutung sind, sind sie auch für die Verbesserung von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung. Wenn sich die KI-Erwartungen ändern, wird Kundenfeedback in Form von Umfragen und Bewertungen als Katalysator für die Weiterentwicklung der Anwendung und Verbesserungen dienen. Entwickler können auf diese Feedbackschleife zurückgreifen, um über laufende Anpassungen zu informieren. Teams müssen daran denken, KI-Modelle regelmäßig zu verfeinern, um neue Daten zu integrieren, aus unbeantworteten oder mehrdeutigen Anfragen zu lernen und sich ändernde Sprachnuancen zu verstehen. Die Zusammenarbeit mit einem KI-Anbieter, der kontinuierliche Überwachung und Verbesserung priorisiert, kann die Belastung interner IT-Teams verringern.

Wir müssen aktiv Kundenfeedback einholen und integrieren, aufkommende Trends überwachen und unsere KI-Systeme optimieren, um ein besseres Kundenerlebnis im Gespräch zu bieten. Wir wollen ausgerichtet, relevant und auf die sich ändernden Erwartungen unserer Kunden reagieren.

Wichtige Leistungsindikatoren zur Messung des ROI von Conversational CX

Um den Return on Investment (ROI) eines Conversational Customer Experience-Programms zu bewerten, muss berücksichtigt werden, wie diese Bemühungen umgesetzt werden Tatsächliche Geschäftsergebnisse. Einige wichtige Leistungsindikatoren können wertvolle Einblicke in die Wirksamkeit dieser Maßnahmen liefern:

Customer Satisfaction Score (CSAT): Überwachen Sie CSAT-Umfragen nach Kundeninteraktionen, um zu messen, wie gut das Erlebnis mit den Kundenerwartungen übereinstimmt. Eine Verbesserung der CSAT-Werte weist auf ein verbessertes Kundenerlebnis und damit auf den Erfolg eines Conversational CX-Programms hin.

Reaktionszeit: Die Reaktionszeiten werden durch Conversational CX verbessert, was eine höhere Effizienz bei der Erfüllung der Kundenbedürfnisse zeigt. Schnellere Antworten schaffen einen positiven Eindruck und tragen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit bei.

First Contact Resolution (FCR)-Rate: Conversational CX ist darauf ausgelegt, die Lösung von Kundenproblemen während der ersten Interaktion zu verbessern. Eine höhere FCR-Rate zeigt an, dass die Bedürfnisse der Kunden effektiv erfüllt werden, was sich positiv auf deren Zufriedenheit und Loyalität auswirkt.

Reduzierte Kosten für den Kundensupport: Ein effektives, gesprächsorientiertes Kundenerlebnis reduziert das Volumen der an menschliche Agenten gesendeten Anfragen und reduziert dadurch die mit der Personalbesetzung des Kundensupports verbundenen Betriebskosten.

Betriebliche Effizienz: Metriken wie die Anzahl der von KI-Systemen im Vergleich zu menschlichen Agenten abgewickelten Interaktionen und die daraus resultierenden Auswirkungen auf die Ressourcenzuweisung zeigen die Effizienz von Initiativen zur Kundenerfahrung im Dialog.

Net Promoter Score (NPS): Die Überwachung von Veränderungen des NPS (ein Maß dafür, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Unternehmen weiterempfiehlt) kann die Auswirkung des Kundenerlebnisses im Gespräch auf die Interessenvertretung der Kunden verdeutlichen.

Die Messung des ROI von Investitionen in das Kundenerlebnis im Dialog erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der Kundenzufriedenheit, Engagement, betriebliche Effizienz, finanzielle Vorteile und langfristige Kundenbeziehungen berücksichtigt. Unternehmen können die oben genannten Kennzahlen nutzen, um den Erfolg ihrer Conversational CX-Initiativen quantitativ und qualitativ zu bewerten.

Conversational Customer Experience: Eine neue Ära der Kundeninteraktion

Conversational Customer Experience legt Wert auf personalisierte Interaktionen, optimierte Abläufe und dauerhafte Kundenbindung. KI-Tools können genutzt werden, um gesprächsorientierte Kundenerlebnisprogramme zu entwickeln, die dazu beitragen können, die Kundenbindung zu stärken und den Geschäftsgewinn zu steigern. Unternehmen, die die Konvergenz von menschlichen Agenten, KI, intelligenten Mehrwertdiensten und gesprächsorientierten Kundenerlebnissen nutzen, stehen vor dem Beginn einer neuen Ära der Kundenzufriedenheit Ära, wodurch die Interaktion zwischen Unternehmen und Kunden verbessert wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Sie das Potenzial von Conversational Customer Experiences mit künstlicher Intelligenz nutzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!