Клиентский сервис всегда играл крупную роль в успехе компании, однако в последние годы его важность растёт в геометрической прогрессии.
Объясняется это просто – сегодня любая технология, особенность функционала и дизайн повторяются в два счёта. Компании всё так же выпускают новые, революционные продукты, однако их уникальность исчисляется неделями. Дальше конкуренты находят способ скопировать, а иногда и превзойти оригинал.
Наиболее сложно реплицируемым элементом бизнеса остаётся клиентский сервис, поэтому мы видим, что компании всё больше внимания уделяют именно этой части рабочего процесса.
С другой стороны, клиенты и сами привыкли к определённым стандартам, и угодить им становится всё труднее. Согласно статистике Forbes, 97% потребителей отмечают, что их лояльность к бренду зависит от уровня сервиса, а 60% опрошенных готовы платить минимум на 5% больше за услуги, если они знают, что их качественно обслужат. Такое же количество клиентов готово уйти к конкурентам после одного негативного опыта.
Один из новых способов вывести свой клиентский сервис на новый уровень – применять технологию глубокого обучения.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение, в переводе с английского ‘deep learning’, означает методологию обучения искусственного интеллекта (ИИ). С его помощью ИИ учится обрабатывать данные по такой же логике, как это сделал бы человек.
ИИ, обученный по технологии deep learning может, например, распознавать и описывать изображения и преобразовывать звуковые файлы в тексты.
Почему технология глубокого обучения важна в клиентском сервисе?
ИИ и человеческий мозг – две абсолютно разные вселенные. Хоть компьютер и может анализировать данные и строить прогнозы, он подходит к обработке данных совсем иначе, нежели мы с вами.
Когда выстраиваешь клиентский сервис, важно точно угадывать чего хочет клиент, как он воспринимает или реагирует на то или иное действие, и каким образом компании лучше всего отвечать на входящие запросы.
Применяя глубокое обучение, мы можем одновременно:
-
Повысить эффективность работы клиентоориентированных отделов
-
Персонализировать подход без лишних временных затрат
-
Повысить удовлетворённость клиентов, а заодно и их лояльность
-
Увеличить доходность компании через повышение среднего чека и роста общей конверсии
Как применять глубокое обучение в клиентском сервисе?
Может показаться, что глубокое обучение это технология будущего, однако её уже активно применяют компании по всему миру, достигая при этом очень разных целей:
-
Совершенствование чат-ботов при помощи глубокого обучения, которое делает автоматизированную обработку данных точнее и быстрее.
Чат-боты работают лучше и берут на себя всё больше клиентских вопросов, а значит снижается нагрузка на операторов, которые могут фокусироваться на более сложных и уникальных задачах. -
Автоматизация обработки обратной связи.
Работа с мнениями клиентов, будь они позитивные или нет, крайне важна. Глубокое обучение активно применяется для сканирования данных с обратной связью клиентов, при помощи чего можно оперативно распознавать проблемы, тренды, и наиболее удачные кампании. Заодно, ИИ помогает с приоритезацией, позволяя сотрудникам выстраивать оптимальный процесс обработки и ответов там, где это нельзя автоматизировать. -
Персонализация маркетинга.
Глубокое обучение – не единственная технология, помогающая маркетологам создавать персонализированные рекламные кампании, придумывать уникальные акции и прочие бонусы для клиентов. Однако в этом деле, чем больше разных инструментов имеется у нас в наличии, тем больше вероятность успеха.
Если говорить в общем, глубокое обучение помогает добиваться бизнес целей и повышать качество обслуживания без значительного роста затрат. Да, само внедрение технологии и связанные с этим проекты потребуют вложения и сил и времени. Однако, как это часто бывает с новыми технологиями, автоматизация и оптимизация, которые достигаются с их помощью, с лихвой покрывают все затраченные усилия.
Ваши сотрудники будут тратить меньше времени на простые задачи, оставаясь энергичными и замотивированными, чтобы придумывать и внедрять идеи, которые изменят рынок. Со всем остальным справится ИИ, вооружённый глубоким обучением.
