Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer

5 Cara Memanfaatkan Kecerdasan Buatan untuk Layanan Pelanggan yang Efisien

Kecerdasan Buatan

Dapatkah kecerdasan buatan benar-benar meningkatkan layanan pelanggan bisnis Anda?

Sebagai pemilik bisnis, mungkin Anda tidak yakin bagaimana Anda dapat memadukan teknologi AI ke dalam alur kerja Anda. 

Anda mungkin juga ragu tentang apakah itu menawarkan manfaat yang cukup besar untuk pengalaman pelanggan Anda di tempat pertama. Lagi pula, Anda tidak ingin mengutak-atik apa yang berhasil, jika hasil akhirnya tidak signifikan.

Tapi tidak demikian halnya dengan AI dalam layanan pelanggan.

Kecerdasan buatan menawarkan banyak manfaat bagi bisnis Anda dalam hal layanan pelanggan, seperti ketersediaan 24/7 dan pengurangan waktu penanganan pelanggan , untuk beberapa nama.

Anda juga mengejar waktu karena setidaknya 3 dari setiap 10 perusahaan mengandalkan solusi layanan pelanggan berbasis AI, menurut survei oleh Consultancy Services.

Sekarang muncul pertanyaan penting berikutnya:

Bagaimana AI secara praktis dapat mencapai semua ini untuk perusahaan Anda? 

Dalam artikel ini, kita akan membahas lima cara untuk memanfaatkan kecerdasan buatan untuk layanan pelanggan yang efisien dalam bisnis Anda.

Mari kita mulai.

1. Menggunakan Chatbots untuk Peningkatan Penanganan Pelanggan

Sistem apa yang Anda miliki saat ini untuk menangani pertanyaan dan kekhawatiran klien Anda?

Jika Anda seperti kebanyakan bisnis tradisional, Anda mungkin memiliki satu atau dua karyawan yang bertanggung jawab atas tanggapan dan resolusi.

Namun, masalah dengan strategi komunikasi tradisional adalah respon atau perputaran pelanggan tidak selalu optimal.

Ketika Anda tutup untuk hari itu, saluran komunikasi Anda melakukan hal yang sama.

Selain itu, jika karyawan yang Anda tunjuk sedang mengerjakan sesuatu yang lain, ada juga keterlambatan dalam waktu respons.

Saat Anda menerapkan chatbots, Anda dapat menawarkan tanggapan tepat waktu kepada klien Anda, sehingga meningkatkan niat membeli dan mengantar klien untuk menutup kesepakatan .

Jika prospek Anda mendarat di situs web Anda setelah jam kerja, chatbot dapat mengarahkan percakapan menjadi pembelian melalui percakapan yang telah dirancang sebelumnya. 

Misalnya, pertanyaan tentang minat atau hobi klien Anda dapat diubah menjadi saluran pemasaran organik untuk beberapa produk yang Anda jual.

Melalui pemrosesan bahasa alami (NPL), chatbot dapat memeriksa respons klien Anda dan menggunakan data ini, atau segmen vitalnya, untuk mengambil balasan yang telah ditentukan sebelumnya dari database.

Mastercard sudah membuat gelombang dengan chatbot layanan pelanggannya yang cerdas .

2. Menerapkan IVR bertenaga AI ke Pusat Panggilan Dekongest

Jika call center B2C (business to client) adalah bagian penting dari operasi Anda sehari-hari, maka ada beberapa tantangan yang sering Anda hadapi.

Di bagian atas daftar Anda mungkin terdapat pusat panggilan yang terlalu banyak bekerja, tempat agen Anda menangani pertanyaan klien.

Klien modern Anda masih memiliki preferensi untuk menelepon daripada bentuk komunikasi lainnya . 

Sebuah studi BrightLocal membuktikan bahwa 60% dari prospek baru Anda ingin berhubungan dengan bisnis Anda melalui panggilan telepon setelah pencarian internet.

Anda dapat menggunakan perangkat lunak Pengenalan Suara Interaktif yang didukung AI untuk menangani pertanyaan klien dasar yang menyumbat antrean Anda.

Sebagai contoh, Humana, perusahaan asuransi kesehatan, sudah menggunakan alat IBM Watson untuk meringankan beban agen panggilan perusahaan. Humana mampu mengurangi lebih dari 60% panggilan melalui NPL virtual, agen IVR yang akan menjawab pertanyaan dasar dari klien.

Jika Anda menelepon Humana untuk menanyakan apakah Anda dilindungi untuk prosedur tertentu, misalnya, penerima yang digerakkan oleh AI akan mengidentifikasi kata kunci dalam suara Anda, dan menawarkan respons terprogram yang memberi tahu Anda apa yang perlu Anda ketahui.

Anda dapat mempelajari tentang kecerdasan buatan di sini, dan bagaimana hal itu memungkinkan pusat panggilan IVR otonom seperti Humana. 

3. Menggunakan AI untuk Manajemen Email yang Lebih Baik 

Berapa banyak email yang Anda terima dalam satu hari dari klien Anda?

Mungkin terlalu banyak , sampai Anda berjuang untuk mengikuti setiap satu. Namun umpan balik pelanggan berjalan seiring dengan kepuasan sehingga Anda atau karyawan Anda perlu dengan susah payah membukanya satu per satu.

Dengan perangkat lunak berbasis AI, bisnis Anda dapat mempermudah strategi pemasaran emailnya, yang memiliki potensi ROI 3,800% , berdasarkan laporan email klien nasional DMA. 

AI pengurai email dapat memungkinkan bisnis Anda mengekstrak kata kunci dari tumpukan email. Oleh karena itu, Anda dapat membedakan antara masalah mendesak untuk penyelesaian yang lebih cepat.

Misalnya, perangkat lunak pengurai email dapat menyertakan algoritme untuk memilih kata-kata seperti buruk, buruk, atau lainnya yang terkait dengan pengalaman negatif.  

Selain itu, ada juga tekanan untuk harus menulis salinan penjualan dan baris subjek yang bagus secara konsisten untuk klien Anda.

Pembuat salinan yang diilhami NPL dapat menulis salinan penjualan tingkat manusia untuk pemasaran email Anda. 

Phrasee, misalnya, menggunakan teknologi AI yang berjalan pada pembelajaran mendalam dan generasi bahasa alami untuk menulis banyak salinannya, yang bertahan dengan baik dibandingkan versi manual.

4. Menerapkan OCR untuk Orientasi Klien yang Lebih Cepat

Seperti apa proses orientasi pelanggan baru Anda di perusahaan Anda?

Ini mungkin melibatkan banyak dokumen dan tugas entri data manual untuk karyawan Anda. Akibatnya, klien Anda harus mengantri cukup lama untuk dilayani secara bergiliran.

Terlepas dari masalah manajemen waktu ini, ada juga masalah bahwa karyawan Anda mungkin melakukan kesalahan selama proses orientasi. File juga mungkin salah tempat di kemudian hari dan informasi dicocokkan dengan klien yang salah.

Singkatnya, taktik orientasi klien tradisional yang melibatkan metode entri data manual memakan waktu, tidak akurat, dan tidak ditampilkan dengan baik di depan klien Anda.

Anda dapat menghemat waktu dan masalah perusahaan Anda dengan menerapkan teknologi OCR bertenaga AI untuk ekstraksi informasi klien yang akurat dan lebih cepat.

Hasilnya, Anda akan dapat mempercepat proses orientasi, sehingga meningkatkan produktivitas, mengurangi waktu tunggu, dan meningkatkan kepuasan klien . Pengurangan jejak kertas juga berarti keamanan yang lebih baik untuk informasi pengenal pribadi klien Anda.

Pemindai OCR berbahan bakar AI dapat memproses pekerjaan cetak atau tulisan tangan ke dalam format digital. Ini dimungkinkan oleh algoritme dasar yang menggabungkan pemrosesan bahasa alami, sementara pembelajaran mesin memungkinkan perangkat lunak OCR menghasilkan hasil keluaran yang lebih baik.

Perusahaan investasi Whittier Trust sudah menggunakan teknologi OCR bertenaga AI untuk menghapus tugas dokumen berulang dan merampingkan pengalaman pelanggan.

5. Menggunakan Penargetan Prediktif untuk Iklan yang Relevan

Seberapa yakin Anda bahwa iklan Anda selalu berakhir di tempat yang tepat?

Jika iklan Anda secara konsisten berakhir di tempat yang salah dan pada waktu yang salah, bisnis Anda lebih merugikan daripada menguntungkan.

Menurut survei oleh HubSpot, 9 dari 10 orang menemukan banyak iklan tidak relevan atau anorganik, dan dengan demikian mengganggu . Akibatnya, klien yang merasa seperti itu akhirnya memblokir konten iklan Anda dan upaya kampanye Anda membuang-buang uang.

Namun, Anda dapat mengubah situasi itu melalui iklan yang efektif menggunakan penargetan prediktif.

Sebuah divisi dalam analitik prediktif, penargetan prediktif memungkinkan bisnis Anda menggunakan riwayat klien atau pola perilaku untuk menginformasikan strategi periklanan Anda.

Melalui kekuatan pembelajaran mesin yang diberikan oleh alat penargetan prediktif, Anda dapat membuat iklan yang sangat relevan yang mencakup informasi akurat tentang target pasar Anda, dengan kemungkinan klik-tayang yang sangat baik.

Dengan demikian, perusahaan Anda dapat membuat iklan yang menjangkau orang yang tepat, dan juga pada waktu yang paling nyaman menurut analisis pola klik-tayang klien Anda.

Raksasa motor Harley-Davidson telah menerapkan AI penargetan prediktif untuk bekerja dalam mengidentifikasi pelanggan bernilai tinggi yang kemungkinan akan membeli dengan menganalisis riwayat data klien.  

Kesimpulan

Tahukah Anda bahwa layanan pelanggan memengaruhi cara pasar Anda memilih merek?

Laporan Microsoft menetapkan bahwa 58% klien target Anda membuat keputusan bisnis tentang apakah akan bertransaksi dengan Anda atau tidak, tergantung pada pengalaman layanan pelanggan perusahaan Anda. 

Jika layanan pelanggan Anda tidak maksimal, karena itu Anda kehilangan BANYAK bisnis karenanya.

Solusi bertenaga AI dapat membantu bisnis Anda meningkatkan layanan pelanggan untuk kesan pertama dan loyalitas merek yang lebih baik.

Anda dapat mengatasi tantangan layanan pelanggan yang umum seperti tidak tersedianya atau lambatnya penanganan klien dengan solusi berbasis AI seperti chatbots, penguraian email, dan sistem IVR modern.

Jadikan bisnis Anda lebih menguntungkan dan menarik dengan menerapkan teknologi berbasis AI.

Posting Komentar untuk " 5 Cara Memanfaatkan Kecerdasan Buatan untuk Layanan Pelanggan yang Efisien"