De toekomstgerichte bedrijven van vandaag zullen AI gebruiken om betere klantervaringen te stimuleren en de merkbewaking te versterken. Lees meer over hoe je AI kunt gebruiken in functies bij de klantenservice om dit te realiseren.
WAAROM CHATBOTS HET GEZICHT VAN AI ZIJN in KLANTENSERVICE AI
Met steeds ongeduldigere en minder loyale klanten moeten bedrijven er alles aan doen om klanten vast te houden. Eén manier om hun ervaring te verbeteren en hun problemen sneller op te lossen is door klantenserviceagenten meer technologie te bieden.
Een belangrijke manier om de klantervaring te verbeteren is door de interacties van de klant met het callcenter te verbeteren. Tenslotte houdt niemand ervan om in de wacht te staan of zichzelf te moeten herhalen wanneer hij wordt doorverbonden van de ene agent naar de andere. Maar gewoon meer agenten naar het probleem gooien werkt niet: het is duur, het schaalt niet en het verhoogt de efficiëntie niet.
Daarom zetten veel callcenters chatbots in: intelligente virtuele assistenten in natuurlijke taal die menselijke spraak kunnen herkennen en de bedoelingen van een beller kunnen begrijpen zonder dat de beller specifieke zinnen hoeft te gebruiken. Recente ontwikkelingen op het gebied van natuurlijke taalverwerking in de vorm van ChatGPT worden al verwerkt in chatbots voor klantenservice, een trend die niet lijkt te vertragen.
Waar blinken chatbots in uit? Chatbots verbeteren de klantervaring door monotone en repetitieve taken te versnellen, zoals:
– Rekeningsaldi opvragen
– Wachtwoorden wijzigen
– Afspraken plannen
– Kleine problemen oplossen
Dankzij AI-chatbots hoeven klanten geen tijd meer te verspillen aan het wachten op een gesprek met een medewerker van de klantenservice om deze eenvoudige handelingen uit te voeren. In plaats daarvan kunnen ze krijgen wat ze nodig hebben door eenvoudige spraak- of tekstopdrachten te gebruiken.
Maar wat chatbots niet kunnen, is verder gaan dan helpen met basistaken. Ze zijn niet in staat om indicatoren van ontevredenheid bij klanten op tijd te herkennen om een situatie recht te zetten en de klant te behouden. Ze kunnen zeker geen onderscheid maken tussen klanten die bluffen dat ze een dienst zullen stopzetten en klanten die daadwerkelijk zullen opzeggen.
Hoe AI voor klantenservice verder gaat dan chatbots
We weten allemaal dat als klanten niet het niveau van klantenservice krijgen dat ze verwachten, ze snel naar een andere leverancier zullen overstappen om te krijgen wat ze nodig hebben. Daarom moeten chatbots worden gezien als een aanwinst voor het klantenserviceteam om te helpen uitzonderlijke klantenservice te leveren.
Chatbots kunnen misschien de meest basale interacties van klanten met een merk stroomlijnen, maar ze kunnen niet de complexe of holistische ervaring bieden die klanttevredenheid garandeert. Bedrijven hebben oplossingen nodig die ervoor zorgen dat klanten terugkomen voor meer en die helpen voorspellen wat er in de toekomst gaat gebeuren. Gelukkig zijn er andere toepassingen van AI die precies dat kunnen doen.
Deze geavanceerdere toepassingen van AI gaan veel verder dan chatbots – ze voorspellen menselijk gedrag op een manier die de organisatie in staat stelt proactieve maatregelen te nemen om de prestaties van agenten te beheren, de betrokkenheid van klanten te verbeteren en back-office activiteiten te verbeteren, evenals diepere inzichten te krijgen in het klanttraject.
Laten we eens kijken hoe kunstmatige intelligentie zorgt voor een betere klantervaring.
Waarom Machine Learning in Klantenservice de Toekomst is
Chatbots zijn misschien het gezicht van de moderne klantenservice, maar achter de schermen wordt alles aangestuurd door machine learning.
Machine learning helpt bedrijven om menselijk gedrag te voorspellen. Het kan ontevreden klanten identificeren die een risico vormen, terwijl het voortdurend “slimmer” wordt door te leren van alle nieuwe gegevens die binnenkomen. Met machine learning kunnen callcenters gebruik maken van gespreksopnamen, scores uit kwaliteitsmanagement, scores uit klantonderzoeken, Net Promoter Scores (NPS) en Voice of the Customer (VoC) gegevens. Machine learning maakt ook gebruik van tekst-, desktop- en spraakanalyses om wiskundige benaderingen te maken van het gedrag van zowel klanten als agenten.
3 manieren waarop Machine Learning Contact Centers helpt
Zodra machine learning de gegevens heeft verzameld en geanalyseerd, kan het die informatie gebruiken om de uitkomsten te voorspellen die het meest van invloed zijn op het contactcenter en de onderneming. Dit type onderscheidingsvermogen is ongelooflijk waardevol voor bedrijven omdat veel bedrijven de tekenen van ontevredenheid pas herkennen nadat ze klanten zijn verloren.
Dus hoe kun je machine learning toepassen in je contactcentrum? Hier zijn drie manieren om dat te doen:
1. Voorspellende NPS
Voorspellende NPS maakt gebruik van machine learning om een NPS te genereren voor elke afzonderlijke klant, ongeacht of ze een enquête hebben ingevuld of op een andere manier feedback hebben gegeven. Het doet dit door zowel ingevulde klantenenquêtes als spraakfonetiekgegevens te beoordelen om de kenmerken van klantinteracties te bepalen die de meeste invloed hebben op klanttevredenheidsscores. Voorspellende NPS kan graven in:
- De tijd tussen het eerste antwoord en de daaropvolgende responstijden
- Of tekstreacties met vergelijkbare bewoordingen hebben geleid tot tevreden klanten
- Hoeveel moeite de agent doet om het probleem van de klant op te lossen.
De technologie gebruikt deze informatie vervolgens om een voorspellende NPS te genereren voor alle klanten. Het vertelt een bedrijf in wezen of een interactie met een klant zal leiden tot een positieve of negatieve klantervaring. Bijvoorbeeld: “Als er telefoontjes binnenkomen die er zo uitzien, is dit wat er gaat gebeuren.”
Bedenk eens hoe krachtig deze gegevens kunnen zijn voor een contactcenter. Als je post-call enquêtes verzamelt van slechts twee procent van je klanten, dan kun je met behulp van voorspellende NPS ook een NPS genereren voor de andere 98 procent van de klantinteracties.
Dankzij deze volledigheid kunnen bedrijven beter geïnformeerde beslissingen nemen op basis van 100 procent klantgegevens. Op die manier helpt het om agenten te ondersteunen bij zaken als het benaderen van klanten of het evalueren van agenten. Deze AI-gestuurde klantenservice stelt bedrijven ook in staat om verschillende berichten te sturen naar promotors versus detractors (of mensen die neutraal zijn), voor een maximale impact.
2. Voorspellende evaluatie
Voorspellende evaluatie maakt gebruik van machine learning om gericht kwaliteitsmanagement te sturen, op een manier die vergelijkbaar is met voorspellende NPS. Het past een wiskundig model toe op eerder gescoorde kwaliteitsmanagementevaluaties en fonetische spraakslagen om de aspecten van elke interactie te identificeren die de grootste impact hebben op de kwaliteitsscores.
Het genereren van voorspellende kwaliteitsevaluatiescores maakt een echt gericht kwaliteitsmanagementproces mogelijk. Met behulp van deze informatie kunnen beoordelaars de juiste gesprekken identificeren en evalueren en betere beslissingen nemen over welke agenten welke coaching nodig hebben.
Zonder dit soort door technologie aangedreven voorspellende evaluatie die 100 procent van de klantinteracties kan evalueren, moeten beoordelaars willekeurig gesprekken kiezen om te evalueren. En omdat ze maar ongeveer 5 procent van alle interacties kunnen analyseren, moeten ze er zeker van zijn dat ze de juiste evalueren.
Een ander voordeel van AI-technologie voor klantenservice is dat modellen voor machinaal leren hun voorspellingen voortdurend verfijnen en ontwikkelen naarmate ze meer gegevens krijgen. Dit betekent dat hoe meer contacten handmatig worden geëvalueerd, hoe nauwkeuriger de voorspellende scores worden.
3. Sentimentanalyse
De derde manier waarop machine learning wordt toegepast in het callcenter is via sentimentanalyse. Sentimentanalyse maakt gebruik van een speciaal ontworpen lexicon voor contactcentra om automatisch het sentiment van elk gesprek te scoren – positief, negatief of neutraal.
Managers hoeven niet langer te wachten op achterblijvende feedbackbronnen zoals verkooponderzoeken of enquêtes na een telefoongesprek om inzicht te krijgen in de stem van hun klant. In plaats daarvan kunnen ze sentimentanalyse gebruiken om trends te herkennen op het moment dat ze zich voordoen.
Zo kunnen ze snel de bedrijfsonderdelen aanpassen die van invloed zijn op de klantervaring. Managers kunnen deze voortdurend veranderende sentimentscores ook gebruiken om de beste kansen voor coaching van agenten te identificeren en om te beslissen hoe ze met opkomende problemen moeten omgaan.
De toekomst van kunstmatige intelligentie in het contactcenter
Hoewel chatbots een geweldig begin zijn, vormen ze slechts het topje van de ijsberg als het gaat om wat AI kan betekenen voor callcenters en de klantervaring. AI-gebaseerde analyses en geavanceerde voorspellende modellen maken gebruik van actuele en historische gegevens om wiskundige schattingen te maken van zowel klant- als agentgedrag, en intelligente voorspellingen over de uitkomsten die de meeste invloed hebben op klanten en de organisatie die hen bedient.
In tegenstelling tot chatbots kunnen deze meer geavanceerde AI-toepassingen indicatoren van ontevredenheid bij klanten op tijd herkennen om de situatie recht te zetten en klanten te behouden; onderscheid maken tussen klanten die bluffen dat ze een dienst zullen laten vallen en klanten die daadwerkelijk zullen opzeggen; en organisaties de inzichten geven die ze nodig hebben om effectief en strategisch te concurreren.
Met de voorspellende NPS, voorspellende evaluatie en sentimentanalyse AI kunnen organisaties proactieve maatregelen nemen om de prestaties van agenten te beheren, de klantbetrokkenheid te verbeteren en dieper inzicht te krijgen in het klanttraject. En dat is nog maar het begin. Ontdek hoe AI en analyse kunnen zorgen voor betere menselijke ervaringen in het contactcenter.
