mardi, 21 mai 2024

Comment utiliser l’IA pour améliorer le service client et stimuler la croissance de l’entreprise à long terme

Dans une économie agitée, trouver et fidéliser des clients satisfaits est essentiel au développement durable d’une entreprise. Les entreprises américaines perdent plus de 83 milliards de dollars en raison d’un service client médiocre. Toute amélioration technologique qui améliore leur expérience, tout en augmentant vos performances, mérite d’être envisagée.

Au cours de la dernière décennie, l’IA est passée d’une idée de science-fiction bizarre à un outil travaillant dans les coulisses de notre vies, à un sujet de discussion courant. D’un point de vue commercial, il devient rapidement le différenciateur dont les entreprises ont besoin pour se démarquer de leurs concurrents lorsque le paysage est difficile.

Même si vous êtes n’utilisant pas l’IA pour améliorer la vie de vos clients, vos concurrents le sont probablement. Voici quelques méthodes essentielles que les entreprises peuvent tirer parti de l’IA pour créer une expérience de support client qui motive l’engagement et apporte de la valeur à la fois pour vous et pour eux.

Un support client rapide et cohérent

La vitesse est attendu dans le service à la clientèle aujourd’hui. Nous sommes habitués à obtenir la réponse à toutes sortes de préoccupations en quelques clics sur nos appareils intelligents, ce qui s’étend à la résolution de tous les problèmes que nous pourrions avoir avec les entreprises avec lesquelles nous nous engageons. Habituellement, les clients s’attendent à ce que les entreprises répondent à un appel téléphonique dans les 5 minutes et à un e-mail dans un délai d’une à 24 heures.

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Inscrivez-vous maintenant pendant que l’IA peut

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l’être humain peut, ce qu’il peut faire, il le fait beaucoup plus vite que personnes, et à plus grande échelle. Par exemple, l’IA peut transcrire les conversations des consommateurs en temps réel et reconnaître les croyances liées à la langue du client. À partir de là, il peut encourager les agents sur la meilleure façon de procéder en fonction de conceptions dérivées d’innombrables autres conversations comparables.

Il peut également fonctionner comme un moteur de recherche, en analysant les bases de connaissances et en produisant des réponses pertinentes aux demandes d’un client. – le tout sans avoir à les laisser s’impatienter silencieusement en attente. Les nouvelles conceptions d’IA telles que GPT-3 peuvent découvrir ces tâches à un rythme vraiment impressionnant.

Les services peuvent également utiliser l’IA pour effectuer des contrôles d’assurance qualité étendus. Alors qu’un responsable peut être en mesure d’écouter au maximum 20 appels par jour, l’IA peut examiner d’innombrables transcriptions en quelques minutes et signaler les moments qui ne répondent pas aux normes qu’elle a été formée pour reconnaître afin qu’un individu les examine.

En théorie, un superviseur peut effectuer une tâche similaire. Ils peuvent écouter un appel, juger comment cela se passe en fonction de leur expérience précédente et recommander les prochaines actions au représentant tout en s’assurant qu’ils respectent les exigences de l’entreprise. Mais un superviseur ne peut pas répondre à tous les appels tout en restant efficace dans son travail quotidien. L’IA, cependant, peut être disponible pour tous vos représentants, fournissant des informations en temps réel qui améliorent l’expérience des clients et des agents et la cohérence de votre service.

De nombreux services ont des clients dont les besoins ne relèvent pas du centre d’appels heures. Par exemple, les banques et les compagnies aériennes exigent de pouvoir répondre aux questions 24h/24 et 7j/7. Au fur et à mesure que les chatbots deviendront de plus en plus répandus et sophistiqués, il y aura de plus en plus d’alternatives en libre-service pour ce type de requêtes, permettant aux clients de trouver des réponses n’importe où et quand ils en ont besoin.

L’IA excelle dans ce domaine, et à grande échelle, ce qui correspond à la plupart des communications de support client. Au fur et à mesure qu’il s’améliore, attendez-vous à voir des résolutions plus rapides et des temps d’attente plus courts.

Personnalisation avec une fonction

Nous n’acceptons pas simplement que nos téléphones sachent tout sur nous ; nous les anticipons. Si je cherche « restaurants grecs » sur Google et que mon téléphone me programme une liste d’endroits à plusieurs kilomètres de là – ou en Grèce – je suis assez frustré (surtout si j’ai déjà faim). Lorsque j’envoie des SMS, je suis frustré si mon téléphone ne corrige pas automatiquement mes fautes de frappe les plus courantes. Si je parcours les réseaux sociaux, je suis perplexe si je vois des publicités pour des produits qui ne m’intéressent pas.

Ce sont tous des exemples de personnalisation générés par l’IA. Du point de vue du consommateur, une expérience personnalisée est une excellente expérience. 76 % des clients se sentent ennuyés lorsque les marques cessent de fonctionner pour fournir une interaction personnalisée et 71 % s’attendent à un service personnalisé.

Pensez à une situation où un client doit appeler le service client. L’agent dispose de toutes les informations disponibles sur lui et son compte avant son appel, grâce à toutes les informations tirées des transcriptions des appels précédents et des combinaisons entre l’IA et un CRM. L’agent peut même voir une note pour le compte basée sur les sentiments des nombreux membres inclus dans tous les canaux.

Cela signifie que le consommateur n’a pas besoin de passer les cinq premières minutes de l’appel à décrire son historique et à détailler ses préoccupations précédentes. Ils peuvent sauter immédiatement au problème actuel en sachant que l’agent dispose de tout le contexte précédent nécessaire. Avec tous ces détails et l’assistance de l’IA, l’agent a besoin de moins de temps pour découvrir une solution, ce qui améliore l’expérience du consommateur.

Un autre espoir est que les chatbots alimentés par une IA sophistiquée comme ChatGPT seront un jour en mesure de fournir exactement le même niveau d’expérience sur mesure que les agents humains. Cela motivera les consommateurs à poser leurs questions fondamentales aux bots, permettant aux problèmes plus complexes d’aller directement en tête des files d’attente des représentants.

Au-delà de faire passer chaque client pour un VIP, la personnalisation améliore la qualité et la rapidité de le service qu’ils reçoivent.

Être la partie proactive

Jusqu’à récemment, le défi consistait à faire en sorte que l’IA puisse fournir des informations en temps réel. La phase suivante a consisté à construire une IA capable de faire des prédictions qui aident les services à anticiper les résultats des clients. Ceci est particulièrement utile en cas de déclin économique lorsque les organisations recherchent des données pouvant fournir un indicateur clair de leurs scénarios financiers. Cela peut également les aider à hiérarchiser les ressources de manière appropriée.

La conclusion d’offres et la fidélisation des clients sont essentielles pour traverser un ralentissement économique. Dans les services monétaires, une augmentation de 5 % de la fidélisation des consommateurs augmente les bénéfices de plus de 25 %. Et dans les vêtements, le consommateur régulier typique a investi 67 % de plus au cours des mois 31 à 36 qu’au cours de ses 6 premiers mois en tant que client, ce qui indique que les consommateurs de longue date sont meilleurs que les nouveaux consommateurs.

L’IA peut prévoir à la fois l’intention d’achat et le risque de désabonnement avec un excellent degré de précision. Cela suggère que les équipes de vente peuvent augmenter leurs chances de conclure des affaires en se concentrant sur les meilleurs prospects au lieu de passer du temps à rechercher ce qui s’avère finalement être une impasse. L’IA peut également reconnaître des modèles qui indiquent qu’un consommateur n’est pas susceptible de renouveler ou est sur le point d’annuler. Grâce à ces informations, les organisations ont la possibilité de reconnaître le problème et de le résoudre de manière préventive.

C’est la capacité de l’IA à extraire des données de manière exceptionnellement rapide qui l’a rendue si utile. En plus de cela, il est maintenant capable de faire des prédictions sur ces informations qui peuvent nous aider à faire des prévisions et des projections éclairées avec des ramifications directes pour les bénéfices.

Il y a eu beaucoup d’avancées positives dans l’espace de l’IA qui élargissent les façons dont les individus et les organisations peuvent tirer parti de cette technologie. Cela se résume en grande partie à l’information : où nous pouvons la découvrir, comment elle est traitée et ce que nous pouvons faire avec ces informations. Les services nécessitent tous ces éléments pour tirer le meilleur parti de l’IA. Dans le service client, cela se traduit par ce que nous comprenons du client, comment nous accédons à ces informations et les analysons, et comment nous les utilisons pour améliorer leur expérience.

Auparavant, l’IA était utilisée sur des données historiques, qui fonctionnaient cependant rétroactivement. Plus récemment, il est devenu possible d’utiliser l’IA pour prendre des décisions en temps réel. La prochaine génération d’IA est avant-gardiste, utilisant des données pour faire des prédictions que les humains ne peuvent pas développer presque aussi rapidement. Comme tout outil, l’IA est plus efficace lorsque nous comprenons comment l’utiliser, ses forces et ses limites.

Avec une technologie comme GPT-3, nous commençons tout juste à savoir à quoi ils ressembleront dans le futur.

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