Studi kasus berikut meneliti perusahaan teknologi yang berspesialisasi dalam pengalaman pelanggan di semua sektor. Perusahaan ini membantu klien di berbagai industri untuk meningkatkan CX mereka melalui layanan konsultasi dan khusus. Mereka tidak hanya menyediakan konsultasi tetapi juga membantu dalam menerapkan strategi baru untuk meningkatkan budaya CX yang ada, yang bertujuan untuk meningkatkan loyalitas pelanggan.
Dalam kasus khusus ini, klien perusahaan teknologi terlibat dalam memberikan peralatan perawatan kesehatan dan memfasilitasi pembelian untuk penyedia layanan kesehatan. Peran saya adalah membantu perusahaan teknologi ini dalam menangani kebutuhan kliennya. Perusahaan teknologi menghadapi beberapa tantangan, termasuk memastikan aksesibilitas pelanggan dan mengelola tenaga kerja yang kewalahan karena tuntutan beban kerja yang tinggi. Studi kasus ini menyoroti implementasi solusi chatbot untuk mengatasi tantangan ini dan meningkatkan efisiensi dan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Tantangannya
Sebelum menerapkan chatbot, perusahaan menghadapi beberapa tantangan dengan sistem dukungan pelanggan yang ada.
Masalah utama: Sistem IVR yang tidak efisien dan pencarian basis data
Masalah utama adalah ketergantungan pada sistem respons suara interaktif (IVR) yang mengharuskan pelanggan untuk mendorong nomor pada keyboard ponsel mereka untuk mengarahkan percakapan ke penyedia tertentu. Setelah terhubung, penyedia harus mencari secara manual melalui database mereka untuk menemukan produk yang cocok untuk pelanggan. Proses ini memakan waktu, karena penyedia menghabiskan waktu yang signifikan mencari produk untuk direkomendasikan. Metode ini memperlambat waktu respons dan memengaruhi kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Ketidakmampuan untuk memberikan dukungan pelanggan 24/7
Selain itu, perusahaan berjuang untuk memberikan dukungan pelanggan 24/7, sehingga sulit untuk menghadiri klien di luar jam kerja reguler. Pelanggan sekarang mengharapkan dukungan sepanjang waktu, dan gagal memenuhi harapan ini dapat menyebabkan ketidakpuasan dan mengurangi retensi pelanggan.
Volume pertanyaan berulang yang tinggi membanjiri agen manusia
Tingginya volume pertanyaan berulang -ulang juga kewalahan agen manusia, mencegah mereka fokus pada tugas yang lebih produktif. Mengatasi tugas yang berulang melalui alat seperti chatbot dapat mengurangi beban kerja perwakilan, memungkinkan mereka untuk berkonsentrasi pada tugas -tugas lain yang meningkatkan produktivitas.
Kurangnya opsi swalayan untuk pelanggan
Di era layanan pelanggan saat ini, ada preferensi yang berkembang untuk opsi swalayan. Perusahaan tanpa opsi ini berisiko tertinggal dalam retensi dan pertumbuhan pelanggan, karena pesaing yang menawarkan swalayan lebih cenderung berkembang. Memberikan pelanggan dengan opsi swalayan dapat secara signifikan meningkatkan kepuasan dan loyalitas mereka.
Proses generasi dan kualifikasi yang tidak efisien
Perwakilan Layanan Pelanggan juga bertanggung jawab atas pembuatan timbal, menciptakan minat pada barang dan jasa tambahan. Peran ganda dalam memberikan bantuan produk dan menghasilkan arahan tidak efisien. Chatbot dapat merampingkan generasi pemimpin, yang memungkinkan perwakilan untuk lebih fokus pada konversi prospek menjadi penjualan.
Kesulitan dalam mempertahankan pengalaman merek yang konsisten di berbagai saluran
Di era digital, pelanggan berinteraksi dengan perusahaan melalui berbagai saluran komunikasi, termasuk panggilan telepon, email, platform media sosial, dan obrolan online. Mempertahankan pengalaman merek yang konsisten di semua saluran ini menjadi menantang dari waktu ke waktu. Memastikan bahwa pelanggan menerima pengalaman yang bersatu dan konsisten, terlepas dari salurannya, sangat penting untuk loyalitas merek.
Dengan menerapkan chatbot, perusahaan bertujuan untuk mengubah proses ini. Penyedia layanan kesehatan sekarang dapat berbicara secara alami melalui telepon, memungkinkan AI untuk mengenali masalah tersebut sebelum menghubungkannya ke agen. Pada saat operator menjawab, mereka akan melihat daftar produk yang telah ditentukan sebelumnya di layar komputer mereka, dipilih berdasarkan deskripsi awal penyedia layanan kesehatan. Ini menghilangkan kebutuhan operator untuk mencari melalui database, secara signifikan mengurangi waktu respons dan meningkatkan efisiensi keseluruhan dan kepuasan pelanggan.
Solusinya
Perusahaan subjek memutuskan untuk menerapkan solusi chatbot untuk mengatasi tantangan ini. Chatbot ini menggunakan AI dan mampu:
Pengolahan Bahasa Alami (NLP) untuk memahami pertanyaan pelanggan
NLP mengatur pertanyaan dari pelanggan dan mengambil informasi yang relevan untuk agen, memungkinkan pencarian cepat untuk sumber daya berdasarkan informasi yang disediakan. Chatbot juga dapat merespons dengan cara seperti manusia, memberikan bantuan sementara agen manusia memantau dan dapat mengambil alih jika perlu. Alat API seperti dialogflow dan cleverbot menggunakan NLP untuk memberikan dukungan yang akurat dan membuat dialog “seperti manusia”.
Respons otomatis untuk pertanyaan yang sering diajukan (FAQ)
Respons FAQ otomatis mengurangi jumlah pertanyaan berulang yang diterima agen, memberi mereka lebih banyak waktu untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Fitur ini juga meningkatkan opsi swalayan, memungkinkan pelanggan untuk mendapatkan tanggapan instan tanpa menunggu agen manusia. Contoh alat API yang memberikan respons otomatis untuk FAQ termasuk FreshChat.
Integrasi tanpa batas dengan sistem yang ada
Chatbot terintegrasi dengan sistem yang ada untuk mencegah silo informasi dan mempertahankan pengalaman merek yang konsisten di seluruh platform. Alat API seperti Tidilo, Intercom, HubSpot, Zendesk, Drift, Wati, DialogFlow, Flow XO, FreshChat, dan ChatFuel Assist dalam Integrasi Sistem.
Kehadiran Omnichannel
Membuat omnichannel membantu memantau berbagai saluran komunikasi, mengurangi waktu respons dan meningkatkan tingkat keterlibatan. Ini juga membantu mempertahankan pengalaman merek yang konsisten. Interkom adalah contoh API yang memfasilitasi kehadiran omnichannel.
Kemampuan generasi dan kualifikasi
Chatbot membantu generasi utama dengan berinteraksi dengan pelanggan, mempelajari preferensi mereka, dan memberi tahu mereka tentang produk dan layanan yang sesuai dengan minat mereka. Data ini diserahkan ke sistem CRM, membuat profil pelanggan untuk interaksi di masa depan. Alat API seperti FresHChat dan HubSpot mendukung pembuatan dan kualifikasi.
Serahkan kepada agen manusia untuk kueri yang kompleks
Chatbot diprogram untuk memberikan kueri kompleks kepada agen manusia, memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas yang membutuhkan intervensi manusia. Bekerja dengan chatbot meningkatkan produktivitas sambil meningkatkan keterlibatan dan kepuasan. FreshChat adalah contoh API yang memfasilitasi penyerahan ini.
Personalisasi dan kesadaran konteks
Chatbot menyesuaikan pengalaman unik untuk setiap pelanggan dengan memantau preferensi dan menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Fitur ini meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan. Alat API seperti HubSpot dan Cleverbot membantu dalam personalisasi tanggapan.
Proses implementasi
Peran kami dalam proyek ini melibatkan merancang peta jalan yang komprehensif, mendefinisikan lanskap kompetitif, dan memastikan keunikan solusi. Kami juga melakukan lokakarya untuk mempersiapkan perusahaan untuk proses implementasi, mendefinisikan sumber daya yang diperlukan, ROI, dan total biaya kepemilikan.
Perencanaan dan Pengembangan Strategi
Prosesnya dimulai dengan mengidentifikasi tantangan perusahaan dan fitur yang diinginkan untuk chatbot, diikuti dengan meneliti program perangkat lunak yang selaras dengan kebutuhan perusahaan.
Integrasi dengan sistem dan platform yang ada
Memastikan kompatibilitas dengan sistem yang ada sangat penting. Penelitian tambahan dilakukan untuk menemukan perangkat lunak yang terintegrasi dengan baik dengan sistem saat ini. Alat API memfasilitasi berbagi data selama integrasi, memastikan sinkronisasi dan perlindungan data yang tepat.
Pelatihan dan Kustomisasi Chatbot
Setelah terintegrasi, chatbot dilatih untuk berfungsi sebagai perwakilan perusahaan dan alamat tantangan yang diidentifikasi. Kustomisasi termasuk pemrograman respons otomatis terhadap FAQ.
Pengujian dan optimasi
Pengujian melibatkan pemantauan integrasi dan fungsi chatbot. Fungsi utama, seperti NLP, dievaluasi, dan pengalaman pelanggan dinilai. Masalah yang diidentifikasi ditangani untuk mengoptimalkan chatbot sebelum penyebaran publik, menyempurnakannya untuk meningkatkan metrik kepuasan pelanggan.
Peluncuran dan penyebaran di berbagai saluran
Setelah pengujian yang berhasil, chatbot digunakan untuk penggunaan publik dan diintegrasikan ke dalam saluran komunikasi yang dipilih. Pemantauan pasca-penempatan memastikan kinerja yang konsisten dan kemampuan beradaptasi untuk pembaruan di masa depan.
Hasil dan dampak
Tak lama setelah menggunakan chatbot, perusahaan mengamati hasil positif:
- Metrik kepuasan dan keterlibatan pelanggan yang ditingkatkan sebesar 10% – 20%
- Peningkatan efisiensi operasional dan penghematan biaya
- Meningkatkan tingkat timbal dan tingkat konversi sebesar 3% – 5%
- Mengurangi waktu respons dan peningkatan tingkat resolusi sekitar 20%
- Pengalaman merek yang konsisten di berbagai saluran
Selama proyek ini, saya bertanggung jawab untuk merancang peta jalan dan metrik. Namun, orang lain menerapkan solusi chatbot.
Kesimpulan
Perusahaan subjek memprakarsai proyek untuk mengimplementasikan chatbot untuk mengatasi tantangan mereka, terutama dalam dukungan pelanggan. Chatbot mengurangi banyak titik rasa sakit, bekerja bersama agen manusia untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan CX. Sejak implementasinya, peningkatan yang signifikan telah diamati, menyoroti pentingnya memahami titik -titik nyeri perusahaan dan menemukan solusi teknologi seimbang yang meningkatkan produktivitas dan kepuasan pelanggan.
Artikel yang mengubah dukungan pelanggan dengan implementasi chatbot yang digerakkan AI berasal dari Arek Skuza.
