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更好的客户体验的预测性客户服务清单

发布日期:2021-07-24 11:08:14浏览量:10

理想的客户服务场景是在客户知道问题存在之前解决客户的问题。使用产品和服务数据的人工智能 (AI) 驱动的预测性客户服务为公司提供了实现这一理想场景的工具,同时不仅可以改善客户体验,还可以在降低成本的同时改善员工体验。这是客户、员工和公司的双赢。

几乎所有行业,包括 B2C 和 B2B,包括制造、媒体、零售、酒店和生命科学,都可以从预测服务中受益。预测服务特别适合具有复杂资产和服务需求的行业。特别是,有远见的公司正在使用预测服务来安排零件更换。我们也开始看到与零件价值链中早期步骤相关的预测,例如零件需要存储在哪里以及何时需要到达仓库以便在需要时快速交付,从而缩短交付和服务时间.

分析驱动的预测还可以改善自助服务渠道的客户体验,这为公司绩效和客户保留率的重大改进铺平了道路。绩效高的公司提供自助服务的可能性比绩效低的组织高 76%,许多客户更喜欢自助服务,因为它可以在正常工作时为他们节省时间。

所有这些用例都旨在在问题出现之前识别和解决客户的痛点。达到这一点需要一系列步骤来为成功的预测服务计划奠定基础。以下是您的预测性客户服务清单的关键组成部分:

开发统一的客户档案
为了在问题出现之前识别和解决客户的痛点,企业需要一个单一的客户档案。营销、商务、服务和销售组织必须共同努力,在每个接触点期间和之后更新单个客户档案。当所有客户数据都存储在一个地方并保持最新状态时,与客户互动的任何人都可以查看所有其他互动,以了解迄今为止客户旅程的完整故事。这使服务代表能够提供无缝的综合体验,从而带来长期的忠诚度并为公司创造更多业务。

选择预测服务分析工具
有很多工具,包括开源应用程序和其他来自大型云播放器和商业现成供应商的工具。对于有重大资产维护需求的公司,尤其是那些提供设备或维护即服务的公司,物联网 (IoT) 设备是关键的客户服务工具。这是因为物联网监视器使公司能够跟踪资产性能并整合预测性维护以避免资产停机。物联网设备还支持数字孪生应用程序,允许公司通过基于真实世界数据的虚拟建模来影响维护、制造甚至研发活动。<

识别预测服务需求的信号
由您的预测服务工具的​​人工智能和机器学习记录和分析的客户服务和资产数据可以预测客户的需求。这可以像即将到来的订阅续订警报一样简单,提示服务团队在客户服务到期之前联系他们。它可能与根据设备的服务历史、总运行时间、当前运行条件和预期寿命分析工业电机的磨损量一样复杂,以确定电机何时需要日常维护。

尽可能主动提供服务
当您的预测性服务应用程序识别出指示即将到来的服务需求的模式时,您的服务组织可以更主动地为客户提供服务并进行更长期的规划。例如,预测基于使用的部件故障的相同分析也可能适用于其他资产场景。通过这种方式,公司可以更好地了解哪些产品或部件首先出现故障,并建立预测性维护访问以简化服务并增强业务连续性。

相同的客户行为模式也可能适用于新的细分市场和受众。良好的数据分析还可以显示机器人和其他基于 AI 的服务选项可以在哪些方面实现某些服务流程的自动化。所有这些应用程序都可以提高客户满意度并增强品牌忠诚度。

启用更智能的反应式服务
并非所有问题都能在客户出现问题之前得到解决,至少目前还不能。当客户需要人工支持时,人工智能驱动的预测服务可以帮助服务代表实时提供更快、更好的个性化响应。例如,除了为 CSR 提供​​相关服务信息外,预测分析还可以根据每个步骤的结果指导 CSR 执行复杂故障排除中的适当步骤。

通过每次服务交互,有更多数据需要分析和利用以应用于未来的服务请求。这也包括有关服务交互的数据。企业可以使用情绪分析来查看哪些服务方法表现最佳,并找到追加销售和交叉销售的机会。人工智能和机器学习还可以评估 CSR 的表现,将他们的优势与特定的客户电话相匹配,并确定 CSR 可能需要更多培训的领域,以提供更好的定制服务和卓越的客户体验。

预测服务是由当今的数据分析技术实现的,但它最终是由客户偏好驱动的。许多客户群,尤其是年轻消费者,更喜欢一对一的个性化客户体验,但只要自助服务快速有效,特别是如果它可以帮助他们避免拨打客户服务的语音电话,就可以接受。借助成熟且有影响力的人工智能,预测服务使公司能够降低服务成本,同时改善服务交互期间和长期的客户体验。

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