كيف تتغير مقاييس خدمة العملاء في عصر الذكاء الاصطناعي؟

ما هو القاسم المشترك بين أفضل فرق دعم العملاء؟ يعد الالتزام المهووس بإنشاء تجربة رائعة للعملاء خطوة أولى جيدة، ولكن هذا لن يوصلك إلى هذا الحد إلا دون عنصر حاسم واحد: إعداد تقارير صارمة عن مقاييس خدمة العملاء الرئيسية.

إن معرفة كيفية العثور على الإشارة في ضجيج البيانات هو ما يسمح لأفضل فرق الدعم بمواصلة تقديم خدمة عملاء عالية الجودة ورضا العملاء العالي وفريق عالي الأداء. ولكن مع تحول الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء كما نعرفها، كيف ينبغي لقادة الدعم تكييف مقاييسهم الأساسية للحصول على مقياس حقيقي للنجاح في هذا العصر الجديد؟

"سيحتاج القادة الذين يتطلعون إلى الاستفادة من الفرص الهائلة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي إلى التفكير بشكل مختلف حول المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية"

يشهد مشهد خدمة العملاء تحولاً هائلاً مع تقدم الذكاء الاصطناعي. بفضل التكنولوجيا التي تتيح الآن تفاعلات أكثر إقناعًا مع العملاء وإيجاد حلول شبه فورية للعديد من أسئلة العملاء، يمكن لفرق الدعم التركيز على الأنشطة التي تخلق قيمة إضافية لعملائها. يُظهر بحث حديث صادر عن Intercom's State of AI in Customer Service: 2023 Report أن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء يتسارع بسرعة، حيث يخطط 69% من قادة الدعم للاستثمار بشكل أكبر في الذكاء الاصطناعي في العام المقبل.

سيحتاج القادة الذين يتطلعون إلى الاستفادة من الفرص الهائلة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي إلى التفكير بشكل مختلف حول المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية لضمان أنه في عالم الذكاء الاصطناعي الأول، يتم قياس التأثير الحقيقي لخدمة العملاء بالطريقة الصحيحة.

تطور مقاييس الدعم التقليدية

على الرغم من أن مقاييس الدعم كما نعرفها تتطور، إلا أنها ستظل ضرورية لنجاح فريقك. سيغير الذكاء الاصطناعي بشكل جذري طريقة عمل فرق الدعم، وقد تصبح بعض المقاييس التي تهم عروض دعم الجيل الأخير أقل أهمية في عالم يعمل فيه البشر والذكاء الاصطناعي معًا بسلاسة.

"سيكون من الضروري التفكير في تجربة العميل وزميل الفريق عند تقييم أسلوبك الحالي في إعداد التقارير"

كما تتطور توقعات العملاء من الدعم بسرعة نتيجة للذكاء الاصطناعي الذي يقدم إجابات وحلول سريعة للغاية، مما يعني أن اتفاقيات مستوى خدمة فريق الدعم (SLAs) والمعايير المرجعية ستحتاج إلى إعادة تعيين. يقوم فريق دعم العملاء لدينا بالفعل بتعديل المقاييس والمعايير التي نستخدمها لقياس النجاح حيث يعمل برنامج الدردشة الآلي الخاص بنا، Fin، على حل المزيد والمزيد من استفسارات عملائنا.

لإعداد فريقك لتحقيق النجاح في هذا العصر الجديد لخدمة العملاء، سيكون من الضروري التفكير في تجربة العميل وزميل الفريق عند تقييم أسلوبك الحالي في إعداد التقارير حتى تتمكن من التأكد من متابعة الأرقام المهمة معظم.

فيما يلي بعض المجالات والمقاييس الرئيسية التي ستتأثر بهذه التغييرات، إلى جانب نصائحنا لتكييف نهج إعداد التقارير الخاص بك للاستفادة من الفرصة التي تنتظرنا.

كيف تتفاعل مع العملاء

بالنسبة للعديد من فرق خدمة العملاء، ستصبح تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية - مثل روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي - نقطة الاتصال الأولى للعملاء الذين يبحثون عن الدعم. هذه الروبوتات قادرة على تقديم إجابات سريعة ومفيدة، ويمكنها أيضًا إزالة الغموض عن الاستفسارات وتمريرها إلى ممثل الدعم البشري لتقديم المزيد من المساعدة إذا لم يعرفوا الإجابة.

مع وجود الذكاء الاصطناعي في الخطوط الأمامية لمعالجة حجم الدعم الوارد، ستحتاج إلى تعديل بعض المقاييس الأساسية المستخدمة لقياس سرعة وفعالية تقديم الدعم الخاص بك.

وقت الاستجابة الأول (FRT)

"وقت الاستجابة الأول" (FRT) هو الوقت الذي يستغرقه فريقك لإرسال استجابة أولية لاستفسار العميل.

ونظرًا لأن روبوتات الذكاء الاصطناعي الرائدة قادرة على تقديم استجابات شبه فورية للعملاء، فإن أوقات الاستجابة البطيئة - وأوقات الانتظار الطويلة للعملاء - أصبحت شيئًا من الماضي. سيؤدي هذا إلى تغيير توقعات العملاء بشكل كبير؛ سيتم استبدال الافتراض بأن الاستجابة والحل النهائي سيتطلبان الانتظار بتوقع استجابة فورية وحل سريع.

نصيحة

للحصول على قراءة دقيقة لأداء كل من فريقك وروبوت الذكاء الاصطناعي، فكر في إنشاء تقارير منفصلة لـ "وقت الاستجابة الأول للروبوت" و"وقت الاستجابة الأول للإنسان" للحصول على رؤية شاملة لمدى سرعة حصول عملائك على الاستجابات في جميع المجالات.

عند تقييم تجربة دعم الذكاء الاصطناعي البشري، سيكون من المهم أيضًا النظر إلى مجموعة أوسع من المقاييس إلى جانب وقت الاستجابة الأول، مثل متوسط ​​وقت التعامل، لفهم مدى سرعة حل مشكلات العملاء خارج نقطة الاتصال الأولى.

متوسط ​​وقت التعامل (AHT)

يقيس "متوسط ​​وقت التعامل" (AHT) متوسط ​​الوقت الذي يقضيه فريقك في العمل على محادثات العملاء، وغالبًا ما يستخدمه قادة الدعم لفهم قدرة الفريق واحتياجات التوظيف.

من خلال حل روبوتات الذكاء الاصطناعي لغالبية الاستفسارات البسيطة، سيتعامل فريقك مع مشكلات أكثر تعقيدًا وتستغرق وقتًا طويلاً، لذلك يجب تحديد معايير جديدة لمتوسط ​​وقت التعامل مع محادثات العملاء لإفساح المجال لهذا التعديل.

نصيحة

على غرار وقت الاستجابة الأول، حاول إنشاء تقارير منفصلة عن "متوسط ​​وقت التعامل مع الروبوت" و"متوسط ​​وقت التعامل البشري" للحصول على صورة كاملة عن المدة التي يستغرقها عملاؤك للحصول على حلول لمشكلاتهم.

على الرغم من أنك قد ترى انخفاضًا في إجمالي وقت التعامل مع الروبوتات، فمن المرجح أن يزيد وقت التعامل البشري نتيجة تعامل ممثلي الدعم مع المشكلات الأكثر تعقيدًا. إذا رأيت أن وقت التعامل البشري يتزايد، ففكر في النظر إلى مقاييس أخرى، مثل CSAT، لمعرفة ما إذا كان لذلك تأثير غير مباشر في مجالات أخرى.

كيف تقيس الإنتاجية

نحن نعلم أنه من أجل إحداث تأثير كبير في هذا العصر الجديد لخدمة العملاء، سيحتاج البشر والذكاء الاصطناعي إلى العمل معًا. يجب أن يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه ممثل دعم جديد في فريقك، وعلى هذا النحو، سيكون من الضروري معرفة كيفية قياس أدائه، بالإضافة إلى تأثير الدومينو الذي سيحدثه على قدرة فريقك.

سيؤدي نشر روبوت الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي حتماً إلى توفير وقت فريقك للتركيز على الأنشطة الأخرى، مثل الدعم الاستشاري أو الاستباقي، أو إدارة المعرفة. مع تركيز فريقك على مجموعة واسعة من المهام، ستحتاج الطريقة التي تقيس بها الإنتاجية وقياس قدرة فريقك إلى التكيف.

الحالات التي تم التعامل معها

تشير "الحالات التي تمت معالجتها" إلى عدد الحالات أو التذاكر أو المحادثات التي تمت معالجتها بواسطة وكلاء الدعم. ويمكن قياس ذلك على أساس كل ساعة أو يومية أو أسبوعية، وغالباً ما يستخدم كمقياس لأداء الفريق وإنتاجيته.

تقليديًا، يُتوقع من مندوبي الدعم التعامل مع عدد معين من استفسارات العملاء خلال فترة زمنية محددة، لذلك سيكون هناك معيار لتقييم إنتاجية الفريق. وفي عصر الذكاء الاصطناعي، أصبح هذا الأمر في حالة تغير مستمر. يعالج مندوبو الدعم الآن مجموعة أكثر تعقيدًا من مشكلات العملاء، حيث يتم حل المشكلات البسيطة بواسطة روبوتات الذكاء الاصطناعي. ونظرًا لأن الحالات المعقدة غالبًا ما تتطلب المزيد من التحقيق واستثمار الوقت، فإن عدد الحالات التي يتم التعامل معها في الساعة أو اليوم أو الأسبوع سوف يتغير.

كما أصبح دور "ممثل دعم العملاء" أكثر تنوعًا، حيث أصبح الممثلون أكثر انخراطًا في مجالات أخرى مثل إنشاء محتوى مركز المساعدة وإدارة المعرفة. مع قيام فريقك بتقسيم وقته بين المهام المختلفة، يصبح عدد الحالات التي تمت معالجتها مقياسًا أقل أهمية لتقييم إنتاجية الفريق.

نصيحة

فكر في رسم خريطة لجميع مجالات التأثير الأخرى التي يمكن لفريقك المساهمة فيها، وفهم كيف يمكن أخذ كل مجال في الاعتبار في نظام شامل لقياس الأداء. ومن خلال تحديد مجالات التركيز الأخرى لفريقك، مثل إنشاء محتوى مركز المساعدة أو الإشراف على المجتمع، ستتمكن من الحصول على قراءة أكثر دقة حول إنتاجية الفريق.

معدل القرار الآلي

"معدل الحل الآلي" أو "معدل الحل الآلي" (ROAR)، يقيس عدد تذاكر الدعم أو المحادثات التي يتم حلها بالكامل عن طريق التشغيل الآلي، مثل الروبوتات.

قبل إصدار الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، كان معدل الحل الآلي يتكون من الاستعلامات التي تم حلها بواسطة روبوتات بسيطة، أو نماذج أكثر تقدمًا مبنية على التعلم الآلي، مثل Custom Answers for Fin (المعروف سابقًا باسم Resolution Bot).

الآن، أصبحت بعض أقوى روبوتات الذكاء الاصطناعي في السوق قادرة على حل ما يصل إلى 50% من استفسارات العملاء تلقائيًا، مما يحرر فرق الدعم للتركيز على الاستعلامات الأكثر تعقيدًا التي تتطلب لمسة بشرية. مع قيام الروبوت بمعالجة ما يصل إلى نصف الأسئلة الشائعة أو الأكثر شيوعًا، من المرجح أن يشهد قادة الدعم قفزة كبيرة في معدل الحل الآلي في لوحات معلومات التقارير الخاصة بهم.

نصيحة

مع ارتفاع معدل الدقة التلقائي، من المهم التفكير في كيفية استخلاص المعرفة من هذا المقياس. على سبيل المثال، إذا قفز معدل الدقة التلقائي لديك من 15 إلى 50%، ففكر في التأثيرات غير المباشرة التي يحدثها ذلك في مناطق أخرى. ما هو مقدار الوقت الذي يوفره فريقك؟ ما مدى سعادة عملائك بسرعة وجودة الدعم؟

ومن ناحية أخرى، إذا لاحظت انخفاضًا في معدل الحل التلقائي، فمن المحتمل أن تكون هناك مشكلة أساسية تحتاج إلى معالجة. يمكن أن يشير هذا إلى أن الروبوت الخاص بك لا يمكنه الوصول إلى المحتوى المناسب الذي يحتاجه للإجابة على استفسارات العملاء. فكر في مراجعة مركز المساعدة الخاص بك للتأكد من أن المحتوى الخاص بك محدث وأن الروبوت الخاص بك لديه كل ما يحتاجه لمساعدة عملائك.

دقة الاتصال الأولى (FCR)

يقيس "حل الاتصال الأول" (FCR) عدد المرات التي يتم فيها حل استفسارات عملائك بعد أول مكالمة أو بريد إلكتروني أو رسالة نصية أو جلسة محادثة مع فريق الدعم بشركتك.

تستخدم بعض الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل Intercom's Fin، المحتوى الموجود في مركز المساعدة الخاص بك لتقديم الإجابات ذات الصلة لأسئلة عملائك، وفي كثير من الحالات، يمكنها الإجابة على هذه الأسئلة من المحاولة الأولى. وهذا لا يعني فقط أن عملائك يحصلون على الدعم بشكل أسرع من أي وقت مضى، ولكن من المحتمل أن يؤدي أيضًا إلى زيادة معدل حل الاتصال الأول لديك.

نصيحة

مع حل المزيد من استفسارات العملاء في تفاعل واحد بفضل برنامج الدردشة الآلي الخاص بك، يجب أن تبدأ في التفكير مبكرًا في الأعمال المؤثرة الأخرى التي يمكن لفريقك القيام بها مع الوقت الإضافي الذي يحرره الروبوت، وكيف يمكنك قياس مدى نجاح هذا العمل. من خلال تحديد نطاق هذا العمل الآن، يمكنك تمكين فريقك من تحسين مهاراته في مجالات جديدة، لذلك عندما يبدأ وقتهم في التحرر، يمكنهم القفز مباشرة إلى التأثير والمساهمة في الأعمال بما يتجاوز مقاييس الدعم القياسية.

يوفر الذكاء الاصطناعي أيضًا لفرق خدمة العملاء الفرصة لجعل أهداف الدعم أكثر تنافسية. على سبيل المثال، يمكن للفرق تقديم الدعم البشري في الوقت الحقيقي لبعض المشكلات أو العملاء، أو البدء في العمل بشكل أكثر استباقية مع العملاء بشأن الإعداد والتنشيط.

وقت الحل (TTR)

يقيس "الوقت اللازم للحل" (TTR) متوسط ​​الوقت الذي يستغرقه حل استعلام العميل بالكامل، من وقت فتح التذكرة أو المحادثة إلى النقطة التي يتم عندها وضع علامة "تم الحل" أو "مغلقة".

كما هو الحال مع العديد من المقاييس الأخرى، سيتأثر الوقت اللازم للحل بشكل كبير بقدرة روبوتات الذكاء الاصطناعي على حل عدد كبير من استفسارات العملاء بسرعة. من المحتمل أن يقل الوقت الذي يستغرقه الروبوت لحل المشكلة، وأن الوقت الذي يستغرقه الإنسان لحل المشكلة سيرتفع. وهذا أمر متوقع، حيث سيتعامل فريقك مع مشكلات أكثر تعقيدًا تستغرق وقتًا أطول للوصول إلى حلها.

نصيحة

فكر في تقسيم تقاريرك حسب "وقت الروبوت لحلها" و"الوقت البشري لحلها" لفهم مدى سرعة حل الاستعلامات الشائعة أو البسيطة، بالإضافة إلى المدة التي يستغرقها فريقك لحل الاستفسارات الأكثر تعقيدًا.

عندما يبدأ روبوت الذكاء الاصطناعي الخاص بك في معالجة الاستعلامات الأكثر تعقيدًا التي تتضمن الكثير من التحرك ذهابًا وإيابًا، سيكون من المهم فهم مقدار الوقت المستغرق لحل هذه المشكلات.

مشاهدات المحتوى

"مشاهدات المحتوى" هي مقياس لعدد المرات التي شاهد فيها العملاء محتوى مركز المساعدة الخاص بك، على سبيل المثال، المقالات الموجودة في قاعدة المعرفة الخاصة بك.

يعد فهم كيفية لعب الذكاء الاصطناعي في تجربة دعم الخدمة الذاتية الشاملة أمرًا مهمًا، لذا يجب أن تنظر في كيفية تفاعل العملاء مع مقالات مركز المساعدة الخاصة بك للتعرف على مدى سهولة قدرتهم على العثور على إجابات لأسئلتهم الخاصة. في عالم الذكاء الاصطناعي أولاً، قد تبدأ مشاهدات مقالات مركز المساعدة في الانخفاض حيث تستفيد روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي من المحتوى لتقديم الإجابات لعملائك بدلاً من الارتباط بالمقالات نفسها.

نصيحة

من خلال مراقبة عدد مرات المشاهدة التي يحصل عليها محتوى مركز المساعدة ومجتمع الدعم الخاص بك، يمكنك فهم ما إذا كان العملاء الذين يشاهدون هذا المحتوى بحاجة إلى طلب دعم إضافي بعد قراءة مقال أو منشور، أو ما إذا كان ذلك قد ساعدهم في حل استعلامهم. من المفيد تعيين معلمة زمنية حول هذا الأمر، على سبيل المثال، إذا لم يتواصل العميل مع فريقك خلال 24 ساعة من عرض المحتوى، فيمكنك اعتبار ذلك "انحرافًا" لمحادثة دعم محتملة.

بمجرد نشر برنامج chatbot يعمل بالذكاء الاصطناعي، من المرجح أن يبدأ الحجم الإجمالي لمشاهدات المحتوى في الانخفاض حيث يحصل عملاؤك على المساعدة مباشرة من برنامج الروبوت الخاص بك بدلاً من الاضطرار إلى الذهاب إلى مركز المساعدة الخاص بك. إذا حدث ذلك، فحاول وضع طرق عرض المحتوى في سياق تجربة دعم الخدمة الذاتية الشاملة لفهم كيفية حصول العملاء على المساعدة من خلال طرق مختلفة.

كيف تقيس تجربة العملاء

وبطبيعة الحال، فإن جميع التغييرات التي أحدثها الذكاء الاصطناعي ستعمل على إحداث تحول في تجربة العملاء. بالتأكيد، سيحصل عملاؤك على فوائد الدعم الأسرع والأكثر كفاءة، لكنهم سيتفاعلون أيضًا مع التكنولوجيا الجديدة، لذلك سيكون من الضروري مراقبة تجربة العميل الجديدة هذه لضمان تلبية احتياجاتهم.

رضا العملاء (CSAT)

"رضا العملاء" (CSAT) هو مقياس يكشف عن مدى سعادة عملائك تجاه عملك ويتضمن حساب النسبة المئوية للمحادثات ذات التقييم الإيجابي من إجمالي عدد المحادثات التي قام عملاؤك بتقييمها. يمكن أن تتراوح استطلاعات CSAT من المتعمقة إلى الخفيفة - من مطالبة العملاء بتقييم التفاعل من صفر إلى 10، أو إرسال أسئلة تعليقات مباشرة إليهم، أو حتى السماح لهم باختيار الرموز التعبيرية التي تمثل تجربتهم على أفضل وجه.

ليس سراً أن العملاء لديهم درجات متفاوتة من الثقة في الروبوتات ككل. في الماضي، كانوا غالبًا ما يقودون العملاء إلى مسارات شجرة القرار دون أي حل، أو يوقعونهم في حلقة لا نهاية لها لا يمكنهم الخروج منها. من الواضح أن هذه ليست تجربة مثالية لأي شخص. لكن التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي بدأت في إلهام المزيد من ثقة العملاء في الروبوتات، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى حقيقة أنها قادرة على التواصل بشكل أكثر فعالية من الروبوتات التقليدية، والتوقع هو أن لديهم احتمالية أكبر لتقديم إجابة مفيدة - سريع.

تدرك فرق الدعم تمامًا أهمية الحفاظ على رضا العملاء لأنها تعتمد بشكل أكبر على روبوتات الذكاء الاصطناعي. ووفقًا لتقرير Intercom's State of AI in Customer Service: 2023 ، فقد شهد 58% من قادة الدعم تحسينات في نتائج CSAT الخاصة بهم نتيجة لاستخدام الذكاء الاصطناعي والأتمتة.

نصيحة

من المهم جدًا أن تتمكن فرق الدعم من الحصول على قراءة دقيقة حول مدى كفاءة وفعالية حصول العملاء على المساعدة. يلعب CSAT دورًا كبيرًا في هذا، لذا من المهم فهم كيفية تقييم العملاء للمحادثات التي يشارك فيها روبوت الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

عند النظر في تقارير CSAT الخاصة بك، حاول فهم كيفية تقييم المحادثات التي شارك فيها الروبوت - أو إذا تم تقييمها على الإطلاق (قد يتبين أن العملاء أقل ميلًا إلى ترك التقييمات بعد التفاعلات مع الروبوتات مقارنة بالتفاعلات مع الروبوتات) البشر). سيساعدك هذا على فهم ما إذا كان العملاء راضين عن التفاعل، ومستوى الدعم الذي كان الروبوت قادرًا على تقديمه، ومدى سهولة التحويل إلى أحد أعضاء فريقك إذا كانت هناك حاجة إلى مزيد من المساعدة. من خلال التعمق في هذه المجالات، ستتمكن من تحسين أداء الروبوت والتأكد من حصول عملائك باستمرار على تجربة رائعة.

صافي نقاط المروج (NPS)

"صافي نقاط المروج" (NPS) هو مقياس تستخدمه المؤسسات لقياس ولاء العملاء تجاه علامتها التجارية أو منتجها أو خدمتها. يتم قياسه كنتيجة تتراوح من -100 إلى +100.

على غرار CSAT، تركز الشركات التي تركز على العملاء بشكل كبير على مراقبة مصادر القدرة النووية (NPS) الخاصة بها. فهي تمكنهم من التحقق من مواقف العملاء تجاه منتجاتهم أو خدماتهم، وبناء خطط مشاركة شخصية، على سبيل المثال، لربط "المنتقد" - شخص أعطى درجة منخفضة في استطلاع NPS الخاص به - مع شخص ما في فريقهم من أجل فهم تحدياتهم وتحسين تجربتهم.

سيتم الآن تضمين الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في مزيج الخدمات التي يراجعها عملاؤك في استطلاعات NPS، لذلك سيكون من الضروري فهم تأثيرها على نتائجك.

نصيحة

يمنحك استطلاع NPS الخاص بك الفرصة للتعمق في عناصر منتجك أو خدمتك التي يحبها العميل أو لا يحبها. بدون مساعدة الذكاء الاصطناعي، قد يستغرق تحليل هذه التعليقات وقتًا طويلاً للغاية. لكن لحسن الحظ، يوفر لك الذكاء الاصطناعي الآن القدرة على تلخيص الرؤى التي يقدمها عملاؤك بسرعة. فكر في الأسئلة التي ترغب في التركيز عليها واستخدم الذكاء الاصطناعي لاستخلاص الدروس الأساسية من استطلاعاتك.

درجة جهد العميل (CES)

تحدد "درجة جهد العميل" (CES) مقدار الجهد الذي يجب على العميل بذله من أجل معالجة طلبه. يمكن أن يشمل ذلك الحصول على إجابة لسؤال، أو حل مشكلة، أو إتمام عملية شراء منتج، أو توقيع عقد. يمكن قياس CES باستخدام الدراسات الاستقصائية لسؤال العملاء عن مدى صعوبة أو سهولة تلبية احتياجاتهم، على سبيل المثال، على مقياس متدرج من "سهل جدًا" إلى "صعب جدًا".

يعد CES مقياسًا مهمًا لقادة الدعم للحفاظ على نبضهم، حيث أن سعادة العملاء - وبالتالي الولاء والاحتفاظ بهم - غالبًا ما تعتمد على مدى سهولة العثور على العميل للعمل مع شركتك. تقليديًا، سيتم إرسال استبيانات نقاط جهد العملاء إلى العملاء في مراحل مهمة في رحلتهم، مثل بعد تفاعل أدى إلى عملية شراء أو بعد تفاعل مع فريق الدعم الخاص بك، لمعرفة مدى سهولة أو صعوبة التجربة بالنسبة لهم.

في هذا العالم الجديد من الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي، الهدف هو تقليل جهد العملاء في جميع المجالات بشكل أكبر. روبوتات الذكاء الاصطناعي قادرة على تبسيط تجربة الدعم، وتقديم إجابات سريعة ودقيقة لإلغاء حظر العملاء وتوفير تجربة ممتعة. ومع ذلك، ستحتاج إلى فهم كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على مستوى جهد العميل المطلوب، وما إذا كان العملاء يواجهون مستوى عالٍ من الجهد في مجالات أخرى.

نصيحة

فكر في إرسال استبيان لنتائج جهود العملاء بعد تفاعل العميل مع برنامج الدردشة الآلي الخاص بك الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي لفهم مدى صعوبة أو سهولة حصولهم على المساعدة التي يحتاجون إليها. يمكنك استخدام هذه التصنيفات لقياس ما إذا كان الروبوت الخاص بك يلبي احتياجات عملائك ويوفر تجربة دعم سلسة، أو يمكنك التعمق في نقاط الاحتكاك المحتملة للعثور على طرق لتسهيل العملية بالنسبة لهم.

كيف تحافظ على الجودة عبر الدعم الذي تقدمه

يعد ضمان الجودة (QA) عنصرًا حاسمًا في أي عملية دعم. من أجل إسعاد العملاء بتجربة عملاء متميزة ومتسقة، فإنك تحتاج إلى مراقبة كيفية تقديم الدعم في مؤسستك.

عندما يتعلق الأمر بتقييم جودة تقديم الدعم، يفتح الذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة لإجراء التحليل على نطاق واسع. كل شركة لديها تفسيرها الخاص لما يشكل "تجربة دعم الجودة"، ولكن على الرغم من الطبيعة الذاتية لكيفية قياسها، فإن ضمان الجودة سوف يتغير بلا شك بواسطة الذكاء الاصطناعي.

نقاط الجودة الداخلية (IQS)

"نقاط الجودة الداخلية" (IQS) هي مقياس لمدى جودة تقديم فريقك للدعم، والتي يحددها الأشخاص داخل مؤسستك، وليس عملائك. يقوم المراجعون الداخليون بتسجيل محادثات العملاء بناءً على مدى توافقهم مع مجموعة من المعايير المهمة لشركتك. يمكن أن ينعكس نظام التسجيل هذا في "بطاقة أداء ضمان الجودة"، وهو فريد لكل فريق دعم.

مع إدخال الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء، تأتي الحاجة إلى عملية ضمان الجودة المُكيَّفة. تقليديًا، تقوم نقاط الجودة الداخلية بتقييم أداء مندوبي الدعم، بينما الآن، هناك حاجة متزايدة للنظر في رحلة العميل الشاملة لفهم ما إذا كانت هناك قيود داخل منتجك، وما إذا كانت عملياتك فعالة، وما إذا كان الذكاء الاصطناعي يقوم بالتسليم بشكل فعال محادثات لفريقك.

إن تبني الذكاء الاصطناعي للمساعدة في مهام ضمان الجودة الروتينية مثل بناء العينات أو إجراء فحوصات الجودة سيمكن فرق الدعم من توسيع نطاق عملية ضمان الجودة الخاصة بهم والتأكد من أنهم يستوفون باستمرار مستوى عالٍ من الجودة عبر عروض الدعم الخاصة بهم.

نصيحة

مع تغير IQS من مقياس للأداء الفردي إلى مؤشر لمعايير الخدمة طوال رحلة العميل، فكر في تعديل معايير ضمان الجودة أو بطاقة الأداء لتعكس أهم المجالات في عملك.

على سبيل المثال، في Intercom، قمنا بتقسيم بطاقة الأداء الخاصة بنا إلى ثلاثة أقسام:

• الأشخاص: طريقة المدرسة القديمة للتأكد من أن المتخصصين لدينا يقومون بالشيء الصحيح.
• العمليات: يبحث في ما إذا كانت العمليات التي قمنا بها صحيحة - وينظر هذا أيضًا في تسليم برنامج chatbot Fin الخاص بنا والمزود بالذكاء الاصطناعي إلى المتخصصين لدينا.
• المنتج: ما الذي يمكننا فعله لجعل منتجنا أفضل لتجربة العملاء؟

كيف تثبت القيمة

من المهم لأي فريق دعم أن يكون قادرًا على الإشارة إلى القيمة التي يخلقها لأعماله - بالإضافة إلى توصيل ذلك إلى فريق القيادة العليا لديه. في السنوات الأخيرة، تحول تصور مؤسسات خدمة العملاء من كونها "مركز تكلفة" إلى "محرك القيمة"، وفي هذا العصر الناشئ من الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي، سيكون من المهم معرفة كيفية الاستمرار في العرض و توصيل القيمة التي يتم إنشاؤها عبر مؤسسة الدعم.

العائد على الاستثمار (ROI)

عائد الاستثمار (ROI) هو مقياس يستخدم لفهم قيمة الاستثمار مقابل تكلفته.

في العديد من المؤسسات، يُنظر إلى خدمة العملاء تقليديًا على أنها مركز تكلفة. لهذا السبب، يدرك قادة الدعم جيدًا كيفية إدارة عدد الموظفين، فضلاً عن استخدام مقاييس مثل "تكلفة الخدمة" لإثبات عائد الاستثمار. مع وصول الذكاء الاصطناعي التوليدي، نتوقع التحول من حسابات عائد الاستثمار التقليدية هذه نحو عائد الاستثمار لميزات الأتمتة، على وجه الخصوص.

"في هذا العصر الجديد لخدمة العملاء، ستكون القدرة على فهم نجاحات الذكاء الاصطناعي والأتمتة والإبلاغ عنها أمرًا بالغ الأهمية"

يظهر بحثنا أن 55% من قادة الدعم يشعرون بالقلق إزاء كيفية تحقيق التوازن بين الاستثمار في الذكاء الاصطناعي والاستثمار في موارد الدعم الحالية. يستغرق إعداد استراتيجية أتمتة رائعة وقتًا طويلاً، لذلك بالنسبة للعديد من قادة الدعم، فإن التراجع وتحويل الموارد بعيدًا عن الخطوط الأمامية إلى استراتيجية الذكاء الاصطناعي يمكن أن يبدو وكأنه تحدي. ولكن هناك عائد استثمار كبير يجب تحقيقه لفرق الدعم التي تقوم بهذه القفزة.

في هذا العصر الجديد لخدمة العملاء، ستكون القدرة على فهم نجاحات الذكاء الاصطناعي والأتمتة والإبلاغ عنها أمرًا بالغ الأهمية. ومع صعوبات 68% من قادة الدعم في تنفيذ تقرير أساسي أو مقاييس نجاح للتكاليف التي تم توفيرها بواسطة الذكاء الاصطناعي والأتمتة، فإن هذا هو المجال الذي يجب أن تفكر فيه فرق التفكير المستقبلي في الاستثمار في تحسين المهارات.

نصيحة

فكر في حساب الوقت والتكلفة التي سيوفرها الذكاء الاصطناعي والأتمتة لفريقك لإثبات قيمته. على سبيل المثال، حاول حساب:

• عدد الاستعلامات التي يتلقاها فريقك والتي يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معها.
  كيفية الحساب: اقسم عدد المحادثات المغلقة في رسالة واحدة على العدد الإجمالي للمحادثات في نفس الفترة الزمنية واضرب في 100 لمعرفة النسبة المئوية.
• مقدار عمليات تسليم المحادثة التي يقوم بها فريقك كل أسبوع.
  كيفية الحساب: اضرب متوسط ​​الوقت المستغرق في كل عملية تسليم × عدد عمليات التسليم × عدد ممثلي الدعم في فريقك.
• إجمالي الوقت الذي يقضيه ممثلو الدعم في صياغة الردود.
  كيفية الحساب: اضرب متوسط ​​الوقت المستغرق في كتابة الرسالة × عدد الاستعلامات × عدد ممثلي الدعم في فريقك.

مقاييس جديدة آخذة في الظهور

بالإضافة إلى التغييرات التي نشهدها في مقاييس خدمة العملاء التقليدية، تظهر أيضًا طرق جديدة لقياس نجاح الدعم نتيجة للذكاء الاصطناعي. يجب على قادة الدعم الذين يتطلعون إلى تكييف نهج إعداد التقارير الخاص بهم التفكير في دمج هذه المقاييس الجديدة للتأكد من أنهم يقيسون الأشياء الصحيحة في هذا العصر الذي يتكشف من خدمة العملاء.

معدل مشاركة الروبوت

أثناء قيامك بإطلاق روبوت يعمل بالذكاء الاصطناعي، سيكون من المهم فهم معدل مشاركته أو تغطيته، أي عدد المحادثات التي يشارك فيها من إجمالي عدد المحادثات التي يتلقاها فريقك.

نصيحة

لتحقيق أقصى استفادة من برنامج الدردشة الآلي الخاص بك، فكر في تمكينه من المشاركة في أكبر عدد ممكن من محادثات العملاء. ولكن، ستحتاج إلى التفكير مليًا في الحالات التي لا تريد فيها مشاركة الروبوت وتفضل أن يكون لديك تجربة بشرية فقط، مثل تقديم الدعم الكامل لعملاء VIP.

معدل مشاركة البوت

كما هو الحال مع أي شيء آخر، ليس من المهم فقط معرفة ما الذي يعمل بشكل جيد عبر الدعم الخاص بك، ولكن أيضًا ما الذي لا يعمل بشكل جيد. إذا كان العملاء يحاولون عمدًا تجاوز الروبوت الخاص بك للتحدث إلى شخص ما في فريقك، فقد تكون هناك فرص لتحسين أداء الروبوت الخاص بك.

نصيحة

حاول قياس معدل تفاعل عملائك باستخدام برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي الخاص بك والنظر إلى علامات مثل "الإجراء التالي المتخذ" لفهم ما إذا كان الروبوت يجيب على أسئلة عملائك، أو إذا كانت هناك فرص لتحسين التجربة الشاملة. على سبيل المثال، قد يمكّنك هذا من تحديد الفجوات المعرفية المحتملة أو تقييم تصميم المحادثة للتأكد من أن الروبوت يرحب بعملائك بطريقة ودية ومفيدة.

إذا انسحب العملاء، فكر في مطالبتهم بتقديم تعليقات لفهم السبب. ومن خلال التسلح بهذه الرؤى، يمكنك إجراء تغييرات مدروسة على تجربة الروبوت لديك لتحقيق أقصى قدر من التأثير.

رؤى المحادثة

بالإضافة إلى فتح مستويات جديدة من الكفاءة وتوفير الوقت، يوفر الذكاء الاصطناعي أيضًا لفرق الدعم القدرة على تحليل محادثات العملاء بطرق مبتكرة. الآن، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل تفاعلات العملاء في الوقت الفعلي وعلى نطاق واسع، مما يمكّن فرق الدعم من اكتشاف الرؤى غير المتوفرة سابقًا وقيادة برامج "صوت العميل" المؤثرة حقًا في مؤسساتهم.

من خلال القدرة على استخلاص الرؤى من هذه الكميات الكبيرة من محادثات العملاء، يمكنك فهم ما يشعر به عملاؤك تجاه تفاعلاتهم مع عملك وتمكين فريقك من التركيز على تقديم خدمة عملاء استباقية وشخصية.

نصيحة

استخدم الذكاء الاصطناعي لإجراء تحليل شامل لمحادثات عملائك واستخدم هذه الدروس من أجل:

• حدد مجالات التحسين عبر الدعم الذي تقدمه.
• اجعل الفرق الأخرى على دراية بمشاكل العملاء المتكررة أو نقاط الضعف وادعم صوت العميل داخليًا.
• افهم أين يمكن لفريقك إضافة المزيد من القيمة لعملائك طوال رحلتهم والتركيز على تقديم الدعم الاستباقي.

إعداد فريق خدمة العملاء الخاص بك لتحقيق النجاح

يقدم الذكاء الاصطناعي فرصة كبيرة لقادة الدعم لتعزيز قدراتهم في إعداد التقارير، وفتح طرق أسهل وأكثر كفاءة لقياس جودة الدعم وأداء فرقهم، والتأكد من حصول العملاء دائمًا على أفضل تجربة ممكنة. بالإضافة إلى ذلك، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتحرير وقت ممثلي الدعم، يمكن لفرق الدعم التركيز على الاستفادة من البيانات التي يجمعونها لاستخلاص الرؤى التي يمكن استخدامها لتحسين أنظمتهم وعملياتهم، بالإضافة إلى مشاركة رؤى العملاء داخليًا.

للحصول على مقياس حقيقي للنجاح في هذا العصر الناشئ لخدمة العملاء، سيكون من الضروري فهم كيف يقضي فريقك وقته، وتطوير طرق جديدة لإعداد التقارير عن النجاح في المجالات الأكثر أهمية لشركتك.