9 طرق يجب أن تستخدم بها البرمجة اللغوية العصبية في خدمة العملاء لتعزيز الكفاءة

ستجد في كل منزل تقريبًا Amazon Alexa أو Google Home أو Apple Siri. لكن 69.9 مليون شخص يمتلكون أنظمة منزلية ذكية لا يستخدمونها فقط لتشغيل أغانيهم المفضلة أو التحقق من الطقس.

يتضمن جزء كبير من تفاعلاتنا مع التكنولوجيا اليوم إجراء "محادثات" مع الأجهزة الذكية أو أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة، ويستخدم العديد من الأشخاص تقنية التعلم الآلي هذه لتحسين تفاعلات خدمة العملاء الخاصة بهم.

في الواقع، تظهر الأبحاث أن روبوتات الدردشة يمكنها التعامل مع 80% من اتصالات العملاء.

السبب وراء نجاح هذا الأمر هو أن روبوتات الدردشة تستخدم معالجة اللغات الطبيعية. تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في خدمة العملاء على تحسين تجربة العملاء من خلال توفير وقت استجابة سريع على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وتفاعل شخصي، مما يقلل التكاليف ويسمح للوكلاء البشريين بالتعامل مع المشكلات الأكثر تعقيدًا.

في هذا المنشور، سنتناول تسع طرق يمكنك من خلالها استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في خدمة العملاء لتعزيز كفاءة مركز الاتصال الخاص بك.

ما هي البرمجة اللغوية العصبية؟

تعد معالجة اللغات الطبيعية فرعًا من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر والبشر من التحدث من خلال اللغة الطبيعية - أي بطريقة لا تبدو وكأنك تتحدث إلى روبوت من الثمانينيات.

تعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مكونًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، والذي يضفي طابعًا إنسانيًا على تفاعلات الذكاء الاصطناعي مع العملاء ويحل استفساراتهم دون تدخل بشري. فكر في الأمر كوكيل افتراضي ذكي. يمكن لعملائك استخدام روبوتات الدردشة الخاصة بالبرمجة اللغوية العصبية (NLP) للحصول على إجابات سريعة دون التحدث فعليًا إلى شخص ما على الطرف الآخر.

في سياق مراكز الاتصال، تؤدي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بسهولة مهام مثل تحليل النص والمشاعر، وترجمة اللغة، والتعرف على الكلام، وتجزئة الموضوع. فهو يفهم الكلمات والجمل وسياق الكلام - أو في هذه الحالة، استفسارات دعم العملاء - ويقدم إجابة سريعة ودقيقة، كل ذلك دون تدخل بشري.

مقالات لها صلة

ما هو الذكاء الاصطناعي للمحادثة وكيف يعمل؟

فوائد البرمجة اللغوية العصبية في خدمة العملاء

في هذه الأيام، لدى معظم الناس توقعات عالية عندما يتعلق الأمر بخدمة العملاء . إنهم يطالبون باستجابات سريعة ودقيقة وشخصية، ويتوقعون التفاعل مع الشركات من خلال قنوات مختلفة (وسائل التواصل الاجتماعي، والدردشة، والبريد الإلكتروني، والهاتف)، مما يجعل من الصعب حتى على أفضل الوكلاء البشريين مواكبة ذلك. ونتيجة لذلك، تضطر الشركات إلى إيجاد طرق أفضل لتلبية هذه الطلبات المتزايدة دون المساس بالجودة أو الكفاءة.

تلعب روبوتات الدردشة الخاصة بالبرمجة اللغوية العصبية (NLP) دورًا كبيرًا في خدمة العملاء لأنها تمكن الأنظمة الآلية من فهم استفسارات العملاء والرد عليها، ويمكنها تولي المهام الروتينية مثل الإجابة على الأسئلة المتداولة أو توجيه مكالمات العملاء إلى القسم المناسب.

تتيح البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لروبوتات الدردشة القيام بما يلي:

• فهم إدخال المستخدم: يقوم بتحليل وفهم النص أو الإدخال الصوتي من المستخدمين، بما في ذلك تحديد الهدف من وراء الرسالة.
• معالجة اللغة البشرية: تتعامل مع تركيبات لغوية مختلفة، مثل القواعد النحوية، وبناء الجملة، وعلم الدلالة، لفهم المدخلات.
• إنشاء استجابات: يقوم بصياغة استجابات مناسبة وذات صلة بالسياق لاستفسارات المستخدم.
• التعامل مع الاتصالات متعددة اللغات: فهو يدعم التفاعلات بلغات متعددة، مما يفتح إمكانية الوصول لقاعدة مستخدمين متنوعة.
• التعلم والتحسين: يتعلم باستمرار من التفاعلات لتحسين الدقة والفعالية بمرور الوقت.

لذلك، من خلال أتمتة المهام الأساسية أو المتكررة وتوفير استجابات فورية، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية أن تساعد الشركات على:

• التعامل مع حجم أكبر من تفاعلات العملاء دون زيادة القوى العاملة لديهم
• تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط لتحسين جودة خدماتهم
• توفير المزيد من التفاعلات الطبيعية والإنسانية بين العملاء والأنظمة الآلية حتى لا تكون هذه المحادثات مزعجة للعميل
• تحسين سير العمل والعمليات من خلال استخلاص رؤى وأنماط قيمة من مصادر البيانات غير المنظمة مثل وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات، وإجراء تحليل لتعليقات العملاء

باختصار، يتيح استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة المدعوم من البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لروبوت الدردشة الخاص بمركز الاتصال الخاص بك تفسير مدخلات المستخدم وإدارة الاستعلامات السياقية وتقديم استجابات دقيقة، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز تجربة المستخدم والكفاءة التشغيلية في خدمة العملاء.

أمثلة على البرمجة اللغوية العصبية في خدمة العملاء

من المحتمل أنك تعلم بالفعل أن شركات مثل Amazon وStarbucks وNetflix تستخدم هذه التقنية، لكن العديد من البنوك تستخدم أيضًا روبوتات الدردشة الخاصة بالبرمجة اللغوية العصبية لمساعدة العملاء في الاستفسارات والدعم.

على سبيل المثال، يمكن لروبوت الدردشة الخاص بالبنك التعامل مع مهام خدمة العملاء المختلفة، مثل:

• الإجابة على الأسئلة المتداولة (مثل "ما هي ساعات عملك؟")
• توفير معلومات الحساب (على سبيل المثال، "ما هو رصيدي الحالي؟")
• المساعدة في المعاملات (على سبيل المثال "تحويل 100 دولار إلى حساب التوفير الخاص بي")
• حل المشكلات الشائعة (على سبيل المثال، "لقد فقدت بطاقتي الائتمانية، ماذا علي أن أفعل؟")

تفهم روبوتات الدردشة هذه مدخلات اللغة الطبيعية للعميل وتعالجها، ثم تقدم استجابات سريعة ودقيقة، وهو ما يناسب العميل ويحرر الوكلاء البشريين من الاستفسارات الأكثر تعقيدًا.

مثال آخر هو شركة أوبر، شركة مشاركة الرحلات حسب الطلب. يستخدم نظام الرد الذكي من Uber (أو الدردشة داخل التطبيق) معالجة اللغة الطبيعية بين السائقين والركاب لتسهيل التواصل السهل. تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في تفسير الرسائل ومن ثم تقديم ردود سريعة، حتى لو كانت هناك حواجز لغوية، ومن خلال الأوامر الصوتية، تسمح للسائقين بإبقاء أيديهم على عجلة القيادة في جميع الأوقات.

تمتلك أوبر مجموعة بيانات واسعة النطاق وفريقًا هندسيًا ضخمًا، مما يعني أنهم مجهزون جيدًا لتنفيذ وتحسين التقنيات المتقدمة مثل البرمجة اللغوية العصبية (NLP). يمكن أن يساعدك الرسم أدناه في تصور كيفية إنشاء البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي لتجربة أفضل للعملاء.

أهم 9 حالات استخدام للبرمجة اللغوية العصبية في خدمة العملاء

1) توجيه المكالمات بدقة مع أنظمة الرد الصوتي التفاعلي (IVR).

هل سبق لك أن اتصلت بخط دعم العملاء وتحتاج إلى قول "الفوترة" للوصول إلى الإدارة المالية؟ إذا كان الأمر كذلك، فأنت تتحدث إلى نظام الرد الصوتي التفاعلي (IVR). إن الرد الصوتي التفاعلي (IVR) هو التقنية الأساسية التي تحول العبارات ("تحديث بطاقتي الائتمانية" أو "إجراء الدفع") إلى تحويلك إلى القسم المناسب.

من المرجح أن يستخدم العملاء هذا النظام للاتصال بفريقك. عندما يكون الذكاء الاصطناعي للمحادثة هو أساس النظام، يمكنك تحويل مكالمتهم بدقة إلى الخط الأكثر صلة، ويصبح الرد الصوتي التفاعلي (IVR) مساعدًا افتراضيًا ذكيًا ( IVA ).

لماذا؟ لأن البرمجة اللغوية العصبية تتفهم طلب المتصل وبالتالي يمكنها مساعدته بشكل أفضل. بمعنى آخر، لا يتعين عليك أن تطلب من عملائك "الاستماع إلى الخيارات التالية" لتوجيههم في الاتجاه الصحيح.

من خلال مطالبة العملاء ببساطة بوصف احتياجاتهم بكلماتهم الخاصة، يمكن لـ IVAs تحليل المكالمة وتوجيهها بسرعة إلى القسم المناسب أو وكيل الدعم. وهذا لا يؤدي إلى تبسيط العملية فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين تجربة العملاء بشكل كبير عن طريق تقليل أوقات الانتظار والقضاء على الإحباط الناتج عن التنقل في أنظمة القائمة المعقدة.

شهدت الخطوط الجوية الأمريكية نتائج مهمة من استخدام البرمجة اللغوية العصبية لفريق خدمة العملاء لديها. بعد تجديد نظام الرد الصوتي التفاعلي (IVR) الخاص بهم، قاموا بما يلي:

• زيادة احتواء مكالماتهم بنسبة 5%
• أنقذت شركة الطيران ملايين الدولارات كل عام
• تحسين تجربة العملاء الشاملة

2) التوجيه السريع لتذاكر دعم العملاء

أنت تمنح العملاء تذكرة دعم عندما يحاولون الاتصال بخدمة العملاء لديك. يقوم هذا التفاعل بعد ذلك بتصفية طريقه إلى قائمة انتظار فريق الدعم الخاص بك. البرمجة اللغوية العصبية يمكن أن تساعد في تبسيط هذه العملية. ونظرًا لأن الذكاء الاصطناعي للمحادثة يمكنه فهم موضوع التذكرة، فيمكنه تحويل تذاكر الدعم إلى الشخص الأكثر صلة، مما يساعد على حل المشكلات بشكل أسرع.

فكر في سيناريو يرسل فيه العميل تذكرة تنص على "أحتاج إلى مساعدة في تغيير تفاصيل الدفع الخاصة بي". في الأنظمة التي تفتقر إلى إمكانات البرمجة اللغوية العصبية، من المحتمل أن تصل هذه التذكرة إلى قائمة انتظار الدعم العامة وتتطلب تدخلًا يدويًا لتحديدها وإعادة توجيهها إلى الإدارة المالية.

من ناحية أخرى، يمكن لمنصة الدعم المجهزة بالبرمجة اللغوية العصبية أن تتعرف على الفور على الطبيعة المالية للاستفسار من خلال الكلمات الرئيسية والعبارات الموجودة في التذكرة. ويمكنه بعد ذلك توجيه التذكرة بشكل مستقل إلى الفريق المناسب - في هذه الحالة، الإدارة المالية.

تعمل هذه الأتمتة على تسريع عملية الحل، وتقليل عبء العمل على وكلاء خدمة العملاء ، وتضمن حصول العملاء على المساعدة ذات الصلة وفي الوقت المناسب، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين تجربة العملاء الشاملة.

3) فهم ملاحظات العملاء

تعتبر تعليقات العملاء بيانات قيمة للشركات. يمكن أن يساعدك على إصلاح العيوب في منتجك وتحديد الجوانب التي يحبها الأشخاص، وكلاهما أساس ممتاز لحملاتك التسويقية والإعلانية.

في الواقع، يمكن أن يؤدي البحث النشط عن تعليقات العملاء وتقييمها إلى تعزيز سمعة العلامة التجارية بشكل كبير - حيث أن 83% من العملاء موالون للعلامات التجارية التي تطلب شكاواهم وتستجيب لها.

ولن تحتاج إلى قضاء ساعات في البحث يدويًا عن هذا النوع من بيانات العملاء النوعية.

تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في تحديد الكلمات أو العبارات الشائعة الاستخدام في المراجعات، مثل "حديث" و"بديهي" و"مكلف". يمكن للبرمجة اللغوية العصبية أيضًا العثور على موضوعات تم التحدث عنها في نماذج التعليقات ، مثل "الإعداد السهل" أو "الخطط ذات الأسعار المعقولة".

يمكنك الجمع بين البرمجة اللغوية العصبية وتحليل المشاعر (المزيد حول هذا الأمر في الرقم سبعة أدناه) والحصول على نظرة عامة عالية المستوى على آراء العملاء، مما يجعلها طريقة فعالة من حيث الوقت لتحليل سلوك العملاء من خلال التعليقات.

مقالات لها صلة

أكثر من 60 سؤالًا حول استبيان رضا العملاء لتحسين استراتيجية تقديم الملاحظات لديك

4) البرمجة اللغوية العصبية وروبوتات الدردشة/الدردشة المباشرة لخدمة العملاء

يتيح لك برنامج الدردشة الآلي المدعم بالذكاء الاصطناعي التواصل مع عملائك بالطريقة التي يفضلونها ويوفر الدعم في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى انتظار الرد.

لماذا تستخدم الدردشة المباشرة على موقع الويب الخاص بك؟ لأنها قناة الاتصال التي يفضلها العملاء للتواصل مع الشركة: 46% من العملاء يفضلون التواصل عبر الدردشة المباشرة ، و29% عبر البريد الإلكتروني، و16% عبر وسائل التواصل الاجتماعي:

ضع في اعتبارك أنه على الرغم من استخدام كل من الدردشة المباشرة وروبوتات الدردشة لخدمة العملاء، إلا أنهما ليسا متماثلين تمامًا. تستخدم Chatbots الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، للتعامل مع الاستفسارات الأولية، وتعالج الدردشة المباشرة (الوكلاء البشريون) المشكلات الأكثر تعقيدًا.

تستخدمها العديد من الشركات معًا لتوفير تجربة دعم شاملة للعملاء:

• الدردشة المباشرة في خدمة العملاء: توفر الدردشة المباشرة التواصل في الوقت الفعلي بين العملاء ووكلاء خدمة العملاء البشريين. يعد هذا التفاعل المباشر مثاليًا للتعامل مع الاستعلامات المعقدة أو الدقيقة التي تتطلب لمسة شخصية أو التي لا يمكن العثور عليها ببساطة في صفحات الأسئلة الشائعة. يقدّر العملاء الاستجابات الفورية والقدرة على التحدث مع ممثل بشري واسع المعرفة يمكنه معالجة مخاوفهم المحددة.
• Chatbots المدعومة بالبرمجة اللغوية العصبية (NLP) في خدمة العملاء: من ناحية أخرى، تمكّن Chatbots الشركات من تقديم الدعم في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى التدخل البشري. من خلال الاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، يمكن لروبوتات الدردشة الاستجابة لاستفسارات العملاء بذكاء (في معظم الأوقات!). تسمح هذه التقنية لروبوتات الدردشة بتفسير رسائل العملاء، حتى لو كانت تحتوي على أخطاء نحوية أو جمل غير كاملة، حتى يتمكنوا من الحصول على المساعدة في أي وقت من النهار أو الليل.

إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام كل من الدردشة المباشرة وروبوتات الدردشة هي القدرة على إدارة كميات كبيرة من استفسارات العملاء بكفاءة. عندما يكون فريق دعم العملاء الخاص بك مرهقًا ولا يستطيع الإجابة على جميع الاستفسارات في الوقت الفعلي، يمكن لبرنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بتقنية البرمجة اللغوية العصبية التدخل للمساعدة. يمكن لروبوت الدردشة التعامل مع الأسئلة الروتينية ثم تمرير العملاء إلى الوكلاء البشريين لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا.

على سبيل المثال، تستخدم شركة Cheapflights برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بتقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لإدارة استفسارات العملاء. يمكن لروبوت الدردشة هذا فهم مجموعة واسعة من الأسئلة والرد عليها، مما يضمن حصول العملاء على المساعدة التي يحتاجون إليها على الفور.

من خلال الجمع بين الدردشة المباشرة وروبوتات الدردشة التي تعمل بتقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، يمكن للشركات توفير أقوى دعم للعملاء يلبي احتياجات عملائها.

5) البرمجة اللغوية العصبية لدعم الوكيل

هل تعلم أن وكيل دعم العملاء العادي يمكنه التعامل مع 21 تذكرة دعم فقط يوميًا؟ من السهل أن ترى كيف يكافح الوكلاء لمواكبة استفسارات العملاء! وبالمناسبة، يمكنك حساب متوسط ​​تفاعلاتك لكل تذكرة لمعرفة مقدار الوقت الذي تكلفك فيه هذه التفاعلات:

يتجه عدد متزايد من الوكلاء إلى برامج التعلم الآلي للتعامل مع هذا الطلب المرتفع. اكتشف تقرير "حالة الخدمة" الصادر عن Salesforce أن 69% من وكلاء الخدمة ذوي الأداء العالي يبحثون بنشاط عن مواقف لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

يستطيع الذكاء الاصطناعي للمحادثة التعامل مع الاستعلامات التي لا تحتاج إلى الكثير من الاهتمام. وهذا يمنح الوكلاء مزيدًا من الوقت للتعامل مع الاستعلامات المعقدة التي تحتاج إلى لمسة إنسانية. يمكن للذكاء الاصطناعي للمحادثة التعامل مع أسئلة مثل:

• الدعم الفني: "أين يوجد مدخل HDMI على تلفزيون سامسونج الخاص بي؟"
• حالة الطلب: "ما هي حالة طلبي؟"
• إعداد الحساب: "كيف يمكنني ربط حسابي في Google Analytics؟"

ستشكل تذاكر الدعم هذه جزءًا كبيرًا من التذاكر. ولكن بعد التعامل معها بالفعل، يمكن لعملائك الإجابة على أسئلة أكثر تعقيدًا أو عاطفية مثل:

• مشكلات الحساب: "تم إغلاق حسابي، وأحتاج إلى المساعدة في أسرع وقت ممكن."
• مخاوف بشأن الفواتير: "لقد تم تحصيل الرسوم مني بشكل غير صحيح، وأحتاج إلى استرداد أموالي."
• شكاوى المنتج: "وصل منتجي تالفًا، ماذا يمكنني أن أفعل؟"

تشمل الطرق الأخرى التي يمكن أن تساعد بها البرمجة اللغوية العصبية الوكلاء على تعزيز كفاءتهم التشغيلية ما يلي:

• الاستجابات المقترحة: تزويد الوكلاء بإجابات مقترحة بناءً على استعلام العميل للتأكد من أنه يمكنهم تقديم ردود سريعة ولكن دقيقة.
• تكامل قاعدة المعرفة : البحث بسرعة من خلال قاعدة المعرفة لتقديم المعلومات ذات الصلة إلى الوكيل لحل مشكلات العملاء بشكل أسرع.
• نسخ المكالمات: تحويل المحادثات المنطوقة إلى نص لأغراض حفظ السجلات والتدريب وضمان الجودة.
• تلخيص المحادثة: تلخيص أي تفاعل طويل مع العملاء تلقائيًا، مما يساعد الوكلاء على فهم السياق دون قراءة سجلات المحادثة بأكملها.
• دعم متعدد اللغات: ترجمة الرسائل في الوقت الفعلي، مما يسمح للوكلاء بالتواصل مع العملاء بلغتهم المفضلة دون الحاجة إلى إتقان لغات متعددة.

6) تحليل بيانات الأعمال

لقد ذكرنا سابقًا كيف تسمح البرمجة اللغوية العصبية للشركات بتحليل البيانات النوعية من تعليقات العملاء. يمكنه أيضًا استخراج المعلومات من مكان آخر ووضع الاتجاهات الشائعة ليتبعها فريقك.

فكر في سيناريو يتلقى فيه عملك العديد من الشكاوى عبر البريد الإلكتروني أو "لماذا تركتنا؟" الاستبيان المدرج في نموذج الإلغاء الخاص بك. ولنفترض أن لديك 150 شكوى لتقديمها. يطلب نموذج الإلغاء الخاص بك من الأشخاص تحديد أحد المربعات التالية:

• عملية تأهيل مربكة
• انه غالى جدا
• ليس لدي وقت

قد يضع الأشخاص علامة في المربع الخطأ، مما يؤدي إلى سوء تفسير القضايا. على سبيل المثال، قد تعتقد أن المشكلة الأساسية هي التكلفة لأن العديد من الأشخاص اختاروا الخيار "المكلف للغاية". ومع ذلك، قد تكون هناك بالفعل مشكلة أعمق تتعلق بعملية الفوترة والتي أخطأ العملاء في تصنيفها.

ونتيجة لذلك، قد تفكر في زيادة أسعارك بناءً على التعليقات، معتقدًا أنها خطوة مقبولة. ولكن في الواقع، فإن المشكلة الأساسية هي شيء آخر، مثل الارتباك في عملية إعداد الفواتير. تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في تصنيف تعليقات العملاء وتحليلها بدقة حتى تتمكن من معالجة المشكلات الفعلية بدلاً من معالجة البيانات التي تم تفسيرها بشكل خاطئ.

في مثال آخر، لنفترض أن هناك ارتفاعًا مفاجئًا في الأسئلة حول ميزة منتج جديدة أو تحديث حديث. يمكن للبرمجة اللغوية العصبية تنبيه فريقك لإجراء مزيد من التحقيق. يتيح فهم هذه الاتجاهات لشركتك الاستجابة بسرعة للمشكلات المحتملة والتنبؤ باحتياجات الدعم المستقبلية وضبط الموارد وفقًا لذلك.

مقالات لها صلة

أكثر من 100 إحصائيات واتجاهات أساسية لخدمة العملاء لعام 2024

7) تحليل المشاعر ورضا العملاء

من المحتمل أن تكون تعليقات العملاء قد وصلت إلى فريق الدعم لديك. ولكن كيف يمكنك معرفة ما إذا كان الناس، بشكل عام، راضين عن منتجك أو خدمتك؟ من المحتمل أنك لا تملك الوقت الكافي لتمشيط كل هذه البيانات بنفسك.

يستخدم تحليل المشاعر البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحديد المشاعر الأساسية في الرسالة. على سبيل المثال، إذا حصلت على هذه الردود من نماذج الملاحظات:

• "الوكيل الذي تحدثت إليه كان رائعًا."
• "وصل طلبي بشكل أسرع مما كنت أتوقع."
• "من السهل مزامنة بياناتي. نشكرك على تجميع مستندات الإعداد الخاصة بك!"

ثم سيتولى تحليل المشاعر وتفسير تلك الكلمات على أنها عواطف. في الحالة المذكورة أعلاه، قد تكون هذه الكلمات "رائع" أو "أسرع" أو "سهل". سيخبرك نظام التعلم الآلي بعد ذلك أن الغالبية العظمى من التعليقات إيجابية. يمنحك هذا فهمًا أفضل لمدى جودة أدائك.

وأفضل ما في الأمر هو أنه يمكنك استخدام نظام الذكاء الاصطناعي للبحث عن الإشارات إلى علامتك التجارية. ثم يمكنك استخدام تحليل المشاعر لتحديد ما إذا كانت التغطية التي تحصل عليها جيدة كما كنت تأمل.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية تحليل رسائل العملاء لاكتشاف المشاعر والمشاعر في الوقت الفعلي، وتنبيه الوكلاء بالعملاء المحبطين أو الغاضبين حتى يتمكنوا من تحديد أولويات هذه التفاعلات والتعامل معها بعناية إضافية.

مقالات لها صلة

قياس تجربة العملاء: أفضل 10 مقاييس لتجربة العملاء ومؤشرات الأداء الرئيسية للنجاح

8) تطبيقات تحويل الكلام إلى نص

البحث الصوتي آخذ في الارتفاع: 50% من الأشخاص في جميع أنحاء العالم يبحثون عن طريق الصوت بشكل يومي.

وجزء من السبب هو أجهزة تحويل الكلام إلى نص. نطلب من مساعدينا الشخصيين - بما في ذلك Google Home، وAmazon Alexa، وSiri - تخطيط أفضل طريق إلى منزل أحد الأصدقاء، وتذكيرنا بالأحداث والمواعيد المهمة، وتشغيل الموسيقى أو ملفات البث الصوتي المفضلة لدينا.

ولكن ماذا يعني ذلك بالنسبة لخدمة العملاء الخاصة بك؟ حسنًا، يمكنك استخدام أنظمة التعرف على الصوت من أجل:

• السماح للعملاء بالوصول إلى حساباتهم بصوتهم
• ترجمة استعلام العميل من لغته الأم إلى لغتك
• ادمج برنامجك مع مساعد صوتي

لا يعمل أي من هذه المواقف بدون البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، التي تفسر الكلمة المنطوقة. ثم يمكنك استخدام تحليلات الكلام (أو التحليلات الصوتية)، وهي واحدة من التحليلات الأقل شيوعًا التي يجب أن يستفيد منها المزيد من مراكز الاتصال، لتحليل رضا العملاء وتحسينه.

مقالات لها صلة

كيفية استخدام تحليلات الكلام في مركز الاتصال الخاص بك

9) أشرطة البحث المدمجة في قواعد المعرفة

شريط البحث الموجود على موقع الويب الخاص بك هو في الأساس محرك بحث صغير. وينتقل جزء كبير من زوار موقع الويب مباشرة إلى شريط البحث عندما يصلون إلى أحد المواقع، وخاصة، على سبيل المثال لا الحصر، مواقع التجارة الإلكترونية. يجب أن تعرض نتائج هذه الاستعلامات المعلومات ذات الصلة. إذا لم يكن الأمر كذلك، فسيغادر المستخدمون موقع الويب الخاص بك، مما يؤثر على المقاييس الرئيسية مثل معدل الارتداد والتحويلات والوقت الذي تقضيه في الموقع.

لكن شريط البحث الخاص بموقعك لن يعرض المعلومات ذات الصلة بهذه الاستعلامات دون شكل من أشكال البرمجة اللغوية العصبية. يفسر برنامج التعلم الآلي معنى تلك الاستعلامات. إنه يفهم ما يبحث عنه المستخدم، حتى لو لم يكن باللغة الإنجليزية الصحيحة، أو يحتوي على أخطاء نحوية، أو به أخطاء إملائية.

فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في أشرطة البحث بموقعك يؤدي إلى تحسين خدمة العملاء:

• تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في تقديم نتائج بحث أكثر دقة من خلال فهم السياق والقصد من وراء استعلامات المستخدم، بحيث يعثر المستخدمون على ما يبحثون عنه بسرعة.
• يمكن للمستخدمين كتابة الاستعلامات بلغة المحادثة الطبيعية، وتقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بمعالجة هذه الاستعلامات بفعالية، لذلك لن يضطر العملاء إلى استخدام كلمات رئيسية محددة أو مصطلحات تقنية.
• عندما يجد المستخدمون المعلومات ذات الصلة بسرعة ، فمن غير المرجح أن يغادروا الموقع على الفور، مما يقلل من معدل الارتداد ويحافظ على تفاعل العملاء المحتملين.
• من خلال معالجة استفسارات العملاء بدقة ، تساعد أشرطة البحث المعتمدة على البرمجة اللغوية العصبية المستخدمين في العثور على المنتجات أو المعلومات التي تلبي احتياجاتهم، مما يزيد من فرص إجراء عملية شراء.
• من خلال تحليل استعلامات البحث هذه ، يمكن للشركات الحصول على رؤى حول تفضيلات العملاء والمنتجات الشائعة والمشكلات الشائعة، مما يساعد على توجيه استراتيجياتها وتحسين عروض المنتجات.

إن دمج البرمجة اللغوية العصبية في شريط البحث الخاص بك يعني أن موقع الويب الخاص بك سوف يلبي احتياجات الزوار بشكل أفضل وبالتالي يحسن رضا العملاء.

Nextiva + NLP = تجربة أفضل للعملاء

تعد معالجة اللغات الطبيعية في خدمة العملاء جزءًا أساسيًا من التعلم الآلي الذي يجب عليك استخدامه في مراكز الاتصال الخاصة بك.

تقوم Nextiva بدمج تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في منتجاتنا لمساعدة الشركات على تحويل عمليات خدمة العملاء الخاصة بها. تتيح حلولنا المدعومة بالبرمجة اللغوية العصبية (NLP) للشركات إمكانية أتمتة الاستفسارات الروتينية، وتحليل مشاعر العملاء، وتقديم المساعدة في الوقت الفعلي لوكلاء الدعم.

من خلال اعتماد حل البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، يمكن لفريق خدمة العملاء الخاص بك فهم احتياجات العملاء وتلبيتها بشكل أفضل، مما يؤدي إلى معدلات رضا أعلى وزيادة الولاء، وفي النهاية الحصول على نتيجة نهائية أقوى. احتضن قوة البرمجة اللغوية العصبية مع Nextiva للبقاء في المقدمة في المشهد التنافسي وتقديم خدمة عملاء استثنائية تلبي التوقعات وتتجاوزها.

البرمجة اللغوية العصبية في الأسئلة الشائعة لخدمة العملاء