Как меняются показатели обслуживания клиентов в эпоху искусственного интеллекта?

Что общего у всех лучших команд поддержки клиентов? Навязчивая приверженность созданию отличного клиентского опыта — хороший первый шаг, но он далеко не поможет вам без одного важного ингредиента: строгой отчетности по ключевым показателям обслуживания клиентов.

Знание того, как найти сигнал в шуме данных, позволяет лучшим командам поддержки продолжать обеспечивать качественное обслуживание клиентов, высокую удовлетворенность клиентов и формировать высокопроизводительную команду. Но с учетом того, что искусственный интеллект меняет уровень обслуживания клиентов в том виде, в котором мы его знаем, как руководителям службы поддержки следует адаптировать свои основные показатели, чтобы добиться истинного успеха в эту новую эпоху?

«Лидерам, желающим воспользоваться огромными возможностями, которые предоставляет ИИ, придется иначе думать о показателях и ключевых показателях эффективности»

Сфера обслуживания клиентов претерпевает колоссальные изменения по мере того, как искусственный интеллект становится более продвинутым. Благодаря технологии, которая теперь обеспечивает более эффективное взаимодействие с клиентами и практически мгновенное решение многих вопросов клиентов, группы поддержки могут сосредоточиться на деятельности, которая создает дополнительную ценность для их клиентов. Недавнее исследование Intercom «Состояние искусственного интеллекта в обслуживании клиентов: отчет 2023» показывает, что инвестиции в искусственный интеллект для обслуживания клиентов быстро растут: 69% руководителей службы поддержки планируют больше инвестировать в искусственный интеллект в предстоящем году.

Лидерам, стремящимся воспользоваться огромными возможностями, которые предоставляет ИИ, придется по-другому взглянуть на показатели и ключевые показатели эффективности, чтобы гарантировать, что в мире, где ИИ ориентирован на приоритет, истинное влияние обслуживания клиентов измеряется правильно.

Эволюция традиционных показателей поддержки

Хотя показатели поддержки в том виде, в каком мы их знаем, развиваются, они останутся важными для успеха вашей команды. ИИ фундаментально изменит способ работы групп поддержки, и некоторые показатели, которые имели значение для предложений поддержки последнего поколения, могут стать менее актуальными в мире, где люди и ИИ работают вместе.

«При оценке вашего текущего подхода к отчетности очень важно учитывать опыт как клиентов, так и коллег»

Ожидания клиентов в отношении поддержки также быстро меняются в результате того, что искусственный интеллект предлагает молниеносные ответы и решения, а это означает, что соглашения об уровне обслуживания (SLA) и контрольные показатели группы поддержки необходимо будет сбросить. Наша собственная команда поддержки клиентов уже корректирует показатели и критерии, которые мы используем для измерения успеха, поскольку наш чат-бот с искусственным интеллектом Fin решает все больше и больше запросов наших клиентов.

Чтобы подготовить вашу команду к успеху в эту новую эпоху обслуживания клиентов, при оценке вашего текущего подхода к отчетности крайне важно учитывать опыт как клиентов, так и коллег по команде, чтобы вы могли быть уверены в том, что держите руку на пульсе важных цифр. большинство.

Вот некоторые ключевые области и показатели, на которые повлияют эти изменения, а также наши советы по адаптации вашего подхода к отчетности, чтобы воспользоваться возможностями, которые открываются впереди.

Как вы взаимодействуете с клиентами

Для многих команд обслуживания клиентов технологии генеративного искусственного интеллекта, такие как чат-боты на базе искусственного интеллекта, станут первой точкой контакта для клиентов, нуждающихся в поддержке. Эти боты способны предлагать быстрые и полезные ответы, а также могут устранять неоднозначность запросов и передавать их представителю службы поддержки для оказания дополнительной помощи, если они не знают ответа.

Поскольку искусственный интеллект находится на переднем крае борьбы с объемом входящей поддержки, некоторые основные показатели, используемые для измерения скорости и эффективности вашей поддержки, необходимо будет адаптировать.

Время первого ответа (FRT)

«Время первого ответа» (FRT) — это время, необходимое вашей команде для отправки первоначального ответа на запрос клиента.

Учитывая, что ведущие боты с искусственным интеллектом способны предлагать клиентам практически мгновенные ответы, медленное время отклика и длительное время ожидания для клиентов уходят в прошлое. Это кардинально изменит ожидания клиентов; предположение о том, что ответ и окончательное решение потребуют ожидания, будет заменено ожиданием немедленного ответа и быстрого решения.

Кончик

Чтобы получить точную информацию о производительности вашей команды и бота с искусственным интеллектом, рассмотрите возможность создания отдельных отчетов по «времени первого ответа бота» и «времени первого ответа человека» для целостного представления о том, как быстро ваши клиенты получают ответы по всем направлениям.

При оценке опыта поддержки ИИ-человека также важно учитывать более широкий набор показателей наряду со временем первого ответа, например, среднее время обработки, чтобы понять, насколько быстро решаются проблемы клиентов после первого контакта.

Среднее время обработки (AHT)

«Среднее время обработки» (AHT) измеряет среднее время, которое ваша команда тратит на общение с клиентами, и часто используется руководителями службы поддержки для понимания возможностей команды и кадровых потребностей.

Поскольку боты с искусственным интеллектом решают большинство простых запросов, ваша команда будет иметь дело с более сложными и трудоемкими проблемами, поэтому необходимо будет определить новые ориентиры для среднего времени обработки разговоров с клиентами, чтобы освободить место для этой корректировки.

Кончик

Подобно времени первого ответа, попробуйте создать отдельные отчеты для «среднего времени обработки ботом» и «среднего времени обработки человеком», чтобы получить полную картину того, сколько времени требуется вашим клиентам, чтобы решить свои проблемы.

Хотя вы можете заметить, что общее время обработки и время обработки ботов уменьшаются, время обработки человеком, вероятно, увеличится в результате того, что представители службы поддержки будут заниматься более сложными проблемами. Если вы видите, что время обработки людьми увеличивается, рассмотрите возможность анализа других показателей, таких как CSAT, чтобы увидеть, оказывает ли это влияние на другие области.

Как вы измеряете продуктивность

Мы знаем, что для того, чтобы оказать огромное влияние в эту новую эпоху обслуживания клиентов, людям и искусственному интеллекту придется работать вместе. Фактически, ИИ следует рассматривать как нового представителя службы поддержки в вашей команде, и поэтому крайне важно знать, как измерить его производительность, а также эффект домино, который он окажет на возможности вашей команды.

Развертывание чат-бота с искусственным интеллектом неизбежно высвободит время вашей команды, чтобы сосредоточиться на других видах деятельности, таких как консультативная или проактивная поддержка или управление знаниями. Поскольку ваша команда сосредоточена на широком спектре задач, необходимо будет адаптировать способ измерения производительности и потенциала вашей команды.

Рассмотренных дел

«Обработанные дела» — это количество обращений, заявок или разговоров, обработанных агентами поддержки. Его можно измерять ежечасно, ежедневно или еженедельно, и он часто используется как мера эффективности и продуктивности команды.

Традиционно ожидается, что представители службы поддержки будут обрабатывать определенное количество запросов клиентов в течение установленного периода времени, поэтому будет установлен эталон для оценки производительности команды. В эпоху искусственного интеллекта все изменилось. Представители службы поддержки теперь решают гораздо более сложный набор проблем клиентов, а простые решаются с помощью ИИ-ботов. А учитывая, что сложные дела часто требуют дополнительных расследований и затрат времени, количество дел, обрабатываемых в час, день или неделю, изменится.

Роль «представителя службы поддержки клиентов» также становится гораздо более разнообразной: представители все активнее участвуют в других областях, таких как создание контента справочного центра и управление знаниями. Поскольку ваша команда распределяет свое время между различными задачами, количество обработанных дел становится менее важным показателем для оценки продуктивности команды.

Кончик

Подумайте о том, чтобы наметить все другие области влияния, в которые может внести вклад ваша команда, и поймите, как каждая область может быть учтена в общей системе измерения производительности. Определив другие сферы деятельности вашей команды, такие как создание контента справочного центра или модерация сообщества, вы сможете получить более точное представление о продуктивности команды.

Автоматизированная скорость разрешения

«Коэффициент автоматического разрешения» или «коэффициент автоматического разрешения» (ROAR) измеряет количество обращений в службу поддержки или разговоров, которые полностью решены с помощью автоматизации, например, с помощью ботов.

До выпуска ботов на базе искусственного интеллекта уровень автоматического разрешения проблем состоял из запросов, которые решались с помощью простых ботов или более продвинутых моделей, основанных на машинном обучении, таких как Custom Answers for Fin (ранее — Solution Bot).

Теперь некоторые из самых мощных ботов с искусственным интеллектом на рынке способны автоматически решать до 50% запросов клиентов, освобождая команды поддержки, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных запросах, требующих человеческого вмешательства. Поскольку бот решает до половины часто задаваемых или более распространенных вопросов, руководители службы поддержки, вероятно, увидят значительный скачок в скорости автоматического разрешения проблем на своих панелях отчетов.

Кончик

В условиях стремительного роста автоматизированной разрешающей способности важно подумать о том, как еще вы можете получить представление об этом показателе. Например, если уровень автоматического разрешения подскочил с 15 до 50 %, подумайте о побочных эффектах, которые это оказывает на другие области. Сколько времени экономит ваша команда? Насколько ваши клиенты довольны скоростью и качеством поддержки?

С другой стороны, если вы заметили снижение уровня автоматического разрешения проблем, скорее всего, существует основная проблема, которую необходимо устранить. Это может указывать на то, что у вашего бота нет доступа к нужному контенту, необходимому для ответа на запросы клиентов. Рассмотрите возможность проведения аудита вашего справочного центра, чтобы убедиться, что ваш контент актуален и что у вашего бота есть все необходимое, чтобы помочь вашим клиентам.

Разрешение первого контакта (FCR)

«Разрешение при первом обращении» (FCR) измеряет, как часто запросы ваших клиентов решаются после их первого звонка, электронного письма, текстового сообщения или сеанса чата со службой поддержки вашей компании.

Некоторые боты на базе искусственного интеллекта, такие как Fin от Intercom, используют контент вашего справочного центра для предоставления соответствующих ответов на вопросы ваших клиентов и во многих случаях могут ответить на эти вопросы с первой попытки. Это не только означает, что ваши клиенты получают поддержку быстрее, чем когда-либо прежде, но также, вероятно, приведет к увеличению скорости разрешения вашего первого обращения.

Кончик

Поскольку благодаря вашему чат-боту с искусственным интеллектом за одно взаимодействие можно решить больше запросов клиентов, вам следует заранее подумать о другой эффективной работе, которую ваша команда может выполнить за дополнительное время, которое освобождает бот, и о том, как вы можете измерить успех этой работы. Охватив эту работу сейчас, вы сможете дать своей команде возможность повысить квалификацию в новых областях, чтобы, когда у них начнет высвобождаться время, они могли сразу же приступить к делу и внести свой вклад в бизнес, выходящий за рамки стандартных показателей поддержки.

ИИ также предлагает командам обслуживания клиентов возможность сделать цели поддержки более конкурентоспособными. Например, команды могут предложить человеческую поддержку в режиме реального времени по определенным проблемам или клиентам или начать более активно работать с клиентами над настройкой и активацией.

Время разрешения (TTR)

«Время разрешения» (TTR) измеряет среднее время, необходимое для полного разрешения запроса клиента, с момента открытия заявки или разговора до момента, когда он помечается как «разрешенный» или «закрытый».

Как и в случае со многими другими показателями, время решения будет сильно зависеть от способности ботов с искусственным интеллектом быстро решать большое количество запросов клиентов. Вполне вероятно, что время решения бота уменьшится, а время разрешения у человека увеличится. Этого и следовало ожидать, поскольку вашей команде придется иметь дело с более сложными проблемами, для решения которых потребуется больше времени.

Кончик

Рассмотрите возможность разделения отчетов по «времени решения бота» и «времени решения человека», чтобы понять, насколько быстро решаются общие или простые запросы, а также сколько времени требуется вашей команде для решения более сложных.

Когда ваш ИИ-бот начнет решать более сложные запросы, требующие большого количества операций взад и вперед, будет важно понять, сколько времени потребуется для решения этих проблем.

Просмотры контента

«Просмотры контента» — это показатель того, сколько раз клиенты просматривали контент вашего справочного центра, например статьи в вашей базе знаний.

Понимание того, как ИИ влияет на ваш комплексный опыт самообслуживания, важно, поэтому вам следует посмотреть, как клиенты взаимодействуют со статьями вашего справочного центра, чтобы понять, насколько легко они могут находить ответы на свои собственные вопросы. В мире, где искусственный интеллект ориентирован на приоритет, количество просмотров статей вашего справочного центра может начать уменьшаться, поскольку чат-боты с искусственным интеллектом используют контент для предоставления ответов вашим клиентам вместо того, чтобы ссылаться на сами статьи.

Кончик

Отслеживая количество просмотров контента вашего справочного центра и сообщества поддержки, вы можете понять, нужно ли клиентам, просматривающим этот контент, обращаться за дополнительной поддержкой после прочтения статьи или публикации, или это помогло им решить свой вопрос. Полезно установить для этого временной параметр: например, если клиент не обращается к вашей команде в течение 24 часов после просмотра контента, вы можете рассматривать это как «отклонение» от потенциального разговора со службой поддержки.

После того, как вы развернете чат-бота с искусственным интеллектом, общий объем просмотров контента, скорее всего, начнет уменьшаться, поскольку ваши клиенты будут получать помощь непосредственно от вашего бота, а не обращаться в ваш справочный центр. Если это произойдет, попробуйте контекстуализировать представления контента в рамках вашего общего опыта самообслуживания, чтобы понять, как клиенты получают помощь по различным каналам.

Как вы измеряете качество обслуживания клиентов

Естественно, все изменения, вызванные ИИ, изменят качество обслуживания клиентов. Конечно, ваши клиенты получат преимущества более быстрой и эффективной поддержки, но они также будут взаимодействовать с новыми технологиями, поэтому крайне важно отслеживать этот новый опыт клиентов, чтобы гарантировать, что их потребности по-прежнему удовлетворяются.

Удовлетворенность клиентов (CSAT)

«Удовлетворенность клиентов» (CSAT) — это показатель, который показывает, насколько ваши клиенты довольны вашим бизнесом, и включает в себя расчет процента разговоров с положительной оценкой от общего количества разговоров, оцененных вашими клиентами. Опросы CSAT могут варьироваться от подробных до упрощенных: от запроса клиентов оценить взаимодействие от нуля до 10, отправки им прямых вопросов обратной связи или даже предоставления им возможности выбрать смайлик, который лучше всего отражает их опыт.

Ни для кого не секрет, что клиенты имеют разную степень доверия к ботам в целом. В прошлом они часто водили клиентов по путям дерева решений, не находя решения, или ловили их в бесконечной петле, из которой они не могли выбраться. Очевидно, что это не идеальный опыт ни для кого. Но недавние достижения в области генеративного искусственного интеллекта начали вызывать большее доверие клиентов к ботам, во многом благодаря тому, что они способны общаться более эффективно, чем традиционные боты, и ожидается, что они имеют более высокую вероятность возврата полезного ответа. быстрый.

Команды поддержки очень внимательно следят за уровнем удовлетворенности клиентов, поскольку они все больше полагаются на ботов с искусственным интеллектом. Согласно отчету Intercom «Состояние искусственного интеллекта в обслуживании клиентов: отчет за 2023 год» , 58% руководителей службы поддержки отметили улучшение своих показателей CSAT в результате использования искусственного интеллекта и автоматизации.

Кончик

Крайне важно, чтобы группы поддержки могли внимательно следить за тем, насколько эффективно и результативно клиенты получают помощь. CSAT играет в этом большую роль, поэтому важно понимать, как клиенты оценивают разговоры, в которых участвует ваш ИИ-бот.

Просматривая отчеты CSAT, постарайтесь понять, как оцениваются разговоры, в которых участвовал бот, или оцениваются ли они вообще (может оказаться, что клиенты менее склонны оставлять оценки после взаимодействия с ботами, чем после взаимодействия с ними). люди). Это поможет вам понять, довольны ли клиенты взаимодействием, уровень поддержки, который смог обеспечить бот, и насколько легко было перейти к члену вашей команды, если потребуется дополнительная помощь. Углубившись в эти области, вы сможете улучшить производительность бота и гарантировать, что ваши клиенты будут постоянно получать отличный опыт.

Чистый рейтинг промоутеров (NPS)

«Чистый рейтинг промоутеров» (NPS) — это показатель, который организации используют для измерения лояльности клиентов к их бренду, продукту или услуге. Он измеряется как балл в диапазоне от -100 до +100.

Как и в случае с CSAT, клиентоориентированные компании уделяют огромное внимание мониторингу своего NPS. Это позволяет им проверять отношение клиентов к их продукту или услуге и строить персонализированные планы взаимодействия, чтобы, например, связать «хулителя» — человека, получившего низкий балл в опросе NPS, — с кем-то из своей команды, чтобы понять их проблемы и улучшить свой опыт.

Боты на базе искусственного интеллекта теперь будут включены в набор услуг, рассматриваемых вашими клиентами в опросах NPS, поэтому крайне важно понять, какое влияние они оказывают на ваши показатели.

Кончик

Опрос NPS дает вам возможность углубиться в элементы вашего продукта или услуги, которые нравятся или не нравятся клиенту. Без помощи ИИ анализ этих комментариев может занять очень много времени. Но, к счастью, теперь ИИ предлагает вам возможность быстро обобщить информацию, которую предоставляют ваши клиенты. Подумайте, на каких вопросах вы хотели бы сосредоточиться, и используйте ИИ, чтобы извлечь ключевые выводы из ваших опросов.

Оценка усилий клиента (CES)

«Оценка усилий клиента» (CES) определяет количество усилий, которые клиент должен приложить, чтобы его запрос был обработан. Это может включать в себя получение ответа на вопрос, решение проблемы, совершение покупки продукта или подписание контракта. CES можно измерить с помощью опросов, в ходе которых у клиентов спрашивают, насколько сложно или легко было удовлетворить их потребности, например, по скользящей шкале от «очень легко» до «очень сложно».

CES является важным показателем для руководителей службы поддержки, который должен держать руку на пульсе, поскольку удовлетворенность клиентов – а, следовательно, лояльность и удержание – часто зависят от того, насколько легко клиенту будет работать с вашей компанией. Традиционно опросы об оценке усилий клиентов рассылались клиентам на важных этапах их пути, например, после взаимодействия, которое привело к покупке, или после взаимодействия с вашей командой поддержки, чтобы выяснить, насколько легким или сложным был для них этот опыт.

В этом новом мире поддержки на базе искусственного интеллекта цель состоит в том, чтобы еще больше сократить усилия клиентов по всем направлениям. Боты с искусственным интеллектом способны оптимизировать работу службы поддержки, предлагая быстрые и точные ответы, чтобы разблокировать клиентов и обеспечить приятный опыт. Однако вам необходимо точно понимать, как ИИ влияет на уровень требуемых усилий клиентов, и испытывают ли клиенты высокий уровень усилий в других областях.

Кончик

Рассмотрите возможность отправки опроса об оценке усилий клиентов после того, как клиент взаимодействовал с вашим чат-ботом с искусственным интеллектом, чтобы понять, насколько сложно или легко ему было получить необходимую помощь. Вы можете использовать эти рейтинги, чтобы оценить, отвечает ли ваш бот потребностям ваших клиентов и обеспечивает ли им бесперебойную поддержку, или углубиться в потенциальные точки разногласий, чтобы найти способы упростить для них процесс.

Как вы поддерживаете качество поддержки

Обеспечение качества (QA) является важнейшим компонентом любой операции поддержки. Чтобы порадовать клиентов выдающимся и стабильным обслуживанием, вам необходимо отслеживать, как поддержка предоставляется в вашей организации.

Когда дело доходит до оценки качества оказания поддержки, ИИ открывает новые возможности для проведения масштабного анализа. У каждой компании есть своя собственная интерпретация того, что такое «качество поддержки», но, несмотря на субъективный характер того, как оно измеряется, обеспечение качества, несомненно, будет трансформировано с появлением ИИ.

Внутренний показатель качества (IQS)

«Внутренний показатель качества» (IQS) — это показатель того, насколько хорошо ваша команда оказывает поддержку, определяемый людьми внутри вашей организации, а не вашими клиентами. Внутренние рецензенты оценивают разговоры с клиентами на основе того, насколько хорошо они соответствуют набору критериев, важных для вашей компании. Эта система оценок может быть отражена в «карте показателей качества» и уникальна для каждой группы поддержки.

С внедрением искусственного интеллекта в процесс обслуживания клиентов возникает необходимость в адаптированном процессе контроля качества. Традиционно внутренние показатели качества будут оценивать работу представителей службы поддержки, тогда как сейчас существует острая необходимость взглянуть на общий путь клиента, чтобы понять, есть ли ограничения в вашем продукте, эффективны ли ваши процессы и эффективно ли ИИ передает функции. беседы с вашей командой.

Использование искусственного интеллекта для выполнения повседневных задач по обеспечению качества, таких как создание образцов или проверка качества, позволит группам поддержки масштабировать процесс обеспечения качества и гарантировать, что они постоянно соответствуют высокой планке качества во всех своих предложениях поддержки.

Кончик

Поскольку IQS превращается из показателя индивидуальной производительности в индикатор стандартов обслуживания на протяжении всего пути клиента, рассмотрите возможность адаптации критериев или системы показателей качества, чтобы отразить наиболее важные области вашего бизнеса.

Например, в Intercom мы разделили нашу систему показателей на три раздела:

• Люди: старый добрый способ убедиться, что наши специалисты поступают правильно.
• Процессы: проверяет правильность имеющихся у нас процессов, а также передачу чат-бота Fin с искусственным интеллектом нашим специалистам.
• Продукт: Что мы можем сделать, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов?

Как вы демонстрируете ценность

Для любой группы поддержки крайне важно иметь возможность указать на ценность, которую они создают для своего бизнеса, а также сообщить об этом своему высшему руководству. В последние годы восприятие организаций по обслуживанию клиентов изменилось с «центра затрат» на «фактор создания стоимости», и в эту зарождающуюся эпоху поддержки на основе искусственного интеллекта будет важно знать, как продолжать демонстрировать и информирование о создаваемой ценности через организацию поддержки.

Возврат инвестиций (ROI)

Рентабельность инвестиций (ROI) — это показатель, используемый для понимания ценности инвестиций по сравнению с их стоимостью.

Во многих организациях обслуживание клиентов традиционно рассматривается как центр затрат. По этой причине руководители службы поддержки хорошо осведомлены об управлении численностью персонала, а также об использовании таких показателей, как «стоимость обслуживания», чтобы продемонстрировать рентабельность инвестиций. С появлением генеративного искусственного интеллекта мы ожидаем перехода от традиционных расчетов рентабельности инвестиций к, в частности, рентабельности инвестиций в функции автоматизации.

«В эту новую эпоху обслуживания клиентов возможность понимать и сообщать об успехах искусственного интеллекта и автоматизации будет иметь решающее значение»

Наше исследование показывает, что 55% руководителей службы поддержки обеспокоены тем, как сбалансировать инвестиции в ИИ с инвестициями в существующие ресурсы поддержки. Для разработки отличной стратегии автоматизации требуется время, поэтому для многих руководителей службы поддержки сделать шаг назад и перенаправить ресурсы с линии фронта на стратегию ИИ может оказаться непростой задачей. Но команды поддержки, которые делают этот шаг, могут получить значительную отдачу от инвестиций.

В эту новую эпоху обслуживания клиентов возможность понимать и сообщать об успехах искусственного интеллекта и автоматизации будет иметь решающее значение. А поскольку 68% руководителей службы поддержки изо всех сил пытаются внедрить базовый отчет или показатели успеха для экономии затрат за счет искусственного интеллекта и автоматизации, это та область, в которой дальновидным командам следует рассмотреть возможность инвестирования в повышение квалификации.

Кончик

Подумайте о том, какую экономию времени и средств дадут вашей команде ИИ и автоматизация, чтобы продемонстрировать свою ценность. Например, попробуйте посчитать:

• Количество запросов, которые получает ваша команда и которые могут быть обработаны ИИ.
  Как рассчитать: разделите количество закрытых разговоров в одном сообщении на общее количество разговоров за тот же период времени и умножьте на 100, чтобы получить процент.
• Количество передач разговоров, выполняемых вашей командой каждую неделю.
  Как рассчитать: умножьте среднее время, затраченное на передачу, на количество передач на количество представителей службы поддержки в вашей команде.
• Общее время, которое представители службы поддержки тратят на подготовку ответов.
  Как рассчитать: умножьте среднее время, потраченное на написание сообщения, на количество запросов на количество представителей службы поддержки в вашей команде.

Появляются новые показатели

В дополнение к изменениям, которые мы наблюдаем в традиционных показателях обслуживания клиентов, благодаря ИИ также появляются новые способы измерения успеха поддержки. Руководители службы поддержки, желающие адаптировать свой подход к отчетности, должны подумать о включении этих новых показателей, чтобы гарантировать, что они измеряют правильные вещи в эту разворачивающуюся эпоху обслуживания клиентов.

Уровень вовлеченности ботов

Когда вы запускаете бота на базе искусственного интеллекта, важно понимать степень его участия или охвата, то есть количество разговоров, в которых он участвует, из общего количества разговоров, которые получает ваша команда.

Кончик

Чтобы получить максимальную отдачу от вашего чат-бота с искусственным интеллектом, рассмотрите возможность его участия в как можно большем количестве разговоров с клиентами. Но вам нужно подумать о тех случаях, когда вы не хотите, чтобы бот участвовал в работе, и предпочли бы иметь опыт только с человеком, например, предоставление поддержки VIP-клиентам в белых перчатках.

Уровень вовлеченности ботов

Как и во всем, важно не только знать, что работает хорошо в вашей службе поддержки, но и что нет. Если клиенты намеренно пытаются обойти вашего бота, чтобы поговорить с кем-то из вашей команды, вполне могут быть возможности улучшить производительность вашего бота.

Кончик

Попробуйте измерить уровень вовлеченности ваших клиентов с помощью чат-бота с искусственным интеллектом и посмотреть на такие маркеры, как «следующее предпринятое действие», чтобы понять, отвечает ли бот на вопросы ваших клиентов или есть ли возможности улучшить общее впечатление. Например, это может позволить вам выявить потенциальные пробелы в знаниях или оценить структуру разговора, чтобы убедиться, что бот приветствует ваших клиентов дружелюбно и полезно.

Если клиенты все же отказываются от взаимодействия, подумайте о том, чтобы попросить их оставить отзыв, чтобы понять, почему. Вооружившись этой информацией, вы сможете вносить осознанные изменения в работу своего бота, чтобы добиться максимального эффекта.

Разговорные идеи

Помимо открытия новых уровней эффективности и экономии времени, ИИ также предлагает группам поддержки возможность анализировать разговоры с клиентами инновационными способами. Теперь искусственный интеллект может анализировать взаимодействие с клиентами в режиме реального времени и в любом масштабе, позволяя командам поддержки получать ранее недоступную информацию и внедрять в своих организациях по-настоящему эффективные программы «голоса клиента».

Благодаря возможности извлекать ценную информацию из таких больших объемов разговоров с клиентами вы можете понять, что ваши клиенты думают о своем взаимодействии с вашим бизнесом, и дать вашей команде возможность сосредоточиться на предоставлении упреждающего, персонализированного обслуживания клиентов.

Кончик

Используйте ИИ для тщательного анализа разговоров с клиентами и используйте полученные знания для:

• Определите области, требующие улучшения в вашей поддержке.
• Сообщайте другим командам о повторяющихся проблемах или болевых точках клиентов и отстаивайте мнение клиентов внутри компании.
• Поймите, где ваша команда может принести еще большую пользу вашим клиентам на протяжении всего их пути, и сосредоточьтесь на предоставлении упреждающей поддержки.

Настройте свою команду обслуживания клиентов на успех

ИИ предоставляет руководителям службы поддержки огромную возможность улучшить свои возможности отчетности, открыть более простые и эффективные способы измерения качества поддержки и производительности своих команд, а также гарантировать, что клиенты всегда получают наилучший опыт. Кроме того, используя искусственный интеллект для высвобождения времени представителей службы поддержки, группы поддержки могут сосредоточиться на использовании собираемых ими данных для получения информации, которую можно использовать для улучшения своих систем и процессов, а также для внутреннего обмена информацией о клиентах.

Чтобы получить истинную оценку успеха в эту развивающуюся эпоху обслуживания клиентов, крайне важно понять, как ваша команда тратит свое время, и разработать новые способы отчетности об успехах в тех областях, которые наиболее важны для вашего бизнеса.