ตัวชี้วัดการบริการลูกค้าเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในยุคของ AI

ทีมสนับสนุนลูกค้าที่ดีที่สุดมีอะไรเหมือนกัน? ความมุ่งมั่นอย่างแรงกล้าในการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าถือเป็นก้าวแรกที่ดี แต่นั่นจะทำให้คุณก้าวไปไกลได้โดยไม่ต้องใช้องค์ประกอบสำคัญเพียงประการเดียว นั่นก็คือ การรายงานที่เข้มงวดเกี่ยวกับเกณฑ์ชี้วัดการบริการลูกค้าที่สำคัญ

การรู้วิธีค้นหาสัญญาณในสัญญาณรบกวนของข้อมูลคือสิ่งที่ช่วยให้ทีมสนับสนุนที่ดีที่สุดสามารถให้บริการลูกค้าที่มีคุณภาพ ความพึงพอใจของลูกค้าในระดับสูง และทีมที่มีประสิทธิภาพสูง แต่ด้วย AI ที่เปลี่ยนแปลงการบริการลูกค้าอย่างที่เราทราบกันดี ผู้นำควรปรับเปลี่ยนเกณฑ์ชี้วัดหลักของตนอย่างไรเพื่อให้ได้ตัวชี้วัดความสำเร็จที่แท้จริงในยุคใหม่นี้

“ผู้นำที่ต้องการใช้ประโยชน์จากโอกาสอันมหาศาลที่ AI มอบให้ จะต้องคิดให้แตกต่างเกี่ยวกับตัวชี้วัดและ KPI”

แนวการบริการลูกค้ากำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เมื่อ AI มีความก้าวหน้ามากขึ้น ด้วยเทคโนโลยีที่ทำให้มีการโต้ตอบกับลูกค้าที่น่าสนใจยิ่งขึ้น และการแก้ปัญหาของลูกค้าจำนวนมากได้ในทันที ทีมสนับสนุนจึงสามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่สร้างมูลค่าเพิ่มให้กับลูกค้าของตนได้ การวิจัยล่าสุดจาก รายงาน State of AI ในการบริการลูกค้าของ Intercom: ปี 2023 แสดงให้เห็นว่าการลงทุนใน AI สำหรับการบริการลูกค้ากำลังเร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยผู้นำฝ่ายสนับสนุน 69% วางแผนที่จะลงทุนใน AI เพิ่มขึ้นในปีหน้า

ผู้นำที่ต้องการใช้ประโยชน์จากโอกาสอันมหาศาลที่ AI นำเสนอจะต้องคิดให้แตกต่างเกี่ยวกับตัวชี้วัดและ KPI เพื่อให้แน่ใจว่าในโลกที่เน้น AI เป็นหลัก ผลกระทบที่แท้จริงของการบริการลูกค้าจะถูกวัดด้วยวิธีที่ถูกต้อง

วิวัฒนาการของตัวชี้วัดการสนับสนุนแบบดั้งเดิม

แม้ว่าตัววัดการสนับสนุนที่เรารู้ว่ากำลังพัฒนาอยู่ แต่ตัววัดเหล่านั้นจะยังคงมีความสำคัญต่อความสำเร็จของทีมของคุณ AI จะเปลี่ยนวิธีการทำงานของทีมสนับสนุนโดยพื้นฐาน และตัวชี้วัดบางส่วนที่สำคัญต่อข้อเสนอการสนับสนุนรุ่นสุดท้ายอาจมีความเกี่ยวข้องน้อยลงในโลกที่มนุษย์และ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น

“การพิจารณาทั้งประสบการณ์ของลูกค้าและเพื่อนร่วมทีมเป็นสิ่งสำคัญเมื่อประเมินแนวทางการรายงานในปัจจุบันของคุณ”

ความคาดหวังของลูกค้าในการสนับสนุนยังพัฒนาอย่างรวดเร็วอันเป็นผลมาจาก AI ที่ให้คำตอบและการแก้ปัญหาที่รวดเร็วปานสายฟ้า ซึ่งหมายความว่าจะต้องรีเซ็ตข้อตกลงระดับการให้บริการของทีมสนับสนุน (SLA) และเกณฑ์มาตรฐาน ทีมสนับสนุนลูกค้าของเรากำลังปรับตัวชี้วัดและเกณฑ์มาตรฐานที่เราใช้เพื่อวัดความสำเร็จ เนื่องจาก Fin แชทบอท AI ของเราช่วยแก้ไขข้อสงสัยของลูกค้าได้มากขึ้นเรื่อยๆ

เพื่อเตรียมทีมของคุณให้พร้อมสำหรับความสำเร็จในยุคใหม่ของการบริการลูกค้า จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องคำนึงถึงประสบการณ์ของลูกค้าและเพื่อนร่วมทีมเมื่อประเมินแนวทางการรายงานปัจจุบันของคุณ เพื่อให้คุณมั่นใจได้ว่าคุณจะคอยติดตามตัวเลขที่สำคัญ ที่สุด.

ต่อไปนี้คือประเด็นสำคัญและเมตริกบางส่วนที่จะได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ พร้อมด้วยเคล็ดลับในการปรับวิธีการรายงานเพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสที่อยู่ข้างหน้า

วิธีที่คุณโต้ตอบกับลูกค้า

สำหรับทีมบริการลูกค้าจำนวนมาก เทคโนโลยี AI เชิงสร้างสรรค์ เช่น แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะกลายเป็นจุดติดต่อแรกสำหรับลูกค้าที่ต้องการการสนับสนุน บอทเหล่านี้สามารถให้คำตอบที่รวดเร็วและเป็นประโยชน์ได้ และยังสามารถแยกแยะข้อสงสัยและส่งต่อไปยังตัวแทนฝ่ายสนับสนุนที่เป็นมนุษย์เพื่อให้ความช่วยเหลือเพิ่มเติมหากพวกเขาไม่ทราบคำตอบ

ด้วย AI ที่แนวหน้าในการจัดการกับปริมาณการสนับสนุนขาเข้าของคุณ ตัวชี้วัดหลักบางส่วนที่ใช้ในการวัดความเร็วและประสิทธิผลของการส่งมอบการสนับสนุนของคุณจะต้องได้รับการปรับเปลี่ยน

เวลาตอบสนองครั้งแรก (FRT)

“เวลาตอบกลับครั้งแรก” (FRT) คือเวลาที่ทีมของคุณใช้ในการส่งคำตอบเบื้องต้นสำหรับคำถามของลูกค้า

เนื่องจากบอท AI ชั้นนำสามารถเสนอการตอบสนองที่เกือบจะทันทีแก่ลูกค้า เวลาตอบสนองที่ช้า และเวลารอที่นานสำหรับลูกค้า จึงกลายเป็นเรื่องในอดีต สิ่งนี้จะเปลี่ยนความคาดหวังของลูกค้าไปอย่างมาก สมมติฐานที่ว่าการตอบสนองและการแก้ปัญหาขั้นสุดท้ายจะต้องรอจะถูกแทนที่ด้วยความคาดหวังของการตอบสนองในทันทีและการแก้ไขที่รวดเร็ว

เคล็ดลับ

หากต้องการอ่านประสิทธิภาพของทั้งทีมและบอท AI ของคุณอย่างถูกต้อง ให้พิจารณาสร้างรายงานแยกสำหรับ “เวลาตอบสนองแรกของบอท” และ “เวลาตอบกลับครั้งแรกของมนุษย์” เพื่อดูภาพรวมว่าลูกค้าของคุณได้รับการตอบกลับเร็วเพียงใด

เมื่อประเมินประสบการณ์การสนับสนุนมนุษย์ด้วย AI สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาชุดเมตริกที่กว้างขึ้นควบคู่ไปกับเวลาตอบสนองครั้งแรก เช่น เวลาในการจัดการโดยเฉลี่ย เพื่อทำความเข้าใจว่าปัญหาของลูกค้าได้รับการแก้ไขเร็วแค่ไหนนอกเหนือจากการติดต่อครั้งแรก

เวลาในการจัดการเฉลี่ย (AHT)

“เวลาจัดการโดยเฉลี่ย” (AHT) วัดเวลาเฉลี่ยที่ทีมของคุณใช้ไปกับการสนทนากับลูกค้า และผู้นำฝ่ายสนับสนุนมักใช้เพื่อทำความเข้าใจขีดความสามารถของทีมและความต้องการด้านพนักงาน

ด้วยบอท AI ที่แก้ไขคำถามง่ายๆ ส่วนใหญ่ ทีมของคุณจะต้องจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและใช้เวลานานมากขึ้น ดังนั้นจึงต้องระบุเกณฑ์มาตรฐานใหม่สำหรับเวลาในการจัดการโดยเฉลี่ยของการสนทนากับลูกค้า เพื่อให้มีพื้นที่สำหรับการปรับเปลี่ยนนี้

เคล็ดลับ

เช่นเดียวกับเวลาตอบสนองครั้งแรก ให้ลองสร้างรายงานแยกกันสำหรับ “เวลาจัดการของบอทโดยเฉลี่ย” และ “เวลาจัดการเฉลี่ยของมนุษย์” เพื่อดูภาพรวมว่าลูกค้าของคุณจะต้องใช้เวลานานเท่าใดในการแก้ไขปัญหาของพวกเขา

แม้ว่าคุณอาจเห็นว่าเวลาในการจัดการโดยรวมและบอทลดลง แต่เวลาในการจัดการของมนุษย์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอันเป็นผลมาจากตัวแทนฝ่ายสนับสนุนที่จัดการกับปัญหาที่ยุ่งยากมากขึ้น หากคุณเห็นว่าเวลาในการจัดการของมนุษย์เพิ่มขึ้น ให้ลองพิจารณาตัวชี้วัดอื่นๆ เช่น CSAT เพื่อดูว่าสิ่งนี้มีผลกระทบต่อพื้นที่อื่นๆ หรือไม่

วิธีที่คุณวัดประสิทธิภาพการผลิต

เรารู้ว่าเพื่อที่จะสร้างผลกระทบในวงกว้างในการบริการลูกค้ายุคใหม่นี้ มนุษย์และ AI จะต้องทำงานร่วมกัน AI ควรได้รับการพิจารณาอย่างมีประสิทธิภาพในฐานะตัวแทนฝ่ายสนับสนุนใหม่ในทีมของคุณ และด้วยเหตุนี้ การรู้วิธีวัดประสิทธิภาพรวมถึงผลกระทบแบบโดมิโนที่จะมีต่อความสามารถของทีมของคุณจึงจำเป็นอย่างยิ่ง

การใช้แชทบอท AI จะทำให้ทีมของคุณมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมอื่นๆ อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เช่น การให้คำปรึกษาหรือการสนับสนุนเชิงรุก หรือการจัดการความรู้ เนื่องจากทีมของคุณมุ่งเน้นไปที่งานที่หลากหลาย จะต้องปรับเปลี่ยนวิธีการวัดผลการผลิตและประเมินความสามารถของทีม

จัดการคดีแล้ว

“กรณีและปัญหาที่จัดการ” หมายถึงจำนวนกรณี ตั๋ว หรือการสนทนาที่จัดการโดยตัวแทนฝ่ายสนับสนุน ซึ่งสามารถวัดได้เป็นรายชั่วโมง รายวัน หรือรายสัปดาห์ และมักใช้เป็นการวัดประสิทธิภาพและประสิทธิผลของทีม

โดยปกติแล้ว ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนจะต้องจัดการกับคำถามของลูกค้าจำนวนหนึ่งในช่วงเวลาที่กำหนด ดังนั้นจึงต้องมีเกณฑ์มาตรฐานในการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของทีม ในยุคของ AI ที่ถูกโยนเข้าสู่ฟลักซ์ ขณะนี้ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนกำลังจัดการกับปัญหาของลูกค้าที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยที่ปัญหาง่ายๆ จะได้รับการแก้ไขโดยบอท AI และเนื่องจากกรณีที่ซับซ้อนมักต้องมีการสืบสวนและการลงทุนเวลามากขึ้น จำนวนกรณีที่ได้รับการจัดการต่อชั่วโมง วัน หรือสัปดาห์จึงจะเปลี่ยนแปลง

บทบาทของ “ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนลูกค้า” ยังมีความหลากหลายมากขึ้น โดยตัวแทนจะเข้ามามีส่วนร่วมในด้านอื่นๆ มากขึ้น เช่น การสร้างเนื้อหาในศูนย์ช่วยเหลือและการจัดการความรู้ เมื่อทีมของคุณแบ่งเวลาระหว่างงานต่างๆ จำนวนเคสที่ได้รับการจัดการจะกลายเป็นตัวชี้วัดที่มีความเกี่ยวข้องน้อยลงในการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของทีม

เคล็ดลับ

พิจารณาจัดทำแผนผังผลกระทบด้านอื่นๆ ทั้งหมดที่ทีมของคุณสามารถมีส่วนร่วมได้ และทำความเข้าใจว่าแต่ละด้านสามารถนำมาเป็นปัจจัยในระบบโดยรวมในการวัดประสิทธิภาพได้อย่างไร การระบุจุดมุ่งเน้นอื่นๆ สำหรับทีมของคุณ เช่น การสร้างเนื้อหาในศูนย์ช่วยเหลือหรือการกลั่นกรองชุมชน จะช่วยให้คุณอ่านประสิทธิภาพการทำงานของทีมได้แม่นยำยิ่งขึ้น

อัตราความละเอียดอัตโนมัติ

“อัตราการแก้ปัญหาอัตโนมัติ” หรือ “อัตราการแก้ปัญหาอัตโนมัติ” (ROAR) วัดจำนวนตั๋วสนับสนุนหรือการสนทนาที่ได้รับการแก้ไขทั้งหมดด้วยระบบอัตโนมัติ เช่น บอท

ก่อนที่จะมีการเปิดตัวบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI อัตราการแก้ปัญหาอัตโนมัติจะประกอบด้วยคำถามที่ได้รับการแก้ไขโดยบอทธรรมดา หรือโมเดลขั้นสูงเพิ่มเติมที่สร้างขึ้นจากการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น คำตอบที่กำหนดเองสำหรับ Fin (เดิมคือ Resolution Bot)

ขณะนี้ บอท AI ที่ทรงพลังที่สุดบางตัวในตลาดสามารถแก้ไขคำถามของลูกค้าได้มากถึง 50% โดยอัตโนมัติ ทำให้ทีมสนับสนุนมีเวลามุ่งเน้นไปที่คำถามที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต้องใช้มนุษย์ เมื่อบอทจัดการกับคำถามที่พบบ่อยหรือคำถามทั่วไปถึงครึ่งหนึ่ง ผู้นำฝ่ายสนับสนุนจึงมีแนวโน้มที่จะเห็นอัตราการแก้ไขปัญหาอัตโนมัติเพิ่มขึ้นอย่างมากในแดชบอร์ดการรายงานของพวกเขา

เคล็ดลับ

เนื่องจากอัตราการแก้ปัญหาแบบอัตโนมัติเพิ่มสูงขึ้น การพิจารณาว่าจะหาข้อมูลเชิงลึกจากเมตริกนี้ด้วยวิธีอื่นได้อย่างไร ตัวอย่างเช่น หากอัตราการแก้ปัญหาอัตโนมัติของคุณเพิ่มขึ้นจาก 15 เป็น 50% ให้พิจารณาผลกระทบที่จะเกิดขึ้นในพื้นที่อื่นๆ ทีมของคุณประหยัดเวลาได้มากแค่ไหน? ลูกค้าของคุณพึงพอใจกับความรวดเร็วและคุณภาพการสนับสนุนมากน้อยเพียงใด

ในทางกลับกัน หากคุณสังเกตเห็นว่าอัตราการแก้ปัญหาอัตโนมัติของคุณลดลง อาจมีปัญหาที่ซ่อนอยู่ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการแก้ไข สิ่งนี้สามารถบ่งชี้ได้ว่าบอทของคุณไม่สามารถเข้าถึงเนื้อหาที่เหมาะสมที่จำเป็นในการตอบคำถามของลูกค้า ลองตรวจสอบศูนย์ช่วยเหลือของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาของคุณทันสมัย ​​และบอทของคุณมีทุกสิ่งที่จำเป็นในการช่วยเหลือลูกค้าของคุณ

ความละเอียดในการติดต่อครั้งแรก (FCR)

“การแก้ปัญหาในการติดต่อครั้งแรก” (FCR) วัดความถี่ที่ข้อซักถามของลูกค้าได้รับการแก้ไขหลังจากการโทร อีเมล ข้อความ หรือการสนทนาครั้งแรกกับทีมสนับสนุนของบริษัทของคุณ

บอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI บางตัว เช่น Fin ของ Intercom ใช้เนื้อหาในศูนย์ช่วยเหลือของคุณเพื่อตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าของคุณ และในหลายกรณี ก็สามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้ในครั้งแรก นี่ไม่เพียงหมายความว่าลูกค้าของคุณจะได้รับการสนับสนุนเร็วขึ้นกว่าเดิม แต่ยังมีแนวโน้มที่จะส่งผลให้อัตราการแก้ไขปัญหาการติดต่อครั้งแรกของคุณเพิ่มขึ้นอีกด้วย

เคล็ดลับ

เมื่อคำถามของลูกค้าได้รับการแก้ไขมากขึ้นในการโต้ตอบครั้งเดียวด้วยแชทบอท AI ของคุณ คุณควรเริ่มคิดตั้งแต่เนิ่นๆ เกี่ยวกับงานที่มีผลกระทบอื่นๆ ที่ทีมของคุณสามารถทำได้โดยใช้เวลาเพิ่มเติมที่บอทว่าง และวิธีที่คุณสามารถวัดความสำเร็จของงานนี้ได้ ด้วยการกำหนดขอบเขตงานนี้ตอนนี้ คุณสามารถช่วยให้ทีมของคุณยกระดับทักษะในด้านใหม่ๆ ได้ ดังนั้นเมื่อเวลาของพวกเขาเริ่มเหลือน้อยลง พวกเขาสามารถกระโดดตรงไปยังผลกระทบและมีส่วนร่วมในธุรกิจที่เกินกว่าตัวชี้วัดการสนับสนุนมาตรฐาน

AI ยังเสนอโอกาสให้ทีมบริการลูกค้าเพื่อทำให้เป้าหมายการสนับสนุนสามารถแข่งขันได้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น ทีมสามารถให้การสนับสนุนมนุษย์แบบเรียลไทม์สำหรับปัญหาหรือลูกค้าบางอย่าง หรือเริ่มทำงานเชิงรุกกับลูกค้ามากขึ้นในการตั้งค่าและเปิดใช้งาน

เวลาในการแก้ไขปัญหา (TTR)

“เวลาในการแก้ไข” (TTR) วัดเวลาเฉลี่ยที่ใช้ในการตอบคำถามของลูกค้าเพื่อแก้ไขโดยสมบูรณ์ นับจากเวลาที่เปิดตั๋วหรือการสนทนาจนถึงจุดที่ทำเครื่องหมายว่า “แก้ไขแล้ว” หรือ “ปิดแล้ว”

เช่นเดียวกับตัวชี้วัดอื่นๆ เวลาในการแก้ไขปัญหาจะได้รับผลกระทบอย่างมากจากความสามารถของบอท AI ในการแก้ไขคำถามของลูกค้าจำนวนมากอย่างรวดเร็ว มีแนวโน้มว่าเวลาในการแก้ไขปัญหาของบอทจะลดลง และเวลาของมนุษย์ในการแก้ปัญหาจะเพิ่มขึ้น สิ่งนี้เป็นสิ่งที่คาดหวัง เนื่องจากทีมของคุณจะต้องจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งใช้เวลานานกว่าจะถึงจุดต่ำสุด

เคล็ดลับ

ลองแยกรายงานของคุณออกตาม "เวลาของบอทในการแก้ไข" และ "เวลาของมนุษย์ในการแก้ปัญหา" เพื่อทำความเข้าใจว่าคำค้นหาทั่วไปหรือคำค้นหาธรรมดาได้รับการแก้ไขได้รวดเร็วเพียงใด รวมถึงระยะเวลาที่ทีมของคุณต้องใช้เวลาในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น

เนื่องจากบอท AI ของคุณเริ่มจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบไปมาจำนวนมาก จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเข้าใจว่าต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการแก้ไขปัญหาเหล่านั้น

การดูเนื้อหา

“การดูเนื้อหา” คือการวัดจำนวนครั้งที่ลูกค้าดูเนื้อหาในศูนย์ช่วยเหลือของคุณ เช่น บทความในฐานความรู้ของคุณ

การทำความเข้าใจว่า AI มีบทบาทอย่างไรต่อประสบการณ์การสนับสนุนแบบบริการตนเองที่ครอบคลุมของคุณเป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้น คุณควรดูว่าลูกค้าโต้ตอบกับบทความในศูนย์ช่วยเหลือของคุณอย่างไร เพื่อให้เข้าใจว่าพวกเขาสามารถค้นหาคำตอบสำหรับคำถามของตนเองได้อย่างง่ายดายเพียงใด ในโลกที่เน้น AI เป็นหลัก จำนวนการดูบทความในศูนย์ช่วยเหลือของคุณอาจเริ่มลดลง เนื่องจากแชทบอท AI ใช้ประโยชน์จากเนื้อหาเพื่อตอบคำถามแก่ลูกค้าของคุณ แทนที่จะลิงก์ไปยังบทความด้วยตนเอง

เคล็ดลับ

ด้วยการตรวจสอบจำนวนการดูเนื้อหาที่ศูนย์ช่วยเหลือและชุมชนสนับสนุนของคุณได้รับ คุณจะเข้าใจได้ว่าลูกค้าที่ดูเนื้อหานี้จำเป็นต้องขอการสนับสนุนเพิ่มเติมหลังจากอ่านบทความหรือโพสต์หรือไม่ หรือช่วยให้พวกเขาแก้ไขข้อซักถามได้หรือไม่ การตั้งค่าพารามิเตอร์เวลาในกรณีนี้จะมีประโยชน์ เช่น หากลูกค้าไม่ติดต่อทีมของคุณภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากดูเนื้อหา คุณอาจพิจารณาว่าเป็น “การเบี่ยงเบน” ของการสนทนาสนับสนุนที่อาจเกิดขึ้น

เมื่อคุณปรับใช้แชทบอท AI ปริมาณการดูเนื้อหาทั้งหมดมีแนวโน้มที่จะเริ่มลดลง เนื่องจากลูกค้าของคุณได้รับความช่วยเหลือโดยตรงจากบอทของคุณ แทนที่จะต้องไปที่ศูนย์ช่วยเหลือของคุณ หากสิ่งนี้เกิดขึ้น ให้ลองปรับบริบทการดูเนื้อหาภายในประสบการณ์การสนับสนุนแบบบริการตนเองที่ครอบคลุมของคุณ เพื่อทำความเข้าใจวิธีที่ลูกค้ารับความช่วยเหลือผ่านช่องทางต่างๆ

วิธีที่คุณวัดประสบการณ์ของลูกค้า

แน่นอนว่าการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดจาก AI จะเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้า แน่นอนว่าลูกค้าของคุณจะได้รับประโยชน์จากการสนับสนุนที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่พวกเขาก็จะมีการโต้ตอบกับเทคโนโลยีใหม่ด้วย ดังนั้นการตรวจสอบประสบการณ์ลูกค้าใหม่นี้จึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงตอบสนองความต้องการของพวกเขา

ความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT)

“ความพึงพอใจของลูกค้า” (CSAT) คือการวัดที่แสดงให้เห็นว่าลูกค้าพอใจกับธุรกิจของคุณเพียงใด และเกี่ยวข้องกับการคำนวณเปอร์เซ็นต์ของการสนทนาที่ได้รับคะแนนเชิงบวกจากจำนวนการสนทนาทั้งหมดที่ลูกค้าให้คะแนน แบบสำรวจของ CSAT มีตั้งแต่เชิงลึกไปจนถึงแบบเบาบาง ตั้งแต่การขอให้ลูกค้าให้คะแนนการโต้ตอบตั้งแต่ 0 ถึง 10 การส่งคำถามตอบรับโดยตรงถึงพวกเขา หรือแม้แต่ให้พวกเขาเลือกอิโมจิที่แสดงถึงประสบการณ์ของพวกเขาได้ดีที่สุด

ไม่เป็นความลับเลยที่ลูกค้ามีระดับความไว้วางใจในบอทโดยรวมที่แตกต่างกัน ในอดีต พวกเขามักจะนำลูกค้าไปตามเส้นทางแบบแผนผังการตัดสินใจโดยไม่มีการแก้ไข หรือติดอยู่กับวงจรที่ไม่สิ้นสุดที่พวกเขาไม่สามารถหลีกหนีได้ แน่นอนว่านี่ไม่ใช่ประสบการณ์ที่เหมาะสำหรับใครก็ตาม แต่ความก้าวหน้าล่าสุดใน generative AI ได้เริ่มสร้างแรงบันดาลใจให้ลูกค้าไว้วางใจบอทมากขึ้น สาเหตุหลักมาจากความจริงที่ว่าพวกเขาสามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าบอทแบบดั้งเดิม และความคาดหวังก็คือว่าพวกเขามีโอกาสสูงกว่าที่จะตอบกลับที่เป็นประโยชน์ – เร็ว.

ทีมสนับสนุนตระหนักดีถึงการรักษาความพึงพอใจของลูกค้า เนื่องจากพวกเขาพึ่งพาบอท AI มากขึ้น และตาม รายงาน State of AI ในการบริการลูกค้าของ Intercom: ปี 2023 พบว่า 58% ของผู้นำฝ่ายสนับสนุนได้เห็นการปรับปรุงคะแนน CSAT ของตนอันเป็นผลมาจากการใช้ AI และระบบอัตโนมัติ

เคล็ดลับ

จำเป็นอย่างยิ่งที่ทีมสนับสนุนจะต้องอ่านอย่างใกล้ชิดว่าลูกค้าได้รับความช่วยเหลืออย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพียงใด CSAT มีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเข้าใจว่าลูกค้าให้คะแนนการสนทนาที่บอท AI ของคุณเกี่ยวข้องอย่างไร

เมื่อดูรายงาน CSAT ของคุณ พยายามทำความเข้าใจว่าการสนทนาที่บอทมีส่วนเกี่ยวข้องนั้นได้รับการจัดอันดับอย่างไร หรือว่าพวกเขาได้รับการจัดอันดับเลยหรือไม่ (อาจปรากฏว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะให้คะแนนหลังจากการโต้ตอบกับบอทน้อยกว่ากับ มนุษย์) สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าพอใจกับการโต้ตอบหรือไม่ ระดับการสนับสนุนที่บอทสามารถให้ได้ และความง่ายในการโอนไปยังสมาชิกในทีมของคุณหากต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติม ด้วยการเจาะลึกในด้านเหล่านี้ คุณจะสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของบอทและรับประกันว่าลูกค้าของคุณจะได้รับประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมอย่างต่อเนื่อง

คะแนนโปรโมเตอร์สุทธิ (NPS)

“คะแนนผู้สนับสนุนสุทธิ” (NPS) เป็นตัวชี้วัดที่องค์กรใช้ในการวัดความภักดีของลูกค้าต่อแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการของตน โดยจะวัดเป็นคะแนนตั้งแต่ -100 ถึง +100

เช่นเดียวกับ CSAT บริษัทที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางให้ความสำคัญกับการตรวจสอบ NPS ของตนเป็นอย่างมาก ช่วยให้พวกเขาสามารถตรวจวัดอุณหภูมิทัศนคติของลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน และสร้างแผนการมีส่วนร่วมเฉพาะบุคคล เช่น เชื่อมโยง "ผู้ว่าร้าย" ซึ่งเป็นบุคคลที่ให้คะแนนต่ำในแบบสำรวจของ NPS กับบุคคลในทีมของตน เพื่อที่จะ เข้าใจความท้าทายและปรับปรุงประสบการณ์ของพวกเขา

ตอนนี้บอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะรวมอยู่ในบริการต่างๆ ที่ได้รับการตรวจสอบโดยลูกค้าของคุณในแบบสำรวจของ NPS ดังนั้น จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจผลกระทบที่บอทมีต่อคะแนนของคุณ

เคล็ดลับ

แบบสำรวจ NPS ของคุณเปิดโอกาสให้คุณเจาะลึกองค์ประกอบของผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณที่ลูกค้าชอบหรือไม่ชอบ หากไม่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI การวิเคราะห์ความคิดเห็นเหล่านี้อาจใช้เวลานานมาก แต่โชคดีที่ตอนนี้ AI ช่วยให้คุณสามารถสรุปข้อมูลเชิงลึกที่ลูกค้าของคุณมอบให้ได้อย่างรวดเร็ว พิจารณาคำถามที่คุณต้องการเน้นและใช้ AI เพื่อกลั่นกรองการเรียนรู้ที่สำคัญจากแบบสำรวจของคุณ

คะแนนความพยายามของลูกค้า (CES)

“คะแนนความพยายามของลูกค้า” (CES) เป็นตัวกำหนดปริมาณความพยายามที่ลูกค้าต้องทำเพื่อดำเนินการตามคำขอของตน ซึ่งอาจรวมถึงการได้รับคำตอบ การแก้ไขปัญหา ดำเนินการซื้อผลิตภัณฑ์ หรือการลงนามในสัญญา สามารถวัดผล CES ได้โดยใช้แบบสำรวจเพื่อถามลูกค้าว่าการตอบสนองความต้องการของพวกเขานั้นยากหรือง่ายเพียงใด เช่น จากระดับขั้นที่เลื่อนจาก “ง่ายมาก” ไปเป็น “ยากมาก”

CES เป็นตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับผู้นำฝ่ายสนับสนุนในการติดตามความสุขของลูกค้า และต่อมาคือความภักดีและการรักษาลูกค้า มักจะขึ้นอยู่กับว่าลูกค้าพบว่าการทำงานกับบริษัทของคุณง่ายเพียงใด ตามเนื้อผ้า แบบสำรวจคะแนนความพยายามของลูกค้าจะถูกส่งไปยังลูกค้าตามเหตุการณ์สำคัญในการเดินทางของพวกเขา เช่น หลังจากการโต้ตอบที่นำไปสู่การซื้อ หรือหลังจากการโต้ตอบกับทีมสนับสนุนของคุณ เพื่อดูว่าประสบการณ์นั้นง่ายหรือยากเพียงใดสำหรับพวกเขา

ในโลกใหม่ของการสนับสนุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป้าหมายคือการลดความพยายามของลูกค้าทั่วทั้งกระดานให้ดียิ่งขึ้นไปอีก บอท AI มีความสามารถในการปรับปรุงประสบการณ์การสนับสนุน โดยเสนอคำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำเพื่อปลดบล็อกลูกค้าและมอบประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจ อย่างไรก็ตาม คุณจะต้องเข้าใจอย่างแน่ชัดว่า AI ส่งผลต่อระดับความพยายามของลูกค้าที่ต้องการอย่างไร และลูกค้ากำลังเผชิญกับความพยายามในระดับสูงในด้านอื่นๆ หรือไม่

เคล็ดลับ

ลองส่งแบบสำรวจคะแนนความพยายามของลูกค้าหลังจากที่ลูกค้าโต้ตอบกับแชทบอท AI ของคุณ เพื่อทำความเข้าใจว่าการได้รับความช่วยเหลือที่ต้องการนั้นยากหรือง่ายเพียงใด คุณสามารถใช้การให้คะแนนเหล่านี้เพื่อประเมินว่าบอทของคุณตอบสนองความต้องการของลูกค้าและมอบประสบการณ์การสนับสนุนที่ราบรื่นหรือไม่ หรือเจาะลึกลงไปในจุดที่อาจเกิดความขัดแย้งเพื่อค้นหาวิธีในการทำให้กระบวนการง่ายขึ้นสำหรับพวกเขา

วิธีที่คุณรักษาคุณภาพในการสนับสนุนของคุณ

การประกันคุณภาพ (QA) เป็นองค์ประกอบสำคัญของการดำเนินการสนับสนุน เพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าด้วยประสบการณ์ลูกค้าที่โดดเด่นและสม่ำเสมอ คุณต้องติดตามดูวิธีการให้การสนับสนุนในองค์กรของคุณ

เมื่อต้องประเมินคุณภาพของการส่งมอบการสนับสนุน AI จะปลดล็อกโอกาสใหม่ในการทำการวิเคราะห์ในวงกว้าง ทุกบริษัทมีการตีความสิ่งที่ทำให้เกิด "ประสบการณ์การสนับสนุนที่มีคุณภาพ" ของตัวเอง แต่ถึงแม้จะมีลักษณะเฉพาะตัวของวิธีการวัด แต่การประกันคุณภาพก็จะถูกเปลี่ยนแปลงโดย AI อย่างไม่ต้องสงสัย

คะแนนคุณภาพภายใน (IQS)

“คะแนนคุณภาพภายใน” (IQS) คือการวัดว่าทีมของคุณให้การสนับสนุนได้ดีเพียงใด โดยพิจารณาจากบุคคลในองค์กรของคุณ ไม่ใช่ลูกค้าของคุณ ผู้ตรวจสอบภายในจะให้คะแนนการสนทนากับลูกค้าโดยพิจารณาจากว่าพวกเขาจับคู่กับเกณฑ์ที่สำคัญต่อบริษัทของคุณได้ดีเพียงใด ระบบการให้คะแนนนี้สามารถสะท้อนให้เห็นได้ใน “ตารางสรุปสถิติ QA” และเป็นเอกลักษณ์เฉพาะสำหรับทีมสนับสนุนแต่ละทีม

การนำ AI มาสู่ประสบการณ์ของลูกค้าทำให้จำเป็นต้องมีกระบวนการควบคุมคุณภาพที่ได้รับการปรับเปลี่ยน ตามเนื้อผ้า คะแนนคุณภาพภายในจะประเมินประสิทธิภาพของตัวแทนฝ่ายสนับสนุน ในขณะที่ขณะนี้ มีความต้องการที่เพิ่มมากขึ้นในการดูการเดินทางของลูกค้าที่ครอบคลุมเพื่อทำความเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์ของคุณมีข้อจำกัดหรือไม่ กระบวนการของคุณมีประสิทธิภาพหรือไม่ และ AI กำลังส่งมอบอย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่ การสนทนากับทีมของคุณ

การใช้ AI เพื่อช่วยในงาน QA ตามปกติ เช่น การสร้างตัวอย่างหรือการตรวจสอบคุณภาพ จะช่วยให้ทีมสนับสนุนสามารถขยายกระบวนการประกันคุณภาพ และรับประกันว่าพวกเขาจะได้พบกับแถบคุณภาพระดับสูงจากข้อเสนอการสนับสนุนของพวกเขาอย่างสม่ำเสมอ

เคล็ดลับ

เมื่อ IQS เปลี่ยนจากการวัดประสิทธิภาพส่วนบุคคลไปเป็นตัวบ่งชี้มาตรฐานการบริการตลอดเส้นทางของลูกค้า ให้พิจารณาปรับเกณฑ์ QA หรือตารางสรุปสถิติเพื่อสะท้อนถึงส่วนที่สำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ

ตัวอย่างเช่น ที่ Intercom เราแบ่งดัชนีชี้วัดของเราออกเป็นสามส่วน:

• ผู้คน: วิธีเดิมๆ ในการทำให้แน่ใจว่าผู้เชี่ยวชาญของเราทำสิ่งที่ถูกต้อง
• กระบวนการ: ดูว่ากระบวนการที่เรามีอยู่นั้นถูกต้องหรือไม่ – นี่ยังพิจารณาถึงการส่งมอบแชทบอท AI ของเราให้กับผู้เชี่ยวชาญของเราด้วย
• ผลิตภัณฑ์: เราจะทำอย่างไรเพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์ของเราดีขึ้นสำหรับประสบการณ์ของลูกค้า?

วิธีที่คุณแสดงให้เห็นถึงคุณค่า

สิ่งสำคัญคือทีมสนับสนุนจะต้องสามารถชี้ให้เห็นถึงคุณค่าที่พวกเขาสร้างให้กับธุรกิจของพวกเขา รวมทั้งสื่อสารสิ่งนั้นกับทีมผู้นำอาวุโสของพวกเขาด้วย ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การรับรู้ขององค์กรบริการลูกค้าได้เปลี่ยนจากการเป็น "ศูนย์ต้นทุน" มาเป็น "ตัวขับเคลื่อนคุณค่า" และในยุคเริ่มต้นของการสนับสนุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งสำคัญคือต้องรู้วิธีสาธิตและดำเนินการต่อไป การสื่อสารคุณค่าที่ถูกสร้างขึ้นทั่วทั้งองค์กรสนับสนุน

ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)

ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เป็นตัวชี้วัดที่ใช้ในการทำความเข้าใจมูลค่าของการลงทุนเทียบกับต้นทุน

ในหลายองค์กร การบริการลูกค้ามักถูกมองว่าเป็นศูนย์กลางต้นทุน ด้วยเหตุนี้ ผู้นำฝ่ายสนับสนุนจึงตระหนักดีในการจัดการจำนวนพนักงาน รวมถึงการใช้ตัวชี้วัด เช่น "ต้นทุนในการให้บริการ" เพื่อแสดงให้เห็นถึง ROI ด้วยการมาถึงของ generative AI เราคาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงจากการคำนวณ ROI แบบดั้งเดิมเหล่านี้ไปสู่ ​​ROI ของคุณสมบัติระบบอัตโนมัติโดยเฉพาะ

“ในยุคใหม่ของการบริการลูกค้านี้ ความสามารถในการทำความเข้าใจและรายงานความสำเร็จของ AI และระบบอัตโนมัติจะเป็นสิ่งสำคัญ”

การวิจัยของเราแสดงให้เห็นว่า 55% ของผู้นำฝ่ายสนับสนุนมีความกังวลเกี่ยวกับวิธีสร้างสมดุลระหว่างการลงทุนใน AI กับการลงทุนในทรัพยากรการสนับสนุนที่มีอยู่ ต้องใช้เวลาในการตั้งค่ากลยุทธ์ระบบอัตโนมัติที่ยอดเยี่ยม ดังนั้นสำหรับผู้นำฝ่ายสนับสนุนจำนวนมาก การถอยกลับและหันเหทรัพยากรออกจากแนวหน้าและเข้าสู่กลยุทธ์ AI อาจรู้สึกเหมือนเป็นเรื่องท้าทาย แต่มี ROI ที่สำคัญสำหรับทีมสนับสนุนที่ก้าวกระโดด

ในยุคใหม่ของการบริการลูกค้านี้ ความสามารถในการทำความเข้าใจและรายงานความสำเร็จของ AI และระบบอัตโนมัติจะเป็นสิ่งสำคัญ และด้วยผู้นำฝ่ายสนับสนุน 68% ที่ประสบปัญหาในการใช้รายงานพื้นฐานหรือตัวชี้วัดความสำเร็จสำหรับต้นทุนที่ AI และระบบอัตโนมัติประหยัดได้ นี่เป็นส่วนที่ทีมที่มีความคิดก้าวหน้าควรพิจารณาลงทุนในการยกระดับทักษะ

เคล็ดลับ

พิจารณาคำนวณเวลาและต้นทุนที่ AI และระบบอัตโนมัติจะนำมาสู่ทีมของคุณเพื่อแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของมัน ตัวอย่างเช่น ลองคำนวณ:

• จำนวนคำค้นหาที่ทีมของคุณได้รับซึ่ง AI สามารถจัดการได้
  วิธีการคำนวณ: หารจำนวนการสนทนาที่ปิดในข้อความเดียวด้วยจำนวนการสนทนาทั้งหมดในช่วงเวลาเดียวกัน แล้วคูณด้วย 100 เพื่อหาเปอร์เซ็นต์
• จำนวนการส่งมอบการสนทนาที่ทีมของคุณทำในแต่ละสัปดาห์
  วิธีการคำนวณ: คูณเวลาเฉลี่ยที่ใช้ต่อการส่งมอบ x จำนวนการส่งมอบ x จำนวนตัวแทนฝ่ายสนับสนุนในทีมของคุณ
• ตัวแทนสนับสนุนเวลาทั้งหมดใช้ในการร่างคำตอบ
  วิธีการคำนวณ: คูณเวลาเฉลี่ยที่ใช้ในการเขียนข้อความ x จำนวนข้อความค้นหา x จำนวนตัวแทนฝ่ายสนับสนุนในทีมของคุณ

ตัวชี้วัดใหม่กำลังเกิดขึ้น

นอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงที่เราเห็นในการวัดผลการบริการลูกค้าแบบเดิมแล้ว วิธีใหม่ๆ ในการวัดความสำเร็จของการสนับสนุนก็เกิดขึ้นจาก AI เช่นกัน ผู้นำฝ่ายสนับสนุนที่ต้องการปรับแนวทางการรายงานควรคำนึงถึงการรวมตัวชี้วัดใหม่เหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่ถูกต้องในยุคบริการลูกค้าที่กำลังขยายตัวนี้

อัตราการมีส่วนร่วมของบอท

เมื่อคุณเปิดตัวบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจการมีส่วนร่วมหรืออัตราความครอบคลุมของบอท เช่น จำนวนการสนทนาที่เกี่ยวข้องจากจำนวนการสนทนาทั้งหมดที่ทีมของคุณได้รับ

เคล็ดลับ

เพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากแชทบอท AI ของคุณ ให้พิจารณาเปิดใช้งานให้มีส่วนร่วมในการสนทนากับลูกค้าให้ได้มากที่สุด แต่คุณจะต้องรอบคอบในกรณีที่คุณไม่ต้องการให้บอทเข้ามาเกี่ยวข้อง และต้องการมีประสบการณ์เฉพาะมนุษย์เท่านั้น เช่น การให้การสนับสนุนลูกค้า VIP

อัตราการมีส่วนร่วมของบอท

เช่นเดียวกับสิ่งอื่นๆ สิ่งสำคัญไม่เพียงแต่ต้องรู้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลดีกับการสนับสนุนของคุณ แต่ยังรวมถึงสิ่งใดที่ใช้ไม่ได้ด้วย หากลูกค้าจงใจพยายามก้าวข้ามบอทของคุณเพื่อพูดคุยกับคนในทีมของคุณ ก็อาจมีโอกาสที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของบอทของคุณได้

เคล็ดลับ

ลองวัดอัตราการมีส่วนร่วมของลูกค้าด้วยแชทบอท AI ของคุณ และดูเครื่องหมาย เช่น "การดำเนินการถัดไปที่ดำเนินการ" เพื่อทำความเข้าใจว่าบอทกำลังตอบคำถามของลูกค้าหรือไม่ หรือมีโอกาสที่จะปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมหรือไม่ ตัวอย่างเช่น สิ่งนี้สามารถช่วยให้คุณระบุช่องว่างความรู้ที่อาจเกิดขึ้นหรือประเมินการออกแบบการสนทนาเพื่อให้แน่ใจว่าบอทจะทักทายลูกค้าของคุณด้วยวิธีที่เป็นมิตรและเป็นประโยชน์

หากลูกค้าไม่มีส่วนร่วม ลองขอคำติชมเพื่อทำความเข้าใจว่าทำไม ด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ คุณสามารถทำการเปลี่ยนแปลงอย่างมีข้อมูลกับประสบการณ์บอทของคุณเพื่อเพิ่มผลกระทบสูงสุด

ข้อมูลเชิงลึกจากการสนทนา

นอกเหนือจากการปลดล็อกประสิทธิภาพและการประหยัดเวลาในระดับใหม่แล้ว AI ยังเสนอทีมสนับสนุนที่มีความสามารถในการวิเคราะห์การสนทนากับลูกค้าในรูปแบบที่เป็นนวัตกรรม ขณะนี้ AI สามารถวิเคราะห์การโต้ตอบกับลูกค้าของคุณแบบเรียลไทม์และในวงกว้าง ช่วยให้ทีมสนับสนุนสามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยมีมาก่อน และขับเคลื่อนโปรแกรม "เสียงจากลูกค้า" ที่มีผลกระทบอย่างแท้จริงในองค์กรของตน

ด้วยความสามารถในการกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกจากการสนทนากับลูกค้าจำนวนมาก คุณสามารถเข้าใจว่าลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับการโต้ตอบกับธุรกิจของคุณ และช่วยให้ทีมของคุณมุ่งเน้นไปที่การให้บริการลูกค้าเชิงรุกและเป็นส่วนตัวได้

เคล็ดลับ

ใช้ AI เพื่อทำการวิเคราะห์การสนทนากับลูกค้าของคุณอย่างละเอียด และใช้การเรียนรู้เหล่านี้เพื่อ:

• ระบุจุดที่ต้องปรับปรุงในการสนับสนุนของคุณ
• ทำให้ทีมอื่นๆ ตระหนักถึงปัญหาของลูกค้าหรือปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ และสนับสนุนเสียงของลูกค้าภายใน
• ทำความเข้าใจว่าทีมของคุณสามารถเพิ่มมูลค่าให้กับลูกค้าของคุณได้อย่างไรตลอดการเดินทาง และมุ่งเน้นที่การให้การสนับสนุนเชิงรุก

การจัดตั้งทีมบริการลูกค้าของคุณเพื่อความสำเร็จ

AI นำเสนอโอกาสอันยิ่งใหญ่สำหรับผู้นำฝ่ายสนับสนุนในการปรับปรุงความสามารถในการรายงาน ปลดล็อกวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการวัดคุณภาพการสนับสนุนและประสิทธิภาพของทีม และรับประกันว่าลูกค้าจะได้รับประสบการณ์ที่ดีที่สุดเสมอ นอกจากนี้ ด้วยการใช้ AI เพื่อเพิ่มเวลาของตัวแทนฝ่ายสนับสนุน ทีมสนับสนุนสามารถมุ่งเน้นไปที่การใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงระบบและกระบวนการของพวกเขา ตลอดจนแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าเป็นการภายใน

หากต้องการวัดความสำเร็จอย่างแท้จริงในยุคใหม่แห่งการบริการลูกค้า จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจว่าทีมของคุณใช้เวลาอย่างไร และพัฒนาวิธีใหม่ในการรายงานความสำเร็จในด้านที่สำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ