9 วิธีที่คุณควรใช้ NLP ในการบริการลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

ในเกือบทุกบ้าน คุณจะพบ Amazon Alexa, Google Home หรือ Apple Siri แต่ผู้คน 69.9 ล้าน คนที่เป็นเจ้าของระบบสมาร์ทโฮมไม่ได้ใช้เพียงเพื่อเล่นเพลงโปรดหรือตรวจสอบสภาพอากาศเท่านั้น

ส่วนสำคัญของการโต้ตอบกับเทคโนโลยีในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับการ "สนทนา" กับเครื่องจักรอัจฉริยะหรือระบบ AI การสนทนา และผู้คนจำนวนมากกำลังใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องนี้เพื่อปรับปรุงการโต้ตอบการบริการลูกค้า

ในความเป็นจริงการวิจัยแสดงให้เห็นว่าแชทบอทสามารถรองรับการสื่อสารกับลูกค้า ได้ 80%

เหตุผลที่ใช้งานได้ดีก็เนื่องมาจากแชทบอทใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ NLP ในการบริการลูกค้าช่วยเพิ่มประสบการณ์ให้กับลูกค้าโดยมอบเวลาตอบสนองที่รวดเร็วตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันและการโต้ตอบแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งช่วยลดต้นทุนและช่วยให้ตัวแทนที่เป็นมนุษย์สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

ในโพสต์นี้ เราจะอธิบายมากกว่าเก้าวิธีที่คุณสามารถใช้ NLP ในการบริการลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของศูนย์ติดต่อของคุณ

เอ็นแอลพีคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์และมนุษย์สามารถสนทนาผ่านภาษาธรรมชาติได้ กล่าวคือ ในลักษณะที่ฟังดูไม่เหมือนคุณกำลังพูดคุยกับหุ่นยนต์จากยุค 80

NLP เป็นองค์ประกอบสำคัญของ AI การสนทนา ซึ่งทำให้การโต้ตอบของ AI กับลูกค้ามีความเป็นมนุษย์ และแก้ไขข้อสงสัยของลูกค้าโดยไม่ต้องป้อนข้อมูลจากมนุษย์ คิดว่ามันเป็นตัวแทนเสมือนอัจฉริยะ ลูกค้าของคุณสามารถใช้แชทบอท NLP เพื่อรับคำตอบอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องพูดคุยกับบุคคลอื่นที่อยู่อีกด้านหนึ่ง

ในบริบทของศูนย์บริการทางโทรศัพท์ NLP ดำเนินงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อความและความรู้สึก การแปลภาษา การรู้จำคำพูด และการแบ่งส่วนหัวข้อได้อย่างง่ายดาย โดยจะเข้าใจคำ ประโยค และบริบทของคำพูด – หรือในกรณีนี้คือคำถามจากฝ่ายสนับสนุนลูกค้าของคุณ – และให้คำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำ โดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์

บทความที่เกี่ยวข้อง

AI การสนทนาคืออะไรและทำงานอย่างไร

ประโยชน์ของ NLP ในการบริการลูกค้า

ทุกวันนี้ คนส่วนใหญ่มีความคาดหวังสูงในเรื่อง การบริการลูกค้า พวกเขาต้องการคำตอบที่รวดเร็ว แม่นยำ และเป็นส่วนตัว และพวกเขาคาดหวังที่จะโต้ตอบกับธุรกิจผ่านช่องทางต่างๆ (โซเชียลมีเดีย แชท อีเมล โทรศัพท์) ทำให้เป็นเรื่องท้าทายสำหรับแม้แต่ตัวแทนที่เป็นมนุษย์ที่ดีที่สุดในการติดตาม เป็นผลให้บริษัทต่างๆ ถูกบังคับให้หาวิธีที่ดีกว่าเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นเหล่านี้ โดยไม่กระทบต่อคุณภาพหรือประสิทธิภาพ

แชทบอท NLP มีบทบาทสำคัญในการบริการลูกค้า เนื่องจากทำให้ระบบอัตโนมัติสามารถเข้าใจและตอบสนองต่อข้อซักถามของลูกค้า และสามารถเข้าควบคุมงานประจำ เช่น การตอบคำถามที่พบบ่อย หรือกำหนดทิศทางการโทรของลูกค้าไปยังแผนกที่ถูกต้อง

NLP ช่วยให้แชทบอทสามารถ:

• เข้าใจการป้อนข้อมูลของผู้ใช้: วิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อความหรือการป้อนข้อมูลเสียงจากผู้ใช้ รวมถึงการระบุเจตนาเบื้องหลังข้อความ
• ประมวลผลภาษามนุษย์: จัดการโครงสร้างภาษาต่างๆ เช่น ไวยากรณ์ ไวยากรณ์ และอรรถศาสตร์ เพื่อให้เข้าใจถึงอินพุต
• สร้างคำตอบ: กำหนดคำตอบที่เหมาะสมและเกี่ยวข้องกับบริบทต่อคำถามของผู้ใช้
• จัดการการสื่อสารหลายภาษา: รองรับการโต้ตอบในหลายภาษา ซึ่งเปิดการเข้าถึงสำหรับฐานผู้ใช้ที่หลากหลาย
• เรียนรู้และปรับปรุง: เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากการโต้ตอบเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิผลเมื่อเวลาผ่านไป

ดังนั้น ด้วยการทำงานพื้นฐานหรืองานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ และให้การตอบสนองทันที NLP จึงสามารถช่วยเหลือธุรกิจต่างๆ ได้:

• จัดการกับการโต้ตอบกับลูกค้าในปริมาณที่สูงขึ้น โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงาน
• วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เพื่อระบุรูปแบบเพื่อปรับปรุงคุณภาพการบริการ
• ให้การโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์มากขึ้น ระหว่างลูกค้าและระบบอัตโนมัติ เพื่อให้การสนทนาเหล่านี้ไม่ขัดเขินสำหรับลูกค้า
• ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานและกระบวนการ โดยการดึงข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบอันมีค่าจากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น โซเชียลมีเดียและบทวิจารณ์ และดำเนินการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า

โดยสรุป การใช้ AI การสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย NLP ช่วยให้แชทบอทของศูนย์บริการทางโทรศัพท์ของคุณสามารถตีความข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน จัดการคำถามตามบริบท และให้คำตอบที่แม่นยำ ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และประสิทธิภาพการดำเนินงานในการบริการลูกค้า

ตัวอย่าง NLP ในการบริการลูกค้า

คุณคงรู้อยู่แล้วว่าบริษัทอย่าง Amazon, Starbucks และ Netflix ใช้เทคโนโลยีนี้ แต่ธนาคารหลายแห่งยังใช้แชทบอท NLP เพื่อช่วยเหลือลูกค้าในการสอบถามและสนับสนุน

ตัวอย่างเช่น แชทบอทของธนาคารสามารถจัดการงานบริการลูกค้าต่างๆ ได้ เช่น:

• ตอบคำถามที่พบบ่อย (เช่น “คุณทำงานกี่โมง?”)
• การให้ข้อมูลบัญชี (เช่น “ยอดเงินปัจจุบันของฉันคือเท่าไร?”)
• ช่วยเหลือในการทำธุรกรรม (เช่น “โอนเงิน $100 เข้าบัญชีออมทรัพย์ของฉัน”)
• การแก้ไขปัญหาทั่วไป (เช่น “ฉันทำบัตรเครดิตหาย ฉันควรทำอย่างไร?”)

แชทบอทเหล่านี้เข้าใจและประมวลผลการป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติของลูกค้า จากนั้นให้การตอบกลับที่รวดเร็วและแม่นยำ ซึ่งสะดวกสำหรับลูกค้า และทำให้เจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์ว่างสำหรับการสอบถามที่ซับซ้อนมากขึ้น

อีกตัวอย่างหนึ่งคือ Uber บริษัทให้บริการเรียกรถแบบออนดีมานด์ ระบบตอบกลับอัจฉริยะของ Uber (หรือการแชทในแอพ) ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติระหว่างคนขับและผู้โดยสารเพื่ออำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่ง่ายดาย NLP ช่วยตีความข้อความแล้วตอบกลับอย่างรวดเร็ว แม้ว่าจะมีอุปสรรคด้านภาษา และด้วยคำสั่งเสียง ช่วยให้ผู้ขับขี่สามารถจับพวงมาลัยได้ตลอดเวลา

Uber มีชุดข้อมูลที่กว้างขวางและทีมวิศวกรขนาดใหญ่ ซึ่งหมายความว่าพวกเขามีความพร้อมในการปรับใช้และปรับแต่งเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น NLP กราฟิกด้านล่างช่วยให้คุณเห็นภาพว่า NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง สร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้นได้อย่างไร

กรณีการใช้งาน 9 อันดับแรกสำหรับ NLP ในการบริการลูกค้า

1) การกำหนดเส้นทางการโทรที่แม่นยำด้วยระบบ IVR

คุณเคยโทรติดต่อสายด่วนสนับสนุนลูกค้าและจำเป็นต้องพูดว่า "การเรียกเก็บเงิน" เพื่อติดต่อแผนกการเงินหรือไม่? หากเป็นเช่นนั้น แสดงว่าคุณกำลังพูดคุยกับระบบ Interactive Voice Response (IVR) ระบบ IVR เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่แปลงวลี (“อัปเดตบัตรเครดิตของฉัน” หรือ “ชำระเงิน”) ให้เป็นการโอนคุณไปยังแผนกที่เหมาะสม

ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะใช้ระบบนี้เพื่อติดต่อทีมงานของคุณ เมื่อ AI การสนทนาเป็นพื้นฐานของระบบ คุณสามารถโอนสายไปยังสายที่เกี่ยวข้องมากที่สุดได้อย่างแม่นยำ และ IVR จะกลายเป็นผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะ ( IVA )

ทำไม เพราะ NLP เข้าใจคำขอของผู้โทรจึงสามารถช่วยเหลือได้ดีขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณไม่จำเป็นต้องขอให้ลูกค้า “ฟังตัวเลือกต่อไปนี้” เพื่อส่งไปในทิศทางที่ถูกต้อง

เพียงขอให้ลูกค้าอธิบายความต้องการด้วยคำพูดของตนเอง IVA ก็สามารถวิเคราะห์และกำหนดเส้นทางการโทรไปยังแผนกหรือตัวแทนฝ่ายสนับสนุนที่เหมาะสมได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ทำให้กระบวนการคล่องตัวขึ้นเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างมากด้วยการลดเวลารอ และขจัดความยุ่งยากในการใช้งานระบบเมนูที่ซับซ้อน

American Airlines เห็นผลที่สำคัญจากการใช้ NLP สำหรับทีมบริการลูกค้า หลังจากปรับปรุงระบบ IVR แล้ว พวกเขา:

• เพิ่มการควบคุมการโทรขึ้น 5%
• ช่วยให้สายการบินประหยัดเงินได้หลายล้านดอลลาร์ทุกปี
• ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม

2) การกำหนดเส้นทางตั๋วสนับสนุนลูกค้าอย่างรวดเร็ว

คุณให้ตั๋วสนับสนุนแก่ลูกค้าเมื่อพวกเขาพยายามติดต่อฝ่ายบริการลูกค้าของคุณ การโต้ตอบนี้จะกรองเส้นทางไปยังคิวของทีมสนับสนุนของคุณ NLP สามารถช่วยปรับปรุงกระบวนการนี้ได้ เนื่องจาก AI เชิงสนทนาสามารถเข้าใจหัวข้อของตั๋วได้ จึงสามารถโอนตั๋วสนับสนุนไปยังบุคคลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดได้ ซึ่งช่วยแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น

พิจารณาสถานการณ์ที่ลูกค้าส่งตั๋วโดยระบุว่า “ฉันต้องการความช่วยเหลือในการเปลี่ยนรายละเอียดการชำระเงินของฉัน” ในระบบที่ขาดความสามารถ NLP ตั๋วนี้อาจเข้าสู่คิวการสนับสนุนทั่วไป และต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเองเพื่อระบุและเปลี่ยนเส้นทางไปยังแผนกการเงิน

ในทางกลับกัน แพลตฟอร์มสนับสนุนที่ติดตั้ง NLP สามารถรับรู้ลักษณะทางการเงินของการสอบถามจากคำหลักและวลีภายในตั๋วได้ทันที จากนั้นจะสามารถนำตั๋วไปยังทีมที่เหมาะสมได้โดยอัตโนมัติ ในกรณีนี้คือแผนกการเงิน

ระบบอัตโนมัตินี้ช่วยเร่งกระบวนการแก้ไขปัญหา ลดภาระงานของ ตัวแทนบริการลูกค้า และทำให้มั่นใจว่าลูกค้าจะได้รับความช่วยเหลือที่ตรงเวลาและตรงประเด็น ซึ่งจะช่วยยกระดับประสบการณ์โดยรวมของลูกค้าในท้ายที่สุด

3) ทำความเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้า

ความคิดเห็นของลูกค้า คือข้อมูลอันมีค่าสำหรับธุรกิจ สามารถช่วยคุณแก้ไขข้อบกพร่องในผลิตภัณฑ์ของคุณและระบุแง่มุมที่ผู้คนชื่นชอบ ซึ่งทั้งสองอย่างนี้เป็นรากฐานที่ดีเยี่ยมสำหรับแคมเปญการตลาดและการโฆษณาของคุณ

ในความเป็นจริง การแสวงหาและให้คุณค่ากับความคิดเห็นของลูกค้าสามารถปรับปรุงชื่อเสียงของแบรนด์ได้อย่างมาก โดย ลูกค้า 83% มีความภักดีต่อแบรนด์ที่เรียกร้องและตอบสนองต่อข้อร้องเรียนของพวกเขา

และคุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการรวบรวมข้อมูลลูกค้าเชิงคุณภาพประเภทนี้ด้วยตนเอง

NLP ช่วย ระบุคำหรือวลี ที่ใช้กันทั่วไปในบทวิจารณ์ เช่น "ทันสมัย" "ใช้งานง่าย" และ "แพง" NLP ยังสามารถค้นหาหัวข้อ ที่พูดถึงในแบบฟอร์มคำติชม เช่น “การเริ่มต้นใช้งานอย่างง่าย” หรือ “แผนที่ราคาไม่แพง”

คุณสามารถรวม NLP เข้ากับการวิเคราะห์ความคิดเห็น (เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ในข้อที่ 7 ด้านล่าง) และรับภาพรวมระดับบนสุดของความคิดเห็นของลูกค้า ทำให้เป็นวิธีที่ประหยัดเวลาในการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าผ่านคำติชม

บทความที่เกี่ยวข้อง

คำถามแบบสำรวจความพึงพอใจของลูกค้ามากกว่า 60 ข้อเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การตอบรับของคุณ

4) NLP และแชทบอทบริการลูกค้า/แชทสด

แชทบอท AI ช่วยให้คุณ สื่อสารกับลูกค้าของคุณได้ ในแบบที่ พวกเขา ต้องการ และให้การสนับสนุนแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องรอการตอบกลับ

เหตุใดจึงต้องใช้การแชทสดบนเว็บไซต์ของคุณ? เนื่องจากเป็นช่องทางการสื่อสารที่ลูกค้าต้องการเชื่อมต่อกับบริษัท: 46% อยากติดต่อผ่าน แชทสด , 29% สำหรับอีเมล และ 16% สำหรับโซเชียลมีเดีย:

โปรดทราบว่าถึงแม้ทั้งแชทสดและแชทบอทจะใช้ในการบริการลูกค้า แต่ก็ไม่เหมือนกันทุกประการ แชทบอทใช้ปัญญาประดิษฐ์ รวมถึง NLP เพื่อจัดการกับคำถามเบื้องต้น และแชทสด (ตัวแทนที่เป็นมนุษย์) จะจัดการปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น

ธุรกิจจำนวนมากใช้สิ่งเหล่านี้ร่วมกันเพื่อมอบประสบการณ์การสนับสนุนลูกค้าที่ครอบคลุม:

• แชทสดในการบริการลูกค้า: แชทสดให้การสื่อสารแบบเรียลไทม์ระหว่างลูกค้าและตัวแทนบริการลูกค้าที่เป็นมนุษย์ การโต้ตอบโดยตรงนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการคำถามที่ซับซ้อนหรือเหมาะสมยิ่งซึ่งต้องอาศัยการติดต่อส่วนตัว หรือไม่พบในหน้าประเภทคำถามที่พบบ่อย ลูกค้าพึงพอใจกับการตอบสนองในทันทีและความสามารถในการพูดคุยกับตัวแทนมนุษย์ที่มีความรู้ซึ่งสามารถจัดการกับข้อกังวลเฉพาะของพวกเขาได้
• Chatbots ขับเคลื่อนโดย NLP ในการบริการลูกค้า: ในทางกลับกัน Chatbots ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ให้การสนับสนุนแบบเรียลไทม์ โดยไม่ จำเป็นต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ ด้วยการใช้ประโยชน์จาก NLP แชทบอทสามารถตอบคำถามของลูกค้าได้อย่างชาญฉลาด (เกือบตลอดเวลา!) เทคโนโลยีนี้ช่วยให้แชทบอทสามารถตีความข้อความของลูกค้าได้ แม้ว่าจะมีข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์หรือประโยคที่ไม่สมบูรณ์ เพื่อให้สามารถรับความช่วยเหลือได้ตลอดเวลาทั้งกลางวันและกลางคืน

ข้อได้เปรียบที่สำคัญประการหนึ่งของการใช้ทั้งแชทสดและแชทบอทคือความสามารถในการจัดการข้อซักถามของลูกค้าจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อทีมสนับสนุนลูกค้าของคุณมีล้นหลามและไม่สามารถตอบคำถามทั้งหมดแบบเรียลไทม์ได้ แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย NLP ก็สามารถเข้ามาช่วยเหลือได้ แชทบอทสามารถจัดการกับคำถามประจำแล้วส่งลูกค้าไปยังตัวแทนที่เป็นมนุษย์สำหรับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น Cheapflights ใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เพื่อจัดการข้อซักถามของลูกค้า แชทบอทนี้สามารถเข้าใจและตอบคำถามได้หลากหลาย ทำให้มั่นใจได้ว่าลูกค้าจะได้รับความช่วยเหลือที่ต้องการทันที

ด้วยการรวมแชทสดและแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย NLP บริษัทต่างๆ จึงสามารถให้การสนับสนุนลูกค้าที่แข็งแกร่งที่สุดซึ่งตรงกับความต้องการของลูกค้าได้

5) NLP สำหรับการสนับสนุนตัวแทน

คุณรู้ไหมว่าตัวแทนสนับสนุนลูกค้าโดยเฉลี่ยสามารถรองรับตั๋วสนับสนุนได้เพียง 21 ใบต่อวันเท่านั้น เป็นเรื่องง่ายที่จะเห็นว่าเจ้าหน้าที่ประสบปัญหาในการติดตามข้อซักถามของลูกค้าอย่างไร! อย่างไรก็ตาม คุณสามารถคำนวณ การโต้ตอบโดยเฉลี่ยต่อตั๋ว เพื่อดูว่าการโต้ตอบเหล่านี้ทำให้คุณเสียเวลามากเพียงใด:

เจ้าหน้าที่จำนวนมากขึ้นหันมาใช้ซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อรับมือกับความต้องการที่สูงดังกล่าว รายงาน “สถานะการบริการ” ของ Salesforce พบว่า 69% ของตัวแทนบริการที่มีประสิทธิภาพสูงกำลังมองหาสถานการณ์ที่จะใช้ปัญญาประดิษฐ์

AI การสนทนาสามารถจัดการกับคำถามที่ไม่ต้องการความสนใจมากนัก ซึ่งช่วยให้เจ้าหน้าที่มีเวลามากขึ้นในการจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนซึ่งต้องได้รับการดูแลจากมนุษย์ AI การสนทนาของคุณสามารถจัดการกับคำถามเช่น:

• ฝ่ายสนับสนุนด้านเทคนิค: “อินพุต HDMI บน Samsung TV ของฉันอยู่ที่ไหน”
• สถานะคำสั่งซื้อ: “สถานะคำสั่งซื้อของฉันคืออะไร”
• การตั้งค่าบัญชี: “ฉันจะเชื่อมต่อบัญชี Google Analytics ของฉันได้อย่างไร”

ตั๋วสนับสนุนเหล่านั้นจะประกอบเป็นตั๋วจำนวนมาก แต่เมื่อได้รับการจัดการแล้ว เจ้าหน้าที่ของคุณจะสามารถตอบคำถามที่ซับซ้อนหรือสะเทือนอารมณ์ได้ เช่น:

• ปัญหาเกี่ยวกับบัญชี: “บัญชีของฉันถูกปิด และฉันต้องการความช่วยเหลือโดยเร็วที่สุด”
• ข้อกังวลเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงิน: “ฉันถูกเรียกเก็บเงินไม่ถูกต้อง และฉันต้องการเงินคืน”
• การร้องเรียนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์: “ผลิตภัณฑ์ของฉันได้รับความเสียหาย ฉันควรทำอย่างไร”

วิธีอื่นๆ ที่ NLP สามารถช่วยตัวแทนเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ได้แก่:

• คำตอบที่แนะนำ: จัดเตรียมคำตอบที่แนะนำให้กับตัวแทนโดยอิงตามคำถามของลูกค้า เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาสามารถตอบกลับได้อย่างรวดเร็วแต่ถูกต้องแม่นยำ
• การบูรณาการฐานความรู้ : ค้นหาอย่างรวดเร็วผ่านฐานความรู้เพื่อนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องแก่ตัวแทนเพื่อการแก้ไขปัญหาของลูกค้าที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
• การถอดเสียงการโทร: แปลงการสนทนาที่เป็นคำพูดให้เป็นข้อความเพื่อวัตถุประสงค์ในการเก็บบันทึก การฝึกอบรม และการรับประกันคุณภาพ
• การสรุปการสนทนา: สรุปการโต้ตอบที่ยาวนานของลูกค้าโดยอัตโนมัติ ช่วยให้เจ้าหน้าที่เข้าใจบริบทโดยไม่ต้องอ่านบันทึกการสนทนาทั้งหมด
• การสนับสนุนหลายภาษา: การแปลข้อความแบบเรียลไทม์ ทำให้ตัวแทนสามารถสื่อสารกับลูกค้าในภาษาที่ต้องการได้โดยไม่จำเป็นต้องพูดหลายภาษาได้อย่างคล่องแคล่ว

6) การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ

ก่อนหน้านี้ เราได้กล่าวถึงวิธีที่ NLP ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจากความคิดเห็นของลูกค้าได้ นอกจากนี้ยังสามารถดึงข้อมูลจากที่อื่นและกำหนดแนวโน้มทั่วไปเพื่อให้ทีมของคุณติดตาม

พิจารณาสถานการณ์ที่ธุรกิจของคุณได้รับการร้องเรียนจำนวนมากทางอีเมลหรือคำถามว่า "ทำไมคุณถึงทิ้งเราไป" แบบสอบถามรวมอยู่ในแบบฟอร์มการยกเลิกของคุณ และสมมติว่าคุณมีเรื่องร้องเรียนที่ต้องยื่น 150 เรื่อง แบบฟอร์มการยกเลิกของคุณขอให้ผู้อื่นทำเครื่องหมายในช่องใดช่องหนึ่งต่อไปนี้:

• กระบวนการเริ่มต้นใช้งานที่สับสน
• แพงมาก
• ฉันไม่มีเวลา

ผู้คนอาจทำเครื่องหมายในช่องผิด ซึ่งนำไปสู่การตีความปัญหาที่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น คุณอาจคิดว่าปัญหาหลักคือต้นทุน เนื่องจากมีคนจำนวนมากเลือกตัวเลือกที่ "แพงเกินไป" อย่างไรก็ตาม ที่จริงแล้วอาจมีปัญหาที่ลึกซึ้งกว่านี้เกี่ยวกับกระบวนการเรียกเก็บเงินที่ลูกค้าจัดหมวดหมู่ผิด

ด้วยเหตุนี้ คุณอาจพิจารณาเพิ่มราคาตามผลตอบรับ โดยคิดว่ามันเป็นการเคลื่อนไหวที่ยอมรับได้ แต่ในความเป็นจริงแล้ว ปัญหาหลักอยู่ที่อย่างอื่น เช่น ความสับสนกับขั้นตอนการเรียกเก็บเงิน NLP ช่วยจัดหมวดหมู่และวิเคราะห์คำติชมของลูกค้าอย่างแม่นยำ เพื่อให้คุณแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นจริง แทนที่จะตีความข้อมูลผิด

ในอีกตัวอย่างหนึ่ง สมมติว่ามีคำถามเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันเกี่ยวกับคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ใหม่หรือการอัปเดตล่าสุด NLP สามารถแจ้งเตือนทีมของคุณให้ตรวจสอบเพิ่มเติมได้ การทำความเข้าใจ แนวโน้ม เหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจของคุณตอบสนองต่อปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว คาดการณ์ความต้องการการสนับสนุนในอนาคต และปรับเปลี่ยนทรัพยากรให้เหมาะสม

บทความที่เกี่ยวข้อง

สถิติและแนวโน้มการบริการลูกค้าที่สำคัญมากกว่า 100 รายการในปี 2024

7) การวิเคราะห์ความรู้สึกและความพึงพอใจของลูกค้า

คุณอาจได้รับคำ ติชมจากลูกค้า กรองส่งไปยังทีมสนับสนุนของคุณ แต่คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าโดยรวมแล้วผู้คนพอใจกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ? คุณอาจไม่มีเวลาค้นหาข้อมูลทั้งหมดนี้ด้วยตัวเอง

การวิเคราะห์ความรู้สึกใช้ NLP เพื่อกำหนดอารมณ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อความ ตัวอย่างเช่น หากคุณได้รับคำตอบเหล่านี้จากแบบฟอร์มคำติชม:

• “ตัวแทนที่ฉันพูดคุยด้วยนั้นยอดเยี่ยมมาก”
• “คำสั่งซื้อของฉันมาถึงเร็วกว่าที่ฉันคาดไว้”
• “การซิงค์ข้อมูลของฉันเป็นเรื่องง่าย ขอขอบคุณที่รวบรวมเอกสารการเริ่มต้นใช้งานของคุณ!”

จากนั้น การวิเคราะห์ความรู้สึก จะเข้ามาตีความคำเหล่านั้นว่าเป็นอารมณ์ ในกรณีข้างต้น คำเหล่านั้นอาจเป็น “ยอดเยี่ยม” “เร็วกว่า” หรือ “ง่าย” จากนั้นระบบการเรียนรู้ของเครื่องจะบอกคุณว่าผลตอบรับส่วนใหญ่เป็นไปในทางบวก สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่าคุณทำงานได้ดีเพียงใด

และส่วนที่ดีที่สุดคือคุณสามารถใช้ระบบ AI เพื่อสแกนหาการกล่าวถึงแบรนด์ของคุณได้ จากนั้นคุณสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อพิจารณาว่าความคุ้มครองที่คุณได้รับนั้นดีตามที่คุณคาดหวังหรือไม่

นอกจากนี้ NLP ยังสามารถวิเคราะห์ข้อความของลูกค้าเพื่อตรวจจับอารมณ์และความรู้สึกแบบเรียลไทม์ แจ้งเตือนตัวแทนให้กับลูกค้าที่หงุดหงิดหรือโกรธ เพื่อให้พวกเขาสามารถจัดลำดับความสำคัญและจัดการกับปฏิสัมพันธ์เหล่านี้ด้วยความระมัดระวังเป็นพิเศษ

บทความที่เกี่ยวข้อง

การวัดประสบการณ์ของลูกค้า: ตัวชี้วัด CX 10 อันดับแรกและ KPI เพื่อความสำเร็จ

8) แอปพลิเคชันคำพูดเป็นข้อความ

การค้นหาด้วยเสียงกำลังเพิ่มขึ้น: 50% ของผู้คนทั่วโลก ค้นหาด้วยเสียง ทุกวัน

และเหตุผลส่วนหนึ่งก็คืออุปกรณ์แปลงคำพูดเป็นข้อความ เราขอให้ผู้ช่วยส่วนตัวของเรา รวมถึง Google Home, Amazon Alexa และ Siri วางแผนเส้นทางที่ดีที่สุดไปบ้านเพื่อน เตือนเราถึงเหตุการณ์สำคัญและการนัดหมาย และให้เล่นเพลงหรือพอดแคสต์ที่เราชื่นชอบ

แต่นั่นหมายถึงอะไรสำหรับการบริการลูกค้าของคุณ? คุณสามารถใช้ระบบจดจำเสียงเพื่อ:

• อนุญาตให้ลูกค้าเข้าถึงบัญชีของตนด้วยเสียง
• แปลคำถามของลูกค้าจากภาษาแม่เป็นภาษาของคุณ
• รวมซอฟต์แวร์ของคุณเข้ากับผู้ช่วยเสียง

สถานการณ์เหล่านี้จะไม่ได้ผลหากไม่มี NLP ซึ่งแปลคำพูด จากนั้น คุณสามารถใช้ การวิเคราะห์คำพูด (หรือการวิเคราะห์เสียง) ซึ่งเป็นหนึ่งในการวิเคราะห์ทั่วไปที่ศูนย์บริการทางโทรศัพท์หลายแห่งควรใช้ประโยชน์ เพื่อวิเคราะห์และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า

บทความที่เกี่ยวข้อง

วิธีใช้การวิเคราะห์คำพูดในศูนย์บริการทางโทรศัพท์ของคุณ

9) แถบค้นหาในตัวในฐานความรู้

แถบค้นหาบนเว็บไซต์ของคุณนั้นเป็นเครื่องมือค้นหาขนาดเล็ก และผู้เข้าชมเว็บไซต์ส่วนใหญ่ตรงไปที่แถบค้นหาเมื่อพวกเขาเข้าสู่ไซต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แต่ไม่จำกัดเพียงไซต์อีคอมเมิร์ซ ผลลัพธ์สำหรับการสืบค้นเหล่านี้จะต้องแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง หากไม่เป็นเช่นนั้น ผู้ใช้จะออกจากเว็บไซต์ของคุณ ซึ่งจะส่งผลต่อตัวชี้วัดหลัก เช่น อัตราตีกลับ คอนเวอร์ชัน และเวลาบนไซต์

แต่แถบค้นหาในเว็บไซต์ของคุณจะไม่แสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อความค้นหาเหล่านั้นหากไม่มี NLP บางรูปแบบ ซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิงตีความความหมายของข้อความค้นหาเหล่านั้น เข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้กำลังมองหา แม้ว่าจะไม่ใช่ภาษาอังกฤษที่เหมาะสม มีข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ หรือสะกดผิดก็ตาม

ต่อไปนี้เป็นเหตุผลบางประการว่าทำไมการใช้ NLP ในแถบค้นหาของเว็บไซต์ของคุณจึงสามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าได้:

• NLP ช่วยให้ได้ผลการค้นหาที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยการทำความเข้าใจบริบทและจุดประสงค์เบื้องหลังคำค้นหาของผู้ใช้ ดังนั้นผู้ใช้จึงสามารถค้นหาสิ่งที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว
• ผู้ใช้สามารถพิมพ์ข้อความค้นหาในภาษาที่เป็นธรรมชาติและเป็นภาษาสนทนา และ NLP จะประมวลผลข้อความค้นหาเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นลูกค้าจะไม่จำเป็นต้องใช้คำหลักหรือศัพท์เฉพาะทางเทคนิคที่เฉพาะเจาะจง
• เมื่อผู้ใช้ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างรวดเร็ว พวกเขามีโอกาสน้อยที่จะออกจากไซต์ทันที ลดอัตราตีกลับ และทำให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้ามีส่วนร่วม
• ด้วยการตอบข้อซักถามของลูกค้าอย่างถูกต้อง แถบค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย NLP จะช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาผลิตภัณฑ์หรือข้อมูลที่ตรงกับความต้องการของพวกเขา เพิ่มโอกาสในการตัดสินใจซื้อ
• ด้วยการวิเคราะห์คำค้นหาเหล่านี้ ธุรกิจต่างๆ จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า ผลิตภัณฑ์ยอดนิยม และปัญหาทั่วไป ซึ่งช่วยในการแจ้งกลยุทธ์และปรับปรุงการนำเสนอผลิตภัณฑ์

การรวม NLP เข้ากับแถบค้นหาของคุณหมายความว่าเว็บไซต์ของคุณจะตอบสนองความต้องการของผู้เยี่ยมชมได้ดีขึ้นมาก และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า

Nextiva + NLP = ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น

การประมวลผลภาษาธรรมชาติในการบริการลูกค้าเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องที่คุณควรใช้ในศูนย์การติดต่อของคุณ

Nextiva ผสานรวมเทคโนโลยี NLP เข้ากับผลิตภัณฑ์ของเรา เพื่อช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เปลี่ยนแปลงการดำเนินการบริการลูกค้าของตนได้ โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย NLP ของเราช่วยให้ธุรกิจสามารถสอบถามข้อมูลตามปกติได้โดยอัตโนมัติ วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า และให้ความช่วยเหลือแบบเรียลไทม์เพื่อสนับสนุนตัวแทน

ด้วยการนำโซลูชัน NLP มาใช้ ทีมบริการลูกค้าของคุณจะสามารถเข้าใจและตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น นำไปสู่อัตราความพึงพอใจที่สูงขึ้น ความภักดีที่เพิ่มขึ้น และท้ายที่สุด ผลกำไรที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ยอมรับพลังของ NLP ด้วย Nextiva เพื่อก้าวนำหน้าในด้านการแข่งขันและมอบการบริการลูกค้าที่ยอดเยี่ยมที่ตรงตามและเกินความคาดหมาย

NLP ในการบริการลูกค้าคำถามที่พบบ่อย