هوش مصنوعی (AI) می تواند در خدمات مشتریان برای بهبود تجربه مشتری، افزایش کارایی و کاهش هزینه ها استفاده شود. در این متن به معرفی روشهایی میپردازیم که از طریق آنها می توان از هوش مصنوعی در زمینه خدمات مشتریان استفاده نمود.
چت بات ها
چت بات ها دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که می توانند از طریق چت یا تعامل صوتی با مشتریان تعامل داشته باشند. آنها از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک و پاسخ به سؤالات مشتری استفاده می کنند. علاوه براین، آنها را می توان در کانال های ارتباطی مختلف مانند وب سایت ها، پلت فرم های رسانه های اجتماعی، برنامه های پیام رسانی و برنامه های تلفن همراه ادغام کرد.
چت‌بات‌ها را می‌توان طوری برنامه‌ریزی کرد که طیف وسیعی از سؤالات مشتریلن را مدیریت کنند. این بخش شامل درخواست‌های ساده مانند بررسی موجودی حساب یا ردیابی سفارش‌ها تا مسائل پیچیده‌تر مانند عیب‌یابی مشکلات فنی میباشد.
استفاده از چت بات ها در خدمات مشتریان مزایای متعددی دارد، از جمله:
۱- در دسترس بودن ۲۴/۷
ربات‌های چت می‌توانند خدمات مشتریان شبانه‌روزی را ارائه دهند و مشتریان را قادر می‌سازند تا هر زمان که نیاز داشتند، کمک دریافت کنند.
۲- افزایش کارایی
آنها می توانند به طور همزمان حجم زیادی از درخواست های مشتری را مدیریت کنند و نیاز به عوامل انسانی را کاهش دهند و کارایی را افزایش دهند.
۳- صرفه جویی در هزینه
آنها می توانند هزینه خدمات مشتری را با خودکارسازی کارهای معمول و آزاد کردن عوامل انسانی برای رسیدگی به مسائل پیچیده تر کاهش دهند.
۴- سازگاری
چت‌بات‌ها می‌توانند پاسخ‌های منسجم و دقیقی به درخواست‌های مشتری ارائه دهند و اطمینان حاصل کنند که مشتریان بدون توجه به زمان روز یا عامل انسانی که با آن تعامل دارند، همان سطح خدمات را دریافت می‌کنند.
۵- شخصی سازی
می‌توان آنها را طوری برنامه‌ریزی کرد که بر اساس داده‌های مشتری، مانند سابقه خرید و رفتار مرور، توصیه‌ها و پیشنهادات شخصی‌سازی شده ارائه کنند.
۶- مقیاس پذیری
آنها را می توان به راحتی برای پاسخگویی به تقاضاهای در حال تغییر کوچک یا کوچک کرد و آنها را به یک راه حل انعطاف پذیر برای خدمات مشتریان تبدیل کرد.
به طور کلی، چت بات ها ابزار قدرتمندی برای بهبود تجربه مشتری و افزایش کارایی در خدمات مشتری هستند. آنها را می توان با عوامل انسانی برای ارائه یک تجربه خدمات مشتری پاسخگو و بدون درز استفاده کرد.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر تعامل بین رایانه و زبان انسان تمرکز دارد. NLP رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را درک، تفسیر و تولید کنند و این امکان را برای ماشین‌ها فراهم میکند که به طور طبیعی و شهودی با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند.
NLP در کاربردهای مختلفی از جمله ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل احساسات و چت بات ها استفاده می شود. در ادامه برخی از اجزای اصلی NLP را معرفی کرده ایم.
۱- پردازش متن
الگوریتم های NLP می توانند داده های متنی را تجزیه و تحلیل و پردازش کنند، از جمله شناسایی کلمات و جملات، تجزیه گرامر و نحو، و استخراج معنا از متن.
۲- مدل سازی زبان
می توان از آنها برای مدل سازی زبان و پیش بینی احتمال وجود یک دنباله از کلمات در یک جمله یا سند استفاده کرد.
۳- بازیابی اطلاعات
آنها می توانند اطلاعات را از مجموعه های بزرگ داده های متنی، مانند موتورهای جستجو و سیستم های توصیه، جستجو و بازیابی کنند.
۴- تحلیل احساسات
الگوریتم‌های NLP می‌توانند احساسات یا احساسات بیان شده در داده‌های متنی را تجزیه و تحلیل کنند و سنجش رضایت مشتری یا شناسایی روندها و الگوهای داده‌های رسانه‌های اجتماعی را ممکن می‌سازند.
۵- ترجمه ماشینی
آنها می توانند متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و ارتباط بین زبانی را امکان پذیر می کنند.
۶- تشخیص گفتار
آنها می توانند برای شناسایی و رونویسی زبان گفتاری، فعال کردن دستیارهای صوتی و سایر برنامه های کاربردی مبتنی بر گفتار استفاده شوند.
به طور کلی، NLP یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و پردازش زبان انسان است، که این امکان را برای ماشین‌ها فراهم میکند تا به طور طبیعی با انسان ارتباط برقرار کنند. فناوری NLP به طور مداوم در حال تکامل است، با پیشرفت‌های جدید در یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، پردازش و درک زبان در سطح عمیق‌تری امکان‌پذیر است.
شخصی سازی
شخصی‌سازی فرآیندی است که در آن محصولات، خدمات و تجربیات برای برآورده کردن نیازها و ترجیحات خاص مشتریان انجام می‌شود. شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی از داده‌های مشتریان، مانند سابقه خرید، رفتار مرور، و اطلاعات جمعیت‌شناختی برای ارائه توصیه‌ها و پیشنهادات سفارشی به هر مشتری استفاده میکند.
در ادامه به معرفی روشهایی پرداخته ایم که در آنها می توان از شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کرد.
۱- توصیه های محصول
هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مشتریان را تجزیه و تحلیل کند و توصیه‌های محصول شخصی‌شده را بر اساس تاریخچه مرور و خرید مشتری ارائه دهد. این کار می تواند به افزایش تعامل مشتری و افزایش فروش کمک کند.
۲- قیمت گذاری پویا
هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری و تنظیم قیمت‌ها در زمان واقعی بر اساس تقاضا مورد استفاده قرار گیرد و کسب و کارها را قادر می‌سازد تا قیمت‌های شخصی‌شده را به مشتریان ارائه دهند.
۳- کمپین های بازاریابی
می توان از آن برای تجزیه و تحلیل داده های مشتریان و ایجاد کمپین های بازاریابی شخصی متناسب با نیازها و علایق خاص هر مشتری استفاده کرد.
به طور کلی، شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا تجربه‌ای جذاب‌تر و مرتبط تر به مشتری ارائه کنند. و به این ترتیب، رضایت و وفاداری مشتری را افزایش دهند. با تطبیق محصولات و خدمات بر اساس نیازها و ترجیحات خاص مشتریان، کسب و کارها می توانند روابط قوی تری با مشتریان خود ایجاد کنند. و متعاقبا رشد و سودآوری بلندمدت را به همراه داشته باشند.
تحلیل پیشگویانه
تحلیل پیشگویانه از الگوریتم های آماری و تکنیک های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و پیش بینی رویدادها یا رفتارهای آینده استفاده می کند. در خدمات مشتریان، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل کند و رفتار آینده را پیش‌بینی کند. به این ترتیب، به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا مشتریانی را که در معرض خطر ریزش هستند شناسایی کرده و شیوه های هدفمندی برای حفظ آنها ارائه دهند.
در ادامه روشهای استفاده از تحلیل پیشگویانه در خدمات مشتریان را معرفی میکنیم.
۱- پیش بینی ریزش
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و پیش‌بینی اینکه چه مشتریانی در معرض خطر ریزش هستند، استفاده شود.بنابراین، کسب‌وکارها امکان ارائه راهکارهایی برای حفظ هدفمند مشتریان خود را خواهند یافت.
۲- تقسیم بندی مشتریان
تحلیل پیشگویانه می تواند مشتریان را بر اساس رفتار و ترجیحات آنها تقسیم بندی کند و به کسب و کارها این امکان را می دهد که پیشنهادات و تجربیات شخصی تری ارائه دهند.
۳- برآورد طول عمر مشتری
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند طول عمر مشتریان را پیش‌بینی کند. به این ترتیب، به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا منابع خود را بر روی مشتریان با ارزش متمرکز کنند و استراتژی‌های بازاریابی و حفظ خود را بهینه کنند.
۴- کشف تقلب
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند رفتارهای متقلبانه مانند کلاهبرداری از کارت اعتباری یا سرقت هویت را شناسایی کند و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا برای جلوگیری از ضرر اقدام کنند.
۵- پیش بینی تقاضا
تحلیل پیشگویانه می‌تواند تقاضا برای محصولات و خدمات را پیش‌بینی کند. به این ترتیب، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا موجودی و مدیریت زنجیره تامین خود را بهینه کنند.
به طور کلی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا بر اساس بینش‌ها و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده، تصمیم‌های آگاهانه‌تری بگیرند. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی رفتار و ترجیحات مشتری، کسب‌وکارها می‌توانند تجربه مشتری را بهبود بخشند. و نهایتا وفاداری مشتری را افزایش داده و رشد و سودآوری بلندمدت را بالا ببرند.
تحلیل احساسات
تجزیه و تحلیل احساسات از پردازش زبان طبیعی (NLP) و تکنیک های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل احساسات یا احساسات بیان شده در داده های متنی، مانند نظرات مشتریان، پست های رسانه های اجتماعی و پاسخ های نظرسنجی استفاده می کند. می تواند رضایت مشتری را بسنجد، روندها و الگوها را شناسایی کند و بر شهرت برند نظارت کند.
در ادامه چند روش استفاده از تحلیل احساسات در خدمات مشتری را معرفی کرده ایم.
۱- تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری
تجزیه و تحلیل احساسات می تواند بازخورد مشتری، مانند بررسی ها و نظرسنجی های محصول را تجزیه و تحلیل کند و موضوعات و احساسات رایج را شناسایی کند. این عمل به کسب و کارها کمک میکند تا زمینه های بهبود را شناسایی کرده و تصمیمات مبتنی بر داده را اتخاذ کنند.
۲- نظارت بر رسانه های اجتماعی
می توان از آن برای نظارت بر کانال های رسانه های اجتماعی برای ذکر نام تجاری یا محصول و سنجش احساسات مشتری نسبت به برند استفاده کرد. این کار می تواند به کسب و کارها کمک کند تا مسائل بالقوه را شناسایی کرده و به سرعت پاسخ دهند. در نتیجه، رضایت مشتری را بهبود بخشند و از شهرت برند محافظت کنند.
۳- تعاملات خدمات مشتری
می توان از آن برای تجزیه و تحلیل تعاملات مشتری با عوامل خدمات مشتریان استفاده کرد. مشتریانی را که ناراضی هستند شناسایی کرد و کسب و کارها را قادر ساخت تا نگرانی های خود را فعالانه برطرف کنند.
۴- تجزیه و تحلیل رقبا
می توان از آن برای تجزیه و تحلیل احساسات مشتریان نسبت به رقبا استفاده کرد. این عمل به کسب و کارها این امکان را می دهد تا مناطقی را که می توانند خود را متمایز کنند و محصولات و خدمات خود را بهبود بخشند، شناسایی کنند.
۵- مدیریت شهرت برند
می تواند بر شهرت برند نظارت داشته باشد، احساسات منفی را شناسایی کند. به این ترتیب، کسب و کارها را قادر می سازد تا برای محافظت از تصویر برند خود اقدام کنند.
به طور کلی، تجزیه و تحلیل احساسات ابزار قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل و درک احساسات مشتری است که به کسب و کارها امکان می دهد تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند و تجربه مشتری را بهبود بخشند. با نظارت بر احساسات مشتری و پاسخگویی سریع، کسب و کارها می توانند رضایت مشتری را بهبود بخشند، وفاداری مشتری را افزایش دهند و از اعتبار برند خود محافظت کنند.
تشخیص صدا
تشخیص صدا که به عنوان تشخیص گفتار نیز شناخته می‌شود، فناوری است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد زبان گفتاری را شناسایی و رونویسی کنند. این فناوری از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل و تفسیر زبان گفتاری استفاده میکند و رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا دستورات صوتی را بفهمند و به آنها پاسخ دهند.
در ادامه روشهایی که از طریق آنها می توان از تشخیص صدا در خدمات مشتری استفاده کرد، را ارائه میدهیم.
۱- دستیار صوتی
دستیارهای صوتی مانند الکسای آمازون یا سیری اپل از فناوری تشخیص صدا استفاده می کنند. به این ترتیب، مشتریان را قادر می سازند تا با استفاده از دستورات صوتی با نمایندگان خدمات مشتری تعامل داشته باشند. این عمل می تواند تجربه مشتری را با کاهش نیاز مشتریان به پیمایش منوها و گزینه های پیچیده بهبود بخشد.
۲- سیستم های تلفن خودکار
سیستم های تلفن خودکار، که همچنین که به عنوان سیستم های پاسخ صوتی تعاملی (IVR) شناخته می شود، از فناوری تشخیص صدا استفاده می کند. به اینصورت، مشتریان را قادر سازد با استفاده از دستورات صوتی با سیستم تعامل داشته باشند. این می‌تواند کارایی خدمات مشتری را با کاهش نیاز به کارگزاران انسانی برای انجام کارهای معمول، مانند بررسی مانده حساب‌ها یا پرداخت‌ها، بهبود بخشد.
۳- خدمات رونویسی
از فناوری تشخیص صدا می توان برای رونویسی تعاملات خدمات مشتری استفاده کرد و به کسب و کارها امکان تجزیه و تحلیل و بهبود کیفیت خدمات مشتری را می دهد.
۴- احراز هویت صوتی
فناوری تشخیص صدا می تواند مشتریان را بر اساس صدای آنها احراز هویت کند و به کسب و کارها امکان می دهد امنیت را بهبود بخشند و خطر کلاهبرداری را کاهش دهند.
۵- قابلیت دسترسی
فناوری تشخیص صدا می‌تواند خدمات مشتری را برای مشتریان دارای معلولیت، مانند اختلالات بینایی یا مشکلات حرکتی، در دسترس‌تر کند.
به طور کلی، فناوری تشخیص صدا یک ابزار قدرتمند برای بهبود تجربه خدمات مشتری با امکان تعامل مشتریان با مشاغل با استفاده از دستورات صوتی است. با کاهش نیاز مشتریان به پیمایش منوها و گزینه‌های پیچیده، کسب‌وکارها می‌توانند رضایت و وفاداری مشتری را بهبود بخشند و در عین حال کارایی و هزینه‌ها را کاهش دهند.
