Lowell_Få bedre dialog med kundene dine gjennom roboter og kunstig intelligens

Bedre dialog med roboter? Ja, absolutt! Roboter og kunstig intelligens kan implementeres i kundedialogen for å gi raskere svar og avlaste blant annet kundeservice med trivielle spørsmål. I denne artikkelen kan du lese om hvordan du kan lykkes med dette i din virksomhet.

Chatboter og teknologi som brukes i kundedialog

Kunstig intelligens og roboter i kundeservicesammenheng gir ofte en assosiasjon til chatboter, men den samme teknologien kan også benyttes til å lese mailer, rute henvendelser riktig, finne frem informasjon til den som skal behandle henvendelsen eller kunden. For så i neste steg å kunne automatisere hele eller deler av en kundehenvendelse.

Chatboter og teknologi som brukes internt

Om en av dine kunder har en henvendelse eller et spørsmål, kan samme teknologi benyttes til å tolke henvendelsen og legge til rette for et raskt og presist svar.

Eksempelvis lanserer Google nå en AI-løsning for kundesenterplattformer hvor jobben består i å lytte til samtaler og finne frem dokumentasjon og forslag til svar for kundebehandleren. Flere selskaper tilbyr teknologi som overhører samtaler for å veilede kundeservicemedarbeidere i samtaleteknikk ved eksempelvis å fange opp sinnsstemning og vurdere en samtale nøytralt, bare med data.

Last ned gratis e-bok: Slik utnytter fremtidens økonomiledere AI, Big Data og bots

Automatiser dialogen i små steg

Chatbotter som ikke vet svaret og ikke lærer noe nytt, gir en dårlig brukeropplevelse for kunden. Da blir sannsynligheten stor for at kunden ikke vil bruke løsningen igjen.

Vår erfaring er at i stedet for å gape over et generelt område, bør du fokusere på spesifikke ting du ønsker å løse. Hvis kunden ønsker en fakturakopi og prosessen med å skaffe en kopi er tung og manuell, er det mulig å automatisere dette ved at en robot henter kopien, finner kontaktinformasjon il kunden og sender den over.

Et annet eksempel fra vår verden er når en kunde ringer oss. Har kunden vært i kontakt med oss tidligere? Hva ble utfallet? Har kunden bedre dialog med en spesiell rådgiver hos oss enn med en annen? Ga det en bedre løsning? Ved å tolke disse dataene kan kunden automatisk rutes til den rådgiveren som har størst sannsynlighet for et bra utfall.

Dette er naturligvis ikke mulig å gjøre manuelt når en kunde tar kontakt, og underveis i livsløpet til kunden kan det skje mye. Kanskje endrer kundens behov seg, deres organisasjon eller teknologi som åpner for andre muligheter i kundedialogen. For å kunne lære og tilpasse seg kreves det en form for AI.

Hvordan kan vi identifisere områder som egner seg for automatisering?

Det vi har gjort er å kategorisere henvendelser og interaksjoner vi har med kunder. Hvilke oppgaver bruker vi mye tid på? Hva synes våre rådgivere om den oppgaven (implisitt: det finnes en del kjedelige oppgaver folk styrer unna og er glad for å bli kvitt)? Er det teknisk mulig å automatisere oppgaven og hva blir den totale gevinsten? 

Bedre kundetilfredshet og fornøyde ansatte

Oppgaver som behandles automatisk blir gjerne behandlet øyeblikkelig. Kunden får svar raskere og menneskelige feil fjernes. Samtidig er det også en mulighet for å implementere «smartness» i kundeprosessen som avlaster medarbeidere med kjedelige oppgaver. Med et læringsaspekt stiger verdien for ansatte og gevinstene for virksomheten også på sikt.

Slik utnytter fremtidens økonomiledere AI, Big Data og Bots Last ned vår gratis e-bok ›