المحتوى
تغيَّر مجال خدمة العملاء والتسويق بشكل كبير بفضل التقدّم الهائل في مجال الذكاء الاِصطناعي والبيانات الضخمة. ومن المتوقَّع أن ينمو حجم سوق الذكاء الاِصطناعي في مجال التسويق بنسبة تزيد عن (31%) سنوياً حتَّى عام (2028). نظراً لاِكتشاف المزيد من الشركات لفوائد هذه التقنيات الحديثة.
ولكن مع الأسف، لا تزال بعض الشركات ترتكِب بعض الأخطاء في مجال خدمة العملاء. ويمكن لتقنيات الذكاء الاِصطناعي أن تساعد في حلّ هذه المشاكل، ما ينعكس إيجاباً على الشركات التي تستغلّ قدرات هذه التقنيَّات بالشكل الأمثل.
أكثر مشاكل خدمة العملاء شيوعاً
لتقدير فوائد الذكاء الاِصطناعي في خدمة العملاء، يجب التعرّف على أكثر المشكلات شيوعاً في هذا المجال. فعندما يمرّ العملاء بتجربة سيّئة في خدمة العملاء:
- يغادر (91%) من العملاء دون سابق إنذار.
- يتحوّل (47%) من العملاء إلى العلامات التجارية الأخرى.
- يوصي (40%) من العملاء بعدم التعامل مع الشركة.
بناءً على هذه الإحصائيات، من الواضح أنَّه عندما يتعرَّض أيّ عميل لتجربة سيّئة في خدمة العملاء، يتَّخذ إجراءات متعدِّدة قد تُلحق الضَّرر بالعمل. وبالتالي، يمكن لتقنية الذكاء الاِصطناعي المساعدة في معالجة هذه المشكلات.
7 مشاكل يحلها الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء
إليكم أبرز (7) مشاكل في خدمة العملاء يمكن للذكاء الاِصطناعي المساعدة في حلِّها:
1- تحديد أولويات احتياجات العملاء
كان التحدِّي الأكبر لخدمة العملاء في عام (2022) هو تحديد أولويَّات طلبات العملاء. نظراً لأنَّ الشركات تتعامل مع أعداد متزايدة من طلبات الدَّعم، فقد يكون من الصَّعب مراجعة الاِستفسارات الواردة لتحديد تلك التي تتطلَّب اِهتماماً فورياً.
وتحلّ أدوات الذكاء الاِصطناعي هذه المشكلة من خلال تحليل الكلمات المفتاحية والمشاعر في الطَّلبات الواردة؛ لتحديد ذات الأهميَّة العالية ومن ثمَّ تحديد أولويَّة الاِستفسارات حسب مستوى الإلحاح.
وبمجرَّد فرز الطَّلبات، يُمكن لخدمة العملاء معالجة المشكلات ذات الأولويَّة العالية على الفور. ويؤكّد (87%) من موظَّفي خدمة العملاء أنَّ اِستخدام أدوات الذكاء الاِصطناعي لتحديد أولويَّات طلبات خدمة العملاء بناءً على مدى الضرورة هو طريقة فعَّالة.
2- إدارة الوقت
هناك تحدٍّ آخر لخدمة العملاء وهو عدم وجود وقتٍ كافٍ في اليوم. نظراً لأنّ الموظَّفين يتعاملون مع مهام متعدِّدة متفاوتة التعقيد، تتراكم الأمور وقد يكون من الصَّعب التعامل معها.
يقوم الذكاء الاِصطناعي بحلّ هذه المشكلة من خلال تولّي المهام اليدويّة والروتينية وأتمتة العمليات بحيث تحدث تلقائيّاً، دون الحاجة إلى تدخّل الموظَّفين. ويمكن لبعض الأدوات، مثل روبوتات الدردشة، التعامل مع المهام بأكملها بشكل مستقلّ. في حين تتولَّى الأدوات الأخرى المهام الأصغر لضمان عدم اِنشغال موظَّفي خدمة العملاء بمهام كثيرة.
وفي المتوسِّط؛
- يُمكن توفير ساعتين و(11) دقيقة يومياً باِستخدام الذكاء الاِصطناعي التوليدي للرَّد على طلبات العملاء.
- وساعتان و(20) دقيقة يومياً باِستخدام روبوتات المحادثة للرَّد على هذه الطَّلبات.
وهذا ما يعادل حوالي (5) ساعات للموظَّفين الذين يستفيدون من كليهما.
3- أوقات الانتظار الطويلة
إنَّ أحد أسباب الإحباط الرئيسيّة للمستهلكين هو فترات الاِنتظار الطويلة عند طلب الدَّعم. فهم يتوقَّعون اِستجابات سريعة من فريق الخدمة، ويزيد الغضب كُلَّما طالت فترة الاِنتظار.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والأتمتة فرق الخدمة بشكل كبير في تقليل الوقت الذي يقضيه العملاء في اِنتظار الحصول على المساعدة، من خلال برمجة الأدوات للإجابة على الأسئلة تلقائياً.
على سبيل المثال، بدلاً من الاِنتظار في قائمة طويلة على الهاتف، يمكن لروبوت الدردشة الآلي مشاركة المعلومات بسرعة مع العميل. بالإضافة إلى ذلك، تُسهِّل الأدوات مثل روبوتات الدردشة تقديم الدَّعم على مدار الساعة.
أمَّا بالنسبة للمشكلات الأكثر إلحاحاً، يُمكن لروبوتات الدردشة الآلية تحديد موعد لمعاودة الاِتّصال عندما يُتاح وكيل مباشر لتقليل وقت الاِنتظار في اليوم التالي.
4- الفجوة في المعلومات
يؤدّي وجود نقص في المعلومات إلى تحديد غير دقيق للمشكلة وعدم اِكتمال حلّها. كما أنَّه لا يمكن لموظَّف واحد أن يكون على دراية بكلّ أنظمة وعمليات الشركة. وبالتالي فإنَّ هذه الفجوة في المعلومات لدى موظَّفي خدمة العملاء قد تترك العملاء غير راضين.
يُمكن أن يؤدِّي تطبيق الذكاء الاِصطناعي مع القاعدة المعرفية للشركة إلى تحويل فجوة المعلومات التي يتعرَّض لها الموظَّف إلى وفرة للمعلومات. ويُمكن لأدوات الذكاء الاِصطناعي تحديد الحلّ الصحيح من قاعدة المعلومات دون الحاجة للموظّف في البحث.
تتيح أدوات البحث المستندة إلى المعالجة اللّغوية الطبيعية (NLP)، تقديم حلول مناسبة من خلال مجهود بسيط للغاية في البحث. كما يمكن لهذه الأدوات أيضاً البحث في قواعد البيانات للعثور على طلبات مُماثلة تمَّت معالجتها سابقاً وكيفية حلّها.
5- التخصيص
تتَّبع مراكز خدمة العملاء ونقاط الاِتّصال الأخرى إجراءات وعمليات موحَّدة بهدف تبسيط الأمور. ويتمّ ذلك لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة. ولكن أكثر العمليات كفاءة لا تُلبِّي اِحتياجات كلّ عميل بصورة فردية، حيث أنَّ كلّ عميل لديه ظروفه واحتياجاته الخاصة.
إذ لا يُمكن للإجراءات والعمليات الموحَّدة تقديم حلول مخصَّصة لعملاء مختلفين. ونتيجةً لذلك، لا يشعر العملاء غالباً بالرِّضا في معظم تفاعلات خدمة العملاء.
ولحلّ هذه المشكلة تتمتَّع أدوات الذكاء الاِصطناعي بقدرة كبيرة على اِستيعاب أنواع متعدِّدة من العمليات والإجراءات. كما لديها القدرة على تقديم تجربة مخصَّصة لكلّ عميل. وتتمثَّل الميزة الرئيسيّة لأدوات الذكاء الاِصطناعي في أنَّه يمكن تقديم تجارب مخصَّصة دون التضحية بالكفاءة. أي، يمكن للذكاء الاِصطناعي تقديم ثلاثية الحجم والتخصيص والكفاءة بتكلفة منخفضة للغاية.
6- التنبؤ بسلوك العملاء
من المهمّ جدَّاً أن تستخدم منصَّة لإدارة علاقات العملاء لمتابعة كلّ تفاعل لديك مع العملاء. وبذلك، سيكون لديك معلومات وفيرة حول كيفية تفاعلهم مع نشاطك التجاري. بما في ذلك العناصر التي اِشتروها، ورسائل البريد الإلكتروني التي يتلقّونها، والأسباب التي جعلتهم يتواصلون مع فريق دعم العملاء لديك، وما إلى ذلك.
يُمكن لنظم إدارة علاقات العملاء (CRMs) دمج الذكاء الاِصطناعي؛ لتحليل البيانات والتنبُّؤ بما قد يفعله العميل في المستقبل وتقديم توصيات حول تحسين خدماتك لرعايتهم والحصول على مبيعات مستقبليَّة.
7- فهم مشاعر العملاء
يمكن أن تساعدك أدوات الذكاء الاصطناعي أيضاً في فهم ما يقوله العملاء عن علامتك التجارية ومشاعرهم تجاه عملك. إذ يستغرق تحليل التعليقات المتروكة على مواقع المراجعات أو على صفحات منتجاتك أو في تعليقات وسائل التواصل الاِجتماعي بشكل يدوي وقتاً طويلاً.
تعمل برامج الذكاء الاِصطناعي هذه على أتمتة العملية باِستخدام الخوارزميات للعثور على المواضيع والمحاور المتكرِّرة. وبالتالي، يُمكنها مساعدتك في فهم مشاعر وآراء العملاء.
الخلاصة
في النهاية، تذكَّر أنَّ الذكاء الاِصطناعي في خدمة العملاء يجب أن يُعزِّز التفاعلات البشرية بين العملاء وفريقك، وليس اِستبدالهم. وعندما يتمّ دمجه بشكل صحيح في أنظمة خدمة العملاء، يمكنه أن يساعدك في تقديم خدمة أكثر تخصيصاً وبناء علاقات أعمق مع العملاء والعملاء المحتملين.
