انتظارات مشتریها از بخش خدمات پشتیبانی معمولا نسبت به تیمهای دیگه بالاتره، چون بخش خدمات اولین نقطهی آزمایش کسب و کار برای مشتریان به حساب میآد؛ جایی که مشتری میتونه میزان صداقت کسب و کار در انجام وعدههایی که داده رو محک بزنه. متاسفانه هنوز هم بسیاری از مدیران معتقدند فرایند پاسخگویی به مشتریها طولانیه و از طرف دیگه تقریبا اکثر مشتریانی که با بخش خدمات یک کسب و کار تماس میگیرن، انتظار دارن درخواستشون بلافاصله انجام بشده. به همین دلیل، بخش پشتیبانی به دلیلی حساسیت ارتباطات و حجم کاری زیاد، معمولا با مشکلات متنوعی روبهرو میشه که نیاز به راه حلهای نوآورانه مثل هوش مصنوعی دارن. تا به حال به این فکر کردین پشتیبانی مشتری چطور با استفاده از AI میتونه متحول بشه؟
چه تازه بخواین از هوش مصنوعی استفاده کنین، چه دنبال کاربردهای پیشرفتهتر هوش مصنوعی در نرم افزارهایی مثل CRM باشین، خوندن این مطلب به شما کمک میکنه برای رشد تیم پشتیبانی سازمان بهتر برنامه ریزی کنین.
با افزایش حجم درخواستها، تشخیص اینکه کدوم تیکت باید زودتر رسیدگی بشه، سخت میشه. تعداد درخواستهای پشتیبانیشون با گسترش محصول یا خدمات کسب و کارها به بالاترین حد خودش میرسه.
الگوریتمهای AI میتونن با تحلیل کلمات کلیدی و یا تحلیل سوابق مشتری تیکتهایی رو که فوریت بیشتری دارن شناسایی و اولویتبندی کنن. به این ترتیب زمان پاسخ گویی به طرز چشمگیری کاهش پیدا میکنه.
کارشناسان بخش پشتیبانی معمولاً همزمان چندین کار با پیچیدگیهای مختلف انجام میدن و ممکنه زمان کم بیارن. هوش مصنوعی میتونه کارهای تکراری و دستی رو بهصورت خودکار انجام بده. مثلا چتباتها میتونن بعضی درخواستها رو کاملاً بدون دخالت انسان جواب بدن. یا این که بعضی کارها مثل ارسال پیام اطلاع رسانی به مشتریان اتوماسیونسازی بشه.
۷۳٪ از مشتریها ترجیح میدن خودشون مشکلشون رو حل کنن تا تماس بگیرن. برای همین، لازمه که شرکتها روی ایجاد ابزارهای سلف سرویس مثل همین چت باتها سرمایهگذاری کنن.
بزرگترین نارضایتی مشتریها در بخش خدمات پشتیبانی اینه که وقتشون تلف میشه. نکته تاریک ماجرا اینه که این اتلاف وقت میتونه باعث هزینههای مالی باری دو طرف بشه.
با استفاده از چتباتهای پویا(همیشه در حال یادگیری)، مشتریها بدون انتظار در صف تماس، جوابشون درباره درخواست مرجوعی، اطلاع از وضعیت سفارش و موارد اینچنینی رو فوراً میگیرن. برای مسائل پیچیدهتر هم هوش مصنوعی میتونه تماس با کارشناس رو زمانبندی کنه تا انتظارات غیر ضروری حذف بشه.
۷۸٪ از مشتریها انتظار دارن تجربهای شخصیسازیشده داشته باشن اما جمعآوری و مدیریت دادههای هر مشتری برای کارشناسان زمانبره.
AI با تحلیل خودکار دادههای مشتری و اتصالش به CRM کمک میکنه یک دید ۳۶۰ درجه از هر مشتری بسازین. در نتیجه میتونین پاسخ به مشتری در بخش خدمات پشتیبانی رو شخصیسازی کنین و از این طریق رضایت مشتری رو بالاتر ببرین.
بازخورد مشتری یک گنج طلاییه اما طراحی پرسشنامه، جمعآوری پاسخها و تحلیل دادهها زمان زیادی میبره.
ترکیب هوش مصنوعی با ابزارهای نظرسنجی باعث میشه سؤالات نظرسنجی بهینه و هدفدار طراحی بشن، دادهها بهصورت خودکار تحلیل و امتیازهای محاسبه بشن. به این ترتیب میشه تصمیمات بهتری برای ارتقا تجربه مشتری و بهبود بخش خدمات گرفت.
وقتی لحن یا نحوهی پاسخگویی نمایندهها با هم فرق داره، مشتری سردرگم میشه و تجربه کلی مشتری آسیب میبینه. با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی میتونین پاسخها، اسکریپت تماسها و حتی پیامهای شبکه اجتماعی رو با لحن واحد بنویسین. همچنین نمایندگان بخش پشتیبانی میتونن با استفاده از ابزارهای مختلف به سوابق هر مشتری دسترسی پیدا کنن و متناسب با دادهها مکالماتشون رو شخصیسازی کنن.
وقتی هزینه جذب و نگهداری مشتری از ارزش طول عمرش بیشتر بشه، بیزینس ضرر میکنه و از طرفی کاهش هزینه نباید کیفیت خدمات رو پایین بیاره.
با پیادهسازی چتباتها، ایمیلباتها و خدمات سلفسرویس میتونین حجم کار انسانی و زمان پاسخگویی رو کاهش بدین.
رشد بیزینس مساویه با افزایش تعداد مشتریها و فشار روی تیم پشتیبانی. در گذشته تنها راه حل، جذب نیروهای جدید بود که زمانبر و پرهزینهست. اما هوش مصنوعی هم میتونه بخشی از وظایف نمایندهها رو انجام بده و هم با ارائه بینشهای لحظهای در حین مکالمه، عملکرد اونها رو تقویت کنه.
مشتریها از یک چیز واقعاً متنفرن و اون انتظار کشیدنه. به همین دلیل، هوش مصنوعی بهترین گزینه برای درخواستهای پرتکرار، کمریسک و با حجم بالاست. یعنی جایی که سرعت از ظرافت مهمتره. اینجا اتوماسیونسازی باعث میشه چرخ خدمات پشتیبانی بچرخه، در حالیکه نیروهای انسانی روی پروندههای پیچیدهتر تمرکز کنن. به طور کلی در تعاملات زیر میتونین از هوش مصنوعی به عنوان مرحله اول ارتباطات استفاده کنین:
1. جایی که سؤال مشتری مستقیماً با دادههای موجود در بانک دانش مستندات شما قابل پاسخگویی باشه و هوش مصنوعی بتونه مشتری رو به این منابع لینک کنه.
2. برای مدیریت صف تیکتها، این که کدوم درخواستها رو میشه بهصورت خودکار جواب داد، کدوم باید بره برای کارشناس فنی یا مالی و کدوم تیکتها نیاز به بررسی انسانی دارن.
3. کارهای روتین که نیاز به تصمیم گیری خاصی ندارن، فقط باید سریع انجام بشن مثل تایید سفارش، بررسی یا تمدید اشتراکها یا وضعیت خرید. این درخواستها معمولاً بالای ۶۰٪ حجم تیکتها رو تشکیل میدن و مدیریتشون به وسیله هوش مصنوعی بار زیادی رو از روی دوش کارشناسان برمیداره.
4. بهجای اینکه مشتری تماس بگیره و بپرسه چرا سفارشم دیر رسیده AI میتونه خودش زودتر پیام بده و اطلاع بده که تاخیر وجود داره. یا یادآوری تمدید اشتراک، پایان دوره آزمایشی و حتی نکات پیشگیرانه برای استفاده بهتر از محصول میتونه با استفاده از هوش مصنوعی در بستر سیستمهایی مثل نرم افزار CRM اتوماسیونسازی بشه.
بخش زیادی از چالشهای خدمات مشتری به هم متصل هستن و هوش مصنوعی میتونه مثل چسب، کل این سیستم رو بههم پیوند بده. وقتی تیمهای پشتیبانی از AI و ابزارهای خودکار در کنار CRM هوشمند استفاده کنن، نه فقط سرعت و کیفیت خدمات بالا میره، بلکه درک عمیقتری از رفتار و نیازهای مشتری بهدست میاد.
هوش مصنوعی بدون دسترسی به دادهها و اطلاعات، مثل دونده ایه که با چشم بسته میدوه، اما وقتی AI به یک CRM قدرتمند مثل اوج ابری متصل باشه، میتونه هر تعامل، پیام، تماس یا بازخورد مشتری رو تحلیل کنه، الگوها رو یاد بگیره و حتی پیشبینی کنه کِی و چطور باید با مشتری ارتباط برقرار بشه.
اوج ابری با قابلیتهای هوش مصنوعی و اتوماسیون، به شما کمک میکنه نهتنها تیم پشتیبانی بهتری بسازین، بلکه تجربهای متمایز و انسانیتر برای مشتریهاتون خلق کنین؛ تجربهای که در اون هر پاسخ سریع، دقیق و متناسب با نیاز واقعی هر مشتریه داده میشه.
هوش مصنوعی مکمل انسانه، نه جایگزینش. درسته که هوش مصنوعی میتونه به سرعت پاسخ بده اما انسانها هنوز تنها کسانی هستن که میتونن همدلی و خلاقیت واقعی رو به تجربه مشتری اضافه کنن. به این ترتیب بهترین برندها اونهایی هستن که بین این دو تعادل میسازن.
با استفاده از سیستمهایی مثل نرم افزار سی آر ام میشه این تعادل رو در سرتاسر سازمان خصوصا بخش پشتیبانی پیادهسازی کرد اما چطور بفهمیم که همه چیز داره به خوبی انجام میشه؟
در مدل پشتیبانی ترکیبی، فقط تجربه خوب مشتری کافی نیست؛ اعداد باید ثابت کنن که این مدل هم برای مشتری، هم برای تیم پشتیبانی ارزش ایجاد میکنه. شاخصهای کلیدی عملکرد یا KPI معیارهایی هستن که نشون میدن آیا ترکیب انسان و هوش مصنوعی واقعاً به بهبود تجربه مشتری و کارایی بیشتر بخش پشتیبانی منجر شده یا نه.
اگه هوش مصنوعی کمک میکنه کارشناس انسانی تمرکزش رو روی مسائل باارزشتر بذاره، در عین حال از حجم ارجاعها کم کنه و زمان مشتری رو حفظ کنه، اونوقت میشه گفت این مدل واقعاً جواب داده.
در ادامه، مهمترین شاخصهایی رو که باید در پشتیبانی ترکیبی اندازهگیری کنین بررسی میکنیم.
۱. کیفیت پاسخگویی خودکار(Deflection Quality)
این شاخص نشون میده چند درصد درخواستها بدون نیاز به دخالت انسانی توسط AI حل شدن. اما نکتهی مهم اینه دفلکشن بالا بهتنهایی نشونه موفقیت نیست و فقط وقتی ارزش داره که همراهش رضایت بالا مشتری (CSAT) هم باشه؛ این یعنی خودکارسازی واقعاً داره کمک میکنه.
۲. زمان پاسخ اولیه (Time to First Response)
این معیار میسنجه که مشتری چقدر سریع اولین پاسخ رو دریافت میکنه. در مدل ترکیبی خدمات، خصوصا در درخواستهای روتین، هوش مصنوعی باید بتونه این زمان رو تقریباً به صفر متمایل کنه. هرچقدر پاسخ اولیه سریعتر باشه احتمال ترک مکالمه کمتر میشه و اعتماد مشتری بیشتر میشه.
۳. حل مشکل در اولین تماس (First Contact Resolution)
نشوندهنده درخواستها و مشکلاتیه که در همون تماس یا تعامل اول حل میشن. FCR بالا یعنی هوش مصنوعی پاسخ دقیق ارائه داده،
یا همکاری بین AI و نیروی انسانی به خوبی انجام شده. حداقل ۷۰٪ از درخواستها باید در اولین تعامل بسته بشن.
۵. شاخص تلاش مشتری (Customer Effort Score)
این معیار نشون میده مشتری برای گرفتن پاسخ چقدر باید تلاش کنه. مدل ترکیبی موثر باید تلاش مشتری رو تا حد ممکن کم کنه؛ یعنی هوش مصنوعی پاسخ سریع بده، و در صورت نیاز، ارجاع به کارشناس انسانی بدون چالش انجام بشه.
۶. بهرهوری کارشناسان (Agent Productivity)
برای به دست آوردن این شاخص باید عملکرد کارشناسانی که از کمکهای AI استفاده میکنن در برابر کسانی که بدون AI کار میکنن مقایسه کنین. اگر تیم مجهز به AI بتونه پروندههای بیشتری رو بدون کاهش رضایت مشتری مدیریت کنه یعنی مدل ترکیبی شما سودآوره.
۷. تحلیل احساسات مشتری (Sentiment Analysis)
با ردیابی لحن و احساس در چت یا ایمیل، میتونین بفهمین کجا مشتریها دچار اصطکاک یا نارضایتی میشن. همچنین میتونین بعد از هر تعامل با مشتری یک نظرسنجی انجام بدین. اگر بعد از تعامل با ربات، احساسات منفی افزایش پیدا کنه، یعنی مسیر گفتوگو یا پاسخگویی AI نیاز به بازطراحی داره.
۸. حفظ یا ریزش مشتری (Retention / Churn Impact)
در نهایت، مهمترین سؤال اینه که آیا پشتیبانی سریعتر و ترکیبی باعث شده مشتریها بیشتر وفادار بمونن؟
با اتصال دادههای پشتیبانی به CRM، میتونین ببینین آیا مشتریهایی که تجربهی خدمات ترکیبی با هوش مصنوعی داشتن، نرخ تمدید بالاتری دارن؟ اگر جواب «بله» باشه، یعنی مدل شما داره نه فقط خدمات، بلکه درآمد سازمان رو بهبود میده.
