“En iyi müşteri hizmeti, müşterinin sizi aramasına ya da sizinle konuşmasına gerek kalmadan her şeyin sorunsuz çalıştığı zamandır.”
Jeff Bezos, Amazon’un kurucusu
Makine öğrenimini (bir tür yapay zeka olan ML) kullanan otonom müşteri deneyimi, müşteri hizmetleri için en iyi uygulamaları “bağımsız olarak öğrenmeye” çalışır. Dahası, zamanla yetenek profilini geliştirerek daha iyi hizmet verir.
Self servis müşteri desteğinin temelinde akıllı iş kararları verebilen karmaşık algoritmalar vardır. Bunlar iş kurallarına, gelen verilere, değişen durumlara ve diğer değişkenlere dayanır.
Yapay zeka ve otomasyon, müşteri deneyiminde soruları yanıtlamak ve sorunları çözmek için giderek daha önemli hale geliyor. Birçok müşteri, canlı bir temsilciyle konuşmak yerine otonom seçeneklerini giderek daha fazla tercih ediyor. Yalnızca otonom çözümler başarısız olduğunda insandan insana etkileşimleri kullanıyorlar. Canlı operatöre giden yol basit ve akıcı olduğu sürece tüketici yolculuğuna devam edebiliyor. Bir aracıya ulaştıklarında yeniden başlatmak zorunda kalmak kalmıyorlar.
📌 Otonom Müşteri Deneyimi Adımları:
Daha iyi müşteri hizmeti çözümleri geliştirmek için, bağlantılı zekadan faydalanmalısınız. Bu, bir müşterinin ne zaman ve neden sorun yaşadığını belirlemek içindir. Ayrıca, sorunlarını en etkili şekilde nasıl çözeceğinizi bulmalısınız.
👉 İlk adım olarak, “botlar” olarak bilinen etkileşimli, algoritma odaklı yazılım programları, konuşmaya dayalı insan arayüzleri aracılığıyla müşterilerle iletişim kurmak için makine öğrenimini kullanır. Bu, müşteri desteğini daha doğal, kuyruklar olmadan sürekli kullanılabilir ve hem istemci hem de servis sağlayıcı için “zero-touch” ile yapar.
Bu botlar Amazon’un Alexa’sı veya Facebook Messenger gibi doğal bir dil sanal asistanıyla iletişim kurabilir. Amaç, duygu ve konu analizini kullanarak müşterinin niyetini doğru bir şekilde anlamak için sanal asistanın doğal dil yeteneklerini sağlam analizlerle birleştirmektir.
👉 Tamamen otonom iletişime yönelik ikinci adım, destek süreçlerinin bu öngörücü modellemesini her türlü bakım durumuna dahil etmektir. Botlar, sorunu daha kesin veya daha hızlı çözecek bir sonraki uygun eylemi bulmak için özerk faaliyetler yürüterek ve geçmiş verileri analiz ederek yanıt verebilir.
👉 Son olarak, bu tür öngörücü modelleme, tamamen otonom bir müşteri hizmetleri kapasitesi oluşturmak için kullanılabilir. Ayrıca, insan etkileşiminin hala gerekli olduğu durumlarda bir çağrıyı kabul etmeden önce, müşteri hizmetleri çalışanlarını daha önce bot tarafından yapılan iyileştirici önlemler de dahil olmak üzere olası endişeler konusunda uyarır.
📌 Exarion’da bu nasıl oluyor?
Exairon’da otonom müşteri deneyiminizi başlatmak için kodlamanın gerekli olmadığını biliyor musunuz? Chatbotlarınızı bizimle kolay bir şekilde oluşturabilirsiniz.
Başlangıçta, operatörler ve ekipler oluşturmak gereklidir. Ardından, operatörleri ait oldukları ekiplere atamanız gerekir. Böylece, ajanlar ve gruplar organize bir şekilde çalışırlar. Ayrıca, gelen kutusu ve sohbetlerle ilgili bilgi akışı koordine edilebilir. Bu, sorunların daha hızlı çözülmesine yol açacaktır.
İkincisi, sanal asistan makineleri inşa edilmelidir. Sanal asistan makineleri hazır olduktan sonra, operatörler ve ekipler bunları yönetecek veya kontrol edecektir.
Bir makine oluşturmak için sohbet senaryonuzu hazırlayabilir ve sıfırdan hikayeler oluşturabilir veya sizin için sektöre özel şablonlar oluşturduğumuz Exairon’un diyalog kitaplığını kullanabilirsiniz!
Son olarak, herhangi bir kodlamaya gerek kalmadan, chatbot makinesini sunduğumuz kanallara bağlayabilirsiniz. Ayrıca, widget’ı markanıza göre tasarlayabilirsiniz.
Artık müşterilerinizin ihtiyaçlarını karşılamaya ve sahip oldukları deneyimi yapay zeka chatbotlarıyla geliştirmeye hazırsınız.
