Otonom müşteri deneyimi: Nasıl başlanır

Paylaş

Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email

“En iyi müşteri hizmetleri, müşterinin sizi aramasına veya sizinle konuşmasına gerek kalmamasıdır. Bu işe yarıyor.”

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, yetenek profilini geliştirir.

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 hizmetleri çözümleri oluşturmak için bağlantılı istihbarattan yararlanmalısınız. Bu, bir istemcinin ne zaman ve neden sorun yaşadığını belirlemek içindir. Dahası, sorunlarını çözmenin en etkili yolunu 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?

Chatbotlarınızı bizimle kolay bir şekilde oluşturabilirsiniz. Exairon’da otonom müşteri deneyiminizi başlatmak için kodlamanın gerekli olmadığını biliyor musunuz?

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 kitaplıklarını kullanabilirsiniz!

Son olarak, herhangi bir kodlamaya gerek kalmadan, makineyi sunduğumuz kanallara bağlayabilirsiniz. Ayrıca, widget’ı markanıza göre tasarlayabilirsiniz.

Artık müşterilerinizin ihtiyaçlarını karşılamaya ve sahip oldukları deneyimi yapay zeka chatbotlarıyla geliştirmeye hazırsınız.

İlginizi Çekebilecek Diğer Yazılarımız