CX сталкивается с двумя мощными, но часто противоречивыми силами:
Внедрение ИИ для сокращения затрат
Рост разочарования и гнева клиентов
Невозможность связаться с живым человеком — причина недовольства клиентов, которое в некоторых случаях доходит даже до агрессии. С другой стороны, грамотное применение ИИ в новых сферах может улучшить CX, повысить лояльность и стимулировать положительные отзывы. Согласно недавнему исследованию CCMC в сфере товаров повседневного спроса (CPG), хорошо продуманные цифровые ответы могут повысить уровень удовлетворенности до 42%.
Инфляция и COVID сформировали у клиентов ощущение снижения ценности.
Бесконтактное обслуживание и ИИ усилили разочарование — невозможность дозвониться до человека стала причиной серьезного недовольства клиентов.
Давление на внедрение ИИ стало огромным — как из-за экономии, так и из-за принципа «все так делают — нельзя отставать».
Цифровые каналы обогнали телефонные и личные контакты — чаты, email и самообслуживание теперь составляют ¾ всех обращений.
Есть четыре области, где ИИ может одновременно повысить эффективность и удовлетворенность/лояльность.
Предотвращение проблем
Улучшенные ответы
Сознательное создание положительных эмоций
Эффективная эскалация (передача обращения к человеку)
Помогите клиенту получить большую ценность от продукта.
1) Завершение продажи - После завершения покупки ИИ может ненавязчиво акцентировать внимание клиента на ограничениях продукта в контексте «извлечь максимум из вашего продукта, зная детали», например, условия гарантии. Одновременно подчеркивается, как компания помогает клиенту достичь его целей. Также в сообщении делается акцент на ценности загрузки приложения и прохождении процесса онбординга.
2) Онбординг - Наиболее эффективен, когда адаптирован под уровень компетентности и ожидания клиента. Успешный онбординг может снизить количество проблем на 40% и снизить количество негативных отзывов на 30%. ИИ может помочь:
Оценить предпочтения и уровень знаний клиента («Вы пользовались подобными продуктами раньше?»)
Мотивировать на обучение («Посмотрите 3-минутное видео и получите скидку»)
Предоставить обучение через удобные каналы (email-приветствие, видео по основным операциям)
Напоминать: «Мы можем решить только те проблемы, о которых знаем!»
3) Начало работы с продуктом - Экскурсия по веб-сайту, загрузка приложения, выполнение первых трех операций - ИИ адаптирует процесс запуска к уровню знаний, предпочтительным каналам и целям клиента.
4) Использование продукта - ИИ отслеживает ошибки и предлагает подсказки в реальном времени (JIT — Just In Time).
5) Возникновение проблемы - Поощряйте клиента просить о помощи - ИИ ищет признаки проблем или возможностей для воодушевления и напоминает клиентам: "Мы можем решить только те проблемы и вопросы, о которых знаем."
ИИ ищет неудачные транзакции. Если ИИ определяет, что клиент доволен, он может предложить следующий шаг или дополнительную ценность.
Выходите за рамки базовых ответов — добавляйте объяснения, дополнительную ценность и элементы, вызывающие положительные эмоции
6) Первичное обращение - Этап первичного взаимодействия с клиентом должен облегчать предварительный анализ обращения с помощью ИИ, используя функцию автозаполнения (например, на странице поддержки система подсказывает наиболее вероятные запросы).
Сбор вопросов и анализ при обращении клиента происходит через следующие каналы:
Посещение веб-сайта, поиск в FAQ
Чат/электронная почта
Телефон с использованием распознавания речи и анализа текста
Google, YouTube
7) Классификация и улучшение процесса ответа: простой, средний или сложный - ИИ может интерпретировать и классифицировать сообщение на основе содержания и данных клиента.
8) Ответ - Ключевые компоненты любого ответа включают обоснование ответа и предвосхищение следующего вопроса клиента. Также ИИ может определить, уместно ли внедрить воодушевляющее действие, такое как дополнительное обучение или эмпатию, в ответ.
ИИ распределяет вопросы по трем уровням:
Простые — базовые ответы с объяснением и/или добавлением воодушевляющих компонентов, юмора.
Средние — ИИ может задать больше вопросов, чтобы прояснить ситуацию и предоставить лучший ответ. В случае сомнений в успехе — предлагает эскалацию на более высокий уровень поддержки.
Сложные — передача эксперту со всей историей обращения (чтобы клиент не повторял).
9) Анализ реакции клиента
Доволен? → Предложить дополнительную ценность.
Недоволен? → Предложить эскалацию.
Воодушевление клиентов — это не только скидки, но и:
Эмпатия («Понимаем вашу ситуацию»)
Энтузиазм («Отличный выбор!»)
Полезные советы («Знаете ли вы, что…?»)
Умные кросс-продажи (клиенты, получившие релевантное предложение, чаще рекомендуют бренд).
ИИ определяет недовольство или просто удовлетворенность - подумайте, как перейти к воодушевлению
Доволен - возможность для воодушевления? Знаем ли мы или клиент просто уходит?
«Расскажите нам о взаимодействии, чтобы нам не пришлось беспокоить вас опросом.» Клиент скорее ответит сейчас, чем получит еще один опрос.
Если не доволен, продолжайте поиск или попытайтесь эскалировать.
10) Клиент уходит - Получите обратную связь от клиентов перед тем, как они уйдут: «Пожалуйста, скажите нам, нашли ли вы то, что нужно, и тогда нам не придется беспокоить вас опросом.»
ИИ измеряет количество уходов - уход вызывает 10-20% неудовлетворенности, даже если клиент переходит на другой канал.
Мотивируйте к эскалации, например, и TELUS, и Xfinity подчеркивают, что они могут решить проблемы, только если о них сообщают, и они соединят вас с человеком
Используйте ИИ для выявления вероятной неудовлетворенности в речи или тексте и проактивно предлагайте канал эскалации
11) Обработка эскалации - ИИ может определить, когда клиенты пытаются эскалировать, задавая вопросы типа «Руководитель!» или «Супервизор!» или делая более трех попыток найти ответ.
Другие действия, которые облегчают эскалацию:
Клиент ищет альтернативные каналы - которые должны быть очень заметными
Проактивно признать "кажется, вы не находите то, что нужно. На этом этапе начинается процесс эскалации клиента
ИИ может способствовать процессу эскалации следующими способами:
Выявление недовольства (по тексту, голосу, неудачным транзакциям).
Признание проблемы: «Кажется, вы не нашли ответ».
Предложение эскалации (сначала — еще одна попытка ИИ, затем — человек).
Гарантия быстрого подключения – 90 секунд или меньше (как в Geico — очереди для эскалации короче, так как клиент уже раздражен).
Гарантия, что все данные отправлены человеку, обрабатывающему эскалацию.
Определение причины эскалации, которая обычно отличается от основной проблемы, для будущего анализа. Например, отсутствие полномочий или невозможность доступа к информации или руководителю по конкретному вопросу может вызвать эскалацию.
Большинство эскалаций происходит из-за недоработок в базовом обслуживании и неверных ожиданий клиентов. Если вы отточите процесс онбординга и базовое обслуживание, то столкнётесь с гораздо меньшим количеством юридических споров, регуляторных претензий, исков за небрежность, страховых случаев и возвратов продукции.
Что можно сделать уже сейчас:
Аудит процессов — база знаний (KMS) должна включать не только ответы, но и инструкции по созданию восторга (delighters).
Гибкие решения для сложных вопросов — 3-6 вариантов ответа в зависимости от контекста.
Расширение прав первой линии — разрешите сотрудникам (и ИИ) проявлять эмпатию, энтузиазм и даже юмор (90% попыток работают).
Убедитесь, что ваш процесс приема обращения оценивает все вопросы и назначает их как простые, средние и сложные - чтобы управлять процессом поддержки/ответа. Помогите клиенту через опережающий поиск, а не FAQ или поиск по ключевым словам.
Измеряйте результат каждого среднего и сложного вопроса, а также уходов. Немногие компании записывают и сообщают о неудачных поисках - каждый неудачный поиск — это ожидающий телефонный звонок. Эти данные должны поступать в деятельность по непрерывному улучшению сервиса и маркетинга.
*адаптированный перевод статьи Дж. Гудмана