$
חדשות טכנולוגיה

מערכות בינה מלאכותית הופכות שירות לקוחות לגרוע יותר בכוונה

טכנולוגיות הבינה המלאכותית במוקדי השירות הפכו לאמצעי לבדיקת מפלס העצבים של הלקוח. הן מסייעות לחברות לזהות עד כמה הלקוח יסבול לפני שינטוש

שירות כלכליסט 12:1905.08.19

מתורים ארוכים בשדות התעופה ועד למוכרים גסי רוח בחנויות ותמיכה טכנית לא יעילה, שירות לקוחות גרוע הוא בעיה המהווה גורם לתסכול בקרב לקוחות בכל רחבי העולם. לכן, חברות רבות כיום מעבדות נתונים ומשתמשות בבינה מלאכותית כדי לקבוע עד כמה שהלקוחות מוכנים לסבול לפני שהם נוטשים, כך לפי דיווח בוול סטריט ג'ורנל אמש (א'). מסתבר כי בחלק מהחברות מוכנים להגיע ממש עד קצה גבול היכולת הזה.

הטכנולוגיות כיום יכולות לנטר כמה זמן לקוח מוכן להמתין על הקו למענה אנושי וכמה פרסומות הוא יסבול עד אז. הטכנולוגיות הללו מנטרות גם את טון הקול של הלקוח, ובהתאם החברות לומדות אילו צעדים עליהן לנקוט כדי לשמור על נאמנות הצרכנים, ועל אילו צעדים הן יכולות לוותר.

לפעמים ההמתנה היא רק דרך לבדוק עד כמה תתעצבנו לפני שתנטשו לפעמים ההמתנה היא רק דרך לבדוק עד כמה תתעצבנו לפני שתנטשו צילום: shuterstock

 

אולם, לפי אנליסטים, יועצים ובכירים לשעבר בתעשייה, הידע הזה מוביל להידרדרות בשירות הלקוחות. רק מספר מועט של חברות משתמשות בידע הנצבר כדי לשפר את שירות הלקוחות שלהן. "יש היום יותר מידע לגבי מידת התסכול שהלקוחות יכולים להגיע אליה", הסבירה מייגן בורנס, מנכ"לית חברת הייעוץ Experience Enterprises.

 

סאלי רובי הייתה לקוחה של AT&T במשך 30 שנה, אך נקודת השבירה שלה הגיעה לאחר 6 שיחות וארבע שעות במצטבר בטלפון עם נציגי שירות לקוחות. לאחר שהחברה לא הסכימה להוריד את מחיר החבילה שלה היא השיגה הצעה טובה יותר מהמתחרה, ורק אז הסכימו לתת לה חבילה אטרקטיבית יותר.

 

AT&T היא בין החברות שמשתמשות בבינה מלאכותית כדי ללמוד על דפוסי התנהגות של הלקוחות ולהתאים נציג ללקוח בהתאם לאופי שלו. "התאמת הנציג הנכון ללקוח משפרת את הסבירות לתוצאה חיובית", מסרה דוברת החברה, שסירבה להגיב ספציפית על המקרה של רובי.

 

כועס ועצבני מקפיץ את המנהל

 

בחלק מהחברות אפילו ציידו את מרכזי התמיכה בתוכנה שמנתחת את טון הדיבור של הלקוח על מנת לקבוע עד כמה הוא עצבני. הלקוחות הכועסים ביותר מנותבים לנציגים המוכשרים ביותר בנטרול עימותים, שגם מקבלים התראה מראש על המצב.

 

אפשרות נוספת היא מעקב בזמן אמת אחר השיחות והקפצת מנהל שיתערב במקרה שיש בעיה. כך למשל חברת אפיניטי (Afiniti) מייצרת תוכנה המיועדת למרכזי שירות לקוחות, ומנתחת נתונים הקשורים לפרופיל הדמוגרפי של הלקוח, ניקוד האשראי שלו ושיחות קודמות לחברה על מנת לקבוע איזה נציג יתאים לו בדיוק. האלגוריתם הוא שמחבר בין הלקוח והנציג. "לכל נציג שירות לקוחות יש אופי משלו ולכל לקוח אופי משלו", הסביר ג'ון בירר מאפיניטי. "אנחנו מנסים להתאים בין האנשים". AT&T היא אחת החברות המשתמשות בתוכנה.

 

הנתונים שנאספים לא רק משמשים למדידת נקודת השבירה של הלקוח, אלא הם משמשים גם גם לזהות את הלקוחות המשתלמים ביותר, כלומר אלה ששווה להשקיע את הזמן והמאמץ כדי לרצות. "חברות נהיו טובות בהבנה מה משפיע ומה לא משפיע על הרגלי הקנייה, ואילו דברים יעלו מכירות לעומת הצעדים שלא ישפיעו על המכירות", מסכם ג'ון מיטצ'ל, נשיא חברת הייעוץ Applied Marketing Science המתמחה בשירות לקוחות.

בטל שלח
    לכל התגובות
    x