De winnende combinatie van mensen en bots voor een naadloze klantervaring

Tijdstempel: 1 juli 2021 9:40 uur
Bronknooppunt: 952121
Kaushiki Bhattacharya

AI heeft een wereldwijde revolutie teweeggebracht in de klantenservice – vooral tijdens de pandemie – met behulp van AI chatbots en andere virtuele agenten die centraal staan. Een toenemende behoefte om een ​​gestroomlijnde end-to-end klantervaring te bieden is de belangrijkste reden waarom steeds meer bedrijven agressief investeren in moderne technologie om hun klantenondersteuning te verbeteren. Traditionele manieren om klantenservice te bieden – die uitsluitend op mensen was gebaseerd – bleken echter vervelend, zowel vanuit het perspectief van de werknemer als vanuit het perspectief van de klant.

Terwijl klanten (vooral de millennials en generatie-z-gebruikers) het beu waren om op knoppen te drukken om gebruik te maken van verschillende soorten diensten, waren servicevertegenwoordigers ook van mening dat het herhaaldelijk beantwoorden van dezelfde vragen eentonig was. Dit is de reden waarom de meeste organisaties de afgelopen tijd hebben besloten over te stappen op virtuele agenten, die AI, ML en andere tools gebruiken om op maat gemaakte antwoorden op verschillende soorten klantverzoeken en -vragen te framen en te leveren.

Een totale afhankelijkheid van dergelijke virtuele agenten is echter nog niet haalbaar, en uit recente onderzoeken is gebleken dat de meeste klanten niet helemaal tevreden zijn met hun algehele ervaring met bots.

Er zijn twee grote problemen waar klanten mee te maken krijgen chatbots:

1. Voordat klanten cruciale beslissingen nemen (bijvoorbeeld een product met een hoge betrokkenheid kopen), zoeken klanten vaak naar antwoorden op complexe vragen van de merken, die meestal meerdere vervolgvragen met zich meebrengen. Deze categorie vragen, waarbij de oplossing langer duurt, afhankelijk van de mate van complexiteit of de hoeveelheid betrokken informatie, wordt niet goed afgehandeld door bots.

De virtuele agenten geven het op en sturen de klant door naar menselijke servicevertegenwoordigers, of geven links weer waar de klanten doorheen kunnen bladeren om hun vragen zelf op te lossen, iets dat ze misschien al hebben geprobeerd. Hieruit kan worden afgeleid dat bots niet in staat zijn taken te identificeren die klanten al via andere kanalen op de website hebben uitgevoerd, en dit is een van de redenen waarom bots mogelijk falen bij het afhandelen van complexe klantproblemen.

2. Een ander gebied waarop virtuele klantenservicemedewerkers niet adequaat presteren, is het nauwkeurig begrijpen van menselijke emoties. We kunnen niet voorbijgaan aan het feit dat zelfs de meest geavanceerde AI-instrumenten niet in staat zullen zijn het complexe scala aan menselijke emoties te repliceren. Met de recente integratie van sentimentanalyse hebben bedrijven dit probleem tot op zekere hoogte kunnen oplossen. Conversationele chatbots, ondersteund door technologie voor sentimentanalyse, kunnen de emoties en tonaliteiten bepalen die verborgen zijn achter de boodschap van een klant (stem of tekst), en dienovereenkomstig de juiste antwoorden formuleren en leveren.

Niettemin zijn gevoelens zeer subjectief van aard en variëren ze van persoon tot persoon, wat vaak de nauwkeurigheid van sentimentanalyse vermindert. Emoties als ironie, sarcasme, humor etc. kunnen door deze tool niet worden begrepen, wat resulteert in een grotere afstand tussen de klant en de organisatie en een negatieve indruk over het merk creëert. Een voorbeeld: de (onbedoeld) hilarische reactie van Indigo op de tweet van een ontevreden klant die vol sarcasme zat. (Voor niet-ingewijden kun je lezen over het fiasco hier).

Dit soort problemen maken het noodzakelijk dat organisaties een combinatie van menselijke en virtuele klantenservicemedewerkers moeten inzetten. Hoewel de meesten van hen liever met chatbots praten om hun problemen snel opgelost te krijgen, moeten klanten ook weten dat er menselijke agenten beschikbaar zijn als hun vragen te complex zijn om door de chatbots te worden opgelost. Er zou een logische escalatie moeten zijn van bots naar menselijke agenten. De overdracht moet zo worden getimed dat deze plaatsvindt zodra de bot er voor de tweede keer niet in slaagt het probleem van de klant op te lossen.

De menselijke servicevertegenwoordiger moet ook een samenvatting krijgen van alle taken die de gebruiker al heeft uitgevoerd tijdens het gesprek met de chatbot, zodat hij op de hoogte is en van daaruit verder kan gaan. Dit voorkomt herhaling en bespaart daardoor tijd. Een dergelijke praktijk zal de klanten geruststellen dat het bedrijf of het merk daadwerkelijk om hen geeft. Een voorbeeld van een efficiënte chatbot is een chatbot waarvan het probleemoplossend vermogen duidelijk aan de klant wordt gespecificeerd voordat hij deze gaat gebruiken. Als de chatbot de klant vanaf het begin duidelijk maakt dat als hij/zij het probleem niet kan oplossen, hij/zij automatisch wordt doorverwezen naar menselijke servicemedewerkers, kan hij/zij het vertrouwen van de klant winnen. Door het juiste verwachtingspatroon is het dus minder waarschijnlijk dat de klant teleurgesteld raakt.

Klantenondersteuning is het onderdeel waarover een bedrijf meer controle heeft bij het creëren van een positieve merkperceptie in de hoofden van de klanten. Door efficiënte bots te ontwerpen en servicemedewerkers te trainen in het communiceren met gebruikers op een manier die perfect aansluit bij de algehele merkwaardepropositie, kan het bedrijf tevreden klanten behouden en hen overtuigen om van de diensten gebruik te blijven maken.

Source: https://chatbotslife.com/the-winning-combination-of-humans-and-bots-for-a-seamless-customer-experience-29235007d753?source=rss—-a49517e4c30b—4

Tijdstempel:

Meer van Chatbots leven