Dữ liệu, phân tích và Insights có thể cải thiện dịch vụ khách hàng như thế nào
Tháng Mười Một 08, 2019
Những vấn đề mà khách hàng của bạn phải đối mặt là gì? Những trở ngại nào khách hàng gặp phải khi họ yêu cầu hỗ trợ? Làm thế nào để cải thiện quy trình, tạo ra trải nghiệm khách hàng thú vị và gia tăng sự tham gia? Các tổ chức dịch vụ khách hàng có tư duy tiến bộ khám phá những câu hỏi này mỗi ngày. Tâm trí hàng đầu của người quản lý dịch vụ khách hàng là tìm ra cách để khách hàng có trải nghiệm tích cực, đáp ứng mong đợi ngày càng tăng của họ.
Các tổ chức dịch vụ khách hàng là vua của dữ liệu, tạo ra hàng núi dữ liệu thô với từng tương tác. Tuy nhiên, hầu hết các tổ chức chỉ nhận được một phần giá trị tiềm năng từ các phân tích dữ liệu. Một nghiên cứu gần đây của McKinsey & Company về dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực sản xuất, khu vực công và chăm sóc sức khỏe cho thấy các ngành công nghiệp này khai thác được ít hơn 30% giá trị tiềm năng từ dữ liệu của họ.
Nhiều rào cản trong việc trích xuất dữ liệu và phân tích, bao gồm:
- Truy cập vào dữ liệu bị hạn chế
- Thiếu tích hợp trên các kênh, tạo dữ liệu chỉ sử dụng ở một phòng ban duy nhất
- Khó thu hút các nhà khoa học dữ liệu lành nghề để hiểu ý nghĩa của dữ liệu
Và danh sách vẫn còn nhiều lý do hơn nữa. Ngay cả khi các tổ chức có các nguồn lực phù hợp và các công cụ phù hợp, cũng vẫn rất khó để xác định các cơ hội tốt nhất để cải thiện và chuyển những hiểu biết đó thành hành động.
Insight thiết lập Trí tuệ nhận tạo (AI)
Để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, bạn cần đặt nhiều câu hỏi và hiểu dữ liệu có ý nghĩa gì. Sử dụng sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo (AI), hệ thống có thể tiêu hóa dữ liệu mà cần ít nhân sự, dự đoán dựa trên các mẫu trong quá khứ, phân tích tác động qua nhiều điểm dữ liệu và hơn thế nữa. Bảng điều khiển, biểu đồ tương tác và bộ lọc trực quan cung cấp thông tin, hướng dẫn bạn ưu tiên cải tiến để có tác động lớn nhất. Bằng cách này, bạn có thể phân biệt chiến lược thương hiệu của mình thông qua trải nghiệm khách hàng.
Bạn cũng có thể tận dụng trí thông minh nhân tạo bên cạnh trí tuệ kinh doanh truyền thống và báo cáo KPI nhằm cung cấp thêm quan điểm và cơ hội mới. Bạn có thể tìm hiểu các kênh của bạn đang được khách hàng sử dụng để gán đúng tài nguyên cho đúng kênh. Bạn có thể khám phá các xu hướng mới, thương hiệu thịnh hành và các lĩnh vực, vấn đề khác bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để nhóm các vấn đề. Bằng cách xác định và khắc phục sự cố trước khi chúng tác động đến khách hàng, bạn có thể cung cấp trải nghiệm dịch vụ khách hàng tốt hơn.
Những cải tiến này cũng có thể áp dụng cho các chi nhánh trong toàn tổ chức của bạn. Bạn có thể phân tích hiệu suất nhóm, số liệu kinh doanh tức thời và chia sẻ bảng điều khiển cụ thể với khách hàng tiềm năng của nhóm. Bạn có thể xác định các cơ hội cải thiện với những ngữ cảnh do AI điều khiển để giải quyết vấn đề và tuân thủ thỏa thuận cấp độ dịch vụ. Sử dụng Insight giải quyết từng vấn để, xu hướng vấn đề bị tồn đọng và so sánh lịch sử để đánh giá hiệu suất của tác nhân, tác động kinh doanh và giải quyết sự thiếu hiệu quả trong hệ thống của bạn.
Điểm mấu chốt
Cho dù đó là một doanh nghiệp nhỏ hay lớn, các tổ chức cung cấp dịch vụ khách hàng cần dựa vào phần mềm phân tích để giúp xây dựng dịch vụ tốt hơn và thiết kế trải nghiệm khách hàng đặc biệt hơn. Thông tin chi tiết về dịch vụ khách hàng của Microsoft Dynamics 365 cung cấp nền tảng vững chắc và dễ dàng kết nối với nhiều hệ thống khác nhau. Giao diện người dùng trực quan giúp nhân viên của bạn dễ dàng chăm sóc khách hàng. Theo cách này, doanh nghiệp của bạn sẽ giảm nhu cầu về nguồn nhân lực. Thay vào đó, các quản lý dịch vụ khách hàng hiện tại của bạn được trao quyền để cải tiến doanh nghiệp. Dynamics 365 Customer Service Insights sử dụng Trí tuệ nhân tạo AI nên dễ dàng trích xuất, cập nhật và phân tích dữ liệu, trình bày hình ảnh dễ hiểu để xác định các cơ hội cải tiến. Các quản lý dịch vụ khách hàng dựa vào các thông tin đó sẽ đưa ra quyết định tốt hơn để cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tối ưu hóa năng suất của nhân sự. Những ngày không biết phải làm gì với dữ liệu sẽ là một ký ức xa vời.
