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    零售業客戶服務的未來是主動服務

    傳統的客戶服務方法通常更反動。然而,對問題做出反應(例如,讓客戶擱置以檢查跟蹤)而不是主動解決問題(例如,通過 AI/聊天機器人提供訂單跟蹤功能)會消耗更多資源和成本。

    因此,客戶服務需要從聯絡中心轉移到數字和人工助理的虛擬生態系統。這種遷移已經發生。到 2021 年底,15% 的客戶服務交互將完全由人工智能處理——比 2017 年增加 400%。

    這種轉變將要求零售商建立一個基礎,其中最重要的組成部分是一致的客戶視圖,可以跨客戶渠道和交互提供有價值的見解,以在服務漏洞出現入站投訴之前主動識別服務漏洞。預測和預測問題,提供多渠道和個性化的接觸點(或自助服務功能)是前進的方向。

    奠定此基礎的零售商將擁有更忠誠的客戶群,從而對其收入產生積極影響。因此,為了滿足互聯客戶日益增長的期望,零售商應考慮采用以下功能:

    捕獲所有客戶交互以在所有渠道中使用:客戶數據平臺是客戶服務功能的基礎。為了最好地為客戶服務,零售商需要充分了解他們;因此,他們應該整合來自各種來源的數據,并將其實時提供給客戶服務團隊和自助服務機器人/應用程序。目標是啟用實時查詢(例如,特定項目在特定位置可用或客戶正在等待的項目的預計到達時間)。

    客戶服務人員隨時隨地工作的靈活性:管理人才并為客戶服務團隊配備合適的工具對于座席提供輕松的對話式客戶體驗至關重要。根據Gartner 2020 年的最新研究,超過 71% 的客戶服務負責人表示,他們 90% 的員工在家工作。因此,零售商應該能夠在遠程工作方面快速調整他們的團隊。Amazon Connect在提供幫助零售商的客戶服務人員隨時隨地工作的解決方案方面發揮了重要作用。閱讀更多關于莫里森的信息— 一家英國領先的零售商 — 他們能夠使用 Amazon Connect 在一天內讓聯絡中心的每個人遠程工作。

    使用 AI/ML 進行預測: 2020 年只有13% 的客戶獲得了主動客戶服務。到 2025 年,主動客戶參與互動的數量將超過被動客戶參與互動。當出現問題時,零售商可以使用人工智能和機器學習讓自己領先客戶一步。通過在客戶之前發現問題,零售商可以接觸到潛在的解決方案,鼓勵客戶使用快速、有效的解決渠道。為了說明這一點,零售商可以使用數據來預測客戶流失并準備好提供留住客戶的優惠。ML 還可以在翻譯服務中使用,以任何語言與客戶交談。Amazon Comprehend和Amazon Translate可以幫助零售商以當地語言為客戶服務。了解Schuh如何通過 AWS 提升客戶體驗,以及Daniel Wellington 的客戶服務部門如何通過 Amazon Translate 節省 99% 的翻譯成本。

    個性化和人工智能驅動的自助服務(例如聊天機器人):據 Gartner 稱,33% 的買家希望獲得無賣家的銷售體驗——這一偏好在千禧一代中攀升至 44%。因此,組織將需要一個信息靈通、智能且直觀的數字平臺來滿足這一客戶需求。這個數字平臺應該能夠轉錄所有對話,支持關鍵字搜索以幫助檢測趨勢,并通過識別憤怒客戶的實時警報改進座席對話。

    與現場代理無縫連接:沒有什么能取代與另一個人的善解人意、積極的對話。然而,這種人與人之間的聯系應該無縫地建立并智能地路由到適當的服務團隊,以確??蛻舴矫鎺缀鯖]有重復和驗證。

    即用即付:在大流行期間,聯絡中心的容量必須根據需要增加或減少。零售商已經意識到基于消費的商業服務模式的巨大價值。所有公司都必須牢記客戶服務的成本,因此這仍將是客戶服務平臺最重要的功能之一。

    這些功能通??雌饋黼y以實施,但值得慶幸的是,技術也在不斷發展,并正在零售領域迅速部署。云服務、語音支持技術、人工智能/機器學習技術、大數據分析等幫助零售商提高了呼叫中心的工作效率,并通過使客戶交互更加有效、個性化和自然來提供卓越、敏捷的服務。請留意我的下一篇博客,我將探討零售商如何部署基于云的全渠道客戶服務解決方案來實現這一目標。

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