Как использовать данные о предпочтениях клиентов в работе call-центра — часть 2

В предыдущей публикации мы описали, как современный колл-центр может использовать в работе информацию о предпочтениях клиентов.

В этой статье мы продолжим разбирать рабочие направления, которые можно оптимизировать с помощью этих данных, а также рассматривать конкретные методики.

Практические подходы

Определять предпочтительные каналы коммуникации

Еще недавно «знать своего клиента» означало просто помнить его имя. Сегодня это понятие стало намного шире.

Когда аналитические инструменты интегрированы в каждый этап клиентского пути — от фронт-офиса до бэк-офиса — предпочтения аудитории перестают быть данными из опроса и становятся актуальным сигналом. Это позволяет определять:

• Как человеку удобнее контактировать с брендом;
• Какой канал коммуникации он с большей вероятностью перестанет использовать;
• Когда к диалогу должен подключиться сотрудник.

Контекст взаимодействия движется вместе с абонентом при переходе между каналами связи — из чата в голос, из голоса в видео, т.д. — поэтому не нужно повторять одну и ту же информацию несколько раз. Если необходимо передать запрос оператору, история и контекст также сохраняются.

Выявлять предпочтения в ходе беседы — а не в формальных опросах

Многие call центры используют искусственный интеллект, чтобы прогнозировать дальнейшие действия клиентов. Но его можно применять гораздо эффективнее, чтобы укреплять связь с аудиторией, повышать ее лояльность. Например, расширять возможности команды, а также усиливать ее компетенции за счет использования новых технологий. Благодаря этому даже рядовой сотрудник будет работать на уровне опытного специалиста.

Полезные практики:

• Определять предпочтения потребителей в ходе общения, а не с помощью утомительных, недостаточно информативных опросов;
• Предоставлять оператору информацию об абоненте до того, как он принял запрос, чтобы у него была необходимая поддержка для эффективного ведения диалога;
• Внедрять тактики для лучшего понимания потребностей клиента, чтобы каждое взаимодействие дополняло профиль, а не начиналось с нуля.

Обеспечивать проактивное взаимодействие с аудиторией

Ожидания клиентов быстро меняются, а персонализированное взаимодействие с гибким переключением между каналами становится новой нормой.

ИИ в платформах CCaaS (Contact Center as a Service, контакт-центр как услуга) позволяет реагировать в режиме реального времени благодаря использованию:

• Интеллектуальной маршрутизации;
• Прогнозирования намерений потребителей;
• Проактивной коммуникации, адаптированной под индивидуальные потребности пользователя.

Ключевой момент — согласовать интеллектуальные решения с предпочтениями потребителей, а не внедрять технологии ради технологий. Используя аналитические данные, можно обеспечить осмысленную персонализацию.

Функциональные инструменты позволяют обрабатывать широкий спектр сохраненных данных. Сбор обратной связи и аналитика на базе ИИ формируют непрерывный цикл улучшений, помогая выявлять как общие тенденции для аудитории, так и индивидуальные предпочтения клиентов.

Такой подход позволяет компании:

• Устранять проблемные области;
• Повышать удовлетворенность потребителей;
• Усиливать человеческую составляющую сервиса, а не заменять ее.

Определять типовые поведенческие предпочтения по клиентским сегментам

Помимо персональных предпочтений, организациям стоит анализировать агрегированные данные, чтобы выявлять более широкие паттерны, тренды. Понимание типового поведения и предпочтений различных сегментов аудитории позволяет бизнесу проактивно разрабатывать решения, которые будут соответствовать ожиданиям потребителей.

Например, такие закономерности могут указывать на:

• Предпочтительные каналы коммуникации;
• Распространенные проблемные области;
• Ожидания относительно времени ответа.

Полученные данные можно использовать для принятия решений, касающихся:

• Численности и состава персонала;
• Стратегии по каналам коммуникации;
• Стиля взаимодействия;
• Дизайна сервиса.

Переходя от реактивной персонализации к проактивному проектированию опыта, организация может создавать клиентский путь, который с самого начала взаимодействия будет восприниматься более интуитивным.

Вместо того чтобы корректировать каждое взаимодействие отдельно, можно создавать системы и процессы, которые отражают то, что потребители ценят больше всего. Такой подход поможет повысить удовлетворенность аудитории, улучшить операционные показатели.

Понимать, на каком этапе жизненного цикла находится каждый клиент

Настоящая ценность появляется тогда, когда предпочтения начинают влиять на то, как, когда и где организация взаимодействует с потребителем. При этом важно учитывать не только выбор канала коммуникации, но и то, на каком этапе жизненного цикла находится человек и чего он пытается достичь.

Для CX-руководителей это означает переход от тактического использования предпочтений аудитории к управлению ими. Такой подход позволяет:

• Сделать взаимодействие более релевантными;
• Снизить трения на клиентском пути;
• Обеспечить лучшие результаты в долгосрочной перспективе.

Персонализировать каждый этап клиентского пути

Используя историю взаимодействий, поведенческие сигналы и аналитические сведения, полученные с помощью ИИ в режиме реального времени, компания может персонализировать каждый этап клиентского пути.

Большинство контакт центров уже располагают этими данными или используют мощные ИИ-инструменты для их генерации. Однако проблема заключается в том, что эта информация не отображается в нужный момент. Согласно статистике, это приводит к тому, что:

• 55% абонентов испытывают раздражение, когда операторы не знают историю обращений;
• 73% потребителей переключаются между каналами во время общения, ожидая, что каждый следующий сотрудник подхватит разговор с того места, где остановился предыдущий.

Решение не в том, чтобы менять уже существующие инструменты, а в том, чтобы объединить их. Когда CRM, ИИ-модели и рабочее место оператора формируют единое представление о клиенте, персонализация перестает быть отдельным проектом и становится нормой для организации.

Подготовлено на основании статьи: Call Center Helper. «12 Amazing Things You Can Now Do With Customer Preferences» (12 удивительных вещей, которые теперь можно делать с предпочтениями клиентов).