이 문서에서는 AI 기반 대화 지능이 고객 경험을 향상할 수 있는 세 가지 방법을 설명합니다.
대화 인텔리전스는 고객 만족도(CSAT) 및 순추천지수(NPS)와 같은 주요 지표를 개선하기 위한 "이유" 및 "방법"에 대한 시나리오를 제공합니다. 이는 엔드투엔드 고객 여정에 대한 더 깊은 이해를 제공하여 금융 서비스 회사가 실제 고객 요구 사항을 적극적으로 해결하고 보다 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.
직관적이지 않게 들리지만 AI는 실제로 더 큰 공감과 더 많은 인간 상담원 및 고객 상호 작용을 촉진할 수 있습니다. 이를 통해 인간 상담원은 어조 기반 감정 분석을 사용하여 고객의 감정에 집중하고 경험을 긍정적이거나 부정적으로 만드는 요인에 대해 더 깊이 파고들 수 있습니다. 또한 비즈니스 경영진은 팀이 효과적인 공감 방식을 사용하여 고객에게 연락하고 있는지 확인하고 특정 연락처가 에스컬레이션되는 이유를 파악하여 팀 구성원이 전략을 변경하도록 더 잘 교육할 수 있습니다.
평균적으로 금융 서비스 회사는 기존 수동 방법을 사용하여 컨택센터 통화의 0.05%만 처리할 수 있습니다. 그러나 인공 지능을 사용하면 고객 상호 작용을 100% 자동으로 기록 및 분석하고 다양한 통찰력에 따라 즉시 조치를 취하여 고객 전환 및 유지율을 높일 수 있습니다.
이 대화형 인텔리전스를 사용하여 금융 서비스 회사는 고객이 정확히 어디에서 이탈하는지, 어떤 유형의 대화가 가장 긍정적인 경험을 창출하는지, 상담원의 효율성에 영향을 미치는 특정 요소가 무엇인지 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 인간 상담원이 부정적인 고객 감정을 신속하게 식별하고 수정을 위한 권장 사항을 제공할 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다. 이 빠르고 구체적인 피드백은 인간 상담원에게 개인화된 코칭 기회를 제공하여 성과를 향상시키도록 동기를 부여합니다.
마지막으로 대화형 인텔리전스를 통해 기업은 더 나은 지원 및 서비스를 포함하되 이에 국한되지 않는 더 스마트한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
고객 상호 작용을 통해 얻은 통찰력은 마케팅 팀이 고객 반응과 신제품에 대한 피드백을 기반으로 더욱 타겟팅되고 관련성이 높은 캠페인을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 제품팀이 고민하고 해결하고 있는 주요 문제점과 충족되지 않은 요구사항을 공개합니다. 또한 영업팀에게 더 많은 비즈니스를 성사시키는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. 간단히 말해서, 모든 고객 상호 작용은 고객을 기쁘게 하고 고객을 다시 찾게 만드는 동시에 기업의 모든 기능에 영향을 미치는 비즈니스 개선 통찰력을 발견합니다.
금융 서비스 회사는 고객 지원 문제를 적극적으로 해결하고 고객 만족도와 고객 유지를 개선하며 지속적으로 기준을 설정하는 제품과 서비스를 만들어 경쟁 우위를 향상할 수 있습니다. AI 기반 대화형 인텔리전스를 통해 금융 서비스 회사는 인간 상담원의 작업을 강화하여 기억에 남고 공감하며 영향력 있는 고객 경험을 만들 수 있습니다.
위 내용은 AI 기반 대화형 인텔리전스가 금융 서비스 기업에 탁월한 고객 경험을 제공하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!