Trendy w Obsłudze Klienta na 2024
Trendy w obsłudze klienta wynikają z rosnącej potrzeby dostarczania spersonalizowanych doświadczeń klienta (CX), zapewniania szybkiego wsparcia oraz budowania więzi pomiędzy klientem i marką.
Aby sprostać tym oczekiwaniom, przedsiębiorstwa coraz częściej rozwijają obsługę klienta opartą na strategii omnichannel oraz wykorzystują rozwiązania technologiczne do analizy danych, które umożliwiają budowanie spersonalizowanych interakcji. Wykorzystanie sztucznej inteligencji, szczególnie poprzez stosowanie chatbotów, voicebotów i innych systemów, pozwala na budowanie płynnej obsługi klienta, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych.
W niniejszym artykule omówimy, w jaki sposób te trendy mogą wpłynąć na interakcje z klientami oraz procesy w contact center.
Spis Treści
Spójna Obsługa Omnichannel
Wyobraź sobie sytuację, w której klienci mogą swobodnie przechodzić z mediów społecznościowych na pocztę elektroniczną lub czat na stronie marki, a ich historia zakupów i preferencje są zachowane. W tym właśnie tkwi siła obsługi omnichannel — w płynnym przejściu klienta między kanałami komunikacji, bez straty ciągłości i spójności.
Przedsiębiorstwa coraz częściej przyjmują strategię omnichannel. Zgodnie z raportem CX Trends opracowanym przez Zendesk, aż 54% liderów CX wyraża zainteresowanie możliwościami integracji kanałów głosowych i cyfrowych. Działania te mają na celu ułatwienie płynnego przechodzenia klientów pomiędzy różnymi kanałami komunikacji.
Według raportu Microsoft Global State of Customer Sophistication infolinia jest głównym kanałem komunikacji; 47% liderów customer service wskazało, że obecnie zarządzają obsługą klienta za pośrednictwem call center. Niemniej omnichannel staje się coraz powszechniejszym rozwiązaniem — niemal 40% liderów w obszarze obsługi klienta oferuje wsparcie omnichannel.
Obsługa omnichannel wymaga nie tylko wysoko wykwalifikowanych pracowników contact center, ale także implementacji innowacyjnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które pomagają w wykonywaniu rutynowych zadań oraz usprawniają operacje biur obsługi klienta.
Self-Service (Samoobsługa) Częścią Omnichannel Customer Service
Klienci oczekują rozwiązań self-service (samoobsługowych), które umożliwią uzyskiwanie informacji i rozwiązywanie problemów, bez konieczności bezpośredniego kontaktu z konsultantem.
Implementacja rozwiązań self-service to wykorzystanie różnych narzędzi i platform, takich jak witryny internetowe, aplikacje mobilne, bazy wiedzy, chatboty czy interaktywne systemy IVR, dzięki którym klienci szybko znajdują odpowiedzi na typowe pytania.
Dzięki self-service przedsiębiorstwa mogą:
- usprawnić obsługę klienta
- obniżyć koszty operacyjne
- zwiększyć satysfakcję klientów poprzez zapewnienie im szybkiego i wygodnego dostępu do potrzebnych informacji i usług.
Wyniki badań firmy Gartner pokazują, że 64% liderów obsługi klienta planuje rozwój rozwiązań self-service w 2024 roku. Jakie są przyczyny tego trendu?
Młodsi klienci chcą rozwiązywać problemy samodzielnie, bez potrzeby telefonicznego lub mailowego kontaktu z marką. 39% klientów z grupy “Gen Z” twierdzi, że najprawdopodobniej zrezygnuje z próby rozwiązania problemu dotyczącego produktu lub usługi, zamiast zwrócić się o pomoc do konsultanta, jeśli nie będą w stanie znaleźć rozwiązania samodzielnie, np. na stronie internetowej.
Dobrze naoliwiona baza wiedzy jest podstawą skutecznej strategii samoobsługi. Czego potrzeba, aby stworzyć bazę, która naprawdę służy klientowi? Chodzi o dobrze zorganizowaną treść, jasny język i spójne formaty, które pomogą użytkownikom szybko znaleźć potrzebne informacje. Regularne audyty i solidny proces redakcyjny zapewniają, że baza wiedzy pozostaje aktualna, dokładna i wysokiej jakości. Bazy wiedzy nie są statyczne – są żywym, oddychającym zasobem, który ewoluuje wraz z opiniami klientów.
Dzięki włączeniu takich funkcji, jak zaawansowane możliwości wyszukiwania i moderowane pytań i odpowiedzi, firmy mogą ulepszyć samoobsługę, czyniąc ją bardziej intuicyjną i łatwą w obsłudze dla użytkownika. A gdy do zasobów dodane zostaną multimedia, zwłaszcza treści wideo, samoobsługa staje się o wiele bardziej funkcjonalna i przyjemna.
Rozwiązania Oparte na Sztucznej Inteligencji
Systemy wsparcia oparte na AI to rozwiązania strategiczne – mogą one wspierać specjalistów contact center w zarządzaniu dużymi ilościami danych, priorytetyzować zapytania klientów i zapewniać szybkie odpowiedzi, które maksymalizują efektywność.
Oszczędności mogą być znaczące, ponieważ AI pomaga zautomatyzować rutynowe zadania. To sytuacja korzystna dla obu stron, w której firmy oszczędzają pieniądze, a klienci cieszą się płynną obsługą przy minimalnym czasie oczekiwania.
Generative AI
Generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI) w krótkim czasie zyskała popularność w obszarze obsługi klienta; firmy korzystają z niej m.in. do tworzenia inteligentnych botów. Dzięki Generative AI możliwe jest również generowanie spersonalizowanych treści i ofert, co pozwala firmom dostosowywać CX do ich indywidualnych potrzeb i preferencji.
Według danych firmy Gartner 83% liderów obsługi klienta twierdzi, że planują inwestycje w GenAI lub już to zrobili.
Raport opracowany przez Zendesk pokazuje, że liderzy CX przewidują, że w najbliższym czasie GenAI będzie miało wpływ na obsługę klienta opartą na czacie (57%), komunikację mailową z klientami (53%), funkcjonalność wyszukiwania (45%) oraz interakcje oparte na głosie (42%).
Niemniej warto zaznaczyć, że wielu specjalistów customer service czuje niepewność z powodu nieznajomości narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji lub nie do końca rozumieją w jaki sposób miałyby one ułatwiać pracę w ośrodkach contact center.
W ramach tego trendu, jednym z głównych kierunków rozwoju są modele LLM (Large Language Model) i LMM (Large Multimodal Model).
Modele LLM to potężne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które mają zdolność generowania naturalnie brzmiących tekstów, rozumienia kontekstu oraz przewidywania kolejnych słów w zdaniach. Z kolei modele LMM łączą dane z różnych modalności, takich jak tekst, obrazy, dźwięki itp. Pozwalają one analizować i generować treści, biorąc pod uwagę różnorodne rodzaje informacji.
Te modele są coraz częściej wykorzystywane w różnych dziedzinach, w tym w obsłudze klienta, aby dostarczać bardziej efektywne i zindywidualizowane doświadczenia klientów. Na przykład, mogą być używane do generowania odpowiedzi w czasie rzeczywistym na pytania klientów, dostosowując je do konkretnych potrzeb i preferencji. Dzięki temu firmy mogą skuteczniej obsługiwać swoich klientów, zwiększając satysfakcję i lojalność.
Chatboty i Voiceboty
Chatboty i voiceboty coraz częściej są wykorzystywane do wsparcia działań w obszarze obsługi klienta. Wyposażone w zaawansowane funkcje analizy naturalnego języka, stanowią pierwszą linię kontaktu, efektywnie obsługując szeroki zakres zapytań klientów. Te narzędzia działają przez całą dobę, 7 dni w tygodniu i są w stanie odpowiadać na zapytania w różnych językach. Mogą być idealnym rozwiązaniem dla przedsiębiorstw prowadzących obsługę klienta na zagranicznych rynkach.
Nowy trend w interakcjach głosowych to wykorzystanie bardziej naturalnych tonacji w voicebotach, a firma elevenLabs wiodącą rolę odgrywa w tej dziedzinie, dostarczając różnorodne innowacyjne rozwiązania. Ich innowacyjne rozwiązania umożliwiają wprowadzenie do aplikacji głosowych lepszych, bardziej ludzkich tonacji głosów, co znacząco poprawia autentyczność interakcji z użytkownikami.
To nowe podejście do tworzenia voicebotów otwiera drzwi do bardziej naturalnych i przyjemnych doświadczeń użytkownika, które mogą znacznie zwiększyć zaangażowanie i satysfakcję klientów. Dzięki wykorzystaniu naturalnych głosów, przedsiębiorstwa mogą tworzyć bardziej osobiste i efektywne interakcje z klientami, co w rezultacie może przyczynić się do wzrostu lojalności klientów oraz poprawy wizerunku marki.
Rozwiązania AI Tworzone przez Dostawców Usług Outsourcingowych
Zgodnie z raportem Gartnera Top Priorities of Customer Service Leaders in 2024 69% liderów sektora customer service planuje zainwestować w rozwiązania conversational AI. Ponadto, badania firmy Zendesk pokazują, że 70% liderów CX jest przekonanych, że boty stają się narzędziami do zbudowania wysoce spersonalizowanej ścieżki klienta.
Warto zauważyć, że firmy outsourcingowe contact center posiadające własne technologie wspomagające obsługę klienta mają przewagę na rynku. Przede wszystkim, posiadanie rozwiązań AI tworzonych wewnętrznie pozwala dostosowywać rozwiązania, takie jak chatboty i voiceboty, do specyficznych potrzeb biznesowych.
Zaletą korzystania z usług firmy outsourcingowej jest możliwość szybkiego i łatwego wdrożenia nowych narzędzi oraz skalowania oferowanych usług, bez potrzeby implementacji całkowicie nowych rozwiązań. To eliminuje konieczność przeprowadzenia badań rynku, poszukiwania nowych kontaktów handlowych czy zatrudniania nowych pracowników.
Innymi słowy, wdrożenie i zarządzanie rozwiązaniami AI w contact center może być problematyczne dla wielu przedsiębiorstw. Natomiast firmy outsourcingowe rzadko borykają się z tymi wyzwaniami, ponieważ posiadają odpowiednie zasoby ludzkie oraz własną technologię, co umożliwia sprawną implementację i skalowanie rozwiązań.
Wirtualna i Rozszerzona Rzeczywistość (VR/AR)
Wirtualna (VR) i rozszerzona rzeczywistość (AR) są wykorzystywane do różnych celów, w tym prezentacji produktów i usług, szkoleń oraz obsługi klienta.
W przypadku prezentacji produktów i usług, VR i AR umożliwiają klientom interaktywne doświadczenia, które mogą znacznie lepiej przedstawić produkt niż tradycyjne metody prezentacji. Dzięki tym technologiom klienci mogą zobaczyć produkty w trójwymiarze, zbliżyć się do nich, obracać je, a nawet przetestować ich funkcje w wirtualnym środowisku.
W dziedzinie szkoleń, VR i AR oferują realistyczne symulacje, które pozwalają konsultantom na praktyczne doświadczenie różnych scenariuszy bez ryzyka rzeczywistych konsekwencji. Na przykład, konsultant może skorzystać z treningu wirtualnej obsługi klienta, praktykować symulowane rozmowy czy uczyć się obsługi nowego sprzętu.
W obsłudze klienta, VR i AR mają potencjał zrewolucjonizować sposób, w jaki przedsiębiorstwa komunikują się ze swoimi grupami docelowymi. Dzięki tym technologiom, firmy mogą oferować bardziej interaktywne i spersonalizowane doświadczenia konsumentom, na przykład poprzez wirtualne wycieczki po sklepach, wizualizacje produktów w rzeczywistych warunkach czy wsparcie techniczne w formie wirtualnego asystenta.
Inteligentne Bazy Danych
Tworzenie rozbudowanych inteligentnych baz wiedzy staje się coraz bardziej popularnym trendem w obsłudze klienta. Te zaawansowane systemy wykorzystują technologie uczenia maszynowego (ML) i przetwarzania języka naturalnego (NLP) do gromadzenia, organizowania oraz analizowania ogromnych ilości danych. Dzięki temu są w stanie generować dokładne i odpowiednie odpowiedzi na pytania klientów, nawet te bardziej złożone, zwiększając efektywność obsługi klienta.
Ponadto inteligentne bazy wiedzy są w stanie stale się rozwijać i aktualizować na podstawie nowych informacji i doświadczeń, co pozwala organizacjom na dynamiczne dostosowanie się do zmieniających się potrzeb klientów i środowiska biznesowego. W rezultacie, tworzenie rozbudowanych inteligentnych baz wiedzy przyczynia się do poprawy doświadczeń klientów oraz zwiększenia efektywności procesów obsługi klienta.
Lepsze Zrozumienie Ścieżki Klienta Dzięki Analizie Danych
Ścieżka klienta, znana także jako “customer journey”, obejmuje wszystkie momenty kontaktu i współdziałania klienta z firmą, począwszy od pierwszego spotkania z nią, aż do momentu sfinalizowania transakcji oraz dalszego wsparcia po dokonaniu zakupu. To w zasadzie droga, którą klient podąża, począwszy od zainteresowania produktem lub usługą, przez etapy badania, porównywania, zakupu, aż do ewentualnego wsparcia posprzedażowego i lojalności wobec marki.
Zrozumienie potrzeb klientów stanowi wyzwanie dla wielu przedsiębiorstw. Niemniej jednak dzięki postępowi technologicznemu, specjaliści ds. obsługi klienta mogą korzystać z różnorodnych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, aby lepiej zrozumieć ścieżkę klienta.
Według raportu Gartnera, 45% liderów obsługi klienta planuje inwestycje, które pomogą ulepszyć analizę ścieżki klienta, a 50% z nich już zainwestowało w odpowiednie rozwiązania. Poprzez zbieranie i analizowanie danych z interakcji na wszystkich punktach styku, firmy mogą zrozumieć i ulepszyć customer journey w sposób, który wcześniej wydawał się nieosiągalny.
Ten trend w obszarze obsługi klienta, nie dotyczy tylko spełniania potrzeb, ale przewidywania ich. Dzięki analizie predykcyjnej firmy mogą zauważyć wczesne oznaki niezadowolenia klientów i podejmować proaktywne działania, aby ich zatrzymać.
Czym tak naprawdę jest analiza predykcyjna? To proces wykorzystujący zaawansowane techniki analizy danych i sztucznej inteligencji do przewidywania zachowań klientów oraz potrzeb, aby zoptymalizować działania obsługi klienta i zwiększyć efektywność operacyjną.
Poprzez analizę danych historycznych, jak również bieżących interakcji z klientami, systemy analizy predykcyjnej są w stanie prognozować takie zdarzenia jak np. liczba połączeń w określonym przedziale czasowym, preferencje klientów, problemy techniczne, czy też prawdopodobieństwo wystąpienia konkretnych sytuacji obsługowych.
Analiza Emocji
Nowe możliwości w obszarze analizy danych obejmują dynamiczny rozwój rozpoznawania emocji w głosie. Oznacza to, że voiceboty są zdolne nie tylko do zrozumienia i reakcji na naturalną mowę, ale także do identyfikowania emocji wyrażanych przez klientów w ich głosach. To tworzy nowe perspektywy w obszarze obsługi klienta, gdzie systemy mogą analizować emocje i dostosowywać odpowiedzi, aby lepiej odpowiadały na ich potrzeby i preferencje grupy docelowej.
Potencjał Różnorodności
Oprócz trendów technologicznych warto wspomnieć o trendach z obszaru zarządzania zasobami ludzkimi (HR).
Różnorodność jest kluczowym źródłem kreatywności i innowacyjności, co czyni ją jedną z najbardziej cenionych wartości przez organizacje. Stanowi zarówno przewagę konkurencyjną, jak i wyzwanie, ponieważ różnice pokoleniowe ani kulturowe nie zacierają się automatycznie.
Firmy contact center tworzą zróżnicowane zespoły, które potrafią efektywnie współpracować z różnymi pokoleniami oraz narodowościami. W tym celu potrzebne są szkolenia z zarządzania pokoleniami w pracy oraz warsztaty, aby pokazać personelowi, jak radzić sobie z różnorodnością i wykorzystywać jej potencjał w obsłudze klienta.
Na przykład osoby należące do Silver Generation, czyli te w wieku powyżej 50 lat lub starsze wnoszą cenne doświadczenie, silne umiejętności komunikacyjne oraz podejście skoncentrowane na obsłudze klienta. Jednak mogą oni napotykać wyzwania związane z adaptacją do technologii i tempem pracy w dynamicznym środowisku centrum kontaktowego. Firmy mogą wspierać ich poprzez ukierunkowane programy szkoleniowe, elastyczne formy zatrudnienia oraz dostępne technologie.
Generation Z ma specyficzne oczekiwania w zakresie zatrudnienia, w tym zdalny lub hybrydowy wymiar pracy, możliwości rozwoju, i elastyczność. Są oni bardzo zorientowani na technologię i cenią firmy, które stawiają na innowacje oraz odpowiedzialność społeczną.
Podsumowanie
Obsługa klienta rozwija się w kierunku spersonalizowanych doświadczeń i szybkiego wsparcia, wykorzystując strategię omnichannel i sztuczną inteligencję. Chatboty i voiceboty stają się standardem, zapewniając płynną i efektywną obsługę klienta. Self-service zyskuje na znaczeniu, umożliwiając klientom szybszy dostęp do informacji, a generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) jest wykorzystywana do tworzenia spersonalizowanych treści.
Jednakże, wyzwaniem może być dostosowanie procesów do nowych technologii oraz zrozumienie ich pełnego potencjału, co wymagać będzie dalszych inwestycji w szkolenia i rozwój kadry.
Autor: Krzysztof Banaś, Operations and Client Director, OEX VCC.