5 דרכים שבהן בינה מלאכותית משפרת את אספקת השירות

5 דרכים שבהן בינה מלאכותית משפרת את אספקת השירות

בינה מלאכותית (AI) יוצרת השפעה חיובית על הדרכים שבהן ארגונים מספקים שירות. היתרונות כוללים השגת תוצאות שירות מהירות, טובות וחסכוניות יותר, תוך מתן הזדמנויות רבות יותר לשירות מרחוק בתקופה שבה דרישת הלקוחות והנחיות הבריאות דוחפות את השינוי הזה. להלן 5 דוגמאות לאופן שבו בינה מלאכותית משפרת את אספקת השירות, כולל שיפור חוויית העובדים (EX), חוויית הלקוח (CX) ושיפור יכולתו של הארגון לאמץ מודלים רבים יותר של שירות תחזיתי.
 

סגירת פער מיומנויות השירות 

שיפור המיומנות של כוח העבודה שלך בשירות ומתן אפשרות לכולם לבצע ברמה הגבוהה של המומחים שלך (כלומר, גיבורי השירות שלך), מעולם לא היה חשוב יותר לביצועים ולצמיחה של הארגון שלך. התעשייה זקוקה לעובדים מעורבים, מועצמים בנתונים ומיומנים כדי להניע חוויות לקוח יוצאות דופן בזמן קריטי שבו כל רגע שירות חשוב.

עם זאת, מומחי השירות בעלי הביצועים הטובים ביותר שלך לא יכולים לעשות הכל. כלומר, הם לא יכולים להיות בשטח ולעשות את העבודה הטובה ביותר שלהם ובו זמנית להכשיר את העובדים החדשים והפחות מיומנים שלך על שיטות עבודה מומלצות. כדי לשמור על בסיס הידע הדרוש לצמיחת העסק שלך, חיוני שמנהלי שירות ילכדו ויפיצו שיטות עבודה מומלצות בין צוותים.

למרבה הצער, לרעת הלקוחות והעובדים, רוב חברות השירות בשטח עדיין משתמשות בשיטות הדרכה מיושנות ולא יעילות כמו הרצאות בכיתה ומדריכים מודפסים, למרות שעובדי שירות צעירים מעדיפים ללמוד בדרכים אינטראקטיביות יותר. כאשר תעשיית השירותים של היום נכנסת למהפכה טכנולוגית בתחום, קיימת דרך טובה יותר לשתף ולהפיץ שיטות עבודה מומלצות בצורה של כלי שיתוף פעולה וניהול ידע המונעים על ידי AI. הכלים החכמים שמבינים את שפת השירות שלך מאפשרים לצוות השירות שלך לאסוף, לנתח ולשתף ידע שבטי שלעתים קרובות מבודד בתוך הראשים והערות השירות הקשות לפענוח של מומחי כוח העבודה שלך.

קרא עוד: פתרון פער מיומנויות המילניום באמצעות AI
 

משיכה ושימור של עובדי דור המילניום ודור ה-Z

כאשר מומחי שירות בייבי בום מגיעים לגיל פרישה ולוקחים איתם את מומחיותם בנושא, תעשיית השירותים מתמודדת עם כוח עבודה בשטף. היא מאזנת את הדרישות של משיכת עובדים בני דור המילניום ודור ה-Z בעלי ידע טכנולוגי ושיתופיים (דיגיטלית), ובה בעת נאבקת לסגור את פער כישורי השירות עבור המגויסים הצעירים האלה. כיצד ניתן להתגבר על "בריחת המוחות" של דור הבייבי בום כך ששיטות עבודה מומלצות יזרמו לעובדים וללקוחות חדשים יותר? בפוסט קודם בבלוג דנו כיצד ארגונים צריכים "לבנות שיתוף פעולה בזרימות עבודה יומיומיות ולאמץ טכנולוגיה כדי לטפח קהילת ידע קולקטיבית".

טכנולוגיית ניהול הידע המטפחת שיתוף בין-דורי של ידע שבטי אפשרית כעת הודות לבינה מלאכותית.
 

העברת ארגון השירות שלך ממודל הפסקה/תיקון למודל תחזיתי

כפי שבנג'מין פרנקלין אמר פעם, "גרם של מניעה שווה קילוגרם של ריפוי". כל צוות שירות וכל לקוח יודע שתחזוקה שוטפת ואבחון שוטף הם הרבה יותר חסכוניים מאשר לחכות שמשהו יתקלקל ואז לתקן אותו. מעבר מגישה תגובתית של "הפסקה/תיקון" לגישה פרואקטיבית/חזויה מציע בקרת עלויות טובה יותר וגם מבטיח המשכיות עסקית.

התקדמות טכנולוגית כגון IoT ורשתות מהירות יותר פירושה שניתן לתחזק מכונות ולטפל בהן מרחוק או באופן וירטואלי. זוהי אפשרות אטרקטיבית עבור לקוחות הקצה, במיוחד בתקופה של ריחוק חברתי. הם יכולים פשוט לבצע מיקור חוץ של שירות למומחים תוך שמירה על כוח העבודה שלהם ממוקד בפונקציות ליבה עסקיות. עבור צוותי שירות, המעבר משירות תגובתי לשירות פרואקטיבי דורש כוח עבודה מיומן עוד יותר עם בסיס ידע חזק, הנתמך על ידי פתרונות דיגיטליים וכלי שיתוף פעולה, המופעלים על ידי בינה מלאכותית ולמידת מכונה - ונעשים חכמים יותר עם הזמן.
 

הגדלת רזולוציית השירות מרחוק

מגפת הקורונה (COVID-19) שינתה את אופן העבודה של צוותי שירות והאיצה את דרישות הלקוחות הקיימות לתיקונים מהירים ויעילים יותר. המגפה גם האיצה מגמה של כלי פתרון מרחוק המאפשרים ללקוחות לאסוף מידע אבחון הקשור לשירות ולפתור בעיות פחות מורכבות בעצמם, 24/7 ובאופן דיגיטלי.

ניתן למנף את אותם כלים מרחוק בשירות עצמי במקביל לביקורים בשטח כדי לקדם את איכות השירות ויעילותו, להעצים את אנשי השירות לאבחן בעיות מרחוק (לפני הביקור) ולהבטיח שכאשר קוראים לטכנאים, הם מגיעים עם תוכנית הפתרון הנכונה וחלקים נגררים.
 

ניתוח סיבת השורש לבעיות שירות מהר יותר וחסכוני יותר

כאשר ארגוני שירות משתמשים בכלים מבוססי בינה מלאכותית כהשלמה לכוח העבודה שלהם, התוצאה הסופית היא קבלת החלטות טובה יותר שמגיעה ללב הבעיה מהר יותר. הסיבה לכך היא שהפתרונות הטובים ביותר לבעיות נמצאים בדרך כלל בנתוני השירות ההיסטוריים שלך - החל ממידע מאורגן בקפידה בתוך מסד הנתונים של CMS או חלקים ועד הערות טקסט חופשי ארוכות בהזמנות העבודה שלך.

לפתרונות כוח עבודה של בינה מלאכותית יש את הכוח לקחת חוויה זו בעולם האמיתי ולהמיר אותה למסגרת מעשית - המפתח להעצמת כוח העבודה שלך בשירות כדי להתמודד עם בעיות שירות מורכבות יותר ויותר.

מסגרות קבלת החלטות הבנויות מניסיון בעולם האמיתי מאפשרות לסוכנים הפונים ללקוחות לפתור בעיות עם לקוחות, לשאול שאלות כמו מומחה ולזהות את הפתרון הסביר ביותר בהתבסס על קלט הלקוח לגבי הבעיה. וככל שצוותי שירות יכולים לאבחן בעיות מהר יותר ומדויק יותר, כך הם יכולים להיות חסכוניים יותר בפתרון הבעיה.