Generatives maschinelles Lernen, um das Kundenerlebnis zu erhöhen

Im heutigen dynamischen Geschäftsumfeld kann der Ansatz eines Unternehmens zur Kundenerfahrung seine Markenwahrnehmung erheblich beeinflussen. Eine schlechte Interaktion, wie eine verpasste Lieferung oder ein nicht hilfreicher Agent, und die Beziehung erholt sich oft nicht. Branchendaten rücken: Quick 32% der Verbraucher geben nach nur einer schlechten Erfahrung eine Marke auf. Die Einsätze sind hoch, aber ist das die Realität? Die meisten Unternehmen haben immer noch Schwierigkeiten, es richtig zu machen.

Diese Lücke zwischen Absicht und Ergebnis ist größer als die meisten realisiert. Während 80% der Unternehmen der Ansicht sind, dass sie hervorragende Erfahrungen bieten, sind sich nur 8% der Kunden einig. Es ist kein Mangel an Anstrengung; Es ist ein Missverhältnis zwischen den Werkzeugen, dem Timing und dem menschlichen Verständnis, den der echte Service erfordert.

Die versteckten Kosten für die Frustration der Kunden

Stellen Sie sich das vor: Bob, ein langjähriger Kunde, bestellt eine Spülmaschine von 1.000 US -Greenback. Es ist verzögert. Aber wenn es auftaucht, ist es in einem beschädigten Zustand. Natürlich kontaktiert er Assist, nur um in die Warteschleife zu gelangen, übertragen zu werden, und forderte schließlich auf, auf eine Untersuchung zu warten. Niemand bemerkt seinen Tonfall oder die wiederholten Observe-ups. Kurz gesagt, das System fängt nicht an, dass Bob ein paar Klicks davon entfernt ist, seinen Kauf abzubrechen.

Jetzt multiplizieren das von Hunderttausenden von Kunden.

Was zu diesen Problemen führt, ist die Trennung zwischen Betriebs- und Kundendaten. Betriebssysteme wissen vielleicht, dass die Sendung spät ist, aber sie sind blind für Bobs Gefühle in Echtzeit. Assist -Transkripte, Anrufprotokolle und Chat -Nachrichten sind voller Hinweise, aber die Systeme können die Punkte nicht schnell genug an die Materie verbinden.

Und das erhöht die Kosten. Jedes Mal, wenn ein Kunde zurückruft oder eskaliert, fügt er 8 bis 15 US -Greenback professional Anruf hinzu, wobei komplexe Fälle noch mehr kosten. Jedes ungelöste Drawback frisst Vertrauen und Ränder. Im Laufe der Zeit wird es schwer zu ignorieren.

Überratene übernehmen: Wie wir GML verwenden, um die Lücke zu schließen

Bei Dentsu International Providers (DGS) haben wir einen anderen Ansatz verfolgt, um dies zu lösen. Während viele Unternehmen laufen Generative AI (Genai) Piloten in abgelegenen Taschen traten wir zurück und fragten: Was würde es brauchen, um ein System aufzubauen, das nicht nur Menschen versteht, sondern auch aus ihrem Maßstab lernt?

Das hat uns zu dem geführt, was wir jetzt generatives maschinelles Lernen oder GML bezeichnen. Es ist kein Schlagwort. Es ist das Rückgrat einer neuen Artwork, Entscheidungen zu treffen, die die Menschen an die erste Stelle bringen.

Was genau ist GML?

Stellen Sie sich das so vor. Genai ist großartig darin, Sprache zu verstehen. Es kann die Nachricht eines Kunden lesen, frustriert werden und sogar eine hilfreiche Antwort generieren. Maschinelles Lernen (ML)Andererseits zeichnet sich bei den Erspunkten und Vorhersagen von Ergebnissen auf der Grundlage früherer Verhaltens aus. Beide sind für sich genommen nützlich. Aber zusammen? Sie sind mächtig.

Mit GML kombinieren wir diese Stärken zu einem System, das kann:

• Nehmen Sie alles von Versanddaten über Chat -Transkripte auf
• Stellen Sie sich frühzeitig an, bevor ein Kunde verärgert ist
• Entscheiden Sie, welche Probleme derzeit Aufmerksamkeit benötigen
• Aktionen auslösen, die sich persönlich anfühlen, nicht roboter

Es geht darum, das richtige Objektiv zu haben, um zu sehen, was wirklich los ist, und den Muskel, schnell etwas dagegen zu tun.

Praktisch: Wie GML in der Praxis funktioniert

Es hilft zu sehen, wie sich dies in der realen Welt abspielt. So sieht ein typischer Anwendungsfall aus:

1. Erkennen Sie früh „gefährdete“ Bestellungen: Anstatt darauf zu warten, dass Kunden wie Bob sich über eine verspätete oder beschädigte Lieferung beschweren, scannt das System kontinuierlich sowohl Betriebsdaten (Sendungen, Auftragsnotizen, Logistik -Updates) und Konversationsdaten (Aufruf -Transkripte, Chat -Protokolle, IVR -Interaktionen und Agent -Notizen). Diese Weitwinkelansicht ermöglicht es, die High 10% der „problematischen“ Bestellungen zu kennzeichnen-diejenigen, die am wahrscheinlichsten eskalieren.
2. Schauen Sie über die Zahlen hinaus: Sobald GML markiert ist, greift er tiefer in die Gespräche selbst ein. Großsprachige Modelle durchsuchen Kundenbotschaften und Erkennungsrisikomarker – alles, von subtilen Anzeichen von Frustration bis hin zu expliziten Drohungen der Eskalation. Es geht darum, die Signale zu tauchen, die sonst im Geräusch verloren gehen würden.
3. Berechnung der Risikobewertung: Modelle für maschinelles Lernen verbinden diese Konversationshinweise mit operativen Signalen, um jeder Bestellung einen Risikobewertungen zuzuweisen. Das Ergebnis: Eine Rangliste, die den Agenten genau gibt, wo sie sich vor dem Snoweball konzentrieren sollen.
4. In Echtzeit handeln: Wenn Bobs Bestellung sowohl eine späte Versandflagge als auch eine frustrierte Sprache in seiner Chat -Geschichte zeigt, protokolliert das System nicht nur das Drawback – es stapft einen Assist -Agenten mit der richtigen Aktion: Vielleicht einen guten Willen -Rabatt, vielleicht einen proaktiven Ersatz. Der Punkt ist, dass Intervention vor der Eskalation geschieht.
5. Skalierung der Wirkung: Da dieser Prozess automatisiert ist, erstreckt er sich jedes Jahr über Millionen von Interaktionen. Was einst eine manuelle Triage von überarbeiteten Agenten erforderte, findet jetzt nahtlos statt und befreien Groups, ihre Energie dort auszugeben, wo sie am meisten zählt.

Was hielt die Lösung zusammen

Hinter den Kulissen machten zwei Designoptionen den Unterschied:

1. Eine einheitliche Sicht des Kunden: Anstatt Betriebsdaten und Konversationsdaten als separate Silos zu behandeln, haben wir ein Modell erstellt, das beide Seiten der Geschichte sieht. Bestellnummern und Verfolgungsdetails sagen uns was ist passiert. Transkripte und Agentennotizen zeigen wie es sich anfühlte. Im Zusammenhang erstellen sie ein weitaus genaueres Bild des Kundenrisikos.
2. Ein für Geschwindigkeitsgeschwindigkeit gebauter Entscheidungsmotor: Einblick ist nur nützlich, wenn sie schnell zu Handlungen führt. Aus diesem Grund wurde das System so konzipiert, dass das Risiko in Echtzeit in Echtzeit und durch die Oberfläche der nächsten Schritte für Agenten bewertet wurde. Anstatt das Gefühl danach zu analysieren, lernt der Motor kontinuierlich und hilft den Groups, im Second zu reagieren, wenn eine kleine Geste eine Beziehung retten kann.

Was hat sich dadurch geändert

Innerhalb weniger Wochen nach dem Reside:

• Die Zufriedenheit stieg um 22%
• Die Auflösungszeiten sanken um 80%
• Das Modell ist jährlich auf 40 Millionen Kundengespräche skaliert
• Auf der finanziellen Seite:
  • Ein Umsatz von 6 Millionen US -Greenback, der durch Vermeidung von Abwanderung eingespart wurde
  • Eine halbe Million Greenback an operativen Einsparungen durch reduzierte Anrufvolumina

Dies sind nicht nur Eitelkeitsmetriken. Sie verweisen auf ein System, das versteht, was für Kunden am wichtigsten ist, und erleichtern den Menschen das Leben leichter, ihnen zu dienen.

Echtzeitmaßnahmen ermöglichen

Die Technologie ist nur die Hälfte der Geschichte. Damit GML wirklich funktioniert, muss die Sanitärrechte richtig sein. Das bedeutet:

• Daten müssen in Echtzeit fließen
• Systeme müssen effektiv kommunizieren
• Die Antworten müssen schnell ohne Verzögerungen sein, ohne Batch -Jobs, kein Warten darauf, dass jemand auf „Ausführen“ klickt.

Wir haben gesehen, dass zu viele gute Ideen in PowerPoint stecken bleiben, weil die Infrastruktur nicht fertig warfare. GML fordert die Bereitschaft auf der ganzen Linie, insbesondere wenn das Ziel darin besteht, einzugreifen, bevor die Beschwerde stattfindet, nicht danach.

Warum GML nicht nur um KI geht, es geht auch um Absicht

Wir stellen GML nicht als Silberkugel. Es ist eine Verschiebung, wie wir über Service denken. Anstatt zu analysieren, was nach der Tatsache schief gelaufen ist, bauen wir Systeme auf, die Probleme vorhersehen, und geben den Groups die Instruments, um sie zu beheben, während noch Zeit ist, es richtig zu machen.

Es ist skalierbar. Es lernt, wie es geht. Und vor allem hilft es uns, Kunden weniger wie Assist -Tickets als auch eher wie Menschen mit Geschichten, Frustrationen und Erwartungen zu behandeln.

Dieser Artikel wurde mit Beiträgen von entwickelt Pavak BiswalSenior Supervisor bei Dentsu International Providers.

Häufig gestellte Fragen

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