Webinar Alert: Strategies from 500+ organizations to power up employee recognition.

سجل الآن

مسرد المصطلحات

مسرد مصطلحات إدارة الموارد البشرية واستحقاقات الموظفين

جدول المحتويات

الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء

‍

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في تجربة العملاء، ويوفر للشركات فرصاً غير مسبوقة لتلبية توقعات العملاء وتجاوزها من خلال تفاعلات شخصية وفعالة وجذابة.

‍

وسواء كان ذلك من خلال التوصيات الشخصية أو خدمة العملاء الاستباقية أو حل المشكلات في الوقت الفعلي، فإن الذكاء الاصطناعي له دور فعال في بناء علاقات أعمق مع العملاء وتعزيز ولائهم.

‍

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المقرر أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات تجربة العملاء إلى إعادة تعريف كيفية تفاعل الشركات مع عملائها، مما يجعل التفاعلات أكثر اتصالاً واستجابة وبديهية.

ما هو الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء؟

‍

يشير الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز وتحسين التفاعلات بين الشركات وعملائها عبر نقاط الاتصال المختلفة.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم تفضيلات العملاء، والتنبؤ بالسلوك، وأتمتة العمليات، وإضفاء الطابع الشخصي على التفاعلات، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين تجربة العملاء بشكل عام.

‍

استمع لموظفيك وتعرّف عليهم وكافئهم واحتفظ بهم من خلال برنامجنا لإشراك الموظفين

كيف يتطور الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء؟

‍

يتطور الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء. دعنا ندرس كيف:

1. فهم العملاء

‍

‍يحللالذكاء الاصطناعي كميات هائلة من بيانات العملاء، بما في ذلك سجل الشراء وسلوك التصفح وحتى التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي. يتيح ذلك للشركات فهم تفضيلات العملاء الفردية وتخصيص تجاربهم وفقًا لذلك.

‍

2. التفاعلات الشخصية

‍

‍تخيلمساعدًا افتراضيًا يوصي بمنتجات قد تعجبك بالفعل، أو موقعًا إلكترونيًا يعدل تصميمه بناءً على مشترياتك السابقة. يضفي الذكاء الاصطناعي طابعاً شخصياً على رحلة العميل، مما يجعل التفاعلات تبدو أكثر ملاءمة وجاذبية.

‍

3. التوافر على مدار 24/7

‍

‍يمكنلروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الإجابة عن أسئلة العملاء وحل المشكلات في أي وقت وفي أي مكان. وهذا يوفر الدعم الفوري ويقلل من أوقات انتظار العملاء.

‍

4. الحل الاستباقي للمشاكل

‍

‍يمكنللذكاء الاصطناعي تحليل مشاعر العملاء وتحديد المشكلات المحتملة قبل أن تتفاقم. يتيح ذلك للشركات معالجة المخاوف بشكل استباقي، مما يحسن من رضا العملاء.

5. تحسين الكفاءة

‍

‍يعملالذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام المتكررة مثل جدولة المواعيد أو الإجابة عن الأسئلة الشائعة، مما يتيح لممثلي خدمة العملاء من البشر التعامل مع المشكلات الأكثر تعقيداً.

‍

6. القرارات المستندة إلى البيانات

‍

يوفر الذكاءالاصطناعي رؤى قيمة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم. ويمكن استخدام هذه البيانات لتحسين الحملات التسويقية وتحسين توصيات المنتجات وتطوير استراتيجيات أكثر فعالية لخدمة العملاء.

‍

ما هي التحديات التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء؟

بينما يوفر الذكاء الاصطناعي أداة قوية لتعزيز تجربة العملاء (CX)، إلا أن هناك تحديات يجب أخذها في الاعتبار عند تطبيقه.

فيما يلي بعض العقبات الرئيسية:

‍

‍1. الافتقار إلى اللمسة الإنسانية

‍يمكنللذكاء الاصطناعي تبسيط العمليات، ولكنه قد يواجه صعوبة في تكرار التعاطف والتفاهم الذي يتمتع به ممثل خدمة العملاء البشري. قد يجد العملاء أن التفاعلات مع روبوتات الدردشة الآلية غير شخصية أو محبطة إذا لم تتم معالجة مخاوفهم بشكل مناسب.

‍

2. تحيزات البيانات والإنصاف

‍

‍لاتكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي جيدة إلا بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها. فالبيانات المتحيزة يمكن أن تؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية في تجارب العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تحتاج الشركات إلى التأكد من أن بياناتها نظيفة وتمثيلية لتجنب تنفير شرائح العملاء.

‍

3. مخاوف تتعلق بالأمن والخصوصية

‍

‍تعتمدأنظمة الذكاء الاصطناعي على جمع بيانات العملاء وتحليلها. وهذا يثير مخاوف بشأن الخصوصية، وقد يتردد العملاء في التفاعل مع الذكاء الاصطناعي إذا لم يثقوا في كيفية استخدام بياناتهم. إن الشفافية والتواصل الواضح حول ممارسات البيانات أمر بالغ الأهمية.

‍

4. القدرات المحدودة

‍

‍فيحين أن الذكاء الاصطناعي يتفوق في التعامل مع المهام الروتينية وتحليل البيانات، إلا أنه قد يواجه صعوبات في التعامل مع مشكلات العملاء المعقدة أو المواقف العاطفية الدقيقة. قد لا يكون الاعتماد على الذكاء الاصطناعي وحده مناسباً لكل تفاعل مع العملاء.

‍

5. تحديات الاندماج

‍

‍قديكون دمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة خدمة العملاء الحالية أمرًا معقدًا ويتطلب خبرة فنية. وتحتاج الشركات إلى ضمان الانتقال السلس لتجنب الاضطرابات أو الأخطاء التقنية التي قد تؤثر سلباً على تجربة العملاء.

‍

6. تكلفة التنفيذ

‍

‍قديكون تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها مكلفًا. تحتاج الشركات إلى الموازنة بين الفوائد المحتملة مقابل التكاليف الأولية والاستثمارات المستمرة المطلوبة لنجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي.

‍

7. قابلية الشرح والشفافية

‍

‍قدتكون عمليات اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي مبهمة. من المهم للشركات أن تفهم كيف تتوصل أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى توصياتها لضمان العدالة ومعالجة استفسارات العملاء بفعالية.

‍

8. قبول العميل

‍

‍لا يشعر جميع العملاء بالارتياح لتفاعل الذكاء الاصطناعي معهم. قد يفضل البعض التفاعل البشري، وتحتاج الشركات إلى تقديم قنوات اتصال بديلة لتلبية هذه التفضيلات.

‍

9. شواغل النزوح الوظيفي

‍

‍هناكمخاوف من أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى أتمتة بعض وظائف خدمة العملاء تمامًا. يجب أن تتحلى الشركات بالشفافية بشأن دور الذكاء الاصطناعي والتركيز على رفع مستوى مهارات القوى العاملة لديها للتكيف مع المشهد المتغير.

ما هو أفضل وقت للعلامات التجارية لتطبيق الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء؟

‍

دعنا نقسم هذا القسم إلى 3 أجزاء:

‍

1. علامات استعدادك للذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء

‍

التركيز على التخصيص: إذا كانت شركتك تعطي الأولوية لتجارب العملاء المخصصة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات لتخصيص التفاعلات والتوصيات.

ارتفاع حجم التفاعل مع العملاء: يمكن لروبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التعامل مع حجم كبير من استفسارات العملاء بكفاءة، مما يوفر على المندوبين البشريين التعامل مع المشكلات المعقدة.

اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات: إذا كانت شركتك تُقدِّر قيمة رؤى البيانات، فيمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات العملاء لتحديد الاتجاهات وتحسين استراتيجيات تجربة العملاء.

مهام خدمة العملاء المتكررة: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة مثل جدولة المواعيد أو الرد على الأسئلة الشائعة، مما يحسن الكفاءة.

قاعدة العملاء مرتاحة للتكنولوجيا: إذا كان جمهورك المستهدف مرتاحاً للتفاعلات الرقمية، فقد يكون متقبلاً لأدوات تجربة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

‍

2. بناء الأساس للذكاء الاصطناعي

‍

أهداف واضحة لتجربة العملاء: قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي، حدد أهداف تجربة العملاء (على سبيل المثال، تحسين أوقات حل المشكلات، وتخصيص التوصيات). سيوجه ذلك استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

بنية تحتية قوية للبيانات: يعتمد الذكاء الاصطناعي على بيانات العملاء النظيفة والمنظمة. تأكد من دقة بياناتك وإدارتها بشكل صحيح لتحقيق الأداء الأمثل للذكاء الاصطناعي.

نهج يركز على العميل: يجب أن يعزز الذكاء الاصطناعي التفاعل البشري لا أن يحل محله. الحفاظ على التوازن بين أتمتة الذكاء الاصطناعي والتعاطف البشري

‍

3. اعتبارات تنفيذ الذكاء الاصطناعي

البدء على نطاق صغير وتوسيع النطاق: ابدأ بمشروع تجريبي في مجال محدد (على سبيل المثال، الأسئلة الشائعة) لاختبار فعالية الذكاء الاصطناعي وجمع تعليقات المستخدمين قبل النشر الكامل.

التركيز على تجربة المستخدم: إعطاء الأولوية للواجهات سهلة الاستخدام والتواصل الواضح لضمان تجربة إيجابية مع ميزات تجربة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

المراقبة والتكيف: راقب أداء الذكاء الاصطناعي باستمرار، واجمع ملاحظات العملاء، وعدّل استراتيجية تجربة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ما أهمية الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء؟

‍

تزداد أهمية الذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء (CX) لعدة أسباب:

‍

1. التخصيص المحسّن

‍

يحلل الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من بيانات العملاء لفهم التفضيلات الفردية وعادات الشراء. يسمح ذلك للشركات بتخصيص التفاعلات وتوصيات المنتجات والرسائل التسويقية لكل عميل، مما يخلق تجربة أكثر خصوصية وملاءمة.

‍

2. تجربة معززة متعددة القنوات

‍

يتيح الذكاء الاصطناعي التكامل السلس عبر قنوات متعددة، مما يسمح للعملاء بالتفاعل مع الشركات من خلال قنواتهم المفضلة، سواء كان موقعاً إلكترونياً أو تطبيقاً للهاتف المحمول أو منصة تواصل اجتماعي أو تطبيق مراسلة. من خلال توفير تجربة متسقة ومتماسكة عبر القنوات، يمكن للشركات تحسين رضا العملاء وولائهم.

‍

3. الحل الاستباقي للمشاكل

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مشاعر العملاء من خلال التفاعلات النصية أو الصوتية ووسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات. وهذا يسمح للشركات بتحديد المشكلات المحتملة قبل أن تتفاقم ومعالجة مخاوف العملاء بشكل استباقي، مما يحسِّن من رضا العملاء وولائهم.

‍

4. زيادة الكفاءة

يعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام المتكررة مثل جدولة المواعيد أو الرد على الأسئلة الشائعة أو معالجة المرتجعات. يؤدي ذلك إلى تحرير ممثلي خدمة العملاء من البشر للتركيز على المشكلات الأكثر تعقيداً التي تتطلب التعاطف والتفكير النقدي والتواصل الدقيق.

‍

5. القرارات المستندة إلى البيانات

‍

يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى قيمة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم. يمكن للشركات الاستفادة من هذه البيانات لتحسين حملات التسويق، وتخصيص توصيات المنتجات، وتطوير استراتيجيات أكثر فعالية لخدمة العملاء، وفي النهاية تحسين تجربة العملاء بشكل عام.

‍

6. تحسين رضا العملاء

‍

من خلال تقديم تجربة شخصية وفعالة ومتاحة دائمًا، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين رضا العملاء بشكل كبير. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة ولاء العملاء، والترويج الشفهي الإيجابي، وتعزيز سمعة العلامة التجارية.

ما هي المقاييس الرئيسية للذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء؟

‍

فيما يلي بعض المقاييس الرئيسية التي يجب تتبعها لقياس فعالية الذكاء الاصطناعي في استراتيجية تجربة العملاء لديك:

‍

1. مقاييس خدمة العملاء التقليدية

‍

رضا العملاء (CSAT): تقيس الاستطلاعات أو نماذج الملاحظات رضا العملاء عن تفاعلهم، بما في ذلك تلك التي تتضمن روبوتات الدردشة الآلية أو المساعدين الافتراضيين.

درجة جهد العميل (CES): يقيّم هذا المقياس مدى سهولة حل مشكلات العملاء باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. يشير انخفاض درجة CES إلى تجربة أكثر سهولة.

حل أول اتصال (FCR): يقيس ذلك النسبة المئوية لاستفسارات العملاء التي تم حلها خلال التفاعل الأولي، ربما بمساعدة مساعد الذكاء الاصطناعي.

صافي نقاط المروجين (NPS): يعكس صافي نقاط المروجين ولاء العملاء واستعدادهم للتوصية بشركتك. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دوراً في تحسين تجارب العملاء وربما تعزيز صافي نقاط المروجين.

معدل الاحتفاظ بالعملاء: يشير ارتفاع معدل الاحتفاظ بالعملاء إلى رضا العملاء الذين يستمرون في استخدام منتجك أو خدمتك. يمكن أن تساهم تفاعلات الذكاء الاصطناعي الإيجابية في تحسين معدل الاحتفاظ بالعملاء.

‍

2. المقاييس الخاصة بالذكاء الاصطناعي

‍

درجة تفاعل العملاء: يتتبع هذا المقياس تفاعلات العملاء مع الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل روبوتات الدردشة أو قواعد المعرفة أو توصيات المنتجات. تشير المشاركة الأعلى إلى أن العملاء يجدون هذه الأدوات مفيدة.

معدل حل مشكلات الذكاء الاصطناعي: يقيس ذلك النسبة المئوية لاستفسارات العملاء التي تم حلها بنجاح بواسطة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى تدخل بشري.

تحليل المشاعر: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل تفاعلات العملاء لقياس المشاعر العامة (إيجابية أو سلبية أو محايدة). يساعد ذلك في تحديد المجالات التي قد تكون تفاعلات الذكاء الاصطناعي فيها محبطة للعملاء.

معدل الخدمة الذاتية: يتتبع هذا المقياس النسبة المئوية لمشكلات العملاء التي يتم حلها بشكل مستقل من خلال أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل بوابات الخدمة الذاتية أو قواعد المعرفة.

‍

3. اعتبارات إضافية

‍

جودة البيانات: تتوقف فعالية الذكاء الاصطناعي على دقة واكتمال البيانات التي يحللها. ومن الأهمية بمكان تنظيف البيانات والتحقق من صحتها بانتظام.

العائد على الاستثمار (ROI): على الرغم من صعوبة قياسه، إلا أن عائد الاستثمار يأخذ في الاعتبار تكلفة تنفيذ الذكاء الاصطناعي مقابل التحسينات في رضا العملاء ومعدلات حل المشكلات وتوفير التكاليف (على سبيل المثال، انخفاض حجم مركز الاتصال).

ملاحظات العملاء: التمس بنشاط ملاحظات العملاء حول تجاربهم مع أدوات الذكاء الاصطناعي. يساعد ذلك في تحديد مجالات التحسين ويضمن أن تظل استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك متمحورة حول العملاء.

استبيانات نبض الموظفين

وهي عبارة عن استبيانات قصيرة يمكن إرسالها بشكل متكرر للتحقق من رأي موظفيك حول مشكلة ما بسرعة. يتألف الاستبيان من عدد أقل من الأسئلة (لا يزيد عن 10 أسئلة) للحصول على المعلومات بسرعة. ويمكن إجراء هذه الاستبيانات على فترات منتظمة (شهرية/أسبوعية/فصلية/ربع سنوية).

اجتماعات فردية:

يعد عقد اجتماعات دورية لمدة ساعة لإجراء محادثة غير رسمية مع كل عضو من أعضاء الفريق طريقة ممتازة للتعرف على ما يحدث معهم. نظرًا لأنها محادثة آمنة وخاصة، فإنها تساعدك في الحصول على تفاصيل أفضل حول مشكلة ما.

eNPS:

eNPS (صافي نقاط المروجين للموظفين) هي واحدة من أبسط الطرق الفعالة في الوقت نفسه لتقييم رأي موظفيك في شركتك. وهي تتضمن سؤالاً واحداً مثيراً للاهتمام يقيس الولاء. من أمثلة أسئلة eNPS ما يلي: ما مدى احتمال أن توصي بشركتنا للآخرين؟ يجيب الموظفون على استبيان eNPS على مقياس من 1 إلى 10، حيث تشير 10 إلى أنهم "من المرجح جدًا" أن يوصوا بالشركة و1 إلى أنهم "من غير المرجح جدًا" أن يوصوا بها.