Четыре смены изменяют цифровое обслуживание клиентов в 2025 году

Мы видим значительный сдвиг в том, что люди ожидают от обслуживания клиентов. Традиционной модели, где вы ждаете клиента, сообщит о проблеме, а затем отреагируйте, уже недостаточно.

Клиенты сегодня ожидают взаимодействия:

• Быстрый
• Разумный
• Высоко персонализирован
• Доступно на каналах, которые они уже используют каждый день

Неспособность обеспечить хороший опыт может оказать серьезное влияние; Исследования показывают, что 63% потребителей будут переходить к конкуренту после одного плохого взаимодействия с обслуживанием.

Цифровое обслуживание клиентов меняется - вот что имеет значение сейчас

Мы все можем вспомнить, как ждал по телефону, чтобы поговорить с агентом по обслуживанию клиентов, слушая музыку для того, что казалось вечностью. В течение долгого времени решение казалось простым: добавьте больше цифровых каналов. Электронная почта, живой чат и обмен сообщениями в социальных сетях дали клиентам больше вариантов и приветственного перерыва от телефонной линии.

Но теперь мы видим значительный сдвиг в обслуживании клиентов. С учетом достижений искусственного интеллекта к 2025 году 80% организаций по обслуживанию клиентов и поддержки будут использовать Generative AI для повышения производительности агентов и общего качества обслуживания клиентов, согласноГартнерПолем

Этот сдвиг отодвигает нас от модели, где каждый агент обрабатывает каждый тип запроса. Вместо этого мы видим различные роли в группе поддержки, где организации заменит 20-30% своих агентов генеративным ИИ, но также создаст новые рабочие места для реализации таких возможностей.

• Автоматизация становится очень эффективной при обработке больших объемов, повторяющихся вопросов, когда 81% клиентов пытаются решить проблемы, прежде чем обратиться к живым представителю.
• Человеческие агенты освобождаются, чтобы сосредоточиться на сложных, высоких проблемах, которые требуют творческого решения проблем и индивидуального контакта.

Основное внимание смещается от простого закрытия билетов к созданию значимых взаимодействий, которые имеют значение.

Четыре смены, которые мы рассмотрим в этой статье, представляют собой практическую дорожную карту для компаний, переходящих от традиционных центров затрат к двигателям качества обслуживания клиентов, которые фактически приводят к доходам.

Сдвиг 1: Человеческий агент в качестве специалиста по премии

Поскольку ИИ и автоматизация обрабатывают больше рутины, повторяющиеся запросы, роль человеческого агента меняется. Агенты становятсяСпециалисты премиум -классакоторые обрабатывают самые сложные, ценные или эмоционально заряженные проблемы с клиентами.

Этот сдвиг подчеркнут потребительскими настроениями; Недавний опрос показал, что71,0% потребителей столкнулись с ситуациями, когда ИИ боролся со сложными проблемами,иСильные 88,8% считают, что компании всегда должны предлагать возможность поговорить с человеком.

Фактически, в другом исследовании Forbes подчеркнулось, что86% потребителей предпочитают взаимодействовать с человеческим агентом по AIПолем

Чтобы добиться успеха в этой новой роли, агентам нужны лучшие инструменты, которые дают им глубокое понимание технической и опытной стороны проблемы клиента. Вместо того, чтобы полагаться на расплывчатые описания, как, агенты должны точно видеть, что и как это терпит неудачу. Здесь сеанс воспроизведение и безопасные технологии обзора становятся очень ценными. Исследования показывают, что совместное просмотр может достичь78% уровень удовлетворенности клиентовПримечательное увеличение по сравнению с другими методами поддержки, такими как электронная почта или базовый чат.

Давайте посмотрим на некоторые инструменты, которые позволяют этим специалистам премиум -класса.

Logrocket

Определенные описания проблем от клиентов могут замедлить даже самых способных поддержки.Logrocketэто платформа воспроизведения сеанса, которая обеспечивает потребность специалистов по четкости, создав видео полного путешествия пользователя. Это обеспечивает мгновенное, объективное представление об опыте пользователя. Когда агент проверяет сеанс, они могут увидеть:

• Полная запись сеанса: Перехватывает Pixel-идеальные видеозаписи целых пользовательских сеансов на веб-сайтах и ​​приложениях без каких-либо установки программного обеспечения.
• Подробное отслеживание взаимодействия: Записывает именно то, что клиенты щелкнули, куда перемещалась их мышь, и любые сообщения об ошибках, которые появились на их экране.
• Диагноз мгновенной проблемы: Благодаря записанным сеансам агенты могут быстро выявить проблемы, увидев точное путешествие и опыт пользователя.
• Объективное решение проблемы: Устраняет догадки, предоставляя четкие визуальные доказательства взаимодействия пользователей и технических проблем.

Серфинга

Некоторые проблемы с клиентами слишком сложны для телефонного звонка и требуют прямого интерактивного руководства.СерфингаПредоставляет безопасное решение для просмотра совместного просмотра, которое создает цифровой «бок по бок» для агента и клиента. Это не требует загрузки программного обеспечения, позволяя агенту присоединиться к сеансу клиента, чтобы помочь им ориентироваться в сложном процессе. Это делает его подходящим инструментом для специалистов, которые помогают с высокими задачами, такими как завершение приложения или адаптации. Его возможности для сотрудничества в реальном времени включают:

• Безопасное взаимодействие в реальном времени: Позволяет агентам и клиентам взаимодействовать с тем же веб -сеансом одновременно без каких -либо загрузок программного обеспечения.
• Управляемая помощь: Агенты могут безопасно просматривать экраны клиентов, чтобы направлять их через сложные формы или многоэтапные процессы.
• Контролируемое вмешательство: С разрешения агенты могут взять на себя управление, чтобы нажать кнопки или ввести текст непосредственно для клиента.
• Защита конфиденциальности: Включает функции маскирования данных, которые автоматически скрывают конфиденциальную информацию во время взаимодействия.
• Универсальные приложения: Особенно полезно для технической поддержки, адаптации новых пользователей и помощи в сложных транзакциях.

Сдвиг 2: Переход к проактивной и прогнозной поддержке

Одним из наиболее эффективных изменений в обслуживании клиентов является переход от реактивного к упреждающей модели. Вместо того, чтобы ждать, пока клиент свяжется с вами с проблемой, упреждающая поддержка использует данные для выявления потенциальных проблем и предложить помощьпервыйПолем

Современные клиенты все больше ожидают такого уровня предвидения; Исследование отSalesforceУказывает, что большинство клиентов ожидают, что компании предвидят свои потребности. Это может означать, когда клиент, кажется, застрял на веб -странице или отправляет полезное руководство, прежде чем они столкнутся с известной сложностью с новой функцией.

Это меняет всю динамику отношений с клиентом. Это показывает, что вы обращаете внимание и цените их время. Когда вы решаете проблему до того, как она станет источником разочарования, вы уменьшаете усилия клиентов и создаете лояльность. Цель состоит в том, чтобы сделать опыт пользователя максимально плавным, демонстрируя более глубокий уход за их путешествием.

Этот подход в значительной степени зависит от инструментов, которые могут собирать и интерпретировать поведение пользователей в режиме реального времени.

Несколько платформ, которые помогают компаниям внести этот сдвиг, включают в себя:

Интерком

Вместо того, чтобы ждать билета поддержки, вы можете обратиться, когда поведение пользователя предполагает, что им может понадобиться помощь.Интеркомэто платформа, которая позволяет такого рода упреждающую связь. Это позволяет вам определить автоматизированные сообщения, которые запускаются конкретными действиями пользователя, помогая вам решить потенциальные проблемы, прежде чем они возродят. Вы можете настроить правила, чтобы инициировать действие в зависимости от того, что делает пользователь.

Например, вы можете настроить правила для запуска конкретных действий:

• Поведенческий триггер: Пользователь посещает страницу ценообразования три раза в неделю, но не обновляется.
• Упреждающее действие: Появится автоматическое сообщение в чате, предлагающее скидку или разговор с торговым представителем, чтобы ответить на вопросы.

Сегмент Twilio

Проактивная информационная информация только так же хороша, как и данные, стоящие за ним.Сегмент Twilio, платформа данных клиента (CDP), решает это, выступая в качестве центрального центра для всех данных ваших клиентов. Он собирает поведенческую информацию с каждой точки контакта, включая ваш веб -сайт, мобильные приложения и платежные системы. Этот унифицированный представление позволяет создавать очень специфическую аудиторию для целевого охвата. Ключевые возможности включают:

• Сложное здание аудитории: Создавайте аудиторию на основе изысканного поведения, таких как «пользователи группы риска», которые испытали многочисленные ошибки или демонстрируют низкое взаимодействие.
• Автоматизированные триггеры: Отправляйте данные аудитории для поддержки или маркетинговых инструментов для запуска персонализированных электронных писем, сообщений в приложении или предупреждений для менеджеров успеха клиентов, чтобы лично обращаться.

Сдвиг 3: Генеративный AI-двигательный "Супер агенты"

В течение многих лет чат-боты часто ограничивались простыми ответами на основе ключевых слов и часто приводили к мертвым концам. Прибытие крупных языковых моделей (LLMS) и генеративного ИИ полностью изменили это пространство. Современные платформы искусственного интеллекта теперь могут функционировать как очень способные «супер агенты». которые могут обрабатывать целые разговоры, понимать сложные намерения пользователя и выполнять многоэтапные разрешения.

Влияние этих передовых инструментов ИИ на производительность уже измеряется. Исследование, проведенное в Школе управления MIT Sloan и лабораторией цифровой экономики Стэнфорда, показало, что доступ к помощнику по AI увеличил среднее значениепроизводительность агента на 14%Полем Примечательно, что менее опытные сотрудники наблюдали значительное увеличение производительности на 34%. Это подчеркивает, как ИИ может увеличить возможности человека, эффективно повышать агенты.

Кроме того, эти системы ИИ становятся опытными в управлении большим объемом взаимодействий. Исследование, проведенное IBM, сообщило, что чат -боты ИИ могут успешноответьте до 80%рутинных вопросов обслуживания клиентов. Эта способность позволяет им получить доступ к базам знаний, запросить данные клиента и взаимодействовать с внешними системами для самостоятельного решения проблем, переживая человеческого агента только тогда, когда это действительно необходимо. Это освобождает от человеческих агентов, чтобы сконцентрироваться на более сложных и эмоционально нюансированных проблемах клиентов.

Инструменты, которые поддерживают этот сдвиг, включают:

Ада

Самые передовые системы ИИ в настоящее время предназначены для того, чтобы стать первой и главной точкой контакта для клиентов.Адаэто платформа, основанная на этой идее, которую она называет «автоматизированным опытом клиента» (ACX). Он служит основным, первым каналом для брендов, с целью полного решения проблем самостоятельно. Это изменяет роль бота от простого привратника на способный агент, который может увидеть проблему до разрешения. ADA предлагает несколько ключевых возможностей:

• Полное разрешение билетов: Разработан для полного решения проблем с клиентами, а не просто отклонять их на человеческие агенты.
• Сложное руководство процесса: Может пройти клиенты с помощью сложных процедур, таких как изменения полета или споры.
• Интегрируйте между системами: ADA получает информацию из разных систем и поддерживает контекст разговора по всем каналам.

Окончательный

Другой подход - привлечь ИИ в инструменты, которую уже использует ваша команда.Окончательныйэто платформа автоматизации, которая напрямую интегрируется в существующие CRM, такие как Zendesk или Salesforce. Вместо отдельной системы он использует генеративный ИИ для работы вместе с вашим агентом, что делает его очень универсальным инструментом для повышения производительности и решения проблем. Он может:

• Полностью разрешить запросы: Как и Ада, он может справиться с целым разговором поддержки от начала до конца.
• Помогите человеческим агентам:Когда случай обострен, Ultimate предлагает ответы человеческому агенту, помогая им реагировать быстрее и точнее.
• Автоматизируют задачи бэк-офиса: Он может автоматически классифицировать и пометить входящие проблемы, сберегающие агенты административного времени.

Сдвиг 4: Гипер-личность в масштабе

Общие, одноразмерные взаимодействия общего обслуживания являются основным источником разочарования клиентов. Forbes выделяет исследование сегмента, показывающее, что71% потребителей чувствуют себя разочарованнымиКогда их опыт покупок кажется безличнымПолем Гипер-персонализация решает эту проблему, выходя далеко за рамки использования имени клиента в электронном письме.

Истинная персонализация означает предоставление вашей команде полное контекстуальное представление об истории каждого клиента.

Когда агенты могут видеть прошлые покупки, поддерживать билеты и даже конкретные веб -страницы, которые клиент просмотрел, прежде чем обращаться к поддержке, они предоставляют более быстрые, более актуальные услуги.

Клиенты не тратят время на то, чтобы повторить информацию, которой они уже поделились, и агенты могут прыгать прямо, чтобы решить реальную проблему. Этот уровень персонализации требует инструментов, которые объединяют данные клиентов в одно, четкое представление о том, что любой в вашей команде может понять с первого взгляда.

Вот несколько известных платформ, предназначенных для поддержки этого глубокого уровня персонализации:

Кустомер

Традиционные платформы поддержки часто организуются билетами, что может затруднить просмотр всей истории клиента.КустомерТеперь часть Meta, представляет собой платформу CRM, построенную вокруг клиента, ориентированной на клиента, вместо очереди билетов. Когда агент открывает случай, они получают полный хронологический взгляд на каждое взаимодействие, которое когда -либо имел клиент с компанией. Этот комплексный взгляд включает в себя:

• Полная история взаимодействия: Одиночный хронологический поток каждого взаимодействия, который когда -либо имел клиент с компанией.
• Многоканальный контекст: Прошлые разговоры по всем каналам, историю просмотра веб -сайтов и полная история покупок.
• Непосредственное контекстное понимание: Агенты могут понять ситуацию клиента, не требуя, чтобы они повторяли свою историю или объясняли предыдущие взаимодействия.

Динамический выход

Персонализация также может быть формой упреждающей поддержки, предлагая правильную помощь перед пользователем, даже запросив об этом.Динамический выходприменяет этот принцип к каналам самообслуживания. Платформа использует поведение в реальном времени и прошлые покупки, чтобы автоматически представлять наиболее релевантный контент поддержки для клиента, сокращая усилия, которые им необходимы для поиска ответов. Платформа включает это через:

• Адаптивные центры помощи: Автоматически корректирует контент домашней страницы Help Center на основе истории закупок индивидуальных клиентов и владения продуктом.
• Контекстуальная поддержка чата: Предлагает конкретные справочные статьи, основанные на страницах, которые клиент просматривал прямо перед началом чата.
• Варианты самообслуживания в реальном времени: Обеспечивает мгновенный и очень релевантный контент поддержки на основе текущего поведения пользователя.

Вывод: ваш контрольный список готовности 2025 года

Эти четыре смены не являются отдельными тенденциями; Они работают вместе. ИИ занимается общими проблемами, освобождая специалистов по людям. Упреждающая поддержка уменьшает количество проблем, которые необходимо решить в первую очередь. И все это становится более эффективным благодаря глубоким, персонализированным данным клиентов. Подготовка к этому будущему требует рассмотрения ваших людей, процессов и технологий.

Чтобы увидеть, где стоит ваша организация, рассмотрите следующие вопросы. Этот контрольный список может помочь вам определить области для улучшения, как вы планируете в течение следующих нескольких лет.

• Упреждающая поддержка: Вы настроены на использование поведенческих данных для ожидания потребностей клиентов? Позволяют ли ваши текущие инструменты запускать аутрич на основе того, что делают пользователи, а не только то, о чем они просят?
• Стратегия ИИ: Где может сделать генеративный ИИ делать больше, чем просто отклонить билеты? Определите один или два сложных типа запросов с большим объемом, которые агент ИИ может быть обучен, чтобы разрешить от начала до конца.
• Объединение данных: Ваши агенты видят всю историю клиента - по сравнению с всеми каналами - в одном месте? Если нет, то какой самый большой барьер для создания единой единой временной шкалы клиентов?
• Агент включает: Поскольку человеческие агенты становятся специалистами по сложным вопросам, они оснащены правильными инструментами? Есть ли у них доступ к воспроизведению сеанса для диагностики проблем, а также обеспечивают технологию совместного просмотра от таких платформ, как Surfly, чтобы обеспечить прямые практические руководства без каких-либо загрузок?

Принятие этих технологий не только повышает эффективность, но и помогает создать современный опыт обслуживания, который соответствует сегодняшним ожиданиям и создает более долговечные отношения с клиентами. Компании, которые успешно совершают эти сдвиги, будут теми, кто возглавляет свои рынки в ближайшие годы.