Підвищте свою платформу CX за допомогою алгоритмів машинного навчання

Орієнтовані на дані прогнози поведінки споживачів є ключем до успіху організацій, орієнтованих на клієнтів. В умовах жорсткої конкуренції постачальникам послуг доводиться постійно боротися зі збільшенням відтоку та тиску на обслуговування клієнтів. Технології машинного навчання можуть допомогти вам передбачити поведінку клієнтів, навіть якщо у вас недостатньо основних даних.

Клієнти, які збираються вас залишити, не скажуть цього

Збір персоналізованої інформації про клієнтів у масштабі є не тільки дорогим, але часто майже неможливим, враховуючи спротив клієнтів брати участь в опитуваннях. Запити компаній мають низький рівень відповіді, який рідко перевищує 10% всієї клієнтської бази. Поєднуйте це з тим фактом, що не багато незадоволених клієнтів висловлюють намір піти, перш ніж це зробити, і ви практично працюєте в темряві. Моделі AI тут дуже до речі. Вони можуть призначати індивідуальний бал кожному невідповідачеві в опитуваннях та виявляти невдоволених клієнтів на основі їх поведінки, взаємодії з клієнтами, а також їхніх покупок та моделей використання. Це дозволяє проводити цілеспрямовані рятувальні кампанії, а не виконувати випадкові подальші дзвінки.

Існують тисячі змінних, які впливають на рішення споживача залишатися лояльним або відхилятися

Різні характеристики продуктів, послуг та досвід споживачів різним чином впливають на рішення клієнтів залишатися лояльними. Для компаній з широким портфелем цих змінних може бути тисячі. Моделі посилення градієнта дозволяють розрахувати вплив кожної із цих змінних. Ви можете визначити пріоритети предикторів і виявити важливі залежності між змінними та їх вплив на ймовірність відтоку.

Будьте в курсі справ із прогнозом відтоку в реальному часі

У той час як машинне навчання дозволяє визначити найважливіші фактори відтоку та передбачити поведінку клієнтів, ділова цінність алгоритмів машинного навчання для досвіду клієнтів стає очевидною, як тільки отримані моделі повністю інтегруються в операції з обслуговування клієнтів. Вбудуйте ці моделі у свою платформу CX, і ви зможете визначити, які клієнти ризикують виїхати в режимі реального часу. Агенти по роботі з клієнтами набагато продуктивніші та ефективніші, коли їм дають чіткі вказівки щодо того, на яких конкретних клієнтів націлитись, і як перетворити їх на промоутерів, пропонуючи те, що справді має значення.

Як ви вважаєте, чи можуть алгоритми машинного навчання для прогнозування поведінки клієнтів принести реальні результати бізнесу? Поділіться своєю думкою в коментарях.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/boost-your-cx-platform-machine-learning-algorithms-petko-tinchev/.

Petko Tinchev люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.