إن إضافة الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى خدمة العملاء هي خطوة ذكية لتحسين تجربة العميل، ولكنها ليست خطوة تُنفّذ وتُنسى. فمن دون قياس الأداء وتتبع النتائج وتحسينها بشكل مستمر، لن تحقق الأتمتة النتائج المرجوّة.
في هذا المقال، نستعرض لماذا تُعد القياسات ضرورية، وما هي المؤشرات التي تقدم أفضل الرؤى، وكيف يمكن لحلول المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تحوّل هذه الرؤى إلى تحسين فعلي في رضا العملاء.
ما أهمية القياس
كشف الثغرات
لا يمكن لروبوت المحادثة التعامل إلا مع ما يفهمه. تكشف تحليلات الاستخدام معدل تصعيد وإحالة المحادثات إلى الموظفين، وهو أحد المؤشرات الواضحة على حاجة النظام للمزيد من التدريب حول نوايا المستخدمين أو حول تقديم إجابات أفضل. أظهرت دراسة أن 48٪ من الشركات تقول إن روبوتاتها تسيء فهم الاستفسارات وهذه مشكلة لا تُكتشف دون بيانات دقيقة.
التحسين المستمر
من خلال مراجعة سجلات المحادثات بانتظام، يمكن للمصممين تحسين الردود وتدفق المحادثات.
أظهرت دراسة حديثة أن الموظفين الذين يعملون بدعم من الذكاء الاصطناعي حلّوا 13.8٪ من القضايا الإضافية في الساعة الواحدة بعد تحسينات تدريجية.
توثيق العائد على الاستثمار
يُصبح من السهل قياس الوفورات في التكاليف عند تتبع معدلات الإحالة وزمن المعالجة. تشير الأبحاث إلى أن البرامج القائمة على التحليل تؤدي إلى تقليل التكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 30٪ وزيادة رضا العملاء بنسبة 25٪ أو أكثر.
أهم المؤشرات التي يجب متابعتها
يوجد العديد من المؤشرات والطرق لقياس الأداء، ولكن السر يكمن في معرفة أيها يقدم الرؤى الأكثر قيمة، وما هي المؤشرات التي يمكن اتخاذ قرارات بناءاً عليها.
فيما يلي مجموعة من المؤشرات التي غالباً ما تقدم معلومات يمكن العمل عليها:
|
المؤشر |
أهميته |
|
معدل الاحتواء |
يقيس نسبة الاستفسارات التي تم حلها دون تدخل بشري. |
|
الحل من أول تواصل |
وهو مؤشر يرتبط مباشرة برضا العميل. كل زيادة بنسبة 1٪ ترفع الرضا بنفس النسبة تقريباً. |
|
معدل تطابق النية |
يقيس مدى فهم الذكاء الاصطناعي للاستفسارات. انخفاضه يعني الحاجة لمزيد من التدريب. |
|
متوسط زمن المعالجة |
كلما زادت سرعة الرد، زادت قدرة الفريق على خدمة عدد أكبر من العملاء. |
|
اتجاه المشاعر |
يتتبع مشاعر العميل خلال المحادثات لاكتشاف نقاط الألم أو التحسن. |
ميزات التقارير في منصة إي دي سي للمحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تقدم إي دي سي حل المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال منصة لايڤ پيرسن والتي تتضمن حزمة تحليلات شاملة:
- منشئ التحليلات:
يوفّر لوحات تحكم جاهزة تعرض عدد المحادثات، ومعدلات الاحتواء، ومستويات الرضا، وأنماط التصعيد، مع إمكانية إنشاء تقارير مخصصة. - تحليلات الروبوت:
تعرض معدلات فهم النوايا، ونقاط التوقف في المحادثات، ومعدلات التحويل، مما يساعد المصممين على تحسين تدفقات المحادثة. - محلل النوايا:
يُظهر القفزات اللحظية في المواضيع التي يتحدث عنها العملاء ويربط كل نية بمؤشر المشاعر والنتائج. - تحليلات لايڤ پيرسن المتقدمة:
تحلل النصوص لتحديد العبارات المرتبطة بانخفاض الرضا، وتربطها بمؤشرات الأداء الاستراتيجية.
تحويل البيانات إلى تجارب أفضل
قد يبدو تحليل هذه البيانات مهمة مرهقة، لكن النتائج تظهر بسرعة عند البدء في استخدامها:
- معدلات احتواء أعلى:
الشركات التي تُراجع حالات الفشل وتضيف نوايا جديدة تصل إلى معدلات احتواء تتجاوز 90٪. - تدريب أسرع للموظفين الجدد:
بفضل التعليمات الذكية، لا حاجة لحفظ الردود، مما يقلل من وقت التأهيل. - توزيع أكثر ذكاءاً للموارد:
تساعد البيانات الدقيقة في تحديد أوقات الذروة، ما يتيح جدولة أفضل للموظفين. - ملاحظات عن المنتج:
يكشف تحليل النصوص عن شكاوى متكررة أو طلبات مميزات جديدة تفيد الفرق المنتجة والتسويقية.
أفضل الممارسات
- دمج التحليلات من اليوم الأول: حددوا مؤشرات النجاح مسبقًا وتابعوها اسبوعياً.
- تحديث المحتوى بانتظام: راجعوا النوايا التي لا يتم فهمها جيداً وحدثوا الإجابات.
- البدء بالحالات الأكثر تكراراً: مثل الفواتير أو استفسارات الحسابات.
- مشاركة الرؤى على نطاق واسع: يمكن لفرق التسويق والإنتاج الاستفادة من توجهات المحادثات.
- التدريب والتوجيه المستمر: استخدموا تقارير الأداء لتحديد الفجوات وتوحيد جودة الخدمة.
تتوقع شركة جارتنر للأبحاث أن 33٪ من التطبيقات المؤسسية ستتضمن عناصر ذكاء اصطناعي تشاركي بحلول العام 2028. المؤسسات التي تبدأ الآن في هذا المسار وتستثمر في التحليل والقياس يمكنها تحقيق ميزة تنافسية حقيقية في سرعة الخدمة ورضا العملاء.
الخلاصة
التقارير هي المحرك الذي يُبقي المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في حالة تعلّم وتطوّر مستمر.
من خلال قياس مدى الفهم، ودقة الحل، ومستوى الرضا، يمكن للمؤسسات إغلاق الفجوة بين التفعيل والتحسين.
توفّر منصة التحليلات من إي دي سي لفرق خدمة العملاء رؤية شاملة لكل تفاعل، وأدوات فعالة لتحسينه. والنتيجة أتمتة أكثر ذكاءاً، عملاء أكثر رضا، ومراكز اتصال تحقق الأهداف بناءاً على البيانات لا على التوقعات.
