סדנאות AI לשיפור שירות לקוחות למנהלי שיווק בחברות מדיה

‍

מנהלי שיווק  בחברות המדיה,

האם אתם מחפשים דרכים לשפר משמעותית את שירות הלקוחות שלכם תוך התייעלות תפעולית? הפתרון טמון בהטמעה אסטרטגית של בינה מלאכותית (AI) בתהליכי העבודה הארגוניים שלכם. באמצעות שילוב נכון של כלי AI מתקדמים ואוטומציות חכמות, תוכלו להגדיל את שביעות רצון הלקוחות שלכם ב-40% תוך קיצור משמעותי של זמני תגובה.

כאן נכנסת לתמונה חברת academAI, המתמחה במתן פתרונות מותאמים אישית לחברות מדיה כמו שלכם. הצוות המקצועי של academAI ילווה אתכם בתהליך טרנספורמציה דיגיטלית מקיף, החל מאפיון הצרכים הייחודיים שלכם, דרך פיתוח אסטרטגיית AI ממוקדת, ועד ליישום מעשי ומדיד בשטח.

הייעוץ האסטרטגי של academAI יעזור לכם לזהות נקודות כאב ואתגרים בתהליך שירות הלקוחות הנוכחי, ולעצב פתרונות בינה מלאכותית שיענו עליהם באופן אפקטיבי. למשל, אוטומציה חכמה של מערכות ניתוח הדאטה שלכם תאפשר קבלת תובנות בזמן אמת על צרכי וציפיות הלקוחות. כך תוכלו להגיב מהר יותר, באופן מותאם אישית ומדויק יותר.

מעבר לכך, הצוות של academAI ידאג להטמעה חלקה של פתרונות ה-AI בתוך התהליכים והמערכות הקיימות שלכם, כך שהמעבר יהיה קל ואינטואיטיבי לכל העובדים. תקבלו גם הכשרות מעשיות ומקיפות לצוותים שלכם, שיקנו להם את הכלים והביטחון ליישם את הפתרונות החדשים בצורה המיטבית.

התוצאה? שיפור דרמטי בשביעות הרצון של הלקוחות, לצד התייעלות תפעולית וחיסכון משמעותי בזמני עבודה. מדדי ה-KPI שלכם יזנקו, כשתתחילו לספק שירות מהיר, מדויק ומותאם אישית בזכות יכולות ה-AI החדשות שתטמיעו. במקביל, הצוותים שלכם ירגישו משודרגים ומועצמים עם סט כלים מתקדם שיאפשר להם לתת את השירות הטוב ביותר.

‍

‍

שאלות ותשובות

‍

שאלה 1: מהם האתגרים העיקריים במתן שירות לקוחות בחברות מדיה כיום?

תשובה: חברות מדיה מתמודדות עם אתגרים ייחודיים בשירות לקוחות, כולל נפח גבוה של פניות יומיות, ציפיות לתגובות מיידיות, ומגוון רחב של נושאים - מבעיות טכניות ועד לתוכן ורכישת מנויים. הלקוחות מצפים לשירות מותאם אישית שיבין את הקשר הספציפי של צרכיהם המדיאליים. בנוסף, הצוותים נדרשים לנהל פניות ברחבי הפלטפורמות השונות - אתר, אפליקציה, רשתות חברתיות - תוך שמירה על עקביות ואיכות גבוהה של השירות.

‍

שאלה 2: כיצד בינה מלאכותית יכולה לשפר את זמני התגובה בשירות לקוחות?

תשובה: בינה מלאכותית מאפשרת שיפור דרמטי בזמני תגובה באמצעות מספר מנגנונים חכמים. צ'אט בוטים מתקדמים יכולים לענות על שאלות נפוצות מיידית ובשעות הלילה, תוך ניתוב חכם של שאלות מורכבות לנציג אנושי מתאים. מערכות עיבוד שפה טבעית מנתחות פניות לקוחות אוטומטית, מזהות את הדחיפות והקטגוריה, ומעבירות אותן לצוות המתמחה הנכון. כך, במקום להמתין בתור כללי, הלקוח מגיע ישירות לגורם המתאים לטיפול בבעיה שלו.

‍

שאלה 3: מהן התובנות שניתן לקבל מניתוח דאטה בזמן אמת בשירות לקוחות?

תשובה: ניתוח דאטה בזמן אמת מספק תובנות קריטיות על התנהגות וצרכי הלקוחות. המערכות יכולות לזהות מגמות בפניות - למשל, גידול בתלונות על תכונה מסוימת באפליקציה - ולהזעיק טיפול מידי. ניתוח רגשות של הודעות לקוחות מאפשר לזהות תסכול או חוסר שביעות רצון לפני שהמצב מחמיר. בנוסף, המערכות יכולות לחזות עומסים בשירות, לזהות עונות תפוסה, ולהכין את הצוותים בהתאם, כך שהלקוחות יקבלו שירות מהיר גם בתקופות הלחץ.

‍

שאלה 4: מדוע חשוב שהטמעת פתרונות AI תהיה חלקה עם המערכות הקיימות?

תשובה: הטמעה חלקה של פתרונות AI עם המערכות הקיימות קריטית להצלחת הפרויקט מכמה סיבות מרכזיות. ראשית, היא מונעת שיבוש בתהליכי העבודה הנוכחיים ומבטיחה המשכיות בשירות ללקוחות. שנית, היא מאפשרת לעובדים להמשיך לעבוד עם הכלים המוכרים להם תוך הוספת יכולות חדשות, מה שמקל על ההסתגלות. בנוסף, הטמעה חלקה חוסכת עלויות הכשרה משמעותיות ומקצרת את זמן התשואה על ההשקעה בטכנולוגיה החדשה.

‍

שאלה 5: איך אפשר למדוד הצלחה של הטמעת AI במדדי ביצוע (KPI)?

תשובה: הצלחת הטמעת AI במדדי ביצוע יכולה להימדד במספר פרמטרים קונקרטיים. במדדי זמן - קיצור משמעותי בזמני תגובה ופתרון בעיות, עלייה בשיעור הפניות שנפתרות במגע הראשון. במדדי איכות - שיפור בציוני שביעות הרצון של הלקוחות, ירידה בכמות התלונות והפניות חוזרות. במדדי יעילות - גידול בכמות הפניות שנטופלות על ידי כל נציג, הפחתת עלויות התפעול, ושיפור פרודוקטיביות הצוות. המדדים הללו מספקים תמונה כוללת של השפעת ה-AI על הארגון ומאפשרים הוכחת התשואה על ההשקעה.

‍

‍