تعد تجربة العملاء بشكل متزايد واحدة من أهم الموضوعات في التجارة الإلكترونية ، ولسبب وجيه. يقدر المتسوقون المعاصرون جودة الخبرات التي يحصلون عليها من التفاعل مع الشركات من خلال نقاط الاتصال الخاصة بهم. إنه يحفز قرارات الشراء الخاصة بهم واستعدادهم لإحالة الأصدقاء والعائلة إلى العلامات التجارية. نتيجة لذلك ، يسارع العملاء إلى مشاركة تجاربهم على منصات الإنترنت ، مما يؤدي عن غير قصد إلى إنشاء منجم ذهب من الرؤى من خلال تعليقاتهم. وجد استطلاع HubSpot أن الشركات التي تعطي الأولوية لتجربة العملاء 60% أكثر ربحية من تلك التي لا تفعل ذلك. لهذا السبب يجب أن تكون العلامات التجارية ذات التفكير المستقبلي سباقة في خلق تجارب إيجابية من خلال تولي مهمة إدارة الملاحظات.
ما هي إدارة التعليقات CRM؟
CRM إدارة الملاحظات هي عملية جمع تعليقات العملاء وتحليلها ومعالجتها لتحسين تجربة العملاء ودفع نمو الأعمال. إنه جزء أساسي من إدارة علاقات العملاء (CRM) الذي يساعد الشركات على فهم ومعالجة احتياجات وتفضيلات واهتمامات عملائها. تعد استطلاعات العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات عبر الإنترنت وتفاعلات خدمة العملاء مجرد مصادر قليلة للتعليقات القيمة لعلامات التجارة الإلكترونية. بمجرد جمعها، يتم تحليل هذه التعليقات لتحديد الأنماط والاتجاهات والحصول على نظرة ثاقبة للمجالات التي يمكن أن تتحسن فيها الأعمال.
وجدت دراسة أجرتها Forbes أن 90% من العملاء يتأثرون بالمراجعات عبر الإنترنت في قرارات الشراء الخاصة بهم. توضح هذه الإحصائية تمامًا مدى أهمية مراقبة ملاحظات العملاء اليوم. تساعد هذه الممارسة العلامات التجارية في حل المشكلات التي تؤثر على تجربة العملاء والطريقة التي ينظر بها العملاء المحتملون إلى علامتك التجارية بسرعة. من خلال القيام بذلك ، يمكن للشركات تحقيق المزيد من الإيرادات بسرعة مع تقليل زخم العملاء. بالإضافة إلى ذلك ، فإن إعطاء الأولوية لإدارة ملاحظات العملاء يساعد الشركات على إنشاء صورة إيجابية للعلامة التجارية من المؤكد أنها ستجذب المزيد من العملاء والشراكات. لذلك ، يجب على شركات التجارة الإلكترونية الاستثمار في CRM والبرامج الأخرى لإتقان ممارسة جمع ملاحظات العملاء وتحليل الردود لتكوين رؤى.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين إدارة التعليقات CRM؟
نحن نعيش في عصر الذكاء الاصطناعي وتقوم كل شركة بتجربة تطبيق التكنولوجيا في جميع مجالات أعمالها ، بما في ذلك إدارة ملاحظات العملاء. في الواقع ، يُظهر تقرير صادر عن شركة Gartner أنه بحلول عام 2025 ، سيكون الذكاء الاصطناعي على رأس أولويات الاستثمار لأكثر من 80% من الشركات التي تنفذ برامج إدارة ملاحظات العملاء. تظهر الإحصائيات بالفعل أن أولئك الذين يطبقون الذكاء الاصطناعي لإدارة الملاحظات يحصلون على نتائج مهمة. وفقًا لشركة Forrester ، يمكن للشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل ملاحظات العملاء حل المشكلات بمعدل أسرع 3.5 مرة من تلك التي لا تفعل ذلك.
ولكن كيف يساعد الذكاء الاصطناعي بالضبط؟ حسنًا ، إليك أربع طرق تجعل الذكاء الاصطناعي عملية إدارة التعليقات CRM أسرع وأكثر كفاءة.
تصنيف آلي للردود وعرضها
يعد تصنيف التعليقات التلقائية ووضع علامات عليها قدرة أساسية لأنظمة إدارة التعليقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، مما يساعد على تصنيف ملاحظات العملاء بناءً على موضوعات أو موضوعات محددة. يمكن لإدارة الملاحظات المدعومة بالذكاء الاصطناعي استخدام خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتصنيف ملاحظات العملاء تلقائيًا بناءً على اللغة المستخدمة والمواضيع المحددة المذكورة. على سبيل المثال ، إذا أشارت تعليقات العملاء إلى مشكلات في جودة خدمة العملاء ، فيمكن للذكاء الاصطناعي وضع علامة عليها تلقائيًا على أنها "جودة خدمة العملاء".
يمكن أن تكون هذه العملية مفيدة بشكل خاص للمؤسسات التي تتلقى كميات كبيرة من التعليقات من خلال قنوات متعددة ، مثل وسائل التواصل الاجتماعي والبريد الإلكتروني وتذاكر دعم العملاء. باستخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية التصنيف ووضع العلامات ، يمكنك بسرعة ودقة تحديد الاتجاهات والأنماط في الملاحظات واستخدام المعلومات لحل مشكلات علاقة العملاء.
إعطاء الأولوية للتعليقات ذات التأثير العالي
تحتاج الشركات التي تتلقى كميات كبيرة من التعليقات إلى نظام يساعد في ترتيب الردود بناءً على الأهمية. على سبيل المثال ، الشكوى المعينة التي تظهر بشكل متكرر في ملاحظات العملاء لها الأولوية القصوى بطبيعة الحال. وبالمثل ، من المنطقي فقط التعامل مع التعليقات الواردة من العملاء الأكثر ولاءً وقابلية للإنفاق على سبيل الاستعجال. لذلك ، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد أولويات الملاحظات عالية التأثير باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل ملاحظات العملاء وتقييمها بناءً على تأثيرها المحتمل على تجربة العملاء ورضاهم.
يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد السمات والاتجاهات الشائعة في ملاحظات العملاء باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يمكن استخدام هذه المعلومات لتحديد أولويات الملاحظات بناءً على عدد مرات حدوثها وعدد العملاء المتأثرين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا استخدام بيانات العملاء التاريخية ، مثل سجل الشراء وتفاعلات خدمة العملاء ، لتحديد أولويات الملاحظات بناءً على قيمة العميل للشركة. على سبيل المثال ، قد تُمنح التعليقات الواردة من العملاء ذوي القيمة العالية أولوية أعلى من التعليقات الواردة من العملاء ذوي القيمة الأقل. يتيح ذلك اتباع نهج قائم على البيانات لإدارة التغذية الراجعة ، مما يزيد من دقة الأفكار المتولدة ويحسن النتائج التي تم الحصول عليها.
تحليل في الوقت الحقيقي للتعليقات
بالنسبة للعملاء العصريين ، تعتبر السرعة ذات أهمية قصوى. وفقًا لـ HubSpot ، يتوقع 90% أن يستجيب العملاء فورًا عند الاتصال بشركة دعم العملاء. لحسن الحظ ، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في تحليل ملاحظات العملاء في الوقت الفعلي ، بحيث يمكنك تحديد المشكلات الحرجة والاستجابة لها بسرعة ، بغض النظر عن مقدار التعليقات الواردة. وبعد ذلك يمكن نقل جميع المشكلات التي تم تحديدها بسرعة إلى الفرق المناسبة لحلها بسرعة. يمنح هذا العملاء انطباعًا إيجابيًا بأن تعليقاتهم مهمة ، مما يساعدهم على تنمية الشعور بالولاء للعلامة التجارية.
جيل من الرؤى التنبؤية
إحدى السمات المميزة للعلامات التجارية ذات التفكير المستقبلي هي القدرة على تحديد المشكلات المحتملة وحلها بسرعة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي العلامات التجارية من خلال إنشاء رؤى تنبؤية من ملاحظات العملاء. استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات ملاحظات العملاء منظمة العفو الدولية توفير رؤى تنبؤية لسلوك العملاء وتفضيلاتهم في المستقبل ، مما يتيح لك معالجة المشكلات بشكل استباقي وتحسين تجربة العميل. على سبيل المثال ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والاتجاهات التي تشير إلى اضطراب العملاء ، مثل زيادة الشكاوى. يمكن استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بالعملاء الأكثر تعرضًا لخطر الاضطراب ومن ثم تقديم توصيات مخصصة حول كيفية معالجة مخاوفهم وتحسين تجربتهم.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام الرؤى التنبؤية لتحديد مجالات التحسين في منتجاتك وخدماتك. من خلال تحليل بيانات ملاحظات العملاء ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المشكلات الشائعة أو نقاط الضعف التي تؤثر سلبًا على تجربة العميل ثم تقديم توصيات حول كيفية معالجة هذه المشكلات. على سبيل المثال ، إذا قدم عدد كبير من العملاء تعليقات سلبية على ميزة منتج معين ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديدها كمجال للتحسين وتقديم توصيات حول كيفية إجراء تغييرات تعمل على تحسين تجربة العميل.
أخيرًا ، تعد إدارة ملاحظات العملاء أمرًا بالغ الأهمية لنمو الأعمال ورضا العملاء. هذا هو السبب في أنه من الأهمية بمكان أن تستثمر أي علامة تجارية تتطلع إلى تحسين تجربة العملاء بشكل مستمر في الذكاء الاصطناعي CRMأدوات. من خلال تسخير قوة الذكاء الاصطناعي بالطرق الأربع المذكورة أعلاه ، ستحقق العلامات التجارية زيادات كبيرة في اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم ، وولاء العلامة التجارية وسمعتها ، والأهم من ذلك ، تحقيق الإيرادات.
