Uusi RL-viitekehys monikanavaiseen asiakasviestintään

Tarinan tausta

Kuvittele, että jokaisessa asiakaskohtaamisessa viestisi muokkautuisi juuri oikealla hetkellä ja juuri oikealla tavalla – kuin ammattitaitoinen asiakaspalvelija, joka lukee tilannetta ja reagoi salamannopeasti. Näin toimii vahvistusoppimiseen (RL) perustuva järjestelmä, joka oppii jokaisesta vuorovaikutuksesta reaaliaikaisesti.

Mitä haluamme saavuttaa?

Tässä tutkimuksessa tähtäämme kolmeen ydinperiaatteeseen:

• Monikanavainen älykkyys: Oli kyse sitten chatista, sähköpostista tai sosiaalisesta mediasta, järjestelmä säätelee viestejä asiakaskohtaisesti ja hyödyntää saatavilla olevia tietoja mahdollisimman tehokkaasti.
• Reaaliaikainen oppiminen: Järjestelmä saa palautetta jokaisesta viestistä tai toiminnosta ja päivittää käyttäytymistään tämän tiedon perusteella. Näin se kehittyy jatkuvasti entistä osuvammaksi ja tehokkaammaksi.
• Personoidut suositukset: Asiakkaalle tarjotaan juuri ne tuotteet ja palvelut, jotka ovat hänen tilanteeseensa tai kiinnostuksenkohteisiinsa sopivimpia, säilyttäen yksilöllisen ja aidon tuntuisen vuorovaikutuksen.

Käytännön hyödyt

Näillä periaatteilla varustettu järjestelmä voi esimerkiksi huomata, että tietty asiakas kaipaa yksityiskohtaisia teknisiä vastauksia, kun taas toinen arvostaa nopeita tiivistelmiä. Se osaa sopeutua erilaisiin viestintäkanaviin ja persoonallisuuksiin toimien kuin monipuolinen asiantuntija, joka ei koskaan väsy toistamaan samaa asiaa.

Lisäksi suositusten antaminen oikeaan aikaan voi olla juuri se keino, jolla asiakas löytää etsimänsä tuotteen tai palvelun – ja pysyy tyytyväisenä.

Miksi tämä on tärkeää?

Tavallinen chatbot osaa vastata tyypillisiin kysymyksiin, mutta se ei yleensä "opi" jokaisen asiakkaan yksilöllisistä tarpeista tai mieltymyksistä. RL:n avulla järjestelmä kehittyy ja mukautuu jokaisesta kohtaamisesta, mikä tehostaa sekä asiakaspalvelijoiden työtä että asiakkaiden saamaa palvelun laatua.

Katsaus tulevaisuuteen

Ajattele, jos meillä olisi asiakasviestintäjärjestelmä, joka jokaisella kerralla pystyy vähän parempaan kuin edellisellä. Asiakkaiden palaute ja tekoälyn oppimiskyky yhdistyvät, ja tuloksena on viestintä, josta sekä asiakas että yritys hyötyvät. Se on tulevaisuuden asiakaspalvelua, jota tämä tutkimuspaketti haluaa edistää.