بالنسبة للكثيرين ، يمكن أن يمثل “الميل الأخير” لرحلة العميل الشاملة تحديًا. غالبًا ما تتضمن الخدمات في هذه المرحلة تفاعلات أكثر تعقيدًا مما يمكن أن يتعامل معه التطبيق المعتاد أو بوابة الخدمة الذاتية. يمكن أن يتعامل هذا مع التشخيص الصحي الصعب ، أو معالجة مدفوعات الرهن العقاري المتأخرة ، أو التقدم بطلب للحصول على مزايا حكومية ، أو فهم نمط الحياة الذي يمكنك تحمله في التقاعد. يقول نيوفيلد: “عندما نصل إلى احتياجات الخدمة الأكثر تعقيدًا هذه ، هناك تحيز حقيقي تجاه التفاعل البشري”. “نريد التحدث إلى شخص ما ، نريد أن نفهم ما إذا كنا نتخذ قرارًا جيدًا ، أو قد نريد وجهات نظر ووجهات نظر بديلة.”
ولكن يمكن أن تكون هذه التفاعلات عالية التكلفة وعالية اللمس أقل من إرضاء العملاء عند التعامل معها من خلال مركز اتصال إذا كانت الأنظمة الفنية قديمة ، على سبيل المثال ، أو تم فصل مصادر البيانات. هذه الأنواع من المشاكل تؤدي في النهاية إلى إمكانية الشكاوى والأعمال المفقودة. تجربة العملاء الجيدة أمر بالغ الأهمية بالنسبة للخلاصة. العملاء 3.8 مرات أكثر عرضة لإجراء عمليات شراء الإرجاع بعد تجربة ناجحة من بعد تجربة غير ناجحة ، وفقًا لما ذكره Qualtrics. يمكن للأنظمة البديهية التي تحركها الذكاء الاصطناعي-بدعم من البنية التحتية للبيانات القوية التي يمكنها الوصول إلى المعلومات وتبادلها بكفاءة في الوقت الحقيقي-تعزيز تجربة العملاء ، حتى في المواقف المعقدة أو الحساسة.
تم إنتاج هذا المحتوى بواسطة Insights ، ذراع المحتوى المخصص لمراجعة تقنية MIT. لم يكتبه موظفو التحرير في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا للتكنولوجيا.
تم بحث هذا المحتوى وتصميمه وكتابته بالكامل من قبل الكتاب والمحررين والمحللين والرسامين. ويشمل ذلك كتابة الدراسات الاستقصائية وجمع البيانات للدراسات الاستقصائية. كانت أدوات الذكاء الاصطناعي التي ربما تم استخدامها مقصورة على عمليات الإنتاج الثانوية التي اجتازت مراجعة بشرية شاملة.
