שיתוף

Warning: Use of undefined constant user_level - assumed 'user_level' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/hrusco/public_html/wp-content/plugins/ultimate-google-analytics/ultimate_ga.php on line 524

שירות הלקוחות של כל חברה בכל ענף ותחום פעילות הוא הפנים של החברה. גם אם לחברה יש מוצר או שירות מעולים, התוצאות העסקיות עלולות להפגע כתוצאה משירות לקוחות גרוע.

לכן, בין המשימות שצריכות להדיר שינה מעיניהם של מנהלי משאבי אנוש יש להדגיש את המשימה לשפר כל הזמן את השירות הניתן ללקוחות על ידי אנשי שירות הלקוחות של החברה.

המשמעות היא שיש להכשיר היטב עובדים שמגויסים לשירות הלקוחות ובה בעת להעביר את אנשי שירות הלקוחות הקיימים הדרכות באופן שוטף כדי להטמיע את החשיבות הרבה של שירות טוב, ואת הדרכים בהם יש לנקוט כדי לשפר את שירות הלקוחות.

אחד הכלים החשובים בהטמעת תרבות ארגונית ששמה דגש על שירות לקוחות מצוין היא הבינה המלאכותית.

כלומר, הבינה המלאכותית יכולה להוות כלי רב ערך לצורך בנייה וטיפוח של צוות שירות לקוחות מעולה, שמשפר את איכות השירות של החברה, מסייע בשימור לקוחות קיימים ומאפשר להביא לחברה לקוחות חדשים.

מינוף היכולות של הבינה המלאכותית בתחומים אלה, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לבנות צוות שירות לקוחות מיומן, יעיל ובעל יכולת הסתגלות.

זה מוביל בסופו של דבר לשיפור שביעות רצון הלקוחות, לעלייה בשיעורי שימור הלקוחות, ולשיפור מוניטין החברה, שכשלעצמו מאפשר למשוך לקוחות חדשים ולהגדיל את נתח השוק של החברה.

להלן 7 דרכים בהן הבינה המלאכותית יכולה לתרום לשיפור השירות של צוות שירות הלקוחות:

1. זיהוי כישרונות מובילים בעזרת כלי גיוס המופעלים על ידי בינה מלאכותית:

הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש לסנן מועמדים בצורה יעילה יותר על ידי ניתוח קורות חיים, בקשות ותגובות לראיונות כדי לזהות את המועמדים שיש להם את הכישורים, הניסיון ותכונות האישיות הנכונות לתפקידי שירות לקוחות.

מערכת הבינה המלאכותית יכולה להעריך כישורי תקשורת, יכולות פתרון בעיות ואמפתיה, שהינן תכונות קריטיות לשירות לקוחות.

ההערכה מתבצעת הודות ליכולתה של הבינה המלאכותית לנתח סנטימנטים ועיבוד שפה טבעית.

זה מאפשר למנהלי משאבי האנוש לצמצם במהירות את מאגר המועמדים המתאימים ביותר כדי לספק חוויות לקוח חיוביות.

2. תוכניות הכשרה מותאמות אישית:

ברגע שהמועמדים הנכונים נקלטו בחברה, הבינה המלאכותית יכולה להתאים להם תוכניות הכשרה בהתאם לנקודות החוזק והחולשה של כל עובד.

פלטפורמות למידה מבוססות בינה מלאכותית יכולות לנתח כיצד כל חבר צוות מתפקד במודולי הדרכה שונים ולהתאים את התוכן כדי לתת מענה לצרכים הספציפיים שלו.

לדוגמה, אם נציג שירות הלקוחות מתקשה בטיפול בלקוחות זועמים, הבינה המלאכותית יכולה לספק מודולי אימון ממוקדים, תרגילים של משחקי תפקידים או סימולציות כדי לשפר את המיומנות הזו.

גישה מותאמת אישית זו מאיצה את הלמידה ומבטיחה שכל חבר צוות מוכן היטב להתמודד עם אינטראקציות עם לקוחות בעולם האמיתי.

3. תמיכה וקואצ'ינג בזמן אמת:

ניתן לשלב בינה מלאכותית בכלי שירות לקוחות כדי להציע הדרכה ותמיכה בזמן אמת לנציגים, בזמן שהם מטפלים בשאלות של לקוחות.

צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית ועוזרים וירטואליים יכולים להציע תגובות, לספק מידע רלוונטי ולהציע פתרונות שלב אחר שלב לבעיות מורכבות, תוך שיפור הדיוק והיעילות של השירות שניתן.

זה מאפשר לצמצם את משך הזמן שנדרש לפתרון בעיות, ומסייע לחברי צוות חדשים ללמוד מההנחיות של הבינה המלאכותית, וכתוצאה מכך מוביל לפיתוח מיומנויות מהיר יותר.

4. ניטור ביצועים ואינטראקציות עם לקוחות:

הבינה המלאכותית יכולה לנתח אינטראקציות עם שירות לקוחות, כגון שיחות טלפון, אימיילים ויומני צ'אט, כדי לזהות דפוסים ומגמות בפניות לקוחות, בעיות נפוצות ותחומים שבהם נציגים מצטיינים או זקוקים לשיפור.

שימוש בבינה מלאכותית לניטור האינטראקציות הללו מאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבל תובנות חשובות לגבי ביצועי הצוות ואילו עובדים זקוקים להכשרה נוספת או לתמיכה.

גישה מבוססת נתונים זו מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לשפר ללא הרף את ביצועי הצוות, לשמור על איכות שירות גבוהה ולטפל בכל פערי המיומנויות באופן מיידי.

5. חיזוי ומניעת שחיקה:

הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש לנטר את מידת המחוברות של העובדים ואת רמות הלחץ שלהם על ידי ניתוח גורמים כגון עומס עבודה, טון האינטראקציות עם הלקוחות וזמני התגובה שלהם.

זיהוי סימנים מוקדמים של שחיקה או תסכול מאפשר למנהלי משאבי האנוש להתערב עם תמיכה, כגון מתן הכשרה נוספת, התאמת עומסי עבודה או מתן משאבים לרווחה נפשית.

גישה פרואקטיבית זו מסייעת לשמר כישרונות ולשמור על המוטיבציה והמחוברות של הצוות שירות הלקוחות – מרכיבים החיוניים למתן שירות מעולה באופן עקבי.

6. תובנות לקוחות:

ניתוח מבוסס בינה מלאכותית יכול לעזור למנהלי משאבי אנוש לזהות את המיומנויות והאיכויות הנדרשות כדי לעמוד בציפיות הלקוחות, על ידי ניתוח משוב, העדפות ודפוסי התנהגות של לקוחות.

תובנות אלו מאפשרות למנהלי משאבי האנוש לבנות צוות שיכול להתאים את האינטראקציות לכל לקוח.

כאשר צוות שירות הלקוחות יכול להתאים אישית את האינטראקציות על סמך נתוני לקוחות,  גוברת הסבירות לבניית קשרי לקוחות חזקים, מה שיוביל לנאמנות לקוחות מוגברת.

7. תהליכים יעילים הניתנים להרחבה:

כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים להפוך משימות חוזרות וניהוליות לאוטומטיות, כגון תזמון משמרות, מעקב אחר נוכחות ועיבוד משוב של עובדים.

זה מאפשר למנהלי משאבי האנוש להתמקד ביוזמות אסטרטגיות כמו פיתוח עובדים, מעורבות וניהול ביצועים.

בנוסף, הבינה המלאכותית מסייעת לייעל את צוות שירות הלקוחות ולאפשר לו להתמודד עם תקופות של שיא בפניות בלי לפגוע באיכות השירות.

כנס משאבי אנוש במגזר הציבורי

כנס פיתוח ארגוני

כנס AI למשאבי אנוש

כנס דיני עבודה

אין תגובות

השאר תגובה