Naar inhoud

Customer care en automatisering, vriend of vijand?

Organisaties kunnen met hun klantenservice excelleren, maar ook volledig de plank misslaan. Dat betekent dat customer care hoog op de agenda staat bij organisaties. Inmiddels is voor klanten het aantal kanalen om in contact te komen met een organisatie niet meer op één hand te tellen. De klantenservice is getransformeerd tot een multimediasysteem dat volledig is toegespitst op de customer experience. Hiermee verandert de rol van de manager verantwoordelijk voor customer care en is een nieuwe aanpak noodzakelijk om de concurrentie voor te blijven. Een inzicht in hoe systemen voor machine learning helpen bij het consistent blijven leveren van een optimale customer experience.

Self-service-tools het toverwoord?

Tegenwoordig is een breed scala aan technologieën beschikbaar die customer care voorzien van een krachtig systeem om snel en accuraat het juiste antwoord te geven. Organisaties schakelen hiervoor steeds vaker chatbots en andere self-service-tools in. Volledig automatiseren lijkt een logische, kant-en-klare oplossing. Tenminste, als automatisering voor een uitgebreide, op maat gemaakte dienst zou zorgen die net zo goed of zelfs beter zou presteren dan een mens. In de praktijk werkt dit echter anders. Hoewel 55 procent van de klanten self-service-tools heel handig vindt, maakt slechts 3 procent er ook daadwerkelijk gebruik van. Dit komt omdat veel van deze tools de klant niet van een passend of volledig antwoord kunnen voorzien. Zo blijkt uit onderzoek dat maar liefst 40 procent van de telefoontjes naar de klantenservice over onderwerpen gaan die in een tool niet aan bod komen. Denk aan een specifieke vraag of een persoonlijk verzoek.

Een lerend systeem

Ondanks deze resultaten betekent het niet dat self-service-tools niet kunnen bijdragen aan een betere customer experience. Het kiezen van de juiste tool is echter wel bepalend voor het succes ervan. De oplossing? Slimme systemen die luisteren, leren en beter worden. Oftewel machine-learning-systemen. Zoals een virtuele assistent-tool, die menselijke handelingen nabootst en zowel simpele taken als complexe processen uitvoert. Denk aan het ophalen van de juiste informatie, deze categoriseren per onderwerp en vervolgens beschikbaar stellen voor de agent voor customer care via een icoon op het beeldscherm. Tegelijkertijd neemt hij het gesprek op en worden de data hiervan opgeslagen in een systeem. Zo kunnen customer-care-agents de volgende keer sneller anticiperen op klantvragen.

De kracht tussen mens en machine

Het gebruiken van machine-learning-systemen betekent dus niet dat de customer-care-agent niet langer nodig is. Integendeel. Hoewel slimme systemen leren van eerdere contactmomenten met de klant en de kortste, meest efficiënte route voor een oplossing bieden, is het simpelweg niet mogelijk om elk antwoord op elke vraag te automatiseren. Klanten kampen immers niet altijd met dezelfde problemen. Er bestaan misschien wel honderden of duizenden vraagstukken. De eenvoudige en meest voor de hand liggende vragen kunnen overgelaten worden aan de virtual assistent. Maar wanneer het complex wordt, zijn een stel goede hersens nog altijd nodig. Kortom, de kracht ligt in de combinatie, een self-service-tool met een traditionele customer-care-agent.

Automatisering is geen vijand, maar een vriend. En de beste customer experience wordt behaald wanneer mens en machine samenwerken. Het systeem zorgt voor efficiëntie en de persoonlijke aanpak maakt het realiseren van een onuitwisbare klantbeleving mogelijk.

De auteur is werkzaam als vicepresident callcenter technology bij de digitale dienstverlener Xerox Services .

Bron: CustomerTalk
0
Logo CustomerTalk

Cookie-instellingen

CustomerTalk maakt gebruik van cookies voor een optimale gebruikerservaring.

Graag vragen wij je toestemming voor het plaatsen van deze cookies.

Accepteren Meer informatie