Machine learning som hjælp til salg, marketing og kundeservice

Udtrækning af værdien fra store mængder kundeindblik forbliver den største udfordring. Mens antallet af kundehenvendelser stiger – følger salgs-, marketing- og kundeserviceteams bare ikke trit hermed. Resultatet er forretninger, der ikke overholder vilkårene for SLA'er, der går glip af muligheden for at øge omsætningshastigheder, og som mister kunder.

Det er her, Machine learning kommer ind i billedet. ML-bemyndigede platforme til forvaltning af anmodninger drager skjulte fordele ved et hav af kundedata ved at prioritere anmodninger og sikre, at de lander i de rette hænder, sørge for, at du har værdifulde data lige ved hånden, reducere svartider og meget mere.

Generering af salg og margin

Lad os som start komme med et par eksempler.

• Forestil dig en virksomhed, der sælger flybilletter online. Det er afgørende at vide, hvilke kunder, der har størst sandsynlighed for rent faktisk at gennemføre transaktionen, og som vil købe billetterne med den bedste margin. Faktisk blev vores kunde – Wholesale Flights company – i dette tilfælde tilbudt en salgsvækst på 17 % inden for bare 6 måneder ved at have maskinindlæring hjælpe med at finde kvalitetskundeemner til primær behandling af salgsteamet.

Og i så mange tilfælde ligger fokus på, hvordan vi tilbringer vores tid og på hvilke aktiviteter. De har ikke alle sammen et så indbringende resultat.

• Et andet eksempel er en vedligeholdelsesvirksomhed, der håndterer reparation af udstyr. De får eventuelt 3000 reparationsordrer hver dag. Selv hvis de fleste er under garanti og derfor ikke særligt interessante, hvad angår margin, udvikler op til 20 % heraf sig til sager, der ikke længere er dækket af garantien og derfor bliver anmodninger med en høj margin.

Maskinlæring kan registrere og klassificere sagstyperne og sikre, at de hver især får den rette opmærksomhed og ekspertressourcer.

Bevar fokus og takten

Ved at spare tid på at analysere og kategorisere nødvendige aktiviteter sparer virksomheder ikke bare penge, men de bliver også i stand til at:

• Få mere effektiv ressourcekontrol
• Løfte serviceniveauet
• Holde kunderne tilfredse ved at levere en bedre, problemfri kundeoplevelse, som enten svarer til eller overgår deres forventninger

Et økonomisk og brandopbyggende drømmescenarie.

Salgsmæssigt er det almindeligt kendt, at et hurtigt svar er nøglen til salg. Det samme gælder for enhver online kundehenvendelse. Nogle eksempler viser, at omsætningshastigheder kan fordobles, hvis der følges op på en mulighed inden for 15 minutter efter henvendelsen.

Kend dine potentielle kunder

Det primære problem er at fastslå, om det er en potentiel kunde eller en reel kunde. Det kan naturligvis hævdes, at en kunde ikke bliver en kunde, til vedkommende foretager et reelt køb.

Men potentielle kunder er meget forskellige – nogle oser bare, mens andre er klar til at indgå en handel, hvis de er tilfredse med det, de ser og hører. Machine learning er i stand til at skelne mellem dem ved at analysere tekster i e-mails og henvendelser og dermed søge efter adfærdsmønstre – for eksempel kan visse ord være tegn på behov, ønsker, krav eller harme.

Machine learning er den perfekte fortrop til alle henvendelser, uanset om det er salg eller service. Den kan hjælpe med at tildele de bedste ressourcer og den mest effektive rute til behandling af henvendelsen, og aller bedst – medarbejderne behøver ikke føle sig truede. Machine learning erstatter dem ikke, men gør blot deres job mere relevant og effektivt ved at hjælpe med ellers trivielle opgaver.

WaveAccess udvikler systemer, der er baseret på Machine learning, og som distribuerer indgående kundehenvendelser og behandler dem på en effektiv måde. Find detaljerede oplysninger og succeshistorier her.

Bestil en gratis fremvisningssession med vores tekniske arkitekt!