如何区分人类互动与人类联系

数字化转型
企业正在迅速采用新技术来简化业务和提高客户服务。然而,随着企业进行数字化转型,它们面临着一个重大挑战:在自动化系统的效率与消费者渴望的真正人际关系之间取得平衡。虽然数字工具可以处理日常任务并提供快速响应,但有时客户需要与能够理解他们的担忧并提供个性化解决方案的真人交谈。

企业正在迅速采用新技术来简化业务和提高客户服务。然而,随着企业进行数字化转型,它们面临着一个重大挑战:在自动化系统的效率与消费者渴望的真正人际关系之间取得平衡。虽然数字工具可以处理日常任务并提供快速响应,但有时客户需要与能够理解他们的担忧并提供个性化解决方案的真人交谈。

让我们来探索人际互动和人际联系之间的区别,并提供在日益数字化的环境中保持平衡以满足客户期望的策略。

理解人际互动vs.人际关系

在客户服务中,当消费者访问店面或通过电话或聊天与代理交谈时,就会发生人际互动。交互通常是事务性的和面向任务的。人与人之间的联系就发生在这些互动中。并不是每一次人际交往都会产生人际关系。人际关系是更深层次的、情感的、以关系为导向的互动。

人际互动和人际联系对于客户服务都是必不可少的。一些客户支持电话不需要人工联系。像密码重置和其他基于服务的任务这样的实例需要效率,以确保客户收到及时准确的信息。持续的人际互动对于卓越的客户服务也很重要,因为它们有助于建立信任和你的声誉。当客户知道他们可以依靠一家公司来提供清晰一致的回应时,就会提高他们的整体体验和满意度。人际互动,特别是在数字工具的支持下,使企业能够扩展其客户服务运营。这种可伸缩性对于管理大量查询而不影响服务质量至关重要。

人际关系对于提供一流的客户服务也至关重要。培养人际关系不仅仅是交易。它们包括同理心、理解和情感投入,这些对于与客户建立长期关系至关重要。当顾客感到被倾听和被重视时,他们对品牌的忠诚度就会增加。客户更有可能回到让他们感到被欣赏和理解的公司,从而导致重复交易和积极的口碑推荐。人际关系也使高度个性化的服务成为可能。通过了解个别客户的需求和偏好,企业可以调整他们的互动,以提供更相关和有意义的支持。

数字化转型对客户服务的影响

数字化转型涉及集成先进技术,以简化操作、改善客户体验并确保法规遵从性。这种转变是由于需要有效地处理不断增加的客户交互量,同时在高度监管的行业中遵守严格的法规遵从性要求。在客户服务的背景下,数字化转型使企业能够自动化日常任务,提供实时洞察,并通过利用数字技术提高整体运营效率。

客户服务的数字化转型当然有其优势。它提高了效率,允许可伸缩性并且具有成本效益。在线聊天和自动响应系统等数字工具可以处理常见的查询和任务,从而使人工代理能够专注于更复杂的问题,这是一些消费者喜欢的。自动化系统还可以即时响应客户的问题,减少等待时间,提高整体服务速度。数字解决方案可以同时管理大量的客户交互,确保在高峰时间没有客户等待,使客户支持易于扩展。最后,数字化转型可以降低运营成本。自动化日常任务和使用数字工具可以显著降低与维护大型客户服务团队相关的成本。

然而,数字化转型并非没有挑战。例如,处理大量客户数据可能会导致安全和隐私问题,遵守数据保护法规并保持合规性可能具有挑战性。数字交互的质量也是一个挑战。企业很难在数字和人际互动中保持一致的服务质量。

客户的期望比以往任何时候都高。他们渴望快速、高效的服务,并能在需要时与真人交谈。根据TheDrum的这项调查,消费者对技术驱动的客户服务感到的主要挫败感是消费者必须等待与操作员交谈的时间。在实施数字化转型时,重要的是要记住,当消费者需要帮助时,没有什么能真正100%取代他们渴望的人际互动。

平衡数字工具和人际关系

在数字和人际互动之间取得适当的平衡对于满足客户期望至关重要。这里有一些平衡数字工具和人际关系的建议:

•使用数字工具和人工代理相结合的混合模型。数字工具和人工代理在客户服务中都有自己的位置。使用聊天机器人等数字工具处理日常查询和简单任务,使用人工代理处理更复杂的问题。在必要时,实施允许从数字代理无缝升级到人工代理的系统,以避免挫折。

执行收集和处理客户反馈的系统,以持续改进服务。定期收集客户对数字工具和人工代理的反馈,从而不断改善客户体验。

•个性化数字交易。人与人之间的联系并不总是来自于人与人之间的互动。通过使用客户和意向数据,将客户姓名和参考以前的互动/购买等个性化内容纳入数字通信,努力使数字交互人性化。

•将同理心融入自动响应和人工智能交互中。实现一个自然语言处理工具来分析客户信息的上下文和情感。这使得人工智能能够根据互动的情感基调做出适当的反应,从而避免玩家受挫和降级。

通过实施这些策略,企业可以创建一个平衡的客户服务方法,利用数字工具的效率,同时保持客户所重视的基本人际关系。

责任编辑:庞桂玉 来源: 机房360
相关推荐

2022-06-08 10:29:28

人工智能机器人

2021-03-09 10:37:59

人工智能超人工智能

2021-02-25 10:23:01

人工智能科技机器学习

2023-03-28 12:11:23

AI人类

2021-10-29 23:05:20

人工智能机器人技术

2021-12-09 15:03:10

人工智能AI人类思维

2017-08-28 09:16:27

识别水平人类

2020-08-27 19:52:34

AI人工智能

2020-10-29 10:27:29

人工智能技术数据

2021-02-19 13:17:19

比特币机器人加密货币

2020-10-06 19:05:09

神经网络人类思维人工智能

2016-12-06 12:27:22

蚁穴城市人类

2016-12-16 10:55:19

2021-09-30 09:34:15

人工智能AI深度学习

2017-06-22 17:10:06

2020-06-29 14:29:07

人工智能人类工作

2017-05-25 12:05:03

机器人软体机器人大蜘蛛

2020-12-13 17:55:54

AI人工智能

2018-11-19 12:27:09

2019-11-08 15:23:31

人工智能区块链公共服务
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号