Nutzen Sie Predictive Engagement, um Gewinne durch Online-Shopper zu erzielen

Online-Shopping boomt. Und uns erwarten auch im Jahr 2021 wieder neue Online-Rekordverkaufszahlen, da Verbraucher das Internet aufgrund von COVID-19-Maßnahmen normalen Ladenlokalen vorziehen bzw. die Geschäfte in vielen Bereichen sogar nach wie vor geschlossen sind. Tatsächlich meldete das US-Handelsministerium, dass die Verkaufszahlen für den Online-Einzelhandel in der ersten Jahreshälfte 2020 von 11,8 % im 1. Quartal auf 16,1 % im 2. Quartal gestiegen sind. Besonders lukrativ war natürlich das Weihnachtsgeschäft in 2020, da hier überwiegend online eingekauft oder vorbestellt wurde.

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Eine Erweiterung Ihres digitalen Concierge-Service zur Vorbereitung auf diesen Datenverkehr mag schwieriger erscheinen als die Einstellung zusätzlicher Mitarbeiter im Geschäft, aber das muss nicht so sein. Im Forrester-Bericht „Predictions 2021: It’s All About Empathy, Digital and Virtualizing Customer Care“ prognostiziert das Unternehmen, dass Einzelhändler und Banken im Jahr 2021 über hybride Rollen im Geschäft/Kontaktcenter verfügen werden. Dies wird die neue Norm: Mitarbeiter aus dem Geschäft nutzen ihre Fähigkeiten und ihr Wissen, um Kunden digitalen Support bereitzustellen.

Diese Verlagerung führt zu einem hohen Zustrom an Traffic auf Ihrer Website innerhalb eines begrenzten Zeitraums. Es ist in dieser saisonalen Spitzenzeit schlichtweg nicht möglich, all diesen Kunden eine optimale Einzelchat-Experience zu bieten, ohne auf eine Kombination aus Bots und Webchat-Agenten zurückzugreifen.

Wenn also mehr Onlineeinkäufer denn je zu den E-Commerce-Seiten strömen, einige davon vielleicht zum ersten Mal, müssen Sie die Konversionsraten und damit Ihre Verkaufszahlen maximieren. Hier finden Sie fünf Möglichkeiten, wie Sie mit Predictive Engagement Ihre Online-Vertriebsstrategie optimieren können.

1. Automatisiertes Targeting macht manuelle Aufgaben überflüssig

Webchats sind in der Regel reaktiv, d. h., dass ein Chatangebot dauerhaft auf der Seite vorhanden ist, oder proaktiv, d. h., dass der Chat basierend auf statischen Regeln ausgelöst wird. Es gibt jedoch eine schnellere und effektivere Möglichkeit, Interessenten auf Ihrer Website anzusprechen. Die nächste Chat-Generation ist vorausschauend. Sie nutzt künstliche Intelligenz (KI), um die manuelle Erstellung und Pflege von Regeln in einer schnelllebigen digitalen Landschaft zu vermeiden. Darüber hinaus lernt die KI fortlaufend aus dem Verhalten von Besuchern auf Ihrer Website und passt sich entsprechend an. In Predictive Engagement kann eine Flow-Route bereitgestellt werden, die Kunden an einen Bot und dann an einen Agenten weiterleitet, wenn die Anfrage nicht beantwortet wird. Alternativ kann die Weiterleitung direkt an einen Web-Agenten erfolgen, um Kunden mit den dringlichsten Anforderungen zu priorisieren.

2. KI identifiziert den richtigen Kundentyp

Prognosemodelle für das Predictive Engagement-Ergebnis extrahieren umsetzbare Erkenntnisse aus großen Mengen an Web-Traffic. Durch die Analyse aussagekräftiger Muster des Web-Verhaltens können unsere KI-Modelle Kunden identifizieren, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit Ihre Website verlassen oder das Kontaktcenter um Hilfe bitten. Darüber hinaus können Sie diese Erkenntnisse durch Kontextsegmente erweitern, um sicherzustellen, dass Interessenten mit hohem Wert priorisiert werden. So können Agenten zum richtigen Zeitpunkt mit ihnen interagieren, um eine maximale Wirkung zu erzielen.

 

 

3. Agenten erhalten Kontext zur Web-Sitzung

Mit der Echtzeit-Nachverfolgung sehen Agenten Echtzeit-Sitzungsinformationen zur Interaktion eines Kunden mit der Website. Diese Informationen können dann beim Kassenvorgang eines Kunden genutzt werden, um Fehler zu erkennen, z. B. die Verwendung eines falschen Rabattcodes oder Probleme mit der Lieferadresse.

4. Statten Sie Agenten mit Omnichannel-Funktionen aus

Genesys Predictive Engagement erstellt eine zusätzliche Registerkarte auf dem Desktop des Agenten, die die gesamte Customer Journey im Kontext anzeigt. Dabei wird jedoch das gleiche Layout beibehalten, sodass Agenten nahtlos zwischen den Kanälen wechseln können. Genesys Predictive Engagement verarbeitet zwei bis drei Chats. Dank der Einblicke in die Customer Journey können Agenten Probleme schnell beheben oder Kunden schnell beraten, sodass sie ihre Experience als Self-Service fortsetzen können.

5. Messen und erstellen Sie Berichte zu Konversionsraten

Predictive Engagement fängt Kunden ab, die aller Wahrscheinlichkeit nach den Konversionstrichter verlassen werden. Dadurch wird die Kannibalisierung des Vertriebs vermieden, d. h. eine Interaktion mit Kunden, die ohne Chat- oder Bot-Interaktion als Self-Service online eingekauft hätten. Der sequenzielle Lernalgorithmus von Predictive Engagement zielt auf Kunden ab, deren Verhalten darauf schließen lässt, dass sie einen Kauf tätigen möchten, aber eine hohe Wahrscheinlichkeit für einen Abbruch zeigt, beispielsweise durch langes Verweilen auf einer Seite oder bei einer Frage oder den Wechsel zu einer Seite, die sich nicht in einem linearen Pfad zur Konvertierung befindet. Das Modell für maschinelles Lernen nutzt einen 30-tägigen Trainingszyklus, der sich ideal für saisonale Ereignisse wie die Weihnachtszeit eignet.

Das SDK für Genesys Predictive Engagement lässt sich einfach mit vorhandenen Berichten in Google Analytics und Adobe Analytics synchronisieren, um zu zeigen, an welchem Punkt der Journey der Webchat ausgelöst wurde. Anschließend können Sie die Konvertierungsmuster analysieren. Dies ermöglicht Ihnen Folgendes:

  • Generieren von Konvertierungstrichtern
  • Erstellen von Seitenberichten
  • Segmentieren von Webchat-Interaktionen
  • Erstellen von Zuordnungsmodellen

Genesys Predictive Engagement ist der ideale digitale Concierge-Service, um Ihren Onlinekunden eine individuelle Experience zu bieten. Angesichts der Zunahme des Onlineshoppings zahlt es sich aus, von einem proaktiven zu einem prädiktiven Ansatz zu wechseln. Sie wissen genau, was Sie anbieten sollten (Bot oder Chat), wenn es darauf ankommt. Und Sie können alle Faktoren messen.

Weitere Informationen zum Thema Predictive Engagement sowie auch ein Video und mehrere Ebooks finden Sie hier.

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