Genesys Blog üyeliğiniz onaylandı!
Please add genesys@email.genesys.com to your safe sender list to ensure you receive the weekly blog notifications.
Ücretsiz bültenimize abone olup blog güncellemelerini posta kutunuza alın.
Bunu bir daha gösterme.
İnsan sesi en güçlü araçtır, ancak konuşurken halen sesimizi duyuramadığımızı hissediyoruz. Dikkate değer bir ses danışmanı olan Julian Treasure’ın ifadesiyle, “İletişim zamanımızın yaklaşık %60’ını dinleyerek geçiriyoruz, ancak bunun yalnızca %25’ini aklımızda tutabiliyoruz.” Buna bankacılıktaki müşteri deneyimi açısından baktığımızda, bankacılık destek sistemlerinde iletişim verilerinin saklanması ve müşteri iletişiminde karşılıklı tepkiler sorgulanabilir.
Ses tonu ve niyeti anlama, insanların sohbetlerini anlamlı kılmak ve birlikte faydalı bir iş yapmak için kullanılan doğuştan gelen niteliklerdir. Müşterilere isimleriyle hitap etmek ve kişiselleştirilmiş finansal danışmanlık sunmak, müşterilerin dikkatini çekebilecek iki örnektir. Beyinlerimiz, yararsız bilgileri dikkate almayacak fakat faydalı bilgileri dinleyecek şekilde çalışır.
Müşterilerin tercih ettiği iletişim kanalları da dahil olmak üzere, bankacılık alanında müşteri deneyimine ilişkin bazı istatistikleri aşağıda sunuyoruz.
Bankalar, müşteri memnuniyeti ve maliyet etkinliği hedeflerini yerine getirmek için müşteri hizmetleri teknolojilerini ve iletişim kanallarını benimsemenin zorunlu olduğunu kabul ediyor. En sık sorulan sorular ve talepler doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanarak dijital müşteri temsilcileri tarafından sesli ve yazılı olarak karşılandığında daha yüksek müşteri memnuniyeti sağlanabiliyor. Canlı müşteri temsilcileri ise karmaşık soruları ele alabilir.
Geçmişte, dijital bankacılık çözümleri, müşterinin dijital bankacılık yolculuğu boyunca doğru seçimleri yapma konusunda bilgi ve sabra sahip olduğunu varsayıyordu. Bugün ise, çoğu müşteri, gerçek zaman kısıtlamaları veya kültürel tercihler nedeniyle anında çözüm istediğinden, müşteri yolculuklarının artık ne bir başlangıcı ne de bir sonu var. Bu, kesintilere uğrayan veya sürekliliği bulunmayan müşteri ilişkilerinin olmasından kaynaklanıyor.
Milenyum kuşağı, Z kuşağı ve iJenerasyonu iletişim dillerini argo, emojiler ve diğer kısaltmalarla güçlü bir şekilde değiştirdiğinden, bankacılık alanındaki müşteri deneyimi de farklılaşmalı ve müşterilerin yaşam döngüsü değerini artırmaya ve hedeflerine ulaşmaya devam etmeli.
İyi tasarlanmış konuşma tabanlı bir yapay zeka (AI) platformu, müşteri destek personelinin zamanını %20’ye kadar serbest bırakıyor. Elde edilen bu zaman ise en iyi şekilde insan etkileşimleriyle çözülebilecek daha karmaşık sorunlara cevap verilmesini sağlıyor. Bu da değer yaratımına %80 oranında katkı sunuyor.
Günümüzün en iyi robotları, iki yönlü dijital deneyim ve konuşmayı sağlamak için çok bilinen ses ve metin tabanlı kullanıcı arayüzleri ile aşırı kişiselleştirme sunuyor. Başarının anahtarları da şunlar:
İlk Hızlı Geri Dönüşün Alınması ve Yatırım Getirinizin Ortaya Konulması
Bankalar, eski moda kişiselleştirilmiş hizmetleri yalnızca insan gücüyle sunmanın maliyetini dengelemek konusunda zorluklar yaşamıştır. Sesli bankacılık, hizmet maliyetini düşürmek için kullanılabilecek bir yöntemdir.
Bankalar, analitik ve bilişsel yeteneklerini karmaşık sorulara cevap verebilecek duruma getirecek şekilde geliştirene kadar, önceki etkileşimlerle ilgili mevcut müşteri verilerini kullanmak zorundadır. Bu, sorulan soruların karmaşıklığına ve sıklığına bağlı olarak mevcut müşteri veri setlerinin ayrılmasını içerir.
SSS: En sık sorulan sorularla başlamak bankalara hızlı bir geri dönüş sunar. Cevapları otomatikleştirmek kolaydır. Bu, otomasyon, şifre sıfırlama, en yakın şubenin adresi gibi soruları cevaplamak için değerli iletişim merkezi kaynaklarını serbest bırakacaktır.
Hesap ve ödeme hizmetleri: SSS’leri robotlarca yürütülen sohbetlere dönüştürdükten sonra, hesaplar ve ödemeler için “Bakiyem nedir?”, “Cep telefonu faturamı öde.” gibi basit hizmetler sunulabilir.
Basit finansal danışmanlık: Müşteriler, bankalarının harcamaları hakkında bilgi vererek finansal danışmanları gibi davranmasından memnuniyet duyar. Bu, bankaların “Geçen ay çevrimiçi alışverişler için ne kadar harcadım?” gibi basit soruları yanıtlamaya yardımcı olacak geçmiş bilgilere erişmelerini gerektirir.
Tahmini analitik: En gelişmiş kullanım durumları, tahmine dayalı analiz ve finansal planlama algoritmaları gerektirir. Bu gibi durumlarda, müşteriler tavsiyenin bir insan tarafından verilmesini ister. Yani bir inşan, robotun konuşmasını devralır. Buna bir örnek, “Benim için en iyi yatırım planı nedir?” olabilir.
Karmaşık sorular: Bunlar, sohbet robotlarının eğitilmediği sorulardır. Bu sorular, yapılandırılmamış veriler üzerinden bilişsel arama yetenekleriyle cevaplandırılır. Bu sorular için en iyi kaynak halen daha insanlardır.
AI tabanlı self servis sunmaya yönelik yolculuğunuzu başlatmak için hazırlanın.
Ücretsiz bültenimize abone olup Genesys blog güncellemelerini posta kutunuza alın.