Category: Zendesk Updates TH

Machine Learning ในแง่ของการบริการลูกค้ามักถูกใช้ในการอำนวยความสะดวกให้กับลูกค้าในอีกระดับหนึ่งที่สูงกว่า และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเจ้าหน้าที่ฝ่ายซัพพอร์ต เครื่องมือ Customer Analytics ที่มุ่งเน้นการซัพพอร์ตร่วมกับเทคโนโลยี Machine Learning เองกำลังได้รับความนิยมที่เพิ่มมากขึ้นอย่างมาก เนื่องจากมักเป็นแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้ง่ายและประสบความสำเร็จในอุตสาหกรรมต่างๆ ล่าสุด Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2021 กว่า 15% ของการมีปฏิสัมพันธ์ในการบริการลูกค้าจะถูกรับมือด้วย Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์) โดยสมบูรณ์ ทว่าสวนทางกับความนิยมที่เพิ่มมากขึ้น ปฏิเสธไม่ได้ว่ายังคงมีความกังขาเกี่ยวกับการใช้งานเทคโนโลยีเอไอ โดยเฉพาะ Machine Learning  ในบทความนี้ เราจะมาเคลียร์ข้อกังขาในแง่ของการใช้ Machine Learning ร่วมกับการบริการลูกค้ากัน ส่งต่อข้อมูลเชิงลึก ก่อนอื่น มาดูคำจำกัดความของ Machine Learning กันก่อน : Machine Learning เป็นประเภทหนึ่งของเทคโนโลยีเอไอที่ใช้อัลกอริทึมหลายชั้นเพื่อ “เรียนรู้” จากการประมวลผลข้อมูล ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เป็นคำที่ใช้โดยทั่วไปในการจำลองความฉลาดของมนุษย์ Machine Learning จะเกี่ยวข้องกับวิธีการที่เครื่องได้รับข้อมูล เข้าใจกฎระเบียบการทำงานในแบบที่ควรจะเป็น และวิธีการที่จะประมวลผลดีขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเวลาผ่านไป แอปพลิเคชัน Machine Learning ที่ใช้งานแล้วได้ผลดี มักจะเป็นเชิงอุตสาหกรรมที่มีการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเข้ามาเกี่ยวข้อง หรือมีขั้นตอนที่จำเป็นต้องใช้การตัดสินใจอย่างชาญฉลาด จริงอยู่ที่สมองของคนเราอาจไม่สามารถรองรับข้อมูลมหาศาลได้เท่าอัลกอริทึม แต่ก็แน่นอนว่ามีสิ่งที่มนุษย์ทำได้ดีกว่าอย่างการรับมือกับลูกค้าที่อารมณ์เสียโดยตรง ในส่วนแง่ของประสิทธิภาพการบริการลูกค้านั้น เจ้าหน้าที่ซัพพอร์ตที่เป็นคนจริงๆ แล้วก็มีข้อมูลครบแน่น ก็ยังคงเป็นที่ชื่นชอบสำหรับการบริการลูกค้ามากกว่าอยู่ดี มุ่งเน้นที่ Self-Service จากแบบสำรวจพบว่า 81% ของลูกค้าจะชอบหาทางแก้ปัญหาด้วยตัวเองก่อนสอบถามไปยังเจ้าหน้าที่ซัพพอร์ต ดังนั้นในหลายๆ องค์กรจึงได้มีการเพิ่มบริการ Self-Service ด้วยหวังว่าจะสามารถส่งมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้นได้ หนึ่งในวิธีการที่ง่ายที่สุดในการทำ Self-Service ก็คือการสร้างระบบฐานความรู้ Self-Service เป็นกรณีที่มีการใช้งานแอปพลิเคชัน Machine Learning เข้าช่วยที่พบเห็นได้ทั่วไปในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็น Chatbots, Virtual Assistants และเครื่องมือเสริม AI อื่นๆ ที่สามารถ “เรียนรู้” และจำลองการโต้ตอบเจ้าหน้าที่บริการลูกค้าได้ บางแอปพลิเคชันก็นิยมใช้เป็น Deep Learning ซึ่งเป็น Machine Learning ที่ประมวลผลได้ลึกซึ้งยิ่งกว่า เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและสามารถช่วยเหลือผู้ใช้งานได้มากขึ้น แล้ว...

ก่อนอื่นหากใครไม่รู้ว่า Experience Data คืออะไร? คลิกเลย ซึ่งการที่เรามี Experience Data(X-Data) ก็เป็นสิ่งที่ดี แต่ถ้าหากคุณไม่สามารถนำข้อมูล X-Data มาปรับใช้กับธุรกิจของคุณได้ มันก็อาจจะเสียเปล่า ดังนั้นวันนี้ Demeter ICT จะมาบอกถึงการนำเอา X-Data มาปรับใช้ในธุรกิจเพื่อเป็นการอัพเกรดการบริการของคุณ และสามารถสร้างประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้กับลูกค้าได้ ติดตามตัวชี้วัด และ เปรียบเทียบกับคู่แข่ง การปรับปรุงเปลี่ยนแปลงอะไรก็แล้วแต่ ต้องมาจากการวัดผลที่สามารถตรวจสอบได้ ดังนั้นทีมบริการลูกค้าก็มีตัววัดผลที่มุ่งเน้นไปที่ลูกค้าหลายตัว เพื่อดูความพึงพอใจของลูกค้าและนำเอาไปเปรียบเทียบกับคู่แข่งในอุตสาหกรรมเดียวกัน และนำมาปรับใช้ให้ดีกว่าคู่แข่งได้ ดังนี้ Net Promoter Score(NPS) คะแนนผู้สนับสนุนสุทธิ คือ คะแนนที่จะวัดความภักดีของลูกค้าด้วยการที่ถามว่า คุณจะแนะนำ องค์กรA, สินค้าB หรือ บริการC ให้กับเพื่อนหรือคนรู้จักของคุณหรือไม่ Customer Satisfaction(CSAT) ความพึงพอใจของลูกค้า คือ คะแนนที่จะวัดความพึงพอใจว่า ลูกค้ามีความพึงพอใจต่อสินค้าหรือบริการที่ได้รับในระดับใด Customer Effort Score(CES) คะแนนความพยายามของลูกค้า คือ คะแนนที่จะวัดความสะดวกในการใช้งานไม่ว่าจะด้วย การบริการหรือตัวสินค้าเอง แก้ปัญหาก่อนที่ส่งผลกระทบต่อกำไร หากคุณมีข้อมูล X-Data ของลูกค้า คุณจะสามารถรู้ถึงอารมณ์ของลูกค้าได้อย่างใกล้ชิด และสามารถแก้ไขปัญหาได้ก่อนที่เราจะควบคุมไม่ได้ และจะส่งผลถึงฟีดแบคหรือกำไรต่อไป ยกตัวอย่างเช่น ลูกค้ารายหนึ่งได้ซื้อสินค้าหรือบริการของเราไปแล้วเกิดมีปัญหา เราสามารถตรวจสอบ Social Media ได้ทันทีหากมีการกล่าวถึงคุณ เพื่อเป็นการยับยั้งปัญหาก่อนที่จะเกิดการแพร่ระบาด ปรับแต่งกระบวนการทำงาน และฝึกอบรมภายใน เมื่อคุณเก็บข้อมูล X-Data มากขึ้น คุณจะเริ่มเข้าใจ อารมณ์ ความคิด และความต้องการที่แท้จริงของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ดังนั้นคุณสามารถนำเอาข้อมูล X-Data มาปรับกระบวนการทำงานบางอย่างขององค์กรให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้ พร้อมทั้งเทรนพนักงาน เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลที่พบเจอและให้เข้าใจถึงปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงาน ยกตัวอย่างเช่น หากมีลูกค้าติดต่อมาหาคุณถามคำถามเดียวกันบ่อย ๆ คุณก็อาจจะเพิ่มตัวเลือกการช่วยเหลือตัวเอง(Self Service) กับคำถามนี้เพื่อให้ลูกค้าสามารถหาคำตอบด้วยตัวเองได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เป็นการช่วยทั้งลูกค้าและตัวพนักงานเองด้วย ซึ่งการเก็บรวบรวมข้อมูล X-Data ก็จำเป็นที่จะต้องมีเครื่องมือที่มาช่วยให้การเก็บข้อมูลของคุณง่าย สะดวก และปลอดภัยยิ่งขึ้น ซึ่ง Zendesk ก็เป็นหนึ่งในซอฟท์แวร์หรือเครื่องมือหนึ่งที่ช่วยตอบโจทย์นี้ให้กับคุณได้ และยังมีฟีเจอร์อื่น ๆ อีกมากมายที่คุณอาจไม่เคยรู้...

เทรนด์ที่เน้นการทำงานที่เน้นด้าน Remote Working มากขึ้น ทำให้ในปี 2020 นี้เราได้เห็นการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของบริษัทด้านคลาวด์และซอฟต์แวร์หลายบริษัท Business-to-Business (B2B) ซอฟต์แวร์ยังไม่ถึงจุดอิ่มตัว และยังมีท่าทีจะเติบโตขึ้นไปได้อีกอย่างต่อเนื่อง Forbes ได้ลิสต์รายชื่อบริษัทชั้นนำด้าน Cloud Solution และ Software as a service (SaaS) 100 บริษัท จำแนกตามการเติบโต ยอดขาย มูลค่าและองค์กร ตลอดจนคะแนนความนิยมจากสาธารณชนและบริษัทในแวดวงเดียวกัน ในปีนี้หนึ่งในบริษัทที่ได้คะแนนตรงส่วนนี้ไป ก็คือ Zendesk กว่า 75% ของ Forbes Cloud 100 ใช้ Zendesk ในการช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้า เรามาดูเหตุผลว่าทำไมบริษัทเหล่านี้ถึงได้ลงทุนด้าน Customer Experience (CX) กับ Zendesk กัน 1. สิ่งสำคัญของซอฟต์แวร์คือการทำงานให้เป็นไปอย่างราบรื่น การบริการลูกค้า ก็ควรจะไร้รอยต่อด้วยเช่นกัน จากการสำรวจผ่าน Startups CX Benchmark Report 2020 พบว่า บริษัท StartUps น้อยกว่าหนึ่งในสามที่มีการใช้โซลูชันเรื่อง Customer Experience ต่างจากการสำรวจบริษัทคลาวด์ชั้นนำ ที่มีการจัดการด้านนี้โดยเฉพาะ เพราะพวกเขาเล็งเห็นว่าความสำเร็จของซอฟต์แวร์พวกเขาเอง ก็ขึ้นอยู่กับการบริหารประสบการณ์ลูกค้าที่ดีเช่นเดียวกัน บริษัทอย่าง Culture Amp กับ Airtable เริ่มจากการต้องการหน้า User Interface ที่ลูกค้ารู้สึกพึงพอใจที่จะใช้ และอยากให้ Customer Service ในองค์กรราบรื่นไร้รอยต่อ แนวคิดนี้นำไปสู่การลงทุนด้านโซลูชันที่ทำให้ลูกค้าทำอะไรๆ ได้ง่ายขึ้น และหากพิจารณาจากความสำเร็จในตอนนี้ การลงทุนนั้นก็คุ้มค่าไม่เลวเลย 2. ในโลกที่มีการพัฒนาเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอด การเข้าหาลูกค้าในช่องทางที่ใช่ ก็ยังเป็นเรื่องสำคัญอยู่ดี Elena Gomez, Chief Financial Official จาก Zendesk กล่าวว่าปีนี้ถือเป็นบทเรียนมาราธอนสำหรับองค์กรในการท้าทายการบริหารที่คล่องแคล่วยืดหยุ่น และการปรับตัวรับภายใต้วิกฤต ให้ธุรกิจสามารถดำเนินต่อไปได้ “โดยปกติบริษัทด้าน SaaS...

ทุกวันนี้การที่ลูกค้าจะส่งข้อความหาแบรนด์ไหนสักแบรนด์หนึ่งไม่ใช่เรื่องที่น่าแปลกใจแต่อย่างใด ฟีเจอร์แชทและส่งข้อความจึงเป็นฟีเจอร์สามัญที่พบเห็นได้ทั่วไปทั้งในเว็บไซต์และแอปพลิเคชันต่างๆ การทำความเข้าใจการสื่อสารทางธุรกิจรูปแบบเหล่านี้เองจึงเป็นอะไรที่สำคัญอย่างมาก แบบใดที่ให้ประสบการณ์ที่ดีกว่า แบบไหนดูเป็นธรรมชาติ หรือแม้แต่คำถามที่ว่าแท้จริงแล้วระหว่างการแชทกับการส่งข้อความ ความแตกต่างของมันอยู่ที่ไหนกันแน่ เรามาหาคำตอบของความเหมือนที่แตกต่างนี้กัน   Live Chat คืออะไร? Chat หรือในที่นี้หมายถึง Live Chat เป็นช่องทางการสื่อสารที่ถูกใช้งานมากที่สุดช่องทางหนึ่ง โดยทั่วไปแล้ว Live Chat จะปรากฏบนเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันมือถือของบริษัท ไม่ค่อยปรากฏอยู่ในช่องส่งข้อความทางอื่นเท่าไหร่นัก ด้วยความที่พื้นฐานเดิมเน้นการโต้ตอบแบบ Synchronous ให้ต่อบทสนทนากันได้แบบเรียลไทม์ เมื่อบทสนทนาระหว่างเจ้าหน้าที่กับลูกค้าจบลง ประวัติการแชทก็จะถูกลบออกไปด้วย Synchronous Messaging หรือความหมายก็คือการสื่อสารแบบโต้ตอบสองทางแบบที่ Live Chat ใช้ ในเรื่องของข้อจำกัดไม่แตกต่างจากการทำงานของการโทรคุยในโทรศัพท์นักตรงที่ผู้ส่งสารและผู้รับสารจะต้องมีปฏิสัมพันธ์กัน ณ ขณะนั้นตั้งแต่ต้นจนจบ ตรงข้ามกับระบบ Asynchronous ที่ให้สิทธิ์หยุดและเริ่มการสนทนาเมื่อไหร่ก็ได้ จะเรียลไทม์โต้ตอบในทันทีก็ได้หรืออาจจะพักไว้ก่อน การสื่อสารส่วนใหญ่ระหว่างเพื่อนกับครอบครัวที่ไม่เป็นทางการมากและตามความสะดวกสบายเสียมากกว่าจึงเป็นแบบ Asynchronous การส่งข้อความในแอป Messenger ต่างๆ ก็นับเป็น Asynchronous เช่นกัน แล้ว Messaging คืออะไร? Messaging หรือการส่งข้อความ โดยทั่วไปจะหมายถึงการสนทนาทางช่องทางโซเชียลต่างๆ อย่าง Facebook Messenger, WhatsApp, WeChat และ Instagram ลูกค้า ระบบ Messaging เป็นรูปแบบ Asynchronous ลูกค้าจะสามารถตัดสินใจตอบกลับตอนไหนก็ได้ จึงค่อนข้างสะดวกสบายกว่าสำหรับกรณีคำร้องที่ไม่เร่งรีบนัก Messaging ยังสามารถจำแนกเป็น 2 รูปแบบ คือ Social Messaging กับ Embedded Messaging Social Messaging จะอ้างอิงถึงบทสนทนาที่ใช้แอปหรือแพลตฟอร์มส่งข้อความของบุคคลที่ 3 อาทิ WhatsApp, Facebook Messenger, WeChat แม้แต่ Instagram หรือ Twitter DMs ช่องทางเหล่านี้เป็นที่รู้จักดีเพราะแบรนด์แทบทั้งโลกล้วนใช้ในการทำธุรกิจ เพื่อสร้างโอกาสในการเข้าถึงลูกค้าให้มากขึ้น นอกจากนี้ Social Messaging ยังสามารถใช้ในการส่งแบบสอบถาม แจ้งเตือน...