Müşteri etkileşimi sonuçları örnekleri

İş sonuçlarına genel bakış bölümünde açıklandığı gibi, çeşitli olası iş sonuçları işletmeyle yapılan dönüşüm yolculuğu konuşmalarının temelini oluşturabilir. Bu makalede yaygın bir iş ölçüsüne odaklanılmıştır: müşteri etkileşimi. Müşterilerin ihtiyaçlarını ve müşterilerin ekosistemini anlamak, bir işletmenin dönüşüm yolculuğunun hedefi olan iş sonuçlarını ifade etmeye yardımcı olur.

Bulut özellikli veri yenilik çalışmaları sırasında müşterilerin etkileşime girdiğini varsayabilirsiniz. Aşağıdaki işlevler potansiyel olarak kesintiye uğratır ve yüksek düzeyde müşteri katılımı gerektirir:

• Verileri toplama
• Teorileri test etme
• Gelişmiş içgörüler
• Kültürel değişimi bilgilendirme

Müşteri etkileşiminin sonuçları, müşteri beklentilerinin karşılanması ve aşılmasıyla ilgilidir. Müşteriler, müşteri etkileşimleri için temel olarak ürün ve hizmetlerin performans sergilediğini ve güvenilir olduğunu varsayar. Aksi durumlarda, bir yöneticinin performans ve güvenilirlik sonuçlarının iş değerini anlaması kolaydır. Daha ileri düzey şirketler için, bu süreçteki öğrenmeleri ve gözlemleri tümleştirme hızı, temel bir iş sonucudur.

Descartes tercih ettiği platform olarak Microsoft Azure'ı seçti ve müşteriler için daha fazla esneklik sağlamak ve iç kaynakları ürün değerini genişletmeye odaklanmak için Descartes MacroPoint çözümünü Azure SQL Veritabanı'na başarıyla geçirmiştir.

Döngü süresi

Bulut özellikli uygulama yenilik çabası gibi müşteri odaklı dönüşümler sırasında müşteriler doğrudan etkileşimden yanıt verir. Ayrıca, geliştirme ekibi tarafından ihtiyaçlarının hızlı bir şekilde karşılandığını görmek de onlar için teşekkür eder. Döngü süresi, bir işlevin başlangıcından bitişine kadar olan süreyi ifade eden Altı Sigma terimidir. Müşteri katılımını geliştirmeye büyük yatırım yapan iş liderleri için döngü süresi güçlü bir iş sonucu olabilir.

Örnek:

İşletmeler arası (B2B) hizmetler sunan bir hizmet şirketi, rekabetçi bir pazarda pazar payını korumaya çalışıyor. Rakip bir hizmet sağlayıcısı için ayrılan müşteriler, aşırı karmaşık teknik çözümlerinin iş süreçlerine müdahale ettiğini ve ayrılmanın birincil nedeni olduğunu fark etti. Bu durumda döngü süresi zorunludur.

Şu anda bir özelliğin istekten yayına ilerlemesi 12 ay sürer. Yönetim ekibi tarafından önceliklendiriliyorsa, bu döngü dokuzdan altı aya kadar kısalabilir. Ekip, bulut özellikli uygulama yenilik eforu, buluta özel uygulama modelleri ve Azure DevOps tümleştirmesi aracılığıyla döngü süresini bir aya kadar düşürebilir. Bu, iş ve uygulama geliştirme ekiplerinin müşterilerle daha doğrudan etkileşim kurmasını sağlar.

Akıllı iletişim merkezi

Müşteri memnuniyeti ve deneyimi, başarılı kuruluşların temelini oluşturur. Çalışanlarınızın üstün müşteri hizmetlerine odaklanmasını sağlamak, müşteri bağlılığını ve saklamayı önemli ölçüde etkileyebilir. Yapay zeka teknolojisi bugün kullanıma sunulduğundan, müşteri çağrısı sırasındaki birçok adım otomatikleştirilebilir ve böylece iletişim merkezi temsilcisinin üstün müşteri hizmetleri sunmaya odaklanması için daha fazla zaman tanıyabilirsiniz.

Örnek:

Bir sigorta şirketi, müşteri isteklerine hızlı bir şekilde yanıt vermek için dijital aracılar uyguladı. Bu dijital aracılar, bir Azure Bot Hizmeti çözümü oluşturarak şirketin web sitesi ve mobil uygulaması aracılığıyla kullanılabilir. Gelişmiş müşteri hizmetleri deneyimini iletişim merkezine genişleten sigorta şirketi, canlı çağrı transkripsiyonu, yaklaşım analizi ve anahtar ifade algılama uyguladı. Bunlar, iletişim merkezi aracısının önerilen sonraki adımlarda ve form işlemede yardımcı olur. Bu, müşteriden iletişim merkezini aramasının daha az tekrarlanmasına yol açtı ve iletişim merkezi temsilcisinin harika bir müşteri deneyimi sağlamaya daha fazla odaklanmasını sağladı.

Sonraki adımlar

Performans sonuçları hakkında daha fazla bilgi edinin.