Hvordan kan maskinlæring bidra til å forbedre kundeservicen?

Maskinlæring, eller "machine learning" på engelsk, er et av de mest spennende og lovende områdene innenfor informatikk og kunstig intelligens. Det har potensial til å løse mange problemer og utfordringer på tvers av ulike bransjer, og en av disse er forbedring av kundeservicen.

Hva er maskinlæring?

Før vi går inn på hvordan maskinlæring kan bidra til å forbedre kundeservicen, la oss ta en rask titt på hva maskinlæring faktisk er. Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens som fokuserer på å skape algoritmer som kan lære av og forbedre seg selv basert på data de blir eksponert for. Med andre ord, maskinlæring handler om å lære datamaskiner å gjøre oppgaver som ellers ville kreve menneskelig intelligens.

Hvordan fungerer maskinlæring?

Maskinlæring bruker en teknikk som kalles "supervised learning" for å trene algoritmene. Dette innebærer at datamaskinen blir trent på en datasett som allerede har blitt klassifisert av mennesker. For eksempel kan datasettet inneholde bilder av hunder og katter som er klassifisert som enten hund eller katt. Maskinlæringsalgoritmen vil så bruke denne datamengden til å finne mønstre og regler som gjør at den også kan klassifisere bilder av hunder eller katter.

Det er også mulig å bruke "unsupervised learning", hvor maskinlæringsalgoritmen ikke har noen klassifisert data å jobbe med, og i stedet må finne ut av mønstrene selv.

Kundeservice er en viktig del av de fleste bedrifter, og det å kunne tilby en god kundeopplevelse kan være en av de mest avgjørende faktorene for virksomhetssuksess. Maskinlæring kan bidra til å forbedre kundeservicen på flere forskjellige måter:

1. Automatisere enkle oppgaver

En av de mest åpenbare måtene maskinlæring kan bidra til å forbedre kundeservicen er gjennom automatisering av enkle oppgaver. For eksempel kan en chatbot bruke maskinlæring til å lære å svare på vanlige spørsmål fra kunder. Chatboten kan dermed hjelpe kundene døgnet rundt, uten å kreve bemanning av en menneskelig kundeservicemedarbeider.

2. Forbedre personlig tilpasset kundeservice

Maskinlæring kan også hjelpe med å forbedre personlig tilpasset kundeservice ved å analysere kundedata for å forstå deres behov og preferanser. For eksempel kan algoritmer analysere data fra tidligere kjøp for å forutsi hva kunden kanskje vil kjøpe neste gang de besøker nettstedet. Dette kan bidra til å tilby bedre anbefalinger og skape en mer tilpasset kundeopplevelse.

3. Forbedre respons- og behandlingstid

Maskinlæring kan også bidra til å forbedre respons- og behandlingstid når det gjelder kundeservice. Ved å bruke algoritmer til å analysere kundehenvendelser og sortere dem etter prioritet, kan bedrifter raskere prioritere de mest presserende henvendelsene og håndtere dem først.

4. Forbedre kvaliteten på kundeservice

Til slutt kan maskinlæring bidra til å forbedre kvaliteten på kundeservice ved å lære av tidligere erfaringer og data. For eksempel kan bedrifter bruke maskinlæring til å analysere lydopptak av kundesamtaler for å forstå hva slags problemer og spørsmål som ofte blir tatt opp, og så justere og forbedre kundeservicen basert på denne feedbacken.

Konklusjon

Som vi har sett, kan maskinlæring bidra til å forbedre kundeservicen på flere forskjellige måter. Det gir bedrifter muligheten til å automatisere enkle oppgaver, forbedre personlig tilpasset kundeservice, forbedre respons- og behandlingstid og forbedre kvaliteten på kundeservice ved å lære av tidligere feedback og data.

Vi kan dermed forvente å se flere bedrifter begynne å ta i bruk maskinlæring innenfor kundeservice, og det vil være spennende å se hvordan teknologien vil utvikle seg videre i fremtiden.