تجربة العملاء في عصر الذكاء الاصطناعي

في عصر الذكاء الاصطناعي المتسارع، لم تعد السرعة والأتمتة وحدهما كافيتين لتلبية توقعات العملاء. يتطلع العميل المعاصر إلى كفاءة رقمية متكاملة ممزوجة بذكاء عاطفي، متوقعًا دعمًا فوريًا يتوافق مع احتياجاته الفعلية، مع لمسة إنسانية وعناية شخصية.

يجب على قادة تجربة العملاء (CX) إعادة تحديد رؤاهم لتتماشى مع التغيرات الديناميكية في سلوك المستهلك. لم يعد السؤال يدور حول جدوى تطبيق الأتمتة، بل حول كيفية تصميم تجارب ذكية تعزز المشاركة الهادفة. لقد أصبحت التفاعلات السلسة والسهلة توقعًا أساسيًا في كل مكان، ولم يعد التخصيص ميزة تنافسية، بل ضرورة لا غنى عنها.

لقد تجاوزت تطلعات المستهلكين بشكل كبير قدرات العديد من الأنظمة التقليدية. يكشف تقرير حديث أن 60% من العملاء يفضلون أوقات انتظار قصيرة، ويشير 59% إلى أن قنواتهم المفضلة تتغير بناءً على السياق. يتفاعل العملاء عبر نقاط اتصال متعددة ويستجيبون بشكل متزايد للعاطفة. بينما يرغبون في الراحة للمهام الروتينية، يلجأون إلى الدعم البشري في لحظات التوتر أو الحاجة الملحة. لدرجة أن 50% من العملاء قد يتخلون عن علامة تجارية بالكامل بعد تجربة سلبية واحدة فقط. وهذا يحول تجربة العملاء من مجرد وظيفة خدمية إلى عامل خطر حاسم يؤثر على الأعمال.

التواصل البشري: ركيزة لا غنى عنها في تجربة العملاء

التعاطف عنصر لا يمكن أتمتته، وهو ما يحوّل تفاعل دعم العملاء من مجرد معاملة إلى تجربة غنية وذات معنى. اليوم، يفضل العملاء بشكل خاص التواصل البشري على سرعة الاستجابة، لا سيما في السيناريوهات المعقدة أو المشحونة عاطفياً. لا يمكن لأي نموذج للذكاء الاصطناعي، مهما بلغ تقدمه، أن يكرر الفروق العاطفية الدقيقة لموظف الدعم المباشر في تلك اللحظات الحاسمة.

يظل الدعم الصوتي مهيمنًا لسبب وجيه؛ فهو ليس مألوفًا فحسب، بل فعالًا للغاية، خاصة عندما تفشل القنوات الرقمية. ولا يزال القناة المفضلة عبر جميع الفئات السكانية، وخاصة لجيل الطفرة السكانية والجيل إكس. ويزداد هذا التفضيل عندما تكون المشكلة حساسة، عاجلة، أو ذات قيمة عالية.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز التجربة، ولكنه لا يحل محل الطبقة البشرية. فقد وجد تقرير أن 72% من المستهلكين منفتحون على التفاعلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، ولكن فقط عندما يكون التصعيد إلى إنسان متاحًا بسهولة. وهذا يشير إلى ضرورة التنسيق المدروس، وليس أجندة أتمتة شاملة. تظل الثقة هي الحاجز الأساسي أمام التبني. وبينما تتطور قدرات الذكاء الاصطناعي بسرعة، فإن ثقة الجمهور لا تزال متأخرة. وكما هو الحال مع الخدمات المصرفية الرقمية، سيستغرق التبني الكامل وقتًا، وربما يتطلب تحولًا جيليًا.

يجب أن يختار المستخدمون التفاعل مع روبوتات الدردشة عندما يكون ذلك مناسبًا. ولكن يجب أن يكون المسار إلى المساعدة البشرية سلسًا وواضحًا. فقط العلاقة التكافلية بين الذكاء الآلي والتعاطف البشري يمكن أن تنتج نوع التجربة الذي يحافظ على الولاء على المدى الطويل.

التخصيص: المحرك الجديد لولاء العملاء

يتوقع العملاء أن يتم التعرف عليهم وفهمهم وتذكرهم. في عصر انتشار البيانات، لا ينظرون إلى التخصيص كقيمة مضافة، بل كالتزام أساسي. مع توفر الكثير من البيانات السلوكية والمعاملات، تمتلك العلامات التجارية الأدوات اللازمة لتقديم دعم مخصص وتنبؤي. ومع ذلك، من المهم استخدامها بحكمة وفعالية.

جيل الألفية، على وجه الخصوص، على استعداد لمشاركة البيانات الشخصية مقابل نتائج أفضل وخدمة أكثر فعالية. وهذا يفتح الباب أمام خدمة استباقية واستراتيجيات دعم تكيفية تتطور مع دورة حياة العميل.

يمكن لأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) الذكية وأدوات مساعدة الوكلاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي توفير السياق ذي الصلة وتمكين التفاعلات المخصصة على نطاق واسع. يمكن الاحتفاظ بسجلات المحادثات عبر القنوات. ويمكن تمكين الوكلاء في الوقت الفعلي برؤى حول النوايا والمشاعر ومرحلة الرحلة. والنتيجة هي تسليم سلس ومترابط، حتى في بيئة متعددة القنوات.

تجربة العملاء الهجينة: مستقبل الدعم والخدمة

مستقبل تجربة العملاء يكمن في التنسيق الهجين. وهذا يعني نشر التكنولوجيا المتقدمة للتعامل مع المهام المتكررة والروتينية، مع الحفاظ على القدرة البشرية للتفاعلات التي تتطلب مشاعر عالية أو قيمة عالية. لا يتعلق الأمر باستبدال البشر بالآلات، بل بجعلهم أكثر فعالية وإنتاجية. ليس الذكاء الاصطناعي هو الذي سيحل محل البشر، بل البشر الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي ببراعة.

فيما يلي خمسة متطلبات استراتيجية لقادة تجربة العملاء الذين يواجهون هذا التحول:

• نشر الذكاء الاصطناعي: لتعزيز أداء الوكلاء بتوفير السياق في الوقت الفعلي، والإشارات السلوكية، وإرشادات أفضل الإجراءات التالية.
• ضمان توفر خيار العودة السلس والسهل: إلى الدعم البشري في جميع نقاط الدخول الرقمية.
• الاستثمار في تدريب التعاطف: لموظفي الدعم، مدعومًا بالوصول الكامل إلى سجل العملاء وإشارات النوايا.
• تحديد أولويات تصميم الخدمة الذاتية البديهية والفعالة: ولكن دائمًا توفير مخرج بشري متاح.
• مراقبة رضا الرحلة والإشارات العاطفية للعميل: وليس فقط وقت الحل أو معدل التحويل.

الفوز في تجربة العملاء اليوم لا يتعلق بالاختيار بين الإنسان والآلة. إنه يتعلق بالتصميم لكليهما وتنسيق التسليم بدقة واحترافية. يجب أن يتعايش التعاطف والذكاء عبر رحلة العميل بأكملها. وهذا لا يقتصر على مواكبة الاتجاهات التكنولوجية الرقمية فحسب، بل يتعلق ببناء نموذج دعم يكسب الثقة، ويقدم القيمة، ويعزز علاقات العملاء القوية مع كل تفاعل. هكذا يبقى القادة في المقدمة ويحققون التميز.

شبكات المعرفة (Knowledge Graphs)

What is a Knowledge Graph?

شبكة المعرفة (Knowledge Graph) هي قاعدة بيانات منظمة تمثل المعلومات كشبكة من الكيانات (مثل الأشخاص، الأماكن، الأشياء، المفاهيم) والعلاقات بينها. يتم تخزين هذه المعلومات في شكل رسوم بيانية، حيث تمثل العقد الكيانات وتمثل الحواف العلاقات. تهدف هذه الشبكات إلى تجميع البيانات من مصادر متعددة وربطها بطريقة منطقية لتمكين الفهم العميق للبيانات وإجراء استنتاجات ذكية. على سبيل المثال، يمكن لشبكة المعرفة أن تربط شخصًا بمسقط رأسه، وعمله، والشركات التي أسسها، والموضوعات التي يكتب عنها، مما يوفر رؤية شاملة ومتكاملة للمعلومات. المصدر: AWS What is a Knowledge Graph? و المصدر: IBM Knowledge Graph.

Use Cases of Knowledge Graphs

تتعدد استخدامات شبكات المعرفة في مجالات مختلفة، مما يعزز من قدرة الأنظمة على فهم البيانات ومعالجتها بذكاء. تشمل أبرز هذه الاستخدامات ما يلي:

• تحسين محركات البحث (SEO): تساعد شبكات المعرفة محركات البحث على فهم السياق والعلاقات بين الكيانات بشكل أفضل، مما يؤدي إلى نتائج بحث أكثر دقة وملاءمة.
• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: تُستخدم شبكات المعرفة كمصدر غني للبيانات المنظمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحسين فهم اللغة الطبيعية، ودعم أنظمة التوصية.
• أنظمة التوصية: من خلال ربط تفضيلات المستخدمين بالكيانات والعلاقات، يمكن لشبكات المعرفة تقديم توصيات شخصية للغاية للمنتجات، الخدمات، أو المحتوى.
• تحليل البيانات واتخاذ القرار: توفر هذه الشبكات رؤى عميقة من خلال الكشف عن العلاقات المخفية في البيانات، مما يدعم عمليات اتخاذ القرار في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل.
• الرعاية الصحية: تُستخدم لربط المعلومات الطبية، من الأعراض والأمراض إلى العلاجات والأدوية، مما يساعد الأطباء والباحثين على الوصول إلى معلومات شاملة ودقيقة.
• التمويل: يمكن لشبكات المعرفة تحليل العلاقات بين الشركات، الأسواق، والأخبار الاقتصادية للكشف عن المخاطر والفرص الاستثمارية.

المصدر: IBM Knowledge Graph. و المصدر: Ontotext Knowledge Graph Use Cases.

Building a Knowledge Graph

يتضمن بناء شبكة المعرفة عدة خطوات أساسية لضمان تجميع البيانات وتنظيمها بشكل فعال:

• تحديد النطاق والأهداف: قبل البدء، يجب تحديد مجال المعرفة الذي ستغطيه الشبكة والأهداف المرجوة منها.
• جمع البيانات: تتضمن هذه المرحلة جمع البيانات من مصادر متنوعة، سواء كانت منظمة (قواعد بيانات) أو غير منظمة (نصوص، صفحات ويب).
• استخراج الكيانات والعلاقات: يتم استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج الكيانات (مثل الأشخاص، الأماكن) والعلاقات بينها من النصوص.
• توحيد البيانات: تتضمن هذه الخطوة دمج الكيانات المتطابقة وتوحيدها من مصادر مختلفة لضمان الاتساق.
• نمذجة الرسم البياني: يتم تصميم مخطط (Schema) لتمثيل الكيانات والعلاقات، غالبًا باستخدام أساليب مثل RDF (Resource Description Framework) أو OWL (Web Ontology Language).
• تخزين الرسم البياني: يتم تخزين شبكة المعرفة في قاعدة بيانات رسوم بيانية مصممة للتعامل مع هياكل البيانات المترابطة بكفاءة.
• الاستعلام والتحليل: بعد بناء الشبكة، يمكن استخدام لغات استعلام خاصة بالرسوم البيانية (مثل SPARQL أو Cypher) لاسترداد المعلومات وتحليلها.

المصدر: AWS What is a Knowledge Graph? و المصدر: Ontotext Building a Knowledge Graph.

Challenges in Building Knowledge Graphs

على الرغم من الفوائد الكبيرة لشبكات المعرفة، إلا أن بناءها يواجه عدة تحديات معقدة تتطلب حلولًا مبتكرة:

• جودة البيانات وتناقضاتها: غالبًا ما تكون البيانات الأولية غير نظيفة، تحتوي على أخطاء، أو تتناقض مع بعضها البعض، مما يجعل عملية التوحيد صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً.
• التعامل مع البيانات غير المنظمة: يتطلب استخراج الكيانات والعلاقات من النصوص والبيانات غير المنظمة استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المعقدة، والتي قد تكون عرضة للأخطاء.
• تطور المخطط (Schema Evolution): تتغير مجالات المعرفة باستمرار، مما يتطلب تحديث مخطط شبكة المعرفة بانتظام لاستيعاب المعلومات الجديدة والعلاقات المتغيرة.
• قابلية التوسع: مع نمو حجم البيانات، يزداد تعقيد شبكة المعرفة، مما يشكل تحديًا في الحفاظ على أدائها وقدرتها على الاستعلام بفعالية.
• مشكلة ربط الكيانات (Entity Linking): تعد مطابقة الكيانات المتماثلة عبر مصادر بيانات مختلفة تحديًا كبيرًا، خاصة عندما تكون هناك تهجئات مختلفة أو أسماء متشابهة.
• صيانة الشبكة وتحديثها: يتطلب الحفاظ على دقة شبكة المعرفة وحداثتها جهودًا مستمرة لدمج البيانات الجديدة وتحديث العلاقات القائمة.

المصدر: IBM Knowledge Graph. و المصدر: Ontotext Knowledge Graph Challenges.