Prädiktives Engagement von Genesys

Verwenden Sie KI-gestützte Journey Analytics, um die Website-Aktivität zu beobachten, Besucherergebnisse vorherzusagen und proaktiv mit potenziellen Kunden und Kunden über agentengestützten Chat, Content-Angebote oder Chatbot zu interagieren.

Es ist eine Herausforderung, die richtige Person, den besten Moment und die optimale Art und Weise zu finden, online Hilfe anzubieten. Unternehmen möchten das Kundenerlebnis gestalten und zu den gewünschten Ergebnissen führen. Allerdings ist es schwierig, alle verfügbaren Daten auf eine sinnvolle und umsetzbare Weise zu nutzen. Darüber hinaus erwarten Verbraucher schnelle Antworten, es ist jedoch teuer, jedes Mal einen Agenten einzuschalten.

Führen Sie Kunden proaktiv zu erfolgreichen Reisen auf Ihrer Website. Wenden Sie maschinelles Lernen, dynamische Personas und Ergebniswahrscheinlichkeiten an, um die richtigen Momente für eine proaktive Einbindung über einen Web-Chat oder ein Pop-up-Fenster mit Hilfeinhalten zu identifizieren.

Eine der größten Herausforderungen für moderne Unternehmen besteht darin, zu lernen, mit den verfügbaren Daten auf eine Weise zu arbeiten, die sowohl sinnvoll ist als auch leicht umzusetzen ist. Die von einer Website generierten Daten bleiben oft ungenutzt und daher übersehen Sie möglicherweise die Absichten und Reaktionen einzelner Kunden und Interessenten. Der Fokus liegt dabei oft auf den groben Zügen – auf Schlüsselkennzahlen wie der Anzahl der Conversions pro Monat – und die Fähigkeit, die potenziellen Kunden zu identifizieren, die Engagement benötigen, geht verloren. Dies hat zur Folge, dass Kunden durch das Raster fallen, die sich möglicherweise gerade für eine Testversion anmelden, einen Kaufvorgang abschließen, nach Service- oder Supportinformationen suchen oder etwas anderes Erwünschtes tun möchten. Angesichts des hohen Website-Verkehrs ist es eine Herausforderung, die richtigen Personen, die besten Momente und die optimalen Möglichkeiten zur Echtzeit-Einbindung zu identifizieren. Die Erwartungen an die Reaktionszeit steigen, doch die Aufstockung Ihres Personals ist kostspielig.

Genesys Predictive Engagement nutzt maschinelles Lernen, um den Fortschritt der Website-Besucher in Richtung definierter Geschäftsergebnisse zu beobachten – wie etwa dem Abschluss eines Kaufs oder der Anforderung eines Angebots. Genesys Predictive Engagement ermöglicht es dem Unternehmen, Echtzeitbeobachtungen und -vorhersagen anstelle statischer Regeln zu verwenden und so nur dann einzugreifen, wenn es am dringendsten erforderlich ist.

Für Kunden, die Service oder Support suchen, ist die Website eines Unternehmens häufig die erste Anlaufstelle, und sei es nur, um eine Telefonnummer zu finden, unter der sie anrufen können. Unternehmen stehen jedoch vor der Herausforderung, alle von ihrer Website generierten Daten zu verstehen und zu lernen, sie so zu nutzen, dass sie sowohl aussagekräftig sind als auch in Echtzeit leicht umgesetzt werden können. Dies führt dazu, dass Kunden entweder das Contact Center anrufen (einen teuren Support-Kanal) oder sich über Ihr Unternehmen ärgern, weil sie nicht die Hilfe finden, die sie benötigen. Genesys Predictive Engagement priorisiert die Interaktion mit wertvollen Besuchern und bietet proaktiv Chat an, um Ihr Personal besser einzusetzen und Ihre Kosten zu senken.

Beispiele, wie das Kundenerlebnis durch die Verwendung von Daten, Kontext und Website-Verhalten für ein prädiktives Engagement optimiert werden kann:

• Einsatz von maschinellem Lernen, um den Fortschritt der Website-Besucher in Richtung definierter Ergebnisse (Kaufabschluss, Angebotsanforderung) zu erkennen und es dem Unternehmen zu ermöglichen, nur dann einzugreifen, wenn es am dringendsten erforderlich ist.
• Wenn ein Kunde Probleme beim Einreichen eines Kreditantrags hat, wird ihm ein proaktiver Web-Chat angeboten, bei dem ihn ein Mitarbeiter durch die einzelnen Schritte führt.
• Ein Kunde möchte sein neues Mobiltelefon aktivieren, geht auf die Website und sucht nach „Geräteaktivierung“. Es wird ein proaktiver Chatbot angeboten, der den Kunden durch die einzelnen Schritte führt.
• Ein Kunde plant eine Auslandsreise und muss dies seinem Kreditkartenunternehmen mitteilen. Sie rufen die Website des Unternehmens auf und erhalten dort anhand einer Suchanfrage zum Thema „Reisewarnung“ einen unterstützenden Chatbot angeboten, der einen Anruf beim Contact Center überflüssig macht.
• Dem Kunden werden proaktiv Selbsthilfeoptionen zur Unterstützung bei einer Transaktion angeboten, zum Beispiel ein Link zu einem Video, das bei einer Rücksendeberechtigung (RMA) hilft.

Das Verstehen und Nutzen von Wissen über Online-Aktivitäten und -Verhaltensweisen kann einen Kontext liefern, um eine nachfolgende digitale oder telefonische Interaktion besser zu handhaben und Kunden zu helfen, die die Produkte des Unternehmens über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg einkaufen, kaufen und verwenden. Diese Engagement Intelligence kann auch verwendet werden, um Serviceanfragen in Verkaufschancen für Cross-Selling oder Up-Selling umzuwandeln. Genesys verwendet künstliche Intelligenz, um den Fortschritt der Website-Besucher in Richtung definierter Ergebnisse – Serviceanfragen, ausstehende Transaktionen, Anwendungsstatus – zu beobachten und zu analysieren. Mithilfe dieser Technologie können Unternehmen mit Kunden über dynamische Beobachtungen und Prognosen statt über einfache statische Regeln interagieren – und so für zufriedenere Kunden, intelligentere Mitarbeiter und bessere Ergebnisse sorgen.

Unternehmen verfügen in ihren CRM-Systemen, Marketingautomatisierungssystemen, Kontaktcentern und Websites über enorme Datenmengen. Genesys ermöglicht es den Unternehmen, diese Daten in Echtzeit freizusetzen, um proaktiv mit Kunden zu interagieren. So entfällt die Notwendigkeit eines Sprachanrufs oder einer Kontaktaufnahme ohne Kontext. Genesys Predictive Engagement beobachtet die individuelle Customer Journey auf Ihrer Unternehmenswebsite und wendet maschinelles Lernen, dynamische (oder Zielgruppen-)Segmentierung und Ergebnisbewertung in Echtzeit an, um die richtigen Momente für die proaktive Interaktion mit dem richtigen Kunden per Chat, Chatbot oder Content-Angebot zu identifizieren.

Die ausgefeilte Echtzeit-Interaktion von Predictive Engagement steigert die Kundenzufriedenheit, verbessert die Konversionsrate und optimiert die Nutzung der Agentenressourcen für die wertvollsten Kunden, was zu einer Verbesserung der wichtigsten Leistungsindikatoren wie Anrufumleitung, durchschnittlicher Bestellwert (AOV), Lösung beim ersten Kontakt und Konversionsraten führt.

Business Logic

BL1 – Kundenidentifikation

Mithilfe von Cookies kann das System wiederkehrende Besucher erkennen und sie früheren Besuchen der Website zuordnen. Während der Reise bereitgestellte Identitätsinformationen (wie E-Mail-Adresse oder Telefonnummer) werden erfasst, nachdem sie explizit von der Webseite übermittelt wurden, und können den Besucher auch geräteübergreifend identifizieren. Nachdem der Kunde identifiziert wurde, werden alle erfassten Tracking-Daten diesem bestimmten Kunden zugeordnet. Die Erfassung aller Kundendaten erfolgt DSGVO-konform.

BL2 – Segment- und Ergebniskonfiguration

Segmente sind eine Möglichkeit, Besucher der Website anhand gemeinsamen Verhaltens und gemeinsamer Attribute zu kategorisieren. Segmente werden im Voraus während der Systembereitstellung konfiguriert. Ein Segment kann aus einer oder beiden dieser Komponenten bestehen:

• Attribute wie Browsertyp, Gerätetyp, Standort, damit verbundene Marketingkampagne, UTM-Parameter und die Verweiswebsite.
• Reisemuster, wie etwa Surfverhalten, auf der Website durchgeführte Suchvorgänge, angeklickte Artikel, wiederkehrende Benutzer, Warenkorbabbrecher und hoher Bestellwert.

Ergebnisse oder Ziele sind bestimmte Aufgaben, die Ihre Besucher auf Ihrer Website ausführen sollen. Wie Segmente werden sie im Voraus konfiguriert. Typische Ergebnisse sind:

• Bestellstatus oder Retourenstatus prüfen
• Öffnen oder Überprüfen des Status eines Trouble-Tickets
• Garantie- oder Rückgabebedingungen finden
• Antragstellung
• Online-Kaufbestätigung
• Zahlung ausführen
• Online-Angebot
• Buchen Sie eine Demo oder einen Termin

Genesys verwendet prädiktive Analysen, um in Echtzeit die Wahrscheinlichkeit für das Erreichen eines bestimmten Ergebnisses basierend auf dem Segment- und Besucherverhalten auf der Website zu bewerten (der Ergebniswert).

BL3 – Aktionskartenkonfiguration

Aktionskarten legen die Art und Weise fest, wie mit dem Website-Besucher interagiert wird. Innerhalb von Aktionskarten definieren Sie die Auslöser, die eine Aktion beim Kunden auslösen. Diese Auslöser können auf einer beliebigen Kombination der folgenden Faktoren basieren:

• Segment
• Benutzeraktivität
• Ergebnisbewertung (normalerweise kann ein Rückgang der Ergebnisbewertung für ein bestimmtes Segment einen Webchat auslösen)

BL4 – Kundeneinladungs- und Registrierungsfenster

Genesys Widgets werden verwendet für:

• Einladungsnachrichten zum Webchat
• Erfassung der Kontaktdaten der Besucher
• Engagement über Chat-Sitzung

Verteilungslogik

Die Verteilung der Interaktion wird durch den Zielausdruck und die virtuelle Warteschlange bestimmt, die in den Genesys Predictive Engagement-Regeln konfiguriert sind.

• Integration von Genesys Predictive Engagement-Desktop-Gadgets in Workspace Desktop Edition 8.5 (falls eine Chatbot-Konversation an einen Agenten eskaliert werden muss)
• Erfordert Interaction Connect
• Single Sign-On ist optional verfügbar

Echtzeit-Reporting

Ein Administrator kann die Live-Jetzt-Ansicht der aktuellen Besucher und Live-Tracking-Informationen auf der Site sehen. Mithilfe der Ansichten können Administratoren in Echtzeit betriebliche Entscheidungen treffen, beispielsweise, wenn eine Marketingkampagne live gegangen ist, und einzelne Customer Journeys detailliert analysieren.

Historische Berichterstattung

Der Bericht zur Besucheraktivität bietet eine Trendanalyse und eine Drilldown-Funktion nach Gerätetyp. Berichterstattung über abgeglichene Segmente und erzielte Ergebnisse. Aktionskartenleistung von Aktionstypen; Web-Chat, Inhaltsangebote und Architektenfluss.

Es ermöglicht eine Drill-Down-Durchführung der wichtigsten Phasen, die Ressourcenanforderungen, Warteschlangenprobleme,

• Qualifikation
• Angebot
• Annahme
• Engagement

Individueller Drilldown

Externe Kontakte bieten historische Konversationsdaten, einschließlich Chats, die durch Predictive Engagement auf individueller Kundenebene ausgelöst wurden.

Analysen

Leistungsberichte sind auf Genesys Cloud CX verfügbar und bieten einen detaillierten Einblick in die Leistung einzelner Warteschlangen und Agenten. Es gibt drei verschiedene Arten von Berichten: vorgefertigte Berichte, benutzerdefinierte Berichte und API-Feeds mit Rohdaten.

• Es muss Genesys Widgets 9 verwendet werden.
• Die allgemeine Logik für die Weiterleitung von Interaktionen wird mit Logik innerhalb der obligatorischen Anwendungsfälle definiert.
• Bei der Gestaltung und Konfiguration dieser Nutzung sollte die vorherige Bereitstellung obligatorischer Anwendungsfälle berücksichtigt werden.
• Es müssen Genesys Widgets verwendet werden. Der Kunde muss sowohl Genesys Predictive Engagement- als auch Widgets-Codeausschnitte auf seiner Website/seinen Webseiten bereitstellen.
• Die allgemeine Logik für die Weiterleitung von Interaktionen verwendet einen Teil dieser Fälle. Wenn CE18 bereits bereitgestellt und angepasst ist, müssen Design und Konfiguration von SL09 berücksichtigt werden.
• Genesys Interaction Connect Version 2019R1 ist erforderlich.
• Integration von Genesys Predictive Engagement-Desktop-Gadgets in Workspace Web Edition 9

• Basierend auf Genesys Widgets 9 mit Standardfunktionen zur Anpassung an die Corporate Identity des Kunden.

• Predictive Engagement kann durch Action Map-Orchestrierung automatisch Leads in Salesforce und jedem CRM erstellen, das Rest-APIs verwendet.

• Profile können im CRM nachgeschlagen und die Lead-Informationen auf der Registerkarte „Skript“ des Agent-Arbeitsbereichs angezeigt werden. Agenten können hier auch manuell Lead-Informationen erstellen und aktualisieren, ohne sich direkt beim CRM anmelden zu müssen.

• Der Kunde muss sowohl Genesys Predictive Engagement- als auch Widgets-Codeausschnitte auf seiner Website/seinen Webseiten bereitstellen.

V 1.1.1 letzte Aktualisierung 18. August 2022