Sebagai pengalaman pelanggan menjadi salah satunya pendorong utama pertumbuhan , bank, dan jasa keuangan institusi semakin mencari solusi teknologi inovatif untuk menyederhanakan perjalanan pelanggan sebagai alat strategis untuk pertumbuhan. AI percakapan menjadikan merek sebagai agen perubahan utama karena bank berusaha meningkatkan kepuasan pelanggan sambil membuat proses mereka lebih efisien.
Agen percakapan (Chatbots) telah membantu bank menyelamatkan a berharga 4 menit per interaksi pelanggan. Pada tahun 2022, bot ini akan memberi daya pada lebih dari 90% dari semua interaksi perbankan, termasuk yang terkait dengan kartu kredit. Bahkan sekarang, Kartu Kredit chatbots memberdayakan seluruh siklus hidup penggunaan pelanggan, dari aplikasi hingga pembayaran.
Terlepas dari jenis bisnisnya, ada lima tahap utama siklus hidup pelanggan; jangkauan / kesadaran, akuisisi, konversi, retensi, dan advokasi. Dari perspektif nasabah kartu kredit, bank / lembaga keuangan dan nasabah perlu melakukan aktivitas berikut untuk masing-masing tahapan di atas;
Tahap ini adalah saat calon pelanggan mengetahui berbagai layanan kartu kredit oleh bank / lembaga dan manfaat yang diberikan kartu kredit bagi mereka. Untuk memahami intinya, bank juga dapat membagikan penawaran khusus bagi pelanggan untuk mendapatkan kartu tersebut.
Jika ketersediaan dan penawaran kartu membuat pelanggan tertarik, tahap selanjutnya adalah menangkap minat ini. Bunga ini menjadi petunjuk yang kemudian dapat dikejar oleh bank untuk memenangkan calon pelanggan. Bank dapat memastikan kepentingan nasabah dengan memberikan informasi yang lebih bernuansa, termasuk keunggulan masing-masing jenis kartu. Manfaat ini termasuk hadiah dan cashback, program loyalitas, dan insentif lain apa pun yang didapat pelanggan dengan memanfaatkan kartu tersebut. Berdasarkan informasi ini, nasabah akan membuat aplikasi pendahuluan atau memberikan informasi kontak sehingga bank dapat menghubungi dengan lebih detail.
Jika nasabah yakin dengan manfaatnya dan mengajukan permohonan kartu kredit, bank perlu mendapatkan dokumen yang diperlukan untuk memastikan kelayakannya. Bank juga perlu menghitung kelayakan kredit nasabah dan memastikan tidak ada informasi yang menipu atau tidak akurat. Jika semuanya baik-baik saja, bank akan mengeluarkan dan mengaktifkan kartu tersebut.
Retensi nasabah melibatkan dua aspek berbeda untuk bank; mereka perlu memastikan bahwa mereka memperoleh keuntungan dari operasi kartu kredit sambil memastikan bahwa mereka tidak pergi. Dari perspektif operasional, setelah nasabah mulai menggunakan kartu tersebut, bank perlu melacak pengeluaran dan menagih nasabah pada interval yang telah ditentukan. Mereka perlu mengirim pengingat pembayaran sampai pelanggan membayar. Bank perlu membuat konsep dan menyampaikan penghargaan dan manfaat berkelanjutan kepada pelanggan di depan retensi.
1. Bagaimana Integrasi Chatbots dan Pemasaran Email Dapat Membantu Bisnis Anda
2. Mengapa Chatbots bisa menjadi hal besar berikutnya untuk UKM
Salah satu fase kritis dari siklus hidup konsumen adalah loyalitas dan advokasi yang berkelanjutan, di mana pelanggan menjadi duta merek dan agen pertumbuhan Anda. Tahap ini adalah tempat inisiatif loyalitas Anda, termasuk program rujukan atau batas kredit yang ditingkatkan untuk pelanggan yang lebih baik, dapat memastikan pelanggan Anda menjadi pendukung Anda.
Terlepas dari tahapan siklus hidup ini, peristiwa tertentu dapat terjadi kapan saja selama siklus hidup. Yang utama di antara mereka adalah pengguna yang kehilangan kartu atau gagal dalam pembayaran. Dalam kedua kasus tersebut, bank mungkin harus memblokir kartu yang ada. Selain itu, mungkin ada pertanyaan pelanggan, permintaan pernyataan, atau permintaan terkait penyesuaian batas kredit yang dapat dilakukan kapan saja.
Dirancang dengan baik chatbots dapat menjadi alat yang berharga untuk melayani pelanggan kartu kredit sepanjang siklus hidup secara efektif. Mereka tidak hanya akan berkontribusi pada kepuasan pelanggan, tetapi mereka dapat memastikan pelaksanaan operasi yang efisien untuk bank atau jasa keuangan institusi.
Grafik antarmuka percakapan (chatbots) dapat secara ringkas menginformasikan audiens Anda selama percakapan alami tentang kartu kredit yang Anda tawarkan dan manfaat apa yang mereka berikan bagi pelanggan. Bot ini dapat bekerja dengan banyak saluran, termasuk situs web atau aplikasi Anda di perangkat seluler. Bot ini dapat menjadi bagian dari perangkat layanan pelanggan Anda yang komprehensif untuk memberikan pengalaman yang konsisten.
Teknologi AI mendukung bot pemrosesan bahasa alami untuk mengidentifikasi konteks yang tepat untuk memperkenalkan layanan kartu kredit Anda tanpa mengganggu. Memiliki kemampuan percakapan kontekstual membuat bank menarik dari sudut pandang kepuasan pelanggan.
dapat memperoleh kecerdasan tambahan dengan menganalisis data historis tentang kebiasaan belanja, riwayat kredit, riwayat transaksi, dan banyak parameter lainnya. Dengan memanfaatkan kecerdasan yang dihasilkan melalui analisis tersebut, Anda dapat memanfaatkan chatbot untuk mengidentifikasi segmen audiens yang tepat yang dapat memperoleh manfaat dari produk kartu kredit.
Dengan mengatasi masalah pelanggan melalui analisis perilaku dan kontekstual seperti itu, bank & LK dapat membangun saluran percakapan yang proaktif. Pelanggan menghargai informasi yang relevan daripada iklan yang mengganggu secara acak.
Penjangkauan cerdas tersebut juga dapat memanfaatkan personalisasi dengan memenuhi kebutuhan unik pelanggan individu dan meningkatkan tingkat konversi untuk bank.
Pelajari lebih lanjut: 9 Chatbots Terbaik di Industri Jasa Keuangan
Dengan chatbots, pelanggan bisa mendapatkan informasi yang semakin detail tanpa terlalu banyak kerepotan. Data tersebut dapat mencakup detail tentang berbagai kartu, manfaat individu, penghargaan, dan kelayakan, semuanya dengan pola percakapan yang alami. Bot bahkan dapat menyajikan informasi yang dipersonalisasi untuk pelanggan individu untuk membantu setiap pelanggan memahami informasi ini secara efisien.
Kemudahan ketersediaan informasi yang proaktif membantu meningkatkan minat pelanggan terhadap produk kartu Anda. Setelah pelanggan memiliki semua informasi, mereka dapat mengajukan permohonan untuk kartu tertentu melalui antarmuka obrolan.
Konversi adalah tahap yang sangat penting dari perspektif institusi karena tahap ini harus menjaga keseimbangan antara layanan pelanggan dan efisiensi operasional. Kartu kredit chatbots memastikan kepuasan pelanggan dengan memfasilitasi interaksi yang mulus bagi pelanggan. Jadilah itu mengunggah dokumen oleh pelanggan atau memberi tahu mereka tentang hasil dari setiap langkah proses.
Visi komputer yang mendasari dan pemrosesan bahasa alami algoritme, bersama dengan analisis prediktif dan kemampuan deteksi anomali, menemukan kemungkinan dokumen palsu dan aplikasi berisiko untuk pengawasan yang lebih baik. Tentu saja, kemampuan tersebut sangat bergantung pada algoritme yang telah dilatih dengan kumpulan data yang besar dan akurat. Namun secara bertahap, algoritme pembelajaran mesin ini menjadi lebih akurat melalui pembelajaran mandiri. Dapat bertindak sebagai saluran dari semua informasi ini secara alami antara pelanggan dan bank.
Chatbot kartu kredit memainkan peran penting dalam retensi, mengingat kemampuannya untuk memfasilitasi interaksi proaktif dengan pelanggan. Bot dapat mengingatkan pelanggan tentang iuran mereka dan memungkinkan pelanggan untuk melakukan pembayaran terhadap iuran tersebut.
Bot dapat membantu menyampaikan kemungkinan transaksi penipuan yang ditandai oleh algoritme yang mendasarinya. Identifikasi cepat dari transaksi semacam itu membantu bank dan pelanggan menghadapi ancaman dan risiko.
Melalui bantuan analisis prediktif menggunakan algoritma Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI), komponen kecerdasan dari chatbots kartu kredit dapat mengidentifikasi pelanggan dengan risiko penerbangan yang lebih tinggi. Bank kemudian dapat secara proaktif mengambil langkah-langkah retensi yang sesuai. Mengambil langkah-langkah tersebut secara proaktif membantu bank memastikan tingkat retensi yang lebih tinggi.
Sebagai pendorong utama kepuasan pelanggan, chatbots kartu kredit percakapan membantu bank menginformasikan pelanggan tentang program loyalitas dan manfaatnya. Mereka juga memfasilitasi pelanggan untuk memanfaatkan manfaat tersebut.
Berdasarkan pola pengeluaran dan riwayat pembayaran, bot dapat menyarankan batas kredit yang ditingkatkan untuk pelanggan. Dengan cara ini, bot menjadi agen pertumbuhan bagi bank dan lembaga keuangan.
Menggunakan data demografis dan riwayat pembelian kartu kredit, perusahaan kartu kredit dapat menawarkan promosi dan penawaran yang ditargetkan kepada pelanggan secara digital.
Ketika kepuasan pelanggan meningkat melalui ketersediaan informasi yang dipersonalisasi, dikontekstualisasikan, dan dipraktikkan, pelanggan, pada gilirannya, menjadi duta Anda, merekomendasikan layanan Anda kepada orang lain.
Bank dapat memanfaatkan bot untuk memberi nasihat kepada pelanggan tentang manajemen kesehatan keuangan secara keseluruhan. Daripada pelanggan membaca manual atau artikel tentang pengelolaan uang, chatbot yang memberikan nasihat keuangan yang dipersonalisasi akan menjadi cara yang bagus untuk mengubah pelanggan menjadi advokat Anda dan memastikan loyalitas jangka panjang.
dapat membantu pelanggan memblokir kartu mereka yang hilang dan mengajukan permohonan kembali untuk kartu baru. Chatbot online Royal Bank of Scotland (RBS) "Assist" - sebelumnya disebut "Luvo" - adalah contoh bagaimana pelanggan dapat laporkan kartu yang hilang dan minta pemblokirannya .
Bot juga dapat mengidentifikasi pelanggan yang tidak membayar dan mengirimi mereka pengingat tentang pembayaran yang tertunda. Setelah non-pembayaran melebihi ambang batas, logika bisnis yang mendasarinya juga dapat memblokir kartu tersebut.
Bank juga dapat meningkatkan keefektifan bot ini dan seluruh operasi dengan menangkap umpan balik pelanggan secara mulus.
Transaksi penipuan merupakan perhatian penting bagi bank dan lembaga keuangan. Dengan bot, bank & LK dapat memanfaatkan analitik prediktif ke dalam alur kerja pendeteksian penipuan yang ada untuk mengurangi kesalahan positif. Kemampuan AI yang mendasari dapat menganalisis dan menilai transaksi kartu kredit pada kemungkinan penipuan dengan menetapkan skor probabilitas risiko, menggunakan analisis prediktif atau deteksi anomali.
Algoritme analitik prediktif memang membutuhkan pelatihan ekstensif pada sejumlah besar data. Namun, pelatihan memungkinkan algoritme untuk memahami transaksi yang dapat diterima versus kemungkinan transaksi yang curang. Pelatihan semacam itu juga dapat menemukan metode penipuan yang belum ditemukan sebelumnya dan mulai menandai lebih banyak transaksi penipuan. "Decision Intelligence" MasterCard, solusi deteksi penipuan, adalah contoh yang sangat baik tentang bagaimana kekuatan ML & AI dapat membantu mendeteksi dan mungkin mencegah transaksi penipuan.
Pelajari bagaimana AI Chatbot akan mengubah Industri Hipotek pada tahun 2021
Meskipun chatbots membantu pengoperasian kartu kredit yang efisien dan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi, mereka membutuhkan pertimbangan dan upaya yang cermat agar efektif.
1. Anda harus memastikan bahwa Anda telah melatih bot dengan data berkualitas tinggi yang cukup. Algoritme ML memiliki akurasi yang lebih baik jika menggunakan kumpulan data yang besar. Pada saat yang sama, pelabelan data yang tidak akurat dapat menyebabkan kesalahan dalam penarikan kesimpulan oleh bot. Kedua skenario ini dapat merusak sentimen pelanggan.
Pelatihan semacam itu juga menentukan pertanyaan dan kueri yang dapat dijawab oleh bot. Bank harus berhati-hati dalam memasukkan data yang mewakili seluruh bagian demografi dan operasi pelanggan mereka. Misalnya, institut harus melatih chatbot dalam berbagai bahasa yang digunakan pelanggan mereka untuk bekerja di lingkungan multibahasa. Meskipun beberapa dari persyaratan ini mungkin tidak terlalu penting, memikirkan casing edge semacam itu dapat memberi Anda keunggulan dalam hal kepuasan pelanggan.
2. Anda harus menggunakannya sebagai saluran komunikasi lain, bukan satu-satunya. Pelanggan Anda harus memiliki opsi lain untuk melakukan operasi yang sama jika mereka merasa lebih nyaman. Misalnya, banyak pelanggan mungkin lebih suka berkomunikasi melalui email sedikit demi sedikit. Pengalaman omnichannel yang konsisten sangat penting untuk kepuasan pelanggan yang lebih baik.
3. Biarkan pelanggan Anda juga memilih untuk berbicara dengan asisten manusia kapan saja mereka mau. Membatasi pilihan mereka untuk asisten virtual mungkin terbukti kontraproduktif.
4. Alih-alih meluncurkan kemampuan bot sekaligus, merilis fasilitas secara bertahap membantu pelanggan lebih baik beradaptasi dengannya. Anda juga bisa mendapatkan keuntungan dari umpan balik pelanggan untuk memberikan opsi yang lebih baik untuk memecahkan masalah akut mereka. Setelah mereka melihat manfaatnya, Anda dapat meluncurkan kasus penggunaan yang semakin kompleks secara bertahap.
Kartu Kredit Chatbot dapat menguntungkan lembaga perbankan dalam banyak hal, seperti:
- Ini dapat mengurangi beban kerja agen manusia dengan mengotomatiskan kueri berulang dari pengguna dan pelanggan baru.
- Aktifkan pengalaman untuk pelanggan Anda menggunakan saluran yang berbeda untuk interaksi.
- Tetap tersedia 24/7 dan selama jam sibuk untuk menjawab pertanyaan berulang dari pelanggan.
- Ini dapat mempercepat operasi dan mengurangi biaya operasi Anda.
- Mendidik ribuan pengguna secara bersamaan tentang program loyalitas, hadiah, dan penawaran khusus.
Mengingat kelebihannya, penggunaan chatbot untuk mengelola siklus hidup kartu kredit berkembang pesat. Bank of America, a perbankan dan chatbot pemimpin implementasi, menggunakan chatbot mereka, Erica, untuk melayani klien dengan layanan komprehensif untuk transaksi kartu kredit mereka. Banyak institusi lain seperti JPMorgan Chase dan Fargo Wells menggunakan chatbot untuk membantu operasi perbankan mereka semakin meningkat. Sebagaimana para pemimpin pasar melihat manfaatnya, lembaga lainnya mengikuti jejaknya.
Periksa skor kredit Anda dengan Keterampilan Cerdas ini:
Dengan chatbot kartu kredit, bank dan lembaga keuangan dapat memastikan interaksi pelanggan yang lebih baik dan mendapatkan agen cerdas yang berkontribusi pada pertumbuhan bisnis. Ini agen cerdas otomatis , melalui antarmuka percakapan, menawarkan penargetan yang lebih baik dengan merekomendasikan produk yang tepat kepada pelanggan yang tepat. Dengan menganalisis interaksi dan data pelanggan, bank dapat menawarkan produk yang disesuaikan kepada setiap pelanggan melalui. Melalui komunikasi yang dipersonalisasi, bank dapat memastikan hubungan pelanggan yang lebih baik, yang pada akhirnya menghasilkan pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan, dan chatbot adalah instrumen penting untuk itu.
Coinsmart. Beste Bitcoin-Börse di Europa
Source: https://chatbotslife.com/can-credit-card-chatbots-double-the-customer-base-ea48f4d8f834?source=rss—-a49517e4c30b—4
