Mesin Layan Diri dan Carian

carian layan diri

Salah satu kaedah untuk meningkatkan pengekalan pelanggan dan kepuasan pelanggan secara keseluruhan adalah menghasilkan kandungan yang membantu pelanggan menolong diri mereka sendiri. Bukan hanya terdapat peningkatan kepuasan pelanggan, ada penjimatan kos langsung yang berkaitan dengan pelanggan yang tidak mengikat rangkaian perkhidmatan pelanggan anda. Menerbitkan pangkalan pengetahuan anda, soalan yang sering diajukan, coretan dan contoh di mana enjin carian dapat menjumpainya memungkinkan ini - tidak meletakkannya di belakang log masuk kerana takut pesaing mencarinya.

Kajian terkini memberitahu bahawa semakin ramai pelanggan lebih suka layan diri daripada menghubungi ejen sokongan; dan seperti yang ditunjukkan oleh infografik di bawah ini, 91% mengatakan bahawa mereka akan menggunakan pangkalan pengetahuan jika memenuhi keperluan mereka. Ini adalah berita baik untuk perniagaan; layan diri adalah kaedah terpantas dan paling menjimatkan untuk sokongan pelanggan. Peningkatan Infografik Zendesk di Cari layan diri yang lebih pintar

zd cari maklumat layan diri pelanggan

2 Komen

  1. 1

    Ini adalah perkara yang menyeronokkan! Beberapa reaksi cepat dari seorang lelaki yang melakukan pengurusan pengetahuan dan layan diri untuk mencari nafkah:

    1. Agak ironis apabila Oracle dipetik di bahagian mengenai SEO dan berkongsi kandungan anda melalui mesin carian web, kerana mereka adalah contoh terkenal syarikat B2B yang TIDAK berkongsi kandungan asas pengetahuan melalui Google et al. Untuk lebih baik atau lebih teruk, mereka mengunci kandungan KB mereka di belakang log masuk mereka

    2. Data saya sangat, sangat berbeza - jauh lebih rendah - daripada "40% akan menghubungi pusat hubungan selepas layan diri." Sekiranya anda memikirkan pengalaman B2C anda sendiri di Amazon, Microsoft, dan lain-lain, anda dapat melihat bahawa ini adalah pesanan yang terlalu tinggi. Tetapi walaupun dalam persekitaran B2B, jumlah di laman web adalah 10x - 30x jumlah di pusat sokongan, atau lebih.

    3. Saya fikir Gartner salah mengenai ejen maya. (Kebarangkalian 70%) 🙂

  2. 2

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.