Self Servis ve Arama Motorları

self servis arama

Müşteriyi elde tutma oranını ve genel müşteri memnuniyetini artırmanın bir yolu, müşterilerin kendilerine yardım etmesine yardımcı olan içerikler üretmektir. Müşteri memnuniyetinde iyileştirmeler olduğu gibi, müşteri hizmetleri hatlarınızı bağlamayan müşterilerle ilişkili doğrudan bir maliyet tasarrufu da vardır. Bilgi tabanınızı, sık sorulan soruları, pasajları ve arama motorlarının bulabileceği örnekleri yayınlamak bunu mümkün kılar - rakiplerin onları bulmasından korktukları için onları bir oturum açma işleminin arkasına koymamak.

Son araştırmalar bize giderek daha fazla müşterinin bir destek temsilcisiyle iletişime geçmek yerine self servisi tercih ettiğini söylüyor; ve aşağıdaki infografikte gösterildiği gibi,% 91'inin büyük bir kısmı, ihtiyaçlarını karşılaması halinde bir bilgi tabanı kullanacağını söylüyor. Bu, işletmeler için harika bir haber; self servis, müşteri desteğinin en hızlı ve en uygun maliyetli yoludur. Zendesk'in İnfografik İyileştirmeleri Daha Akıllı Self Servis Arayın

zd arama müşteri self servis bilgi

2 Yorumlar

  1. 1

    Bu eğlenceli bir şey! Geçimini bilgi yönetimi ve self servis yapan bir adamdan bazı hızlı tepkiler:

    1. Oracle'ın SEO ve içeriğinizi web arama motorları aracılığıyla paylaşma ile ilgili bölümde alıntılanması biraz ironik, çünkü bunlar bilgi tabanı içeriğini Google ve diğerleri aracılığıyla PAYLAŞMAYAN bir B2B şirketinin dikkate değer bir örneğidir. Daha iyisi veya daha kötüsü için, KB içeriklerini girişlerinin arkasına kilitlerler.

    2. Verilerim çok, çok farklı — çok daha düşük — "%40 self servisten sonra bir çağrı merkezini arayacak." Amazon, Microsoft vb.'deki kendi B2C deneyiminizi düşünürseniz, bunun çok yüksek olduğunu görebilirsiniz. Ancak B2B ortamlarında bile, web sitesindeki hacim, destek merkezindeki hacmin 10 katı – 30 katı veya daha fazladır.

    3. Gartner'ın sanal aracılar konusunda yanıldığını düşünüyorum. (%70 olasılık) 🙂

  2. 2

Ne düşünüyorsunuz?

Bu site spam'i azaltmak için Akismet'i kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiğini öğrenin.