Vad är design av användarupplevelsen?
User Experience (UX) design — även kallad användarupplevelsedesign, upplevelsedesign eller design av användargränssnitt (UI) — kartlägger kundupplevelser och visar hur de interagerar med program, webbplatser, produkter eller tjänster. Företag som fokuserar på användarnas upplevelser ökar i allmänhet kunduppfyllandet och därmed intäkterna. Genom att fokusera på kundernas behov hjälper företagen till att leverera vad kunderna vill ha, när det behövs och på det exakta sätt som de föredrar att interagera på.
Vilka är affärsnyttan med en effektiv design av användarupplevelsen?
Hyperpersonaliserade kundupplevelser förbättrar kundnöjdhet, engagemang, användbarhet och lojalitet. De minskar också studsfrekvensen och ökar korsförsäljning, försäljning och försäljning totalt sett.
Hur vet en verksamhet att dess UX måste förbättras?
Här är några säkra tecken på att företagets UX behöver förbättras:
- Användare känner sig frustrerade över opersonliga interaktioner. Äldre serviceverksamheter saknar de digitala funktionerna, som analys och AI, för att känna kunder som individer och engagera dem över kanaler på det personliga sätt de förväntar sig. Med ett opersonligt tillvägagångssätt, företag får användare att känna sig ignorerade, överväldigad och, i värsta fall, respektlös, vilket kan leda till trasiga relationer och övergivande.
- Användare kan bara interagera på verksamhetens villkor. Användare vill interagera med varumärken på sina egna villkor, snabbt och bekvämt genom sina föredragna kanaler, men traditionella serviceoperationer kan ofta inte stödja flera kanaler för engagemang. Detta är vanligast hos företag som har förvärvat flera servicesystem genom tillväxt via fusioner och förvärv. Det är svårt och dyrt att integrera data från flera källor och kombinera dem i en enda vy av en kund som är tillgänglig från vilken kanal som helst. En oförmåga att tillhandahålla sömlös support över flera kanaler äventyrar återkommande affärer och framtida tillväxt.
- Användarna lämnas utan att få besked. Många servicetjänster saknar teknik och processer som tillåter användare starta en konversation på en kanal och avsluta den på en annan. Medan många användare föredrar självbetjäningsalternativ, servicepersonal måste ingripa när dessa alternativ inte får jobbet gjort. Den överlämningen måste vara automatisk och sömlös. Annars måste användare ofta ta nästa steg på egen hand, oavsett om det är att ringa eller skriva ett e-postmeddelande.
- Agenter måste klara sig själva. När användare växlar mellan kanaler förväntar de sig att servicerecenter omedelbart ska vara på samma sida och inte vill upprepa information eller spåra steg. Ändå saknar många tjänsteapplikationer möjligheten att dokumentera interaktioner från alla kanaler, till exempel en webbhistorik eller telefonsamtal med en servicerepresentant. Detta resulterar i missnöje och förslitning.
- Brist på att samla in och dela kundinsikter med verksamheten. Många servicecenter kopplas bort från resten av verksamheten. De saknar de analytiska kapacitet och återkopplingsslingor som krävs för att skicka kritisk information till lämplig affärsfunktion. Oavsett om man inte analyserar att en uppgång i klagomål signalerar ett problem med en ny produkt och kräver omedelbar uppmärksamhet eller inte kan utlösa innovation baserat på användarfeedback, skadar service-som-en-silo en organisations förmåga att konkurrera.
Hur kan chatbots användas för att förbättra användarupplevelsen?
För att göra chatbots effektiva, håll designen enkel och ”konversationen” till ett minimum. Skapa verktygsbots som är specialiserade på specifika uppgifter, ge rekommendationer till användare och utmärka dig för att hjälpa användare att slutföra dessa uppgifter. Snabb, kontextuella svar kommer att vara nyckeln till att förbättra resultaten. Bots utvecklas från system som utför rote och repetitiva uppgifter till de som lär sig över tid och kan erbjuda personliga interaktioner med rekommendationer. Detta är möjligt genom en bots förmåga att komma åt data, bearbeta dem och svara snabbt, med hjälp av tekniker som neurala nätverk och maskininlärning.
Självlärande algoritmer och grafdatabaser kan hjälpa maskiner att förstå större representationer av data genom att göra det lättare att förstå vad användare hänvisar till utan tvetydighet. För att påskynda och effektivisera hämtningen, det är viktigt att dynamiskt uppdatera dessa semantiska grafer, som lagrar datatyper och deras relationer. Detta är nyckeln till att förbättra svarskvaliteten.
Effektiva chatbots kommer att visa en förståelse för användarnas behov och komplettera dessa behov med snabbåtkomstknappar och bilder som visar tillgängliga alternativ. Genom att integrera dessa visuella hjälpmedel, chatbots kan minska tiden och ansträngningen som spenderas på att interagera med chatboten, vilket resulterar i en användarupplevelse av hög kvalitet.
