Fremtiden for kundesupport: Hvordan AI øger kapacitet, ydeevne og tilfredshed

Kundesupport er blevet stadig vigtigere, med 88% af købere at sige, at den oplevelse, en virksomhed giver, betyder lige så meget som dens produkter eller tjenester. Om 72% af kunderne kræve øjeblikkelig service og næsten 70% forventer, at alle, de interagerer med, har fuld kontekst. Men dette niveau af kundepleje er dyrt, hvilket får virksomhedsledere til at undersøge AI for højere omkostningseffektivitet og forhåbentlig høje serviceniveauer.

AI er ikke en magisk pille, og de fleste bot-interaktioner stadig ender med at forbrugere anmoder om at få forbindelse til en menneskelig agent. Men samtaleagenter bliver mere naturlige og menneskelignende, mens forbrugere bliver mere åbne over for interaktioner med AI, hvis det giver dem mulighed for at få hurtig og høj kvalitet service.

Vi mener, at kundeoplevelse er et af de mest frugtbare områder for anvendelse af kunstig intelligens. Gennem maskinintelligens kan vi få en dybere indsigt i kundernes behov og levere konsekvent fantastiske oplevelser til en reduceret pris.

Hvis dette dybdegående undervisningsindhold er nyttigt for dig, abonner på vores AI-mailingliste for at blive advaret, når vi udgiver nyt materiale. 

Prædiktiv AI og Generativ AI i kundesupport

Predictive AI har forbedret kundesupporten i nogen tid nu og tilbyder avanceret analyse, feedbackanalyse og ressourceallokering. Fremkomsten af ​​generative AI-teknologier med samtale-AI-agenter på næste niveau tager kundesupport til nye højder.

Prædiktiv AI applikationer sigter mod at reducere omkostningerne til kundesupport og forbedre kundeoplevelsen gennem:

• Automatiseret billetruting. Brug af forudsigende analyser til automatisk at dirigere kundebilletter til den mest passende supportagent baseret på tidligere præstationer og ekspertise.
• Ressourceprognose. Forudsige efterspørgslen efter supportressourcer på forskellige tidspunkter, hvilket muliggør bedre personaleallokering og reducerede ventetider for kunderne.
• Udstedelse forudsigelse. Forudsige almindelige problemer eller spørgsmål, kunder måtte have, hvilket giver mulighed for proaktive foranstaltninger til at løse dem, før de eskalerer.
• Churn forudsigelse. Identifikation af kunder, der sandsynligvis vil fratræde, hvilket muliggør rettidig intervention for at fastholde dem.
• Forudsigelse af livstidsværdi. Forudsige kundernes levetidsværdi for at prioritere support og ressourcer i overensstemmelse hermed.
• Forebyggende vedligeholdelse. For produkter, der kræver vedligeholdelse, forudsigelse af, hvornår vedligeholdelse skal udføres, eller hvornår der er sandsynlighed for, at der opstår en fejl, sikring af rettidig support og minimering af nedetid.

På den anden side, generativ AI kan forbedre effektiviteten af ​​dine kundeagenter og reducere deres arbejdsbyrde ved at drive:

• Avancerede samtaleagenter. Oprettelse af avancerede chatbots og virtuelle assistenter, der er i stand til at engagere kunder i naturlige, meningsfulde interaktioner for at løse forespørgsler eller give information.
• Generering af vidensbase. Generering og løbende opdatering af videnbaseartikler eller ofte stillede spørgsmål baseret på almindelige forespørgsler og skiftende kundebehov.
• Interne søgeværktøjer. Forøgelse af interne søgeværktøjer med generativ AI for at give mere nøjagtige og kontekstuelt relevante resultater, når supportmedarbejdere eller kunder søger efter information i en videnbase eller supportportal.
• Automatiseret oversigtsgenerering. Opsummering af langvarige kundeinteraktioner eller feedback for lettere analyse og opfølgning fra supportmedarbejdere.
• Prediktiv skrivning. Assistere supportmedarbejdere med forudsigelig indtastning, hvilket gør processen med at svare kunder hurtigere og mere effektiv.
• Udarbejdelse af svar. Assistere supportmedarbejdere ved at udarbejde indledende svar på kunde-e-mails, spare tid og sikre sammenhæng i kommunikationen.
• Automatiseret svargenerering. Generering af svar på kundeforespørgsler baseret på historiske interaktioner og den kontekstuelle forståelse af det aktuelle problem.
• Personalisering af svar. Oprettelse af personligt tilpasset indhold og svar baseret på kundedata for at forbedre engagement og tilfredshed.
• Generering af script og træningsmateriale. Oprettelse af scripts og træningsmateriale til supportmedarbejdere baseret på almindelige scenarier og udviklende kundeserviceprotokoller.

Prædiktiv AI udmærker sig ved at øge produktiviteten gennem opgaveautomatisering og avanceret analyse, mens generativ AI forbedrer kundesupporten ved at give menneskelige agenter mulighed for at yde hurtig, relevant og personlig assistance til kunderne.

Lad os nu dykke dybere ned i samtaleagenter og AI-drevne kontaktcentre som de mest fremtrædende eksempler på AI-applikation i kundesupport.

Samtaleagenter

Chatbots til kundesupport har eksisteret i et stykke tid, men de kunne kun håndtere de mest basale serviceanmodninger indtil for nylig. De seneste fremskridt inden for store sprogmodeller (LLM'er) har revolutioneret kundesupportapplikationer, da LLM-drevne bots nu kan håndtere meget mere komplekse samtaler end deres forgængere. Vi bør dog ikke forvente, at generativ kunstig intelligens fuldt ud erstatter kundesupportagenter i den nærmeste fremtid. Teknologien er endnu ikke pålidelig nok og kan give faktuelle fejl, som vi ikke har råd til i direkte kommunikation med kunderne.

Generative AI-metoder vil sandsynligvis blive kombineret med prædiktiv AI og andre softwaremetoder for at levere komplette løsninger til grundlæggende anmodninger og hjælpe menneskelige agenter med mere komplekse anmodninger. For eksempel kan samtaleagenter direkte besvare ofte stillede spørgsmål, autentificere kunder ved at stille en række sikkerhedsspørgsmål og opdage kundens hensigt om at dirigere forespørgsler til den rigtige menneskelige agent. Derudover kan de hjælpe kundesupportmedarbejdere med at levere hurtigere og bedre service ved at opsummere lange kundeanmodninger, udarbejde svar under hensyntagen til tidligere interaktioner med en kunde og oversætte anmodninger og svar til forskellige sprog for at give flersproget support.

Samtale AI-agenter kan implementeres på en række forskellige måder, lige fra at bygge brugerdefinerede LLM-drevne agenter fra bunden til at bruge ChatGPT-lignende tjeneste, som den er. De fleste virksomheder søger en afbalanceret løsning, der tilbyder god ydeevne, tilstrækkelig kontrol og gennemsigtighed og overholder deres budget. To almindelige tilgange er:

• Valg af en forudtrænet sprogmodel, proprietær eller open source, og finjustering eller udvidelse af den med en intern videnbase for bedre og mere pålidelig ydeevne.
• Partnerskab med AI-virksomheder, der specialiserer sig i at udvikle og implementere samtale-AI-agenter og kan give virksomheder adgang til de nyeste teknologier og ekspertise. Nogle eksempler på disse løsninger omfatter Amazon Lex, IBM watsonx assistentog LivePerson.

Den bedste tilgang til en bestemt virksomhed vil afhænge af dens specifikke behov og ressourcer.

Kontaktcentre

Når vi taler om AI, der driver kundesupport, går det langt ud over chatbots. De seneste fremskridt inden for tekst-til-tale og tale-til-tekst AI-modeller har muliggjort en bredere vifte af AI-applikationer i kontaktcentre, hvor AI nu er implementeret til at håndtere ikke kun skriftlige anmodninger, men også kundeopkald.

Løsninger som Amazon Connect, Kontakt Center AI af Google, Crestaog Poly AI hævder at øge kundetilfredshedsscorerne betydeligt og reducere gennemsnitlige håndteringstider ved at tilbyde 24/7 assistance via flere kanaler. For eksempel Poly AI fordringer at dens assistenter kan håndtere op til 50 % af indgående opkald. De kan autentificere opkaldere, lade kunder foretage betalinger over telefonen, håndtere reservationer og reservationer, besvare ofte stillede spørgsmål, hjælpe kunder med at spore ordrer og omlægge leveringer og vejlede opkaldere gennem fejlfindings- og teknisk supportprocesser – alt sammen gennem naturlige samtaler og på flere sprog.

I tilfælde, hvor et opkald ikke kan håndteres af en stemme-bot, tilbyder AI flere løsninger til at booste produktiviteten af ​​menneskelige agenter ved at optimere opkaldsdirigering, eliminere arbejde efter opkald gennem automatisk notetagning og opsummering og hurtigt vise den interne videnbase til foreslå løsninger selv for de mest komplekse sager.

AI har allerede en betydelig indflydelse på kundeinteraktioner, og efterhånden som den fortsætter med at udvikle sig, kan vi forvente at se endnu mere innovative og effektive måder at implementere AI til kundesupport.

Nyder du denne artikel? Tilmeld dig for flere AI-opdateringer.

Vi giver dig besked, når vi udgiver flere oversigtsartikler som denne.

Relaterede

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• Kilde: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/