Asiakastuen tulevaisuus: Kuinka tekoäly lisää kapasiteettia, suorituskykyä ja tyytyväisyyttä

Asiakastuesta on tullut yhä tärkeämpää, mm 88% ostajista yrityksen tarjoamalla kokemuksella on yhtä suuri merkitys kuin sen tuotteilla tai palveluilla. Noin 72% asiakkaista vaativat välitöntä palvelua ja lähes 70% odottavat kaikilta, joiden kanssa he ovat vuorovaikutuksessa, täyden kontekstin. Tämän tasoinen asiakaspalvelu on kuitenkin kallista, mikä saa yritysjohtajat tutkimaan tekoälyä kustannustehokkuuden parantamiseksi ja toivottavasti korkean palvelutason saavuttamiseksi.

AI ei ole taikapilleri, ja useimmat bot-vuorovaikutukset silti päätyvät siihen, että kuluttajat pyytävät yhteydenottoa ihmisagentin kanssa. Keskusteluvälittäjistä on kuitenkin tulossa luonnollisempia ja ihmismäisempiä, kun taas kuluttajat ovat entistä avoimempia vuorovaikutukselle tekoälyn kanssa, jos sen avulla he saavat nopeaa ja laadukasta palvelua.

Uskomme, että asiakaskokemus on yksi hedelmällisimmistä alueista tekoälyn soveltamisessa. Koneälyn avulla voimme saada syvemmän käsityksen asiakkaiden tarpeista ja tarjota jatkuvasti uskomattomia kokemuksia pienemmillä kustannuksilla.

Jos tästä perusteellisesta opetussisällöstä on hyötyä sinulle, tilaa AI-postituslistamme hälytys, kun julkaisemme uutta materiaalia. 

Ennustava tekoäly ja generatiivinen tekoäly asiakastuessa

Ennustava tekoäly on parantanut asiakastukea jo jonkin aikaa tarjoten kehittynyttä analytiikkaa, palauteanalyysiä ja resurssien allokointia. Generatiivisten tekoälytekniikoiden nousu seuraavan tason keskustelevien tekoälyagenttien kanssa vie asiakastuen uusiin korkeuksiin.

Ennustava AI sovellusten tavoitteena on alentaa asiakastuen kustannuksia ja parantaa asiakaskokemusta seuraavilla tavoilla:

• Automatisoitu lippujen reititys. Ennakoivan analytiikan avulla reititetään automaattisesti asiakasliput sopivimmalle tukiedustajalle aiemman suorituskyvyn ja asiantuntemuksen perusteella.
• Resurssien ennustaminen. Tukiresurssien kysynnän ennakointi eri aikoina, mikä mahdollistaa paremman henkilöstön kohdistamisen ja lyhentää asiakkaiden odotusaikoja.
• Ongelman ennuste. Ennakoi asiakkaiden yleisiä ongelmia tai kysymyksiä, mikä mahdollistaa ennakoivien toimenpiteiden ratkaisemisen ennen niiden eskaloitumista.
• Rapeuden ennuste. Tunnistaa asiakkaat, jotka todennäköisesti vaimenevat, mikä mahdollistaa oikea-aikaisen toiminnan säilyttääkseen heidät.
• Elinikäisen arvon ennuste. Asiakkaiden elinkaariarvon ennustaminen tukien ja resurssien priorisoimiseksi vastaavasti.
• Ennustava ylläpito. Huoltoa vaativille tuotteille ennakointi, milloin huolto on määrä tai milloin vika tulee todennäköisesti, varmistaa oikea-aikainen tuki ja minimoi seisokit.

Toisaalta, generatiivinen tekoäly voi parantaa asiakasagenttisi tehokkuutta ja vähentää heidän työtaakkaa tehostamalla:

• Edistyneet keskusteluagentit. Kehittyneiden chatbottien ja virtuaalisten avustajien luominen, jotka pystyvät saamaan asiakkaat mukaan luonnolliseen, mielekkääseen vuorovaikutukseen kyselyjen ratkaisemiseksi tai tietojen antamiseksi.
• Tietopohjan sukupolvi. Tietokannan artikkeleiden tai usein kysyttyjen kysymysten luominen ja jatkuva päivittäminen yleisten tiedustelujen ja muuttuvien asiakkaiden tarpeiden perusteella.
• Sisäiset hakutyökalut. Sisäisten hakutyökalujen tehostaminen generatiivisella tekoälyllä, jotta saadaan tarkempia ja asiayhteyteen osuvampia tuloksia, kun tukiedustajat tai asiakkaat etsivät tietoa tietokannasta tai tukiportaalista.
• Automaattinen yhteenvedon luominen. Pitkien asiakasvuorovaikutusten tai palautteen yhteenveto helpottaaksesi tukiagenttien analysointia ja seurantaa.
• Ennakoiva kirjoitus. Auttaa tukiagentteja ennakoivassa kirjoittamisessa, mikä nopeuttaa ja tehostaa asiakkaille vastaamista.
• Vastauksen laatiminen. Tukiagenttien avustaminen laatimalla ensimmäiset vastaukset asiakkaiden sähköposteihin, säästämällä aikaa ja varmistamalla viestinnän johdonmukaisuuden.
• Automatisoitu vastausten luominen. Vastausten luominen asiakkaiden tiedusteluihin perustuen historialliseen vuorovaikutukseen ja käsillä olevan asian kontekstuaaliseen ymmärtämiseen.
• Vastauksen personointi. Räätälöidyn sisällön ja vastausten luominen asiakastietojen perusteella sitoutumisen ja tyytyväisyyden parantamiseksi.
• Käsikirjoituksen ja koulutusmateriaalin luominen. Skriptien ja koulutusmateriaalien luominen tukiagenteille yleisten skenaarioiden ja kehittyvien asiakaspalveluprotokollien perusteella.

Ennustava tekoäly on erinomainen tuottavuuden lisäämisessä tehtäväautomaation ja edistyneen analytiikan avulla, kun taas generatiivinen tekoäly parantaa asiakastukea antamalla ihmisagenteille mahdollisuuden tarjota asiakkaille nopeaa, asianmukaista ja yksilöllistä apua.

Otetaan nyt syvemmälle keskusteluagentit ja tekoälyllä toimivat yhteyskeskukset, jotka ovat merkittävimpiä esimerkkejä asiakastuen tekoälysovelluksista.

Keskustelualan edustajat

Asiakastuen chatbotit ovat olleet olemassa jo jonkin aikaa, mutta ne pystyivät käsittelemään vain peruspalvelupyynnöt viime aikoihin asti. Viimeisimmät edistysaskeleet suurten kielimallien (LLM) ominaisuuksissa ovat mullistaneet asiakastukisovellukset, koska LLM-käyttöiset robotit voivat nyt käsitellä paljon monimutkaisempia keskusteluja kuin edeltäjänsä. Meidän ei kuitenkaan pitäisi odottaa luovan tekoälyn korvaavan täysin asiakastukiagentteja lähitulevaisuudessa. Tekniikka ei ole vielä riittävän luotettava ja voi aiheuttaa asiavirheitä, joihin meillä ei ole varaa suorassa yhteydenpidossa asiakkaiden kanssa.

Generatiivisia tekoälymenetelmiä yhdistetään todennäköisesti ennakoiviin tekoälymenetelmiin ja muihin ohjelmistomenetelmiin kokonaisratkaisujen tarjoamiseksi peruspyyntöihin ja ihmisagenttien auttamiseksi monimutkaisemmissa pyynnöissä. Keskustelevat agentit voivat esimerkiksi vastata suoraan usein kysyttyihin kysymyksiin, todentaa asiakkaat esittämällä useita turvakysymyksiä ja havaita asiakkaiden aikomuksen reitittää kyselyt oikealle ihmisagentille. Lisäksi he voivat auttaa asiakastukihenkilöitä tarjoamaan nopeampaa ja parempaa palvelua tekemällä yhteenvedon pitkistä asiakaspyynnöistä, laatimalla vastaukset aiempien vuorovaikutusten perusteella asiakkaan kanssa ja kääntämällä pyynnöt ja vastaukset eri kielille monikielisen tuen tarjoamiseksi.

Keskustelevia tekoälyagentteja voidaan toteuttaa useilla tavoilla, aina mukautettujen LLM-pohjaisten agenttien rakentamisesta tyhjästä ChatGPT-tyyppisten palvelujen käyttämiseen sellaisenaan. Useimmat yritykset etsivät tasapainoista ratkaisua, joka tarjoaa hyvän suorituskyvyn, riittävän hallinnan ja läpinäkyvyyden sekä vastaa niiden budjettiin. Kaksi yleistä lähestymistapaa ovat:

• Valmiiksi koulutetun kielimallin, patentoidun tai avoimen lähdekoodin, valinta ja sen hienosäätö tai täydentäminen sisäisellä tietopohjalla paremman ja luotettavamman suorituskyvyn saavuttamiseksi.
• Yhteistyö sellaisten tekoälyyritysten kanssa, jotka ovat erikoistuneet keskustelukykyisten tekoälyagenttien kehittämiseen ja käyttöönottoon ja voivat tarjota yrityksille pääsyn uusimpiin teknologioihin ja asiantuntemukseen. Joitakin esimerkkejä näistä ratkaisuista ovat mm Amazon-Lex, IBM watsonx Assistantja LivePerson.

Paras lähestymistapa tietylle yritykselle riippuu sen erityistarpeista ja resursseista.

Ota yhteyttä keskuksiin

Kun puhumme tekoälyn tehostamisesta asiakastuesta, se menee paljon pidemmälle kuin chatbotit. Tekstistä puheeksi ja puheesta tekstiksi - AI -mallien viimeisimmät edistysaskeleet ovat mahdollistaneet laajemman valikoiman tekoälysovelluksia yhteyskeskuksissa, joissa tekoälyä käytetään nyt käsittelemään kirjallisten pyyntöjen lisäksi myös asiakaspuheluita.

Ratkaisut, kuten Amazon Connect, Yhteystiedot AI Googlelta, Crestja Poly AI väittävät parantavansa merkittävästi asiakastyytyväisyyspisteitä ja lyhentävänsä keskimääräisiä käsittelyaikoja tarjoamalla 24/7-apua useiden kanavien kautta. Esimerkiksi Poly AI vaatimukset että sen avustajat voivat käsitellä jopa 50 % saapuvista puheluista. Ne voivat todentaa soittajat, antaa asiakkaiden suorittaa maksuja puhelimitse, käsitellä varauksia, vastata usein kysyttyihin kysymyksiin, auttaa asiakkaita seuraamaan tilauksia ja ajoittamaan toimituksia ja ohjata soittajia vianetsintä- ja teknisen tuen prosessien läpi – kaikki luonnollisen keskustelun ja useilla kielillä.

Tapauksiin, joissa puhebotti ei pysty käsittelemään puhelua, tekoäly tarjoaa useita ratkaisuja ihmisagenttien tuottavuuden parantamiseen optimoimalla puhelujen reititystä, eliminoimalla puhelun jälkeiset työt automaattisen muistiinpanon ja yhteenvedon avulla ja tuomalla sisäisen tietokannan nopeasti pinnalle ehdottaa ratkaisuja monimutkaisimpiinkin tapauksiin.

Tekoälyllä on jo merkittävä vaikutus asiakkaiden vuorovaikutukseen, ja sen kehittyessä voimme odottaa näkevämme entistä innovatiivisempia ja tehokkaampia tapoja ottaa tekoäly käyttöön asiakastukeen.

Nauti tästä artikkelista? Tilaa lisää AI-päivityksiä.

Ilmoitamme sinulle, kun julkaisemme lisää tämänkaltaisia ​​yhteenvetoartikkeleita.

liittyvä

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/