ग्राहक सहायता का भविष्य: एआई कैसे क्षमता, प्रदर्शन और संतुष्टि को बढ़ा रहा है

ग्राहक सहायता तेजी से महत्वपूर्ण हो गई है खरीदारों का 88% यह कहना कि एक कंपनी द्वारा प्रदान किया जाने वाला अनुभव उतना ही मायने रखता है जितना कि उसके उत्पाद या सेवाएँ। के बारे में ग्राहकों के 72% तत्काल सेवा की मांग करें और लगभग 70% वे जिस किसी से भी बातचीत करते हैं, उनसे अपेक्षा करते हैं कि उन्हें पूरा संदर्भ मिले। हालाँकि, ग्राहक सेवा का यह स्तर महंगा है, जिससे अग्रणी कारोबारी नेता उच्च लागत दक्षता और उम्मीद के मुताबिक उच्च सेवा स्तर के लिए एआई पर ध्यान दे रहे हैं।

एआई कोई जादुई गोली नहीं है, और अधिकांश बॉट इंटरैक्शन उपभोक्ता अभी भी मानव एजेंट से जुड़ने का अनुरोध कर रहे हैं। हालाँकि, बातचीत करने वाले एजेंट अधिक स्वाभाविक और मानवीय होते जा रहे हैं, जबकि उपभोक्ता एआई के साथ बातचीत के लिए अधिक खुले हो रहे हैं यदि यह उन्हें त्वरित और उच्च गुणवत्ता वाली सेवा प्राप्त करने की अनुमति देता है।

हमारा मानना ​​है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग के लिए ग्राहक अनुभव सबसे उपयोगी क्षेत्रों में से एक है। मशीन इंटेलिजेंस के माध्यम से, हम ग्राहकों की जरूरतों के बारे में गहरी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और कम लागत पर लगातार अद्भुत अनुभव प्रदान कर सकते हैं।

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ग्राहक सहायता में पूर्वानुमानित AI और जनरेटिव AI

प्रिडिक्टिव एआई पिछले कुछ समय से उन्नत विश्लेषण, फीडबैक विश्लेषण और संसाधन आवंटन की पेशकश करते हुए ग्राहक सहायता बढ़ा रहा है। अगले स्तर के संवादी एआई एजेंटों के साथ जेनेरिक एआई प्रौद्योगिकियों का उदय ग्राहक सहायता को नई ऊंचाइयों पर ले जा रहा है।

भविष्य कहनेवाला ए.आई एप्लिकेशन का उद्देश्य ग्राहक सहायता की लागत को कम करना और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाना है:

• स्वचालित टिकट रूटिंग. पिछले प्रदर्शन और विशेषज्ञता के आधार पर ग्राहक टिकटों को स्वचालित रूप से सबसे उपयुक्त समर्थन एजेंट तक पहुंचाने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करना।
• संसाधन पूर्वानुमान. अलग-अलग समय पर समर्थन संसाधनों की मांग की भविष्यवाणी करना, बेहतर स्टाफ आवंटन को सक्षम करना और ग्राहकों के लिए प्रतीक्षा समय को कम करना।
• मुद्दे की भविष्यवाणी. ग्राहकों की सामान्य समस्याओं या प्रश्नों की भविष्यवाणी करना, उनके बढ़ने से पहले उन्हें हल करने के लिए सक्रिय उपायों की अनुमति देना।
• मंथन की भविष्यवाणी. उन ग्राहकों की पहचान करना जो मंथन की संभावना रखते हैं, उन्हें बनाए रखने के लिए समय पर हस्तक्षेप को सक्षम करना।
• आजीवन मूल्य भविष्यवाणी. तदनुसार समर्थन और संसाधनों को प्राथमिकता देने के लिए ग्राहकों के जीवनकाल मूल्य की भविष्यवाणी करना।
• भविष्य कहनेवाला रखरखाव. उन उत्पादों के लिए जिन्हें रखरखाव की आवश्यकता होती है, यह अनुमान लगाना कि रखरखाव कब देय है या कब विफलता होने की संभावना है, समय पर सहायता सुनिश्चित करना और डाउनटाइम को कम करना।

दूसरी ओर, जनरेटिव ए.आई. निम्नलिखित को सशक्त बनाकर आप अपने ग्राहक एजेंटों की प्रभावशीलता में सुधार कर सकते हैं और उनके कार्यभार को कम कर सकते हैं:

• उन्नत संवादी एजेंट. उन्नत चैटबॉट और आभासी सहायक बनाना जो ग्राहकों को पूछताछ को हल करने या जानकारी प्रदान करने के लिए प्राकृतिक, सार्थक बातचीत में शामिल करने में सक्षम हों।
• ज्ञान आधारित पीढ़ी. सामान्य पूछताछ और ग्राहकों की बढ़ती जरूरतों के आधार पर ज्ञान आधारित लेख या एफएक्यू उत्पन्न करना और लगातार अद्यतन करना।
• आंतरिक खोज उपकरण. जब समर्थन एजेंट या ग्राहक किसी ज्ञान आधार या समर्थन पोर्टल के भीतर जानकारी खोजते हैं तो अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने के लिए जेनरेटिव एआई के साथ आंतरिक खोज टूल को बढ़ावा देना।
• स्वचालित सारांश पीढ़ी. समर्थन एजेंटों द्वारा आसान विश्लेषण और अनुवर्ती कार्रवाई के लिए लंबी ग्राहक बातचीत या फीडबैक का सारांश बनाना।
• पूर्वानुमानित टाइपिंग. पूर्वानुमानित टाइपिंग के साथ समर्थन एजेंटों की सहायता करना, ग्राहकों को प्रतिक्रिया देने की प्रक्रिया को तेज़ और अधिक कुशल बनाना।
• प्रतिक्रिया प्रारूपण. ग्राहक ईमेल पर प्रारंभिक प्रतिक्रियाओं का मसौदा तैयार करके, समय की बचत करके और संचार में निरंतरता सुनिश्चित करके सहायता एजेंटों की सहायता करना।
• स्वचालित प्रतिक्रिया पीढ़ी. ऐतिहासिक बातचीत और मौजूदा मुद्दे की प्रासंगिक समझ के आधार पर ग्राहकों की पूछताछ के जवाब तैयार करना।
• प्रतिक्रिया वैयक्तिकरण. जुड़ाव और संतुष्टि में सुधार के लिए ग्राहक डेटा के आधार पर वैयक्तिकृत सामग्री और प्रतिक्रियाएँ बनाना।
• स्क्रिप्ट और प्रशिक्षण सामग्री निर्माण. सामान्य परिदृश्यों और विकसित ग्राहक सेवा प्रोटोकॉल के आधार पर समर्थन एजेंटों के लिए स्क्रिप्ट और प्रशिक्षण सामग्री बनाना।

प्रेडिक्टिव एआई कार्य स्वचालन और उन्नत विश्लेषण के माध्यम से उत्पादकता बढ़ाने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जबकि जेनरेटिव एआई ग्राहकों को त्वरित, प्रासंगिक और व्यक्तिगत सहायता प्रदान करने के लिए मानव एजेंटों को सशक्त बनाकर ग्राहक सहायता को बढ़ाता है।

अब, आइए ग्राहक सहायता में एआई एप्लिकेशन के सबसे प्रमुख उदाहरणों के रूप में वार्तालाप एजेंटों और एआई-संचालित संपर्क केंद्रों के बारे में गहराई से जानें।

संवादी एजेंट

ग्राहक सहायता के लिए चैटबॉट कुछ समय से मौजूद हैं, लेकिन हाल तक वे केवल सबसे बुनियादी सेवा अनुरोधों को ही संभाल सकते थे। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) क्षमताओं में नवीनतम प्रगति ने ग्राहक सहायता अनुप्रयोगों में क्रांति ला दी है, क्योंकि एलएलएम-संचालित बॉट अब अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में अधिक जटिल बातचीत को संभाल सकते हैं। हालाँकि, हमें यह उम्मीद नहीं करनी चाहिए कि जेनेरिक एआई निकट भविष्य में ग्राहक सहायता एजेंटों को पूरी तरह से बदल देगा। तकनीक अभी तक पर्याप्त विश्वसनीय नहीं है और तथ्यात्मक त्रुटियां उत्पन्न कर सकती है, जिसे हम ग्राहकों के साथ सीधे संचार में बर्दाश्त नहीं कर सकते।

बुनियादी अनुरोधों के लिए पूर्ण समाधान प्रदान करने और अधिक जटिल अनुरोधों के साथ मानव एजेंटों की सहायता करने के लिए जेनरेटिव एआई तरीकों को भविष्य कहनेवाला एआई और अन्य सॉफ्टवेयर तरीकों के साथ जोड़ा जाएगा। उदाहरण के लिए, संवादी एजेंट सीधे अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, सुरक्षा प्रश्नों की एक श्रृंखला पूछकर ग्राहकों को प्रमाणित कर सकते हैं, और सही मानव एजेंट तक पूछताछ भेजने के ग्राहक के इरादे का पता लगा सकते हैं। इसके अतिरिक्त, वे ग्राहक सहायता एजेंटों को लंबे ग्राहक अनुरोधों को संक्षेप में प्रस्तुत करके, ग्राहक के साथ पिछले इंटरैक्शन के विचार के साथ प्रतिक्रियाओं का मसौदा तैयार करके और बहुभाषी समर्थन प्रदान करने के लिए विभिन्न भाषाओं में अनुरोधों और प्रतिक्रियाओं का अनुवाद करके तेजी से और बेहतर सेवा प्रदान करने में मदद कर सकते हैं।

संवादात्मक एआई एजेंटों को विभिन्न तरीकों से कार्यान्वित किया जा सकता है, जिसमें कस्टम एलएलएम-संचालित एजेंट बनाने से लेकर चैटजीपीटी जैसी सेवा का उपयोग करना शामिल है। अधिकांश व्यवसाय एक संतुलित समाधान चाहते हैं जो अच्छा प्रदर्शन, पर्याप्त नियंत्रण और पारदर्शिता प्रदान करता हो और उनके बजट को पूरा करता हो। दो सामान्य दृष्टिकोण हैं:

• एक पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल, मालिकाना या ओपन-सोर्स का चयन करना, और बेहतर और अधिक विश्वसनीय प्रदर्शन के लिए इसे आंतरिक ज्ञान आधार के साथ ठीक करना या बढ़ाना।
• एआई कंपनियों के साथ साझेदारी करना जो संवादी एआई एजेंटों को विकसित करने और तैनात करने में विशेषज्ञ हैं और व्यवसायों को नवीनतम तकनीकों और विशेषज्ञता तक पहुंच प्रदान कर सकते हैं। इन समाधानों के कुछ उदाहरण शामिल हैं अमेज़न लेक्स, आईबीएम वाटसनक्स असिस्टेंट, तथा LivePerson.

किसी विशेष व्यवसाय के लिए सर्वोत्तम दृष्टिकोण उसकी विशिष्ट आवश्यकताओं और संसाधनों पर निर्भर करेगा।

संपर्क केंद्र

जब हम एआई सशक्त ग्राहक सहायता के बारे में बात करते हैं, तो यह चैटबॉट्स से कहीं आगे निकल जाता है। टेक्स्ट-टू-स्पीच और स्पीच-टू-टेक्स्ट एआई मॉडल में नवीनतम प्रगति ने संपर्क केंद्रों में एआई अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को सक्षम किया है, जहां अब एआई को न केवल लिखित अनुरोधों बल्कि ग्राहक कॉल को भी संभालने के लिए तैनात किया गया है।

जैसे समाधान अमेज़न कनेक्ट, संपर्क केंद्र ए.आई. गूगल द्वारा, क्रेस्टा, तथा पॉली एआई कई चैनलों के माध्यम से 24/7 सहायता की पेशकश करके ग्राहक संतुष्टि स्कोर में उल्लेखनीय वृद्धि करने और औसत हैंडल समय को कम करने का दावा किया गया है। उदाहरण के लिए, पॉली एआई का दावा है इसके सहायक 50% तक आने वाली कॉलों को संभाल सकते हैं। वे कॉल करने वालों को प्रमाणित कर सकते हैं, ग्राहकों को फोन पर भुगतान करने दे सकते हैं, बुकिंग और आरक्षण संभाल सकते हैं, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, ग्राहकों को ऑर्डर ट्रैक करने और डिलीवरी को पुनर्निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं, और समस्या निवारण और तकनीकी सहायता प्रक्रियाओं के माध्यम से कॉल करने वालों का मार्गदर्शन कर सकते हैं - सभी प्राकृतिक बातचीत के माध्यम से और कई भाषाओं में।

ऐसे मामलों के लिए जब किसी कॉल को वॉयस बॉट द्वारा नियंत्रित नहीं किया जा सकता है, एआई कॉल रूटिंग को अनुकूलित करके, स्वचालित नोट लेने और संक्षेपण के माध्यम से कॉल के बाद के काम को खत्म करके और आंतरिक ज्ञान आधार को तेजी से सामने लाकर मानव एजेंटों की उत्पादकता को बढ़ाने के लिए कई समाधान प्रदान करता है। सबसे जटिल मामलों के लिए भी समाधान सुझाएं।

AI पहले से ही ग्राहक इंटरैक्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहा है, और जैसे-जैसे इसका विकास जारी है, हम ग्राहक सहायता के लिए AI को तैनात करने के और भी अधिक नवीन और प्रभावी तरीके देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

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• स्रोत: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/