Az ügyfélszolgálat jövője: Hogyan növeli az AI a kapacitást, a teljesítményt és az elégedettséget

Az ügyfélszolgálat egyre fontosabbá vált A vásárlók 88% -a mondván, hogy a vállalat által nyújtott tapasztalat ugyanolyan fontos, mint a termékei vagy szolgáltatásai. Ról ről Az ügyfelek 72% -a azonnali szolgáltatást igényelnek és majdnem 70% elvárják, hogy bárki, akivel kapcsolatba kerüljön, teljes kontextussal rendelkezzen. Az ilyen szintű ügyfélszolgálat azonban költséges, ezért az üzleti vezetők a magasabb költséghatékonyság és a remélhetőleg magas szolgáltatási színvonal érdekében az AI-t vizsgálják.

Az AI nem varázstabletta, és a legtöbb bot interakció a fogyasztók továbbra is emberi ügynökkel való kapcsolatfelvételt kérnek. A beszélgetőpartnerek azonban egyre természetesebbek és emberszerűbbek, míg a fogyasztók egyre nyitottabbak az MI-vel való interakcióra, ha az lehetővé teszi számukra, hogy gyors és magas színvonalú szolgáltatást kapjanak.

Hiszünk abban, hogy a vevői élmény az egyik legtermékenyebb terület a mesterséges intelligencia alkalmazásában. A gépi intelligencia révén mélyebb betekintést nyerhetünk az ügyfelek igényeibe, és folyamatosan lenyűgöző élményeket nyújthatunk alacsonyabb költségek mellett.

Ha ez a mélyreható oktatási tartalom hasznos az Ön számára, iratkozz fel AI levelezőlistánkra figyelmeztetni kell, ha új anyagot adunk ki. 

Prediktív AI és Generatív AI az ügyfélszolgálatban

A prediktív AI már egy ideje továbbfejleszti az ügyfélszolgálatot, fejlett elemzést, visszajelzés-elemzést és erőforrás-elosztást kínálva. A generatív mesterséges intelligencia technológiák térnyerése a következő szintű párbeszédet folytató mesterséges intelligenciaügynökökkel új magasságokba emeli az ügyfélszolgálatot.

Prediktív AI Az alkalmazások célja az ügyfélszolgálat költségeinek csökkentése és az ügyfélélmény javítása az alábbiak révén:

• Automatizált jegyirányítás. Prediktív analitika használata az ügyfelek jegyeinek automatikus irányításához a legmegfelelőbb támogatási ügynökhöz a múltbeli teljesítmény és szakértelem alapján.
• Erőforrás-előrejelzés. A támogatási erőforrások iránti igény előrejelzése a különböző időpontokban, lehetővé téve a személyzet jobb elosztását és az ügyfelek rövidebb várakozási idejét.
• Probléma előrejelzése. Megjósolja az ügyfelekkel felmerülő gyakori problémákat vagy kérdéseket, és proaktív intézkedéseket tesz lehetővé azok megoldására, mielőtt azok eszkalálódnának.
• Lemorzsolódás előrejelzése. Azon ügyfelek azonosítása, akik valószínűleg lemorzsolódnak, lehetővé téve az időben történő beavatkozást, hogy megtartsák őket.
• Élettartam-érték előrejelzése. Az ügyfelek élettartamra vetített értékének előrejelzése a támogatás és az erőforrások megfelelő prioritása érdekében.
• Előre látható karbantartás. Karbantartást igénylő termékek esetében a karbantartás esedékességének vagy a meghibásodás valószínűségének előrejelzése, időbeni támogatás biztosítása és az állásidő minimalizálása.

Másrészt, generatív AI javíthatja az ügyfélügynökök hatékonyságát és csökkentheti a munkaterhelésüket azáltal, hogy:

• Haladó beszélgetőpartnerek. Speciális chatbotok és virtuális asszisztensek létrehozása, amelyek képesek az ügyfelek természetes, értelmes interakcióiba bevonni a kérdések megoldása vagy információnyújtás érdekében.
• Tudásbázis létrehozása. Tudásbázis cikkek vagy GYIK generálása és folyamatos frissítése a gyakori megkeresések és a változó vásárlói igények alapján.
• Belső keresőeszközök. A belső keresési eszközök bővítése generatív mesterséges intelligencia segítségével pontosabb és kontextus szempontjából relevánsabb eredményeket biztosít, amikor a támogatási ügynökök vagy az ügyfelek egy tudásbázison vagy támogatási portálon keresnek információkat.
• Automatizált összefoglaló generálás. A hosszadalmas ügyfélkapcsolatok vagy visszajelzések összegzése a támogatási ügynökök általi könnyebb elemzés és nyomon követés érdekében.
• Prediktív gépelés. Segítségnyújtás a támogató ügynököknek a prediktív gépeléssel, gyorsabbá és hatékonyabbá téve az ügyfeleknek való válaszadás folyamatát.
• Válasz megfogalmazása. Segítségnyújtás a támogatási ügynököknek az ügyfelek e-mailjeire adott kezdeti válaszok megfogalmazásával, időt takaríthat meg és biztosítja a kommunikáció következetességét.
• Automatikus válaszgenerálás. Válaszok generálása az ügyfelek megkereséseire a múltbeli interakciók és a szóban forgó probléma kontextus szerinti megértése alapján.
• Válasz személyre szabása. Személyre szabott tartalmak és válaszok létrehozása az ügyfelek adatai alapján az elkötelezettség és az elégedettség javítása érdekében.
• Forgatókönyv és képzési anyagok generálása. Szkriptek és oktatási anyagok készítése támogatási ügynökök számára gyakori forgatókönyvek és fejlődő ügyfélszolgálati protokollok alapján.

A prediktív mesterséges intelligencia a feladatautomatizálás és a fejlett analitika révén a termelékenység fokozásában jeleskedik, míg a generatív mesterségesintelligencia az ügyfélszolgálatot fokozza azáltal, hogy felhatalmazza az emberi ügynököket arra, hogy gyors, releváns és személyre szabott segítséget nyújtsanak az ügyfeleknek.

Most pedig ássuk be mélyebben a párbeszédes ügynököket és a mesterséges intelligencia által működtetett kapcsolattartó központokat, mint az ügyfélszolgálati AI-alkalmazások legszembetűnőbb példáit.

Beszélgetős ügynökök

Az ügyfélszolgálati chatbotok egy ideje léteztek, de a közelmúltig csak a legalapvetőbb szolgáltatási kéréseket tudták kezelni. A nagy nyelvi modellek (LLM) képességeinek legújabb fejlesztései forradalmasították az ügyfélszolgálati alkalmazásokat, mivel az LLM-alapú botok már sokkal összetettebb beszélgetéseket is képesek kezelni, mint elődeik. Nem szabad azonban arra számítanunk, hogy a generatív AI a közeljövőben teljes mértékben felváltja az ügyfélszolgálati ügynököket. A technológia még nem elég megbízható, és ténybeli hibákat okozhat, amit az ügyfelekkel való közvetlen kommunikáció során nem engedhetünk meg magunknak.

A generatív mesterséges intelligencia módszereket valószínűleg kombinálják prediktív mesterséges intelligenciával és más szoftveres módszerekkel, hogy teljes megoldást nyújtsanak az alapvető kérésekre, és segítsék az emberi ügynököket a bonyolultabb kérésekben. Például a beszélgetőpartnerek közvetlenül válaszolhatnak a GYIK-re, hitelesíthetik az ügyfeleket egy sor biztonsági kérdés feladásával, és észlelhetik az ügyfelek azon szándékát, hogy a megkereséseket a megfelelő emberi ügynökhöz irányítsák. Ezenkívül segíthetnek az ügyfélszolgálati ügynököknek gyorsabb és jobb szolgáltatást nyújtani azáltal, hogy összefoglalják a hosszú ügyfélkéréseket, megszerkesztik a válaszokat az ügyféllel folytatott múltbeli interakciók figyelembevételével, és a kéréseket és válaszokat lefordítják különböző nyelvekre a többnyelvű támogatás érdekében.

A társalgási AI-ügynökök számos módon megvalósíthatók, az egyedi LLM-alapú ügynökök létrehozásától kezdve a ChatGPT-szerű szolgáltatás használatáig. A legtöbb vállalkozás olyan kiegyensúlyozott megoldást keres, amely jó teljesítményt, elegendő ellenőrzést és átláthatóságot kínál, és megfelel a költségvetésének. Két általános megközelítés a következő:

• Előre betanított nyelvi modell kiválasztása, szabadalmaztatott vagy nyílt forráskódú, és annak finomhangolása vagy bővítése belső tudásbázissal a jobb és megbízhatóbb teljesítmény érdekében.
• Partnerség olyan AI-cégekkel, amelyek társalgási AI-ügynökök fejlesztésére és telepítésére szakosodtak, és hozzáférést biztosíthatnak a vállalkozások számára a legújabb technológiákhoz és szakértelemhez. Néhány példa ezekre a megoldásokra: Amazon Lex, IBM watsonx asszisztensés LivePerson.

Egy adott vállalkozás számára a legjobb megközelítés a konkrét igényeitől és erőforrásaitól függ.

Lépjen kapcsolatba a központokkal

Amikor az AI-ról beszélünk az ügyfélszolgálatról, az messze túlmutat a chatbotokon. A szöveg-beszéd és beszéd-szöveg mesterséges intelligencia modellek legújabb fejlesztései az AI-alkalmazások szélesebb körét teszik lehetővé a kapcsolattartó központokban, ahol a mesterséges intelligencia immár nemcsak írásbeli kérések, hanem ügyfélhívások kezelésére is alkalmas.

Megoldások, mint Amazon Connect, Contact Center AI a Google által, Címerés Poli AI azt állítják, hogy jelentősen növelik az ügyfél-elégedettségi pontszámokat és csökkentik az átlagos kezelési időt azáltal, hogy több csatornán keresztül, a hét minden napján, 24 órában segítséget nyújtanak. Például a Poly AI követelések hogy asszisztensei a bejövő hívások akár 50%-át is képesek kezelni. Hitelesíthetik a hívókat, lehetővé teszik az ügyfelek számára a telefonos fizetést, kezelhetik a foglalásokat és a foglalásokat, válaszolhatnak a GYIK-re, segíthetnek az ügyfeleknek nyomon követni a rendeléseket és átütemezni a szállításokat, valamint végigvezetik a hívókat a hibaelhárítási és műszaki támogatási folyamatokon – mindezt természetes beszélgetéseken és több nyelven.

Azokra az esetekre, amikor egy hívást nem lehet hangbottal kezelni, az AI többféle megoldást kínál az emberi ügynökök termelékenységének növelésére a hívásirányítás optimalizálásával, a hívás utáni munka kiküszöbölésével az automatikus jegyzetelés és összegzés révén, valamint a belső tudásbázis gyors felszínre hozása révén. megoldásokat javasol a legbonyolultabb esetekre is.

A mesterséges intelligencia már most is jelentős hatással van az ügyfelekkel folytatott interakciókra, és ahogy tovább fejlődik, arra számíthatunk, hogy még innovatívabb és hatékonyabb módszereket fogunk látni az AI ügyfélszolgálati alkalmazásában.

Tetszett ez a cikk? Iratkozzon fel további AI-frissítésekért.

Értesíteni fogunk, ha több ehhez hasonló összefoglaló cikket adunk ki.

Összefüggő

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/