Reimmaginare il servizio clienti con l'IA conversazionale

In un'era di cambiamenti post-pandemici, le organizzazioni devono affrontare sfide nel creare esperienze di servizio eccezionali per i propri clienti. La pandemia ha spinto le industrie a voler creare una simbiosi uomo-tecnologia per rendere l'esperienza personalizzata del cliente il più flessibile possibile. Allora, qual è la prossima frontiera nell'evoluzione delle relazioni tra dipendenti e clienti?

La risposta sta in AI conversazionale.

Potresti pensare che le interfacce vocali non siano una novità, ma con l'evoluzione della tecnologia, queste interfacce vocali sono diventate ascoltatori e conversatori migliori. Secondo PwC, “ “circa il 27% dei clienti non riusciva a capire se interagiva con un bot o con agenti umani. E il chatbot di intelligenza artificiale conversazionale lo ha reso possibile.

AI conversazionale utilizza tecnologie come Machine Learning e NLP per rendere possibile la comunicazione uomo-macchina. Queste tecnologie di intelligenza artificiale riconoscono il modello nel testo e nella voce e traducono il loro significato nei linguaggi umani e informatici.

Come per a rapporto, "Circa il 57% dei clienti concorda sul fatto che i robot di intelligenza artificiale conversazionale possono offrire un ampio ritorno sull'investimento con il minimo sforzo.

Inoltre, l'IA conversazionale impara costantemente dalle esperienze precedenti utilizzando i set di dati di machine learning per offrire informazioni in tempo reale e un eccellente servizio clienti. Inoltre, l'IA conversazionale non solo comprende e risponde manualmente alle nostre domande, ma può anche essere collegata ad altre tecnologie di intelligenza artificiale come la ricerca e la visione per accelerare il processo.

Inclusione di tecnologie nell'IA conversazionale

1. Elaborazione del linguaggio naturale

Sebbene le macchine siano veloci ed efficienti, non sono esperte nella comprensione del contesto, del linguaggio o delle intenzioni umane. Tuttavia, l'elaborazione del linguaggio naturale con le sue capacità come la modellazione del testo, la categorizzazione del testo, il clustering del testo, l'estrazione di informazioni e il riconoscimento di entità comprende l'intento dietro il testo e il parlato ed estrae il significato dalla frase naturale per offrire un'esperienza personalizzata ai clienti.

2. Rilevamento dell'intento

In generale, l'intento definisce quale azione dovrebbe essere attivata in base agli input conversazionali. E diventa più tipico quando devi trovare l'intento dalla voce anziché dal testo a causa della nostra naturale propensione a raccontare storie. Utilizzando una combinazione di funzionalità di apprendimento automatico e NLP, il bot di intelligenza artificiale conversazionale associa automaticamente parole o espressioni con un intento particolare. E per fare un ulteriore passo avanti, il rilevamento delle intenzioni può essere combinato con l'estrazione dei dati per identificare set di dati specifici come luoghi, date, aziende, nomi e così via.

3. Sintesi vocale

Una volta che un input di informazioni viene ricevuto da un essere umano, le macchine non possono tradurre il parlato in testo. Per dare un senso a ciò che viene detto e chiesto, le aziende possono sfruttare la tecnologia OCR integrata con un bot di intelligenza artificiale conversazionale. Convertendo sintesi vocale, I bot di intelligenza artificiale conversazionale consentono alle aziende di fornire una risposta migliore per ogni interazione.

4. Estrazione di valore

Ogni azienda è costituita da dati, ma se le tue aziende non riescono a capire cosa è rilevante, è difficile scalare. L'estrazione del valore è il modello attraverso il quale gli agenti di intelligenza artificiale estraggono le informazioni rilevanti dalle query dei clienti e le archiviano nel chatbot pertinente. L'IA conversazionale riduce lo sforzo manuale automatizzando le tecniche di etichettatura degli slot e identificando autonomamente le specifiche chiave dalle istruzioni vocali dell'utente a un assistente vocale. Ad esempio, un assistente bancario deve estrarre il valore in contanti e il destinatario per effettuare una transazione per conto dell'utente.

5. Sintesi vocale

La conversione del testo in voce elaborata manualmente richiede uno sforzo manuale costante e il costo del processo di sintesi vocale nell'IA conversazionale comporta la traduzione automatica del testo in voce. Utilizzando un flusso di lavoro predefinito con record di testo e identificazione, il bot di intelligenza artificiale conversazionale può offrire una risposta più rapida al testo e alla voce naturali.

In che modo l'IA conversazionale può essere utilizzata per il servizio clienti?

Inutile dire che l'IA conversazionale è la risorsa migliore per offrire un'esperienza cliente personalizzata e in tempo reale. Dalla risoluzione delle domande in tempo alla comprensione autonoma delle intenzioni degli utenti, l'IA conversazionale ha molto da offrire ai clienti. I casi d'uso dell'IA di conversazione per il servizio clienti includono:

Potresti aver sentito parlare dell'affermazione che "I dati sono il nuovo petrolio". E le aziende hanno un'enorme quantità di dati raccolti dalla cronologia delle transazioni dei clienti, dalle interazioni passate, dalle chiamate trascritte e dalle sessioni di chat. Queste preziose informazioni possono essere sfruttate per creare un'esperienza cliente iper-personalizzata e una rapida risoluzione dei ticket di servizio. AI conversazionale monitora tutte le conversazioni avvenute con i clienti e ricava i dati dai loro requisiti e crea un potente ecosistema per prevedere le prossime azioni dei clienti.

Indipendentemente dal settore, gli agenti di supporto necessitano di una grande quantità di informazioni per elaborare la risoluzione e rispondere alle domande frequenti. L'IA conversazionale potrebbe essere di grande aiuto nell'assistere gli agenti. Monitorando le conversazioni che gli agenti stanno avendo con i clienti, l'IA conversazionale può estrarre le informazioni e le intenzioni dei clienti e trasferire le informazioni richieste agli agenti di supporto al momento opportuno. Ciò consente di risparmiare tempo sia per i clienti che per gli agenti di supporto. Ecco come l'IA conversazionale offre un'esperienza cliente superiore, costi di supporto ridotti e un'elevata soddisfazione dei dipendenti.

I bot di intelligenza artificiale conversazionale possono essere facilmente integrati con i sistemi di prenotazione e prenotazione per automatizzare completamente il processo di prenotazione. Questo automatizzato riduce lo sforzo manuale richiesto nell'elaborazione della prenotazione e della prenotazione e nell'invio della conferma al cliente. Inoltre, questo chatbot di intelligenza artificiale conversazionale può offrire un'esperienza personalizzata ai clienti imparando dalle interazioni passate del cliente.

Conclusione

Indipendentemente dal tipo di organizzazione che gestisci, piccola o grande, il servizio clienti gioca un ruolo chiave nella scalabilità dell'azienda e nell'ottenere un ROI più elevato. E l'IA conversazionale è un aiuto non solo per ottimizzare il gioco del servizio clienti, ma anche per dominare il mercato competitivo. Il momento dell'IA conversazionale è ora ed è giunto il momento di pagaiare per un migliore servizio clienti con funzionalità di intelligenza artificiale.

Autore Bio

Vatsal Ghiya è un imprenditore seriale con oltre 20 anni di esperienza in software e servizi di intelligenza artificiale sanitaria. È CEO e co-fondatore di Linkedin: https://www.linkedin.com/in/vatsal-ghiya-4191855/ Saip, che consente il ridimensionamento on-demand della nostra piattaforma, dei processi e delle persone per le aziende con le iniziative di machine learning e intelligenza artificiale più esigenti.

Originariamente pubblicato a https://technewsgather.com il 30 maggio 2022.

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Reimmaginare il servizio clienti con l'IA conversazionale È stato originariamente pubblicato in Chatbot Life Su Media, dove la gente continua la conversazione evidenziando e rispondendo a questa storia.

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• Source: https://chatbotslife.com/re-imagining-customer-service-with-conversational-ai-3eb1320c0216?source=rss—-a49517e4c30b—4