De toekomst van klantenondersteuning: hoe AI de capaciteit, prestaties en tevredenheid vergroot

Klantenondersteuning is steeds belangrijker geworden 88% van kopers zeggen dat de ervaring die een bedrijf biedt net zo belangrijk is als zijn producten of diensten. Over zegt 72% van de klanten onmiddellijke service eisen en bijna 70% verwachten dat iedereen met wie ze communiceren de volledige context heeft. Dit niveau van klantenservice is echter duur, waardoor bedrijfsleiders AI gaan onderzoeken voor een hogere kostenefficiëntie en hopelijk een hoog serviceniveau.

AI is geen magische pil, en de meeste bot-interacties Het komt er nog steeds op neer dat consumenten vragen om verbinding te maken met een menselijke agent. Conversatieagenten worden echter steeds natuurlijker en menselijker, terwijl consumenten steeds meer openstaan ​​voor interacties met AI als ze hierdoor snelle en hoogwaardige dienstverlening kunnen krijgen.

Wij geloven dat klantervaring een van de meest vruchtbare gebieden is voor de toepassing van kunstmatige intelligentie. Door middel van machine-intelligentie kunnen we een dieper inzicht krijgen in de behoeften van klanten en consistent geweldige ervaringen bieden tegen lagere kosten.

Als deze diepgaande educatieve inhoud nuttig voor u is, abonneer je op onze AI-mailinglijst om gewaarschuwd te worden wanneer we nieuw materiaal uitbrengen. 

Voorspellende AI en generatieve AI in klantenondersteuning

Voorspellende AI verbetert de klantenondersteuning al geruime tijd en biedt geavanceerde analyses, feedbackanalyse en toewijzing van middelen. De opkomst van generatieve AI-technologieën met conversatie-AI-agenten van het volgende niveau tilt de klantenondersteuning naar nieuwe hoogten.

Voorspellende AI toepassingen zijn gericht op het verlagen van de kosten van klantenondersteuning en het verbeteren van de klantervaring door:

• Geautomatiseerde ticketroutering. Met behulp van voorspellende analyses worden klanttickets automatisch doorgestuurd naar de meest geschikte ondersteuningsagent op basis van prestaties en expertise uit het verleden.
• Resourceprognose. Het voorspellen van de vraag naar ondersteunende middelen op verschillende tijdstippen, waardoor een betere personeelstoewijzing en kortere wachttijden voor klanten mogelijk worden.
• Probleemvoorspelling. Het voorspellen van veelvoorkomende problemen of vragen die klanten kunnen hebben, waardoor proactieve maatregelen kunnen worden genomen om deze op te lossen voordat ze escaleren.
• Churn-voorspelling. Het identificeren van klanten die waarschijnlijk zullen afhaken, waardoor tijdig ingrijpen mogelijk wordt om ze te behouden.
• Voorspelling van levenslange waarde. Het voorspellen van de levenslange waarde van klanten om dienovereenkomstig prioriteit te geven aan ondersteuning en middelen.
• Predictief onderhoud. Voor producten die onderhoud nodig hebben: voorspellen wanneer onderhoud nodig is of wanneer er waarschijnlijk een storing zal optreden, waardoor tijdige ondersteuning wordt gegarandeerd en downtime wordt geminimaliseerd.

Daarnaast is generatieve AI kan de effectiviteit van uw klantagenten verbeteren en hun werklast verminderen door:

• Geavanceerde gespreksagenten. Het creëren van geavanceerde chatbots en virtuele assistenten die klanten kunnen betrekken bij natuurlijke, betekenisvolle interacties om vragen op te lossen of informatie te verstrekken.
• Het genereren van kennisbanken. Het genereren en voortdurend bijwerken van kennisbankartikelen of veelgestelde vragen op basis van veelvoorkomende vragen en veranderende klantbehoeften.
• Interne zoekhulpmiddelen. Het stimuleren van interne zoekhulpmiddelen met generatieve AI om nauwkeurigere en contextueel relevante resultaten te bieden wanneer ondersteuningsagenten of klanten naar informatie zoeken binnen een kennisbank of ondersteuningsportal.
• Geautomatiseerd genereren van samenvattingen. Het samenvatten van langdurige klantinteracties of feedback voor eenvoudigere analyse en follow-up door ondersteuningsagenten.
• Voorspellend typen. Ondersteuningsagenten helpen met voorspellend typen, waardoor het proces van reageren op klanten sneller en efficiënter wordt.
• Reactie opstellen. Ondersteuningsagenten assisteren bij het opstellen van de eerste reacties op e-mails van klanten, waardoor tijd wordt bespaard en consistentie in de communicatie wordt gewaarborgd.
• Geautomatiseerde responsgeneratie. Het genereren van antwoorden op vragen van klanten op basis van historische interacties en het contextuele begrip van het betreffende probleem.
• Personalisatie van reacties. Het creëren van gepersonaliseerde inhoud en reacties op basis van klantgegevens om de betrokkenheid en tevredenheid te verbeteren.
• Genereren van scripts en trainingsmateriaal. Het creëren van scripts en trainingsmateriaal voor ondersteuningsagenten op basis van algemene scenario's en evoluerende klantenserviceprotocollen.

Voorspellende AI blinkt uit in het verhogen van de productiviteit door taakautomatisering en geavanceerde analyses, terwijl generatieve AI de klantenondersteuning verbetert door menselijke agenten in staat te stellen klanten snelle, relevante en gepersonaliseerde hulp te bieden.

Laten we nu dieper ingaan op gespreksagenten en door AI aangedreven contactcentra als de meest prominente voorbeelden van AI-toepassing in klantenondersteuning.

Gespreksagenten

Chatbots voor klantenondersteuning bestaan ​​al een tijdje, maar konden tot voor kort alleen de meest elementaire serviceverzoeken afhandelen. De nieuwste ontwikkelingen op het gebied van de mogelijkheden van grote taalmodellen (LLM's) hebben een revolutie teweeggebracht in toepassingen voor klantenondersteuning, omdat door LLM aangedreven bots nu veel complexere gesprekken kunnen afhandelen dan hun voorgangers. We mogen echter niet verwachten dat generatieve AI in de nabije toekomst de klantenservicemedewerkers volledig zal vervangen. De technologie is nog niet betrouwbaar genoeg en kan feitelijke fouten opleveren, die we ons in directe communicatie met klanten niet kunnen veroorloven.

Generatieve AI-methoden zullen waarschijnlijk worden gecombineerd met voorspellende AI en andere softwaremethoden om complete oplossingen te bieden voor basisverzoeken en menselijke agenten te helpen met complexere verzoeken. Conversatieagenten kunnen bijvoorbeeld rechtstreeks veelgestelde vragen beantwoorden, klanten authenticeren door een reeks beveiligingsvragen te stellen en de intentie van de klant detecteren om vragen naar de juiste menselijke agent te sturen. Bovendien kunnen ze klantenondersteuningsagenten helpen snellere en betere service te bieden door lange klantverzoeken samen te vatten, antwoorden op te stellen met inachtneming van eerdere interacties met een klant, en verzoeken en antwoorden in verschillende talen te vertalen om meertalige ondersteuning te bieden.

Conversationele AI-agenten kunnen op verschillende manieren worden geïmplementeerd, van het helemaal opnieuw bouwen van op maat gemaakte LLM-aangedreven agenten tot het gebruik van ChatGPT-achtige service zoals die is. De meeste bedrijven zoeken een evenwichtige oplossing die goede prestaties biedt, voldoende controle en transparantie biedt en binnen hun budget past. Twee veel voorkomende benaderingen zijn:

• Het selecteren van een vooraf getraind taalmodel, eigen of open source, en het verfijnen of uitbreiden ervan met een interne kennisbank voor betere en betrouwbaardere prestaties.
• Samenwerken met AI-bedrijven die gespecialiseerd zijn in het ontwikkelen en inzetten van conversationele AI-agenten en die bedrijven toegang kunnen bieden tot de nieuwste technologieën en expertise. Enkele voorbeelden van deze oplossingen zijn onder meer Amazon-Lex, IBM watsonx-assistent en LivePerson.

De beste aanpak voor een bepaald bedrijf zal afhangen van zijn specifieke behoeften en middelen.

Contactcenters

Als we het hebben over AI die de klantenondersteuning aanstuurt, gaat het veel verder dan chatbots. De nieuwste ontwikkelingen op het gebied van tekst-naar-spraak- en spraak-naar-tekst-AI-modellen hebben een breder scala aan AI-toepassingen in contactcentra mogelijk gemaakt, waar AI nu wordt ingezet om niet alleen schriftelijke verzoeken maar ook telefoongesprekken van klanten af ​​te handelen.

Oplossingen zoals Amazon Connect, Contactcentrum-AI door Google, Kam en Poly-AI beweren de klanttevredenheidsscores aanzienlijk te verhogen en de gemiddelde afhandelingstijden te verkorten door 24/7 hulp te bieden via meerdere kanalen. PolyAI bijvoorbeeld vorderingen dat zijn assistenten tot 50% van de inkomende oproepen kunnen afhandelen. Ze kunnen bellers authenticeren, klanten betalingen laten doen via de telefoon, boekingen en reserveringen afhandelen, veelgestelde vragen beantwoorden, klanten helpen bestellingen te volgen en leveringen opnieuw te plannen, en bellers begeleiden bij het oplossen van problemen en technische ondersteuningsprocessen – allemaal via natuurlijke gesprekken en in meerdere talen.

Voor gevallen waarin een oproep niet door een voicebot kan worden afgehandeld, biedt AI meerdere oplossingen om de productiviteit van menselijke agenten te verhogen door de oproeproutering te optimaliseren, werk na de oproep te elimineren door automatisch aantekeningen te maken en samen te vatten, en de interne kennisbasis snel naar boven te halen. oplossingen voorstellen, zelfs voor de meest complexe gevallen.

AI heeft nu al een aanzienlijke impact op klantinteracties, en naarmate de ontwikkeling zich blijft ontwikkelen, kunnen we nog meer innovatieve en effectieve manieren verwachten om AI in te zetten voor klantenondersteuning.

Geniet van dit artikel? Meld u aan voor meer AI-updates.

We laten het u weten wanneer we meer samenvattende artikelen zoals deze vrijgeven.

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/