Przyszłość obsługi klienta: jak sztuczna inteligencja zwiększa wydajność, wydajność i satysfakcję

Obsługa klienta staje się coraz ważniejsza, m.in 88% kupujących mówiąc, że doświadczenie, jakie zapewnia firma, jest równie ważne jak jej produkty czy usługi. O 72% klientów żądać natychmiastowej obsługi i prawie 70% oczekuj, że każda osoba, z którą się kontaktuje, będzie miała pełny kontekst. Jednak taki poziom obsługi klienta jest kosztowny, co skłania liderów biznesu do zainteresowania się sztuczną inteligencją w celu uzyskania wyższej efektywności kosztowej i, miejmy nadzieję, wysokiego poziomu usług.

AI to nie magiczna pigułka i większość interakcji z botami nadal kończy się na tym, że konsumenci proszą o połączenie z agentem ludzkim. Jednak agenci konwersacyjni stają się coraz bardziej naturalni i ludzcy, a konsumenci stają się coraz bardziej otwarci na interakcje ze sztuczną inteligencją, jeśli pozwala im to uzyskać szybką i wysokiej jakości obsługę.

Wierzymy, że doświadczenie klienta jest jednym z najbardziej owocnych obszarów zastosowania sztucznej inteligencji. Dzięki inteligencji maszynowej możemy uzyskać głębszy wgląd w potrzeby klientów i zapewniać niezmiennie niesamowite doświadczenia przy obniżonych kosztach.

Jeśli te szczegółowe treści edukacyjne są dla Ciebie przydatne, zapisz się na naszą listę mailingową AI zostać powiadomionym, gdy wydamy nowy materiał. 

Predykcyjna sztuczna inteligencja i generatywna sztuczna inteligencja w obsłudze klienta

Predykcyjna sztuczna inteligencja od jakiegoś czasu usprawnia obsługę klienta, oferując zaawansowaną analitykę, analizę informacji zwrotnej i alokację zasobów. Rozwój generatywnych technologii AI dzięki konwersacyjnym agentom AI następnego poziomu przenosi obsługę klienta na nowy poziom.

Przewidywalna sztuczna inteligencja aplikacje mają na celu obniżenie kosztów obsługi klienta i poprawę jego doświadczenia poprzez:

• Automatyczne kierowanie biletów. Korzystanie z analiz predykcyjnych w celu automatycznego kierowania zgłoszeń klientów do najbardziej odpowiedniego agenta pomocy technicznej w oparciu o wcześniejsze wyniki i wiedzę specjalistyczną.
• Prognozowanie zasobów. Przewidywanie zapotrzebowania na zasoby wsparcia w różnych momentach, umożliwiając lepszą alokację personelu i skrócenie czasu oczekiwania klientów.
• Przewidywanie problemów. Przewidywanie typowych problemów lub pytań, jakie mogą mieć klienci, co pozwala na podjęcie proaktywnych działań w celu ich rozwiązania, zanim się one nasilą.
• Prognozowanie rezygnacji. Identyfikacja klientów, którzy prawdopodobnie odejdą, co umożliwia podjęcie w odpowiednim czasie interwencji w celu ich zatrzymania.
• Przewidywanie wartości w całym okresie życia. Przewidywanie wartości życiowej klientów w celu odpowiedniego ustalenia priorytetów wsparcia i zasobów.
• Konserwacja predykcyjna. W przypadku produktów wymagających konserwacji przewidywanie terminu konserwacji lub prawdopodobieństwa wystąpienia awarii, zapewnienie terminowego wsparcia i minimalizacja przestojów.

Z drugiej strony, generatywna sztuczna inteligencja może poprawić efektywność Twoich agentów klienta i zmniejszyć ich obciążenie pracą, zasilając:

• Zaawansowani agenci konwersacyjni. Tworzenie zaawansowanych chatbotów i wirtualnych asystentów zdolnych do angażowania klientów w naturalne, znaczące interakcje w celu rozwiązywania zapytań lub przekazywania informacji.
• Generowanie bazy wiedzy. Generowanie i ciągłe aktualizowanie artykułów w bazie wiedzy lub często zadawanych pytań w oparciu o częste zapytania i zmieniające się potrzeby klientów.
• Narzędzia wyszukiwania wewnętrznego. Wzmocnienie wewnętrznych narzędzi wyszukiwania za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji, aby zapewnić dokładniejsze i kontekstowo trafniejsze wyniki, gdy pracownicy wsparcia lub klienci szukają informacji w bazie wiedzy lub portalu wsparcia.
• Automatyczne generowanie podsumowań. Podsumowanie długich interakcji z klientami lub informacji zwrotnych w celu łatwiejszej analizy i działań następczych przez agentów wsparcia.
• Predykcyjne pisanie. Wspomaganie agentów wsparcia przy typowaniu predykcyjnym, dzięki czemu proces odpowiadania klientom jest szybszy i wydajniejszy.
• Opracowanie odpowiedzi. Wspieranie agentów wsparcia poprzez opracowywanie wstępnych odpowiedzi na e-maile klientów, oszczędzanie czasu i zapewnianie spójności komunikacji.
• Automatyczne generowanie odpowiedzi. Generowanie odpowiedzi na zapytania klientów w oparciu o historyczne interakcje i kontekstowe zrozumienie danego problemu.
• Personalizacja odpowiedzi. Tworzenie spersonalizowanych treści i odpowiedzi w oparciu o dane klientów w celu poprawy zaangażowania i satysfakcji.
• Generowanie skryptów i materiałów szkoleniowych. Tworzenie skryptów i materiałów szkoleniowych dla agentów wsparcia w oparciu o typowe scenariusze i ewoluujące protokoły obsługi klienta.

Predykcyjna sztuczna inteligencja przoduje w zwiększaniu produktywności poprzez automatyzację zadań i zaawansowaną analitykę, podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja poprawia obsługę klienta, umożliwiając pracownikom zapewnianie klientom szybkiej, odpowiedniej i spersonalizowanej pomocy.

Przyjrzyjmy się teraz bliżej agentom konwersacyjnym i contact center opartym na sztucznej inteligencji, jako najważniejszym przykładom zastosowania sztucznej inteligencji w obsłudze klienta.

Agenci konwersacyjni

Chatboty do obsługi klienta istnieją już od jakiegoś czasu, ale do niedawna mogły obsługiwać tylko najbardziej podstawowe zgłoszenia serwisowe. Najnowsze osiągnięcia w zakresie możliwości dużych modeli językowych (LLM) zrewolucjonizowały aplikacje obsługi klienta, ponieważ boty korzystające z LLM mogą teraz obsługiwać znacznie bardziej złożone rozmowy niż ich poprzednicy. Nie należy jednak oczekiwać, że generatywna sztuczna inteligencja w najbliższej przyszłości całkowicie zastąpi agentów obsługi klienta. Technologia ta nie jest jeszcze wystarczająco niezawodna i może powodować błędy merytoryczne, na które nie możemy sobie pozwolić w bezpośredniej komunikacji z klientami.

Metody generatywnej sztucznej inteligencji zostaną prawdopodobnie połączone z predykcyjną sztuczną inteligencją i innymi metodami oprogramowania, aby dostarczać kompletne rozwiązania dla podstawowych żądań i pomagać agentom ludzkim w przypadku bardziej złożonych żądań. Na przykład agenci konwersacyjni mogą bezpośrednio odpowiadać na najczęściej zadawane pytania, uwierzytelniać klientów, zadając serię pytań zabezpieczających i wykrywać zamiary klientów w zakresie kierowania zapytań do odpowiedniego agenta. Ponadto mogą pomóc agentom obsługi klienta w zapewnianiu szybszej i lepszej obsługi, podsumowując długie żądania klientów, opracowując odpowiedzi z uwzględnieniem przeszłych interakcji z klientem oraz tłumacząc żądania i odpowiedzi na różne języki, aby zapewnić wielojęzyczną obsługę.

Konwersacyjnych agentów AI można wdrażać na różne sposoby, od tworzenia od podstaw niestandardowych agentów opartych na LLM po korzystanie z usługi podobnej do ChatGPT. Większość firm poszukuje zrównoważonego rozwiązania, które zapewnia dobrą wydajność, wystarczającą kontrolę i przejrzystość oraz mieści się w ich budżecie. Dwa powszechne podejścia to:

• Wybór wstępnie wytrenowanego modelu języka, zastrzeżonego lub typu open source, i dostrajanie go lub rozszerzanie o wewnętrzną bazę wiedzy w celu uzyskania lepszej i bardziej niezawodnej wydajności.
• Współpraca z firmami AI, które specjalizują się w opracowywaniu i wdrażaniu konwersacyjnych agentów AI i mogą zapewnić firmom dostęp do najnowszych technologii i wiedzy specjalistycznej. Oto kilka przykładów takich rozwiązań Amazonka Lex, Asystent IBM watsonx, LivePerson.

Najlepsze podejście dla konkretnej firmy będzie zależeć od jej konkretnych potrzeb i zasobów.

Centra kontaktowe

Kiedy mówimy o obsłudze klienta opartej na sztucznej inteligencji, wykracza ona daleko poza chatboty. Najnowsze postępy w modelach sztucznej inteligencji zamiany tekstu na mowę i mowy na tekst umożliwiły szersze zastosowanie sztucznej inteligencji w centrach kontaktowych, gdzie sztuczna inteligencja jest obecnie wdrażana nie tylko do obsługi pisemnych żądań, ale także rozmów z klientami.

Rozwiązania takie jak Amazon Połącz, Sztuczna inteligencja centrum kontaktowego przez Google, Herb, Poli AI twierdzą, że znacznie zwiększają poziom zadowolenia klientów i skracają średni czas obsługi, oferując pomoc 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu za pośrednictwem wielu kanałów. Na przykład Poly AI roszczenia że jego asystenci mogą obsłużyć do 50% połączeń przychodzących. Mogą uwierzytelniać osoby dzwoniące, umożliwiać klientom dokonywanie płatności przez telefon, obsługiwać rezerwacje i rezerwacje, odpowiadać na często zadawane pytania, pomagać klientom śledzić zamówienia i zmieniać harmonogram dostaw, a także prowadzić osoby dzwoniące przez procesy rozwiązywania problemów i pomocy technicznej – a wszystko to poprzez naturalne rozmowy i w wielu językach.

W przypadkach, gdy bot głosowy nie może obsłużyć połączenia, sztuczna inteligencja oferuje wiele rozwiązań zwiększających produktywność agentów poprzez optymalizację kierowania połączeń, eliminowanie pracy po rozmowie poprzez automatyczne robienie notatek i podsumowań oraz szybkie udostępnianie wewnętrznej bazy wiedzy w celu proponować rozwiązania nawet dla najbardziej skomplikowanych przypadków.

Sztuczna inteligencja już ma znaczący wpływ na interakcje z klientami, a w miarę dalszego rozwoju możemy spodziewać się jeszcze bardziej innowacyjnych i skutecznych sposobów wdrażania sztucznej inteligencji do obsługi klienta.

Podoba Ci się ten artykuł? Zarejestruj się, aby otrzymywać więcej aktualizacji AI.

Damy Ci znać, gdy wydamy więcej artykułów podsumowujących takich jak ten.

Związane z

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/