Viitorul asistenței pentru clienți: cum AI crește capacitatea, performanța și satisfacția

Asistența pentru clienți a devenit din ce în ce mai importantă, cu 88% dintre cumpărători spunând că experiența pe care o oferă o companie contează la fel de mult ca produsele sau serviciile sale. Despre 72% din clienți cer servicii imediate și aproape 70% așteptați ca oricine cu care interacționează să aibă un context complet. Cu toate acestea, acest nivel de îngrijire a clienților este costisitor, ceea ce îi determină pe liderii de afaceri să caute AI pentru o mai mare eficiență a costurilor și, sperăm, niveluri ridicate de servicii.

AI nu este o pastilă magică și majoritatea interacțiunilor cu bot totuși, consumatorii solicită să se conecteze cu un agent uman. Cu toate acestea, agenții conversaționali devin din ce în ce mai naturali și mai asemănători oamenilor, în timp ce consumatorii devin mai deschiși la interacțiunile cu inteligența artificială dacă le permite să obțină servicii rapide și de înaltă calitate.

Considerăm că experiența clienților este unul dintre cele mai fructuoase domenii pentru aplicarea inteligenței artificiale. Prin inteligența mașinii, putem obține o perspectivă mai profundă asupra nevoilor clienților și putem oferi experiențe uimitoare în mod constant la un cost redus.

Dacă acest conținut educațional aprofundat vă este util, abonați-vă la lista noastră de corespondență AI pentru a fi avertizați atunci când lansăm material nou. 

AI predictiv și AI generativ în asistența pentru clienți

AI predictiv îmbunătățește asistența pentru clienți de ceva timp, oferind analize avansate, analize de feedback și alocarea de resurse. Creșterea tehnologiilor AI generative cu agenți AI conversaționali de nivel următor duce asistența pentru clienți la noi culmi.

AI predictiv aplicațiile vizează reducerea costurilor de asistență pentru clienți și îmbunătățirea experienței clienților prin:

• Dirijarea automată a biletelor. Utilizarea analizei predictive pentru a direcționa automat biletele clienților către cel mai potrivit agent de asistență pe baza performanțelor și experienței anterioare.
• Prognoza resurselor. Prezicerea cererii de resurse de asistență în momente diferite, permițând o mai bună alocare a personalului și timpii de așteptare redusi pentru clienți.
• Predicția problemei. Prevăd problemele comune sau întrebările pe care le pot avea clienții, permițând măsuri proactive pentru a le rezolva înainte ca acestea să escaladeze.
• Predicția de renunțare. Identificarea clienților care sunt susceptibili de a se retrage, permițând intervenția în timp util pentru a-i păstra.
• Predicția valorii pe durata vieții. Prezicerea valorii de viață a clienților pentru a prioritiza suportul și resursele în consecință.
• Întreținere predictivă. Pentru produsele care necesită întreținere, anticiparea când trebuie efectuată întreținerea sau când este probabil să apară o defecțiune, asigurând suport în timp util și minimizând timpul de nefuncționare.

Pe de altă parte, AI generativă poate îmbunătăți eficiența agenților dvs. clienți și poate reduce volumul de lucru a acestora prin alimentarea:

• Agenți conversaționali avansați. Crearea de chatbot avansati și asistenți virtuali capabili să implice clienții în interacțiuni naturale și semnificative pentru a rezolva întrebări sau pentru a oferi informații.
• Generarea bazei de cunoștințe. Generarea și actualizarea continuă a articolelor din baza de cunoștințe sau a întrebărilor frecvente bazate pe întrebări comune și pe nevoile în evoluție ale clienților.
• Instrumente de căutare internă. Îmbunătățirea instrumentelor de căutare internă cu IA generativă pentru a oferi rezultate mai precise și relevante din punct de vedere contextual atunci când agenții de asistență sau clienții caută informații într-o bază de cunoștințe sau portal de asistență.
• Generare automată a rezumatului. Rezumarea interacțiunilor îndelungate cu clienții sau feedback-ul pentru o analiză și o urmărire mai ușoară de către agenții de asistență.
• Tastare predictivă. Asistarea agenților de asistență cu tastarea predictivă, făcând procesul de răspuns la clienți mai rapid și mai eficient.
• Redactarea răspunsului. Asistarea agenților de asistență prin redactarea de răspunsuri inițiale la e-mailurile clienților, economisind timp și asigurând coerența comunicării.
• Generarea automată a răspunsului. Generarea de răspunsuri la întrebările clienților pe baza interacțiunilor istorice și a înțelegerii contextuale a problemei în cauză.
• Personalizarea răspunsului. Crearea de conținut și răspunsuri personalizate bazate pe datele clienților pentru a îmbunătăți angajamentul și satisfacția.
• Generare de scenarii și materiale de instruire. Crearea de scripturi și materiale de instruire pentru agenții de asistență pe baza scenariilor comune și a protocoalelor de servicii pentru clienți în evoluție.

AI predictiv excelează la creșterea productivității prin automatizarea sarcinilor și analize avansate, în timp ce AI generativă îmbunătățește suportul pentru clienți, dând putere agenților umani să ofere clienților asistență rapidă, relevantă și personalizată.

Acum, să aprofundăm în agenții conversaționali și centrele de contact bazate pe inteligență artificială ca fiind cele mai proeminente exemple de aplicație AI în asistența pentru clienți.

Agenți de conversație

Chatbot-urile pentru asistența clienților există de ceva vreme, dar până de curând au putut face față doar solicitărilor de servicii cele mai elementare. Cele mai recente progrese în capabilitățile modelelor de limbă mari (LLM) au revoluționat aplicațiile de asistență pentru clienți, deoarece roboții bazați pe LLM pot gestiona acum conversații mult mai complexe decât predecesorii lor. Cu toate acestea, nu ar trebui să ne așteptăm ca AI generativă să înlocuiască complet agenții de asistență pentru clienți în viitorul apropiat. Tehnologia nu este încă suficient de fiabilă și poate produce erori de fapt, pe care nu le putem permite în comunicațiile directe cu clienții.

Metodele AI generative vor fi probabil combinate cu AI predictivă și alte metode software pentru a oferi soluții complete pentru solicitările de bază și pentru a ajuta agenții umani cu cereri mai complexe. De exemplu, agenții conversaționali pot răspunde direct la întrebări frecvente, autentifica clienții punând o serie de întrebări de securitate și pot detecta intenția clienților de a direcționa întrebările către agentul uman potrivit. În plus, ei pot ajuta agenții de asistență pentru clienți să ofere servicii mai rapide și mai bune prin rezumarea cererilor lungi ale clienților, redactarea răspunsurilor ținând cont de interacțiunile anterioare cu un client și traducerea cererilor și răspunsurilor în diferite limbi pentru a oferi suport multilingv.

Agenții AI conversaționali pot fi implementați într-o varietate de moduri, de la construirea de la zero a agenți personalizați bazați pe LLM până la utilizarea serviciului de tip ChatGPT așa cum este. Majoritatea companiilor caută o soluție echilibrată care să ofere performanțe bune, suficient control și transparență și să-și îndeplinească bugetul. Două abordări comune sunt:

• Selectarea unui model de limbaj pre-instruit, proprietar sau open-source, și ajustarea fină sau sporirea acestuia cu o bază de cunoștințe internă pentru performanțe mai bune și mai fiabile.
• Parteneriat cu companii AI specializate în dezvoltarea și implementarea agenților AI conversaționali și care pot oferi companiilor acces la cele mai recente tehnologii și expertiză. Câteva exemple ale acestor soluții includ Amazon Lex, Asistent IBM watsonx, și LivePerson.

Cea mai bună abordare pentru o anumită afacere va depinde de nevoile și resursele sale specifice.

Centre de contact

Când vorbim despre AI care ajută la asistența clienților, aceasta depășește cu mult chatboții. Cele mai recente progrese în modelele AI text-to-speech și speech-to-text au permis o gamă mai largă de aplicații AI în centrele de contact, unde AI este acum implementată pentru a gestiona nu numai cererile scrise, ci și apelurile clienților.

Soluții precum Amazon Connect, Contact Center AI de la Google, Crest, și Poly AI pretind că crește semnificativ scorurile de satisfacție a clienților și reduce timpii medii de manipulare, oferind asistență 24/7 prin mai multe canale. De exemplu, Poly AI creanțe că asistenții săi pot gestiona până la 50% din apelurile primite. Aceștia pot autentifica apelanții, pot permite clienților să efectueze plăți prin telefon, să gestioneze rezervările și rezervările, să răspundă la întrebări frecvente, să îi ajute pe clienți să urmărească comenzile și să reprogrameze livrările și să-i ghideze pe apelanți prin procesele de depanare și asistență tehnică - totul prin conversații naturale și în mai multe limbi.

Pentru cazurile în care un apel nu poate fi gestionat de un robot vocal, AI oferă soluții multiple pentru a crește productivitatea agenților umani prin optimizarea direcționării apelurilor, eliminând munca după apel prin luarea automată de note și rezumarea și evidențierea rapidă a bazei de cunoștințe interne pentru sugerează soluții chiar și pentru cele mai complexe cazuri.

AI are deja un impact semnificativ asupra interacțiunilor cu clienții și, pe măsură ce continuă să se dezvolte, ne putem aștepta să vedem modalități și mai inovatoare și mai eficiente de a implementa AI pentru asistența clienților.

Vă place acest articol? Înscrieți-vă pentru mai multe actualizări AI.

Vă vom anunța când vom lansa mai multe articole sumare ca acesta.

Legate de

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/