Prihodnost podpore strankam: kako umetna inteligenca povečuje zmogljivost, zmogljivost in zadovoljstvo

Podpora strankam postaja vse bolj pomembna, s 88% kupcev trdijo, da so izkušnje, ki jih ponuja podjetje, pomembne enako kot njegovi izdelki ali storitve. O tem 72% strank zahtevajte takojšnjo storitev in skoraj 70% pričakujejo, da ima vsak, s katerim komunicirajo, popoln kontekst. Vendar pa je ta raven skrbi za stranke draga, zaradi česar vodje podjetij preučujejo umetno inteligenco za višjo stroškovno učinkovitost in, upajmo, visoko raven storitev.

AI ni čarobna tableta in večina interakcij z boti še vedno končajo s potrošniki, ki zahtevajo povezavo s človeškim posrednikom. Vendar postajajo pogovorni agenti vse bolj naravni in podobni človeku, medtem ko postajajo potrošniki bolj odprti za interakcije z umetno inteligenco, če jim ta omogoča hitro in kakovostno storitev.

Verjamemo, da je uporabniška izkušnja eno najbolj plodnih področij za uporabo umetne inteligence. S pomočjo strojne inteligence lahko pridobimo globlji vpogled v potrebe strank in zagotavljamo dosledno neverjetne izkušnje po nižji ceni.

Če je ta poglobljena izobraževalna vsebina koristna za vas, naročite se na naš poštni seznam AI na katerega bomo opozorili, ko bomo izdali novo gradivo. 

Prediktivna umetna inteligenca in generativna umetna inteligenca v podpori strankam

Prediktivni AI že nekaj časa izboljšuje podporo strankam in ponuja napredno analitiko, analizo povratnih informacij in dodeljevanje virov. Vzpon generativnih tehnologij umetne inteligence s pogovornimi agenti umetne inteligence naslednje ravni dviguje podporo strankam na nove višine.

Prediktivni AI aplikacije so namenjene zmanjšanju stroškov podpore strankam in izboljšanju uporabniške izkušnje prek:

• Avtomatsko usmerjanje vozovnic. Uporaba napovedne analitike za samodejno usmerjanje vstopnic strank do najustreznejšega agenta za podporo na podlagi pretekle uspešnosti in strokovnega znanja.
• Napovedovanje virov. Napovedovanje povpraševanja po podpornih virih ob različnih časih, omogočanje boljše razporeditve osebja in skrajšanje čakalnih dob za stranke.
• Napovedovanje težave. Predvidevanje pogostih težav ali vprašanj, ki jih lahko imajo stranke, kar omogoča proaktivne ukrepe za njihovo razrešitev, preden se stopnjujejo.
• Churn napoved. Prepoznavanje strank, za katere je verjetno, da bodo odpadle, kar omogoča pravočasno posredovanje, da jih obdržimo.
• Napoved življenjske vrednosti. Napovedovanje življenjske vrednosti strank, da se temu primerno dodeli prednost podpori in virom.
• Predvidevanje vzdrževanja. Za izdelke, ki zahtevajo vzdrževanje, predvidevanje, kdaj je treba vzdrževati ali kdaj bo verjetno prišlo do okvare, zagotavljanje pravočasne podpore in zmanjšanje izpadov.

Po drugi strani pa generativni AI lahko izboljša učinkovitost vaših agentov za stranke in zmanjša njihovo delovno obremenitev z napajanjem:

• Napredni pogovorni agenti. Ustvarjanje naprednih chatbotov in virtualnih pomočnikov, ki so sposobni vključiti stranke v naravne, smiselne interakcije za reševanje poizvedb ali zagotavljanje informacij.
• Generiranje baze znanja. Ustvarjanje in nenehno posodabljanje člankov iz baze znanja ali pogostih vprašanj na podlagi običajnih poizvedb in razvijajočih se potreb strank.
• Orodja za interno iskanje. Izboljšanje notranjih iskalnih orodij z generativnim AI za zagotavljanje natančnejših in kontekstualno relevantnih rezultatov, ko podporni agenti ali stranke iščejo informacije v bazi znanja ali podpornem portalu.
• Samodejno ustvarjanje povzetkov. Povzemanje dolgotrajnih interakcij s strankami ali povratnih informacij za lažjo analizo in spremljanje s strani podpornih agentov.
• Predvidevalno tipkanje. Pomoč podpornim agentom pri prediktivnem tipkanju, zaradi česar je proces odgovarjanja strankam hitrejši in učinkovitejši.
• Priprava odgovora. Pomoč podpornim agentom s pripravo začetnih odgovorov na e-pošto strank, prihranek časa in zagotavljanje doslednosti v komunikaciji.
• Samodejno ustvarjanje odgovorov. Ustvarjanje odgovorov na vprašanja strank na podlagi zgodovinskih interakcij in kontekstualnega razumevanja zadeve.
• Personalizacija odziva. Ustvarjanje prilagojene vsebine in odzivov na podlagi podatkov o strankah za izboljšanje sodelovanja in zadovoljstva.
• Ustvarjanje scenarija in gradiva za usposabljanje. Ustvarjanje skriptov in gradiva za usposabljanje za podporne agente na podlagi običajnih scenarijev in razvijajočih se protokolov storitev za stranke.

Prediktivna umetna inteligenca je odlična pri povečanju produktivnosti z avtomatizacijo opravil in napredno analitiko, medtem ko generativna umetna inteligenca izboljšuje podporo strankam tako, da omogoča človeškim agentom, da strankam zagotovijo hitro, ustrezno in prilagojeno pomoč.

Zdaj pa se poglobimo v pogovorne agente in kontaktne centre, ki jih poganja umetna inteligenca, kot najvidnejše primere uporabe umetne inteligence v podpori strankam.

Pogovorna sredstva

Klepetalni roboti za podporo strankam obstajajo že nekaj časa, vendar so do nedavnega lahko obravnavali le najosnovnejše storitvene zahteve. Najnovejši napredek v zmogljivostih velikih jezikovnih modelov (LLM) je revolucioniral aplikacije za podporo strankam, saj lahko roboti, ki jih poganja LLM, zdaj obravnavajo veliko bolj zapletene pogovore kot njihovi predhodniki. Vendar ne smemo pričakovati, da bo generativni AI v bližnji prihodnosti v celoti nadomestil agente za podporo strankam. Tehnologija še ni dovolj zanesljiva in lahko povzroči stvarne napake, ki si jih v neposredni komunikaciji s strankami ne moremo privoščiti.

Generativne metode umetne inteligence bodo verjetno kombinirane s predvidevanjem umetne inteligence in drugimi programskimi metodami za zagotavljanje popolnih rešitev za osnovne zahteve in pomoč človeškim agentom pri bolj zapletenih zahtevah. Pogovorni agenti lahko na primer neposredno odgovarjajo na pogosta vprašanja, preverjajo pristnost strank z zastavljanjem niza varnostnih vprašanj in zaznajo namene strank, da usmerijo poizvedbe k pravemu človeškemu agentu. Poleg tega lahko pomagajo agentom za podporo strankam zagotoviti hitrejšo in boljšo storitev s povzemanjem dolgih zahtev strank, pripravo odgovorov ob upoštevanju preteklih interakcij s stranko ter prevajanjem zahtev in odgovorov v različne jezike za zagotavljanje večjezične podpore.

Pogovorne agente umetne inteligence je mogoče implementirati na različne načine, od gradnje prilagojenih agentov, ki jih poganja LLM, od začetka do uporabe storitve, podobne ChatGPT, kot je. Večina podjetij išče uravnoteženo rešitev, ki nudi dobro delovanje, zadosten nadzor in preglednost ter ustreza njihovemu proračunu. Dva pogosta pristopa sta:

• Izbira vnaprej usposobljenega jezikovnega modela, lastniškega ali odprtokodnega, in njegovo natančno prilagajanje ali dopolnjevanje z notranjo bazo znanja za boljše in zanesljivejše delovanje.
• Partnerstvo s podjetji AI, ki so specializirana za razvoj in uvajanje pogovornih agentov AI in lahko podjetjem zagotovijo dostop do najnovejših tehnologij in strokovnega znanja. Nekateri primeri teh rešitev vključujejo Amazon Lex, IBM watsonx pomočnikin LivePerson.

Najboljši pristop za določeno podjetje bo odvisen od njegovih posebnih potreb in virov.

Kontaktni centri

Ko govorimo o umetni inteligenci, ki poganja podporo strankam, ta daleč presega chatbote. Najnovejši napredek na področju modelov umetne inteligence za pretvorbo besedila v govor in govora v besedilo je omogočil širši nabor aplikacij umetne inteligence v kontaktnih centrih, kjer je umetna inteligenca zdaj nameščena tako, da obravnava ne samo pisne zahteve, temveč tudi klice strank.

Takšne rešitve Amazon Connect, Kontaktni center AI Google, Crestin Poly AI trdijo, da znatno povečajo rezultate zadovoljstva strank in skrajšajo povprečne čase obravnave s ponudbo pomoči 24/7 prek več kanalov. Na primer Poly AI terjatve da lahko njegovi pomočniki obravnavajo do 50 % dohodnih klicev. Preverjajo pristnost klicateljev, strankam omogočajo plačevanje po telefonu, urejajo rezervacije in odgovarjajo na pogosta vprašanja, pomagajo strankam slediti naročilom in prerazporediti dostave ter vodijo klicatelje skozi postopke odpravljanja težav in tehnične podpore – vse to z naravnimi pogovori in v več jezikih.

Za primere, ko klica ne more obravnavati glasovni bot, AI ponuja več rešitev za povečanje produktivnosti človeških agentov z optimizacijo usmerjanja klicev, odpravo dela po klicu s samodejnim zapisovanjem in povzemanjem ter hitrim prikazovanjem notranje baze znanja predlaga rešitve tudi za najbolj zapletene primere.

Umetna inteligenca že močno vpliva na interakcije s strankami in ko se bo še naprej razvijala, lahko pričakujemo še več inovativnih in učinkovitih načinov za uvedbo umetne inteligence za podporo strankam.

Uživate v tem članku? Prijavite se za več posodobitev AI.

Obvestili vas bomo, ko bomo objavili več povzetkov, kot je ta.

Podobni

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/