The Future of Customer Support: Hur AI ökar kapacitet, prestanda och tillfredsställelse

Kundsupport har blivit allt viktigare, med 88% av köparna att säga att upplevelsen ett företag ger spelar lika stor roll som dess produkter eller tjänster. Handla om 72% av kunderna kräva omedelbar service och nästan 70% förväntar sig att alla de interagerar med har ett fullständigt sammanhang. Men denna nivå av kundvård är dyr, vilket leder till att företagsledare tittar på AI för högre kostnadseffektivitet och förhoppningsvis höga servicenivåer.

AI är inte ett magiskt piller, och de flesta botinteraktioner slutar fortfarande med att konsumenter begär att få kontakt med en mänsklig agent. Men samtalsagenter blir mer naturliga och mänskliga, medan konsumenter blir mer öppna för interaktioner med AI om det tillåter dem att få snabb och högkvalitativ service.

Vi tror att kundupplevelse är ett av de mest fruktbara områdena för tillämpning av artificiell intelligens. Genom maskinintelligens kan vi få en djupare insikt i kundernas behov och leverera genomgående fantastiska upplevelser till en reducerad kostnad.

Om detta fördjupade utbildningsinnehåll är användbart för dig, prenumerera på vår AI-e-postlista att bli varnade när vi släpper nytt material. 

Förutsägande AI och Generativ AI i kundsupport

Predictive AI har förbättrat kundsupporten under en tid nu och erbjuder avancerad analys, feedbackanalys och resursallokering. Framväxten av generativ AI-teknik med nästa nivås konversations-AI-agenter tar kundsupporten till nya höjder.

Förutsägande AI applikationer syftar till att minska kostnaderna för kundsupport och förbättra kundupplevelsen genom:

• Automatiserad biljettdirigering. Använda prediktiv analys för att automatiskt dirigera kundbiljetter till den mest lämpliga supportagenten baserat på tidigare prestationer och expertis.
• Resursprognoser. Förutsäga efterfrågan på supportresurser vid olika tidpunkter, vilket möjliggör bättre personalfördelning och minskade väntetider för kunderna.
• Problemförutsägelse. Förutsäga vanliga problem eller frågor som kunder kan ha, vilket möjliggör proaktiva åtgärder för att lösa dem innan de eskalerar.
• Churn förutsägelse. Identifiera kunder som sannolikt kommer att churna, vilket möjliggör snabba ingripanden för att behålla dem.
• Livstidsvärde förutsägelse. Förutsäga kundernas livstidsvärde för att prioritera support och resurser därefter.
• Förutsägbart underhåll. För produkter som kräver underhåll, förutsäga när underhåll ska ske eller när ett fel sannolikt kommer att inträffa, säkerställa snabb support och minimera stilleståndstid.

Å andra sidan, generativ AI kan förbättra effektiviteten hos dina kundagenter och minska deras arbetsbelastning genom att driva:

• Avancerade samtalsagenter. Skapa avancerade chatbots och virtuella assistenter som kan engagera kunder i naturliga, meningsfulla interaktioner för att lösa förfrågningar eller tillhandahålla information.
• Generering av kunskapsbas. Generera och kontinuerligt uppdatera kunskapsbasartiklar eller vanliga frågor baserat på vanliga förfrågningar och förändrade kundbehov.
• Interna sökverktyg. Förbättra interna sökverktyg med generativ AI för att ge mer exakta och kontextuellt relevanta resultat när supportagenter eller kunder söker efter information inom en kunskapsbas eller supportportal.
• Automatiserad sammanfattningsgenerering. Sammanfattning av långa kundinteraktioner eller feedback för enklare analys och uppföljning av supportagenter.
• Prediktivt skrivande. Hjälpa supportmedarbetare med prediktiv skrivning, vilket gör processen att svara kunder snabbare och effektivare.
• Svarsutformning. Assistera supportagenter genom att utarbeta första svar på kunders e-postmeddelanden, spara tid och säkerställa konsekvens i kommunikationen.
• Automatiserad svarsgenerering. Generera svar på kundförfrågningar baserat på historiska interaktioner och den kontextuella förståelsen av problemet.
• Responspersonalisering. Skapa personligt innehåll och svar baserat på kunddata för att förbättra engagemang och tillfredsställelse.
• Generering av manus och utbildningsmaterial. Skapa skript och utbildningsmaterial för supportagenter baserat på vanliga scenarier och utvecklande kundtjänstprotokoll.

Predictive AI utmärker sig på att öka produktiviteten genom uppgiftsautomatisering och avancerad analys, medan generativ AI förbättrar kundsupporten genom att ge mänskliga agenter möjlighet att ge snabb, relevant och personlig hjälp till kunder.

Låt oss nu gräva djupare in i konversationsagenter och AI-drivna kontaktcenter som de mest framträdande exemplen på AI-applikationer inom kundsupport.

Konversationsagenter

Chatbots för kundsupport har funnits ett tag, men de kunde bara hantera de mest grundläggande serviceförfrågningarna tills nyligen. De senaste framstegen inom kapaciteten för stora språkmodeller (LLM) har revolutionerat kundsupportapplikationer, eftersom LLM-drivna bots nu kan hantera mycket mer komplexa konversationer än sina föregångare. Vi bör dock inte förvänta oss att generativ AI helt kommer att ersätta kundsupportagenter inom en snar framtid. Tekniken är ännu inte tillräckligt tillförlitlig och kan ge faktafel, som vi inte har råd med i direktkommunikation med kunder.

Generativa AI-metoder kommer sannolikt att kombineras med prediktiv AI och andra mjukvarumetoder för att leverera kompletta lösningar för grundläggande förfrågningar och hjälpa mänskliga agenter med mer komplexa förfrågningar. Till exempel kan samtalsagenter direkt svara på vanliga frågor, autentisera kunder genom att ställa en rad säkerhetsfrågor och upptäcka kundens avsikt att dirigera förfrågningar till rätt mänskliga agent. Dessutom kan de hjälpa kundsupportagenter att ge snabbare och bättre service genom att sammanfatta långa kundförfrågningar, utarbeta svar med hänsyn till tidigare interaktioner med en kund och översätta förfrågningar och svar till olika språk för att ge flerspråkig support.

Konversations-AI-agenter kan implementeras på en mängd olika sätt, från att bygga anpassade LLM-drivna agenter från början till att använda ChatGPT-liknande tjänst som den är. De flesta företag söker en balanserad lösning som erbjuder bra prestanda, tillräcklig kontroll och transparens, och som uppfyller deras budget. Två vanliga tillvägagångssätt är:

• Att välja en förtränad språkmodell, proprietär eller öppen källkod, och finjustera eller utöka den med en intern kunskapsbas för bättre och mer tillförlitlig prestanda.
• Samarbeta med AI-företag som är specialiserade på att utveckla och distribuera konversations-AI-agenter och som kan ge företag tillgång till den senaste tekniken och expertis. Några exempel på dessa lösningar inkluderar Amazon Lex, IBM watsonx assistentoch liveperson.

Det bästa tillvägagångssättet för ett visst företag beror på dess specifika behov och resurser.

Kontaktcenter

När vi pratar om AI som driver kundsupport går det långt utöver chatbots. De senaste framstegen inom text-till-tal och tal-till-text AI-modeller har möjliggjort ett bredare utbud av AI-applikationer i kontaktcenter, där AI nu används för att hantera inte bara skriftliga förfrågningar utan även kundsamtal.

Lösningar som Amazon Connect, Kontaktcenter AI av Google, Vapenoch Poly AI hävdar att de avsevärt ökar kundnöjdhetspoängen och minskar den genomsnittliga hanteringstiden genom att erbjuda 24/7 assistans via flera kanaler. Till exempel Poly AI hävdar att dess assistenter kan hantera upp till 50 % av inkommande samtal. De kan autentisera uppringare, låta kunder göra betalningar via telefon, hantera bokningar och bokningar, svara på vanliga frågor, hjälpa kunder att spåra beställningar och boka om leveranser och vägleda uppringare genom felsökning och tekniska supportprocesser – allt genom naturliga samtal och på flera språk.

För fall där ett samtal inte kan hanteras av en röstbot erbjuder AI flera lösningar för att öka produktiviteten hos mänskliga agenter genom att optimera samtalsdirigering, eliminera arbete efter samtal genom automatisk anteckning och sammanfattning, och snabbt visa den interna kunskapsbasen till föreslå lösningar även för de mest komplexa fallen.

AI har redan en betydande inverkan på kundinteraktioner, och när den fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss att se ännu mer innovativa och effektiva sätt att distribuera AI för kundsupport.

Tycker du om den här artikeln? Registrera dig för fler AI-uppdateringar.

Vi meddelar dig när vi släpper fler sammanfattande artiklar som den här.

Relaterad

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/