Майбутнє підтримки клієнтів: як AI підвищує потужність, продуктивність і задоволення

Підтримка клієнтів стає все більш важливою, з 88% покупців кажучи, що досвід, який надає компанія, має таке ж значення, як і її продукти чи послуги. про 72% клієнтів вимагати негайного обслуговування та майже 70% очікуйте, що всі, з ким вони спілкуються, матимуть повний контекст. Однак такий рівень обслуговування клієнтів коштує дорого, що змушує бізнес-лідерів шукати ШІ для підвищення ефективності витрат і, сподіваємося, високого рівня обслуговування.

ШІ не є чарівною пігулкою, а більшість взаємодій ботів як і раніше споживачі просять підключитися до агента-людини. Проте розмовні агенти стають більш природними та схожими на людину, тоді як споживачі стають більш відкритими до взаємодії з ШІ, якщо це дозволяє їм отримати швидке та якісне обслуговування.

Ми вважаємо, що взаємодія з клієнтами є однією з найбільш плідних сфер застосування штучного інтелекту. Завдяки машинному інтелекту ми можемо отримати глибше розуміння потреб клієнтів і постійно забезпечувати приголомшливі враження за зниженою ціною.

Якщо цей поглиблений навчальний зміст вам корисний, підпишіться на наш список розсилки AI щоб отримати попередження, коли ми випускаємо новий матеріал. 

Прогнозний ШІ та Генеративний ШІ в підтримці клієнтів

Predictive AI вже деякий час покращує підтримку клієнтів, пропонуючи розширену аналітику, аналіз відгуків і розподіл ресурсів. Зростання генеративних технологій штучного інтелекту з розмовними агентами штучного інтелекту наступного рівня піднімає підтримку клієнтів на нові висоти.

Прогнозний ШІ програми спрямовані на зменшення витрат на підтримку клієнтів і покращення взаємодії з клієнтами за допомогою:

• Автоматизована маршрутизація квитків. Використання прогнозної аналітики для автоматичного направлення запитів клієнтів до найбільш відповідного агента підтримки на основі попередніх показників і досвіду.
• Прогнозування ресурсів. Прогнозування попиту на ресурси підтримки в різний час, що дозволяє краще розподіляти персонал і скорочувати час очікування для клієнтів.
• Прогноз випуску. Прогнозування поширених проблем або питань, які можуть виникнути у клієнтів, уможливлення профілактичних заходів для їх вирішення до того, як вони виникнуть.
• Прогноз відтоку. Виявлення клієнтів, які, ймовірно, відпливуть, що дозволить своєчасно втручатися, щоб утримати їх.
• Прогноз тривалості вартості. Прогнозування життєвої цінності клієнтів, щоб відповідно визначити пріоритети підтримки та ресурсів.
• Прогнозне обслуговування. Для продуктів, які потребують технічного обслуговування, передбачення терміну технічного обслуговування або ймовірного збою, забезпечення своєчасної підтримки та мінімізація часу простою.

З іншого боку, генеративний ШІ може підвищити ефективність ваших клієнтських агентів і зменшити їх робоче навантаження за рахунок:

• Просунуті розмовні агенти. Створення просунутих чат-ботів і віртуальних помічників, здатних залучати клієнтів до природної, змістовної взаємодії для вирішення запитів або надання інформації.
• Генерація бази знань. Створення та постійне оновлення статей бази знань або поширених запитань на основі поширених запитів і мінливих потреб клієнтів.
• Інструменти внутрішнього пошуку. Розширення внутрішніх інструментів пошуку за допомогою генеративного штучного інтелекту для надання більш точних і релевантних результатів, коли агенти служби підтримки або клієнти шукають інформацію в базі знань або на порталі підтримки.
• Автоматизоване формування зведення. Узагальнення тривалої взаємодії з клієнтом або відгуків для легшого аналізу та подальших дій агентів служби підтримки.
• Інтелектуальне введення. Допомога агентам служби підтримки з інтелектуальним набором тексту, що робить процес відповіді клієнтам швидшим і ефективнішим.
• Складання відповіді. Допомога агентам служби підтримки шляхом складання початкових відповідей на електронні листи клієнтів, економія часу та забезпечення послідовності спілкування.
• Автоматизоване формування відповіді. Створення відповідей на запити клієнтів на основі історичних взаємодій і контекстуального розуміння проблеми.
• Персоналізація відповіді. Створення персоналізованого контенту та відповідей на основі даних клієнтів для покращення взаємодії та задоволення.
• Створення сценарію та навчального матеріалу. Створення сценаріїв і навчальних матеріалів для агентів підтримки на основі типових сценаріїв і протоколів обслуговування клієнтів, що розвиваються.

Передбачуваний штучний інтелект чудово підвищує продуктивність завдяки автоматизації завдань і розширеній аналітиці, тоді як генеративний штучний інтелект покращує підтримку клієнтів, дозволяючи людям надавати швидку, релевантну та персоналізовану допомогу клієнтам.

Тепер давайте глибше заглибимося в розмовні агенти та контакт-центри на основі штучного інтелекту як найяскравіші приклади застосування штучного інтелекту в підтримці клієнтів.

Розмовні агенти

Чат-боти для підтримки клієнтів існують уже деякий час, але донедавна вони могли обробляти лише найпростіші запити на обслуговування. Останні досягнення в можливостях великих мовних моделей (LLM) зробили революцію в програмах підтримки клієнтів, оскільки боти на базі LLM тепер можуть обробляти набагато складніші розмови, ніж їхні попередники. Однак ми не повинні очікувати, що генеративний ШІ повністю замінить агентів підтримки клієнтів у найближчому майбутньому. Технологія ще недостатньо надійна і може призвести до фактичних помилок, яких ми не можемо дозволити під час прямого спілкування з клієнтами.

Генеративні методи штучного інтелекту, ймовірно, будуть поєднані з інтелектуальним штучним інтелектом та іншими методами програмного забезпечення, щоб надавати повні рішення для базових запитів і допомагати агентам-людинам із більш складними запитами. Наприклад, розмовні агенти можуть безпосередньо відповідати на поширені запитання, автентифікувати клієнтів, ставлячи низку секретних запитань, і виявляти наміри клієнта, щоб направляти запити до потрібного агента-людини. Крім того, вони можуть допомогти агентам служби підтримки клієнтів надавати швидші та кращі послуги, узагальнюючи довгі запити клієнтів, складаючи відповіді з урахуванням минулих взаємодій із клієнтами та перекладаючи запити та відповіді на різні мови для забезпечення багатомовної підтримки.

Розмовні агенти штучного інтелекту можуть бути реалізовані різними способами, від створення спеціальних агентів на базі LLM з нуля до використання ChatGPT-подібного сервісу як є. Більшість підприємств шукають збалансоване рішення, яке забезпечує високу продуктивність, достатній контроль і прозорість і відповідає їх бюджету. Два поширені підходи:

• Вибір попередньо навченої мовної моделі, пропрієтарної чи з відкритим вихідним кодом, і її тонке налаштування або доповнення внутрішньою базою знань для кращої та надійнішої роботи.
• Партнерство з компаніями штучного інтелекту, які спеціалізуються на розробці та розгортанні розмовних агентів штучного інтелекту та можуть надати підприємствам доступ до новітніх технологій і досвіду. Деякі приклади таких рішень включають Амазон Лекс, IBM watsonx Assistant та LivePerson.

Найкращий підхід для конкретного бізнесу залежатиме від його конкретних потреб і ресурсів.

Контактні центри

Коли ми говоримо про штучний інтелект для підтримки клієнтів, це виходить далеко за рамки чат-ботів. Останні досягнення в моделях штучного інтелекту перетворення тексту в мовлення та мовлення в текст дозволили розширити спектр додатків штучного інтелекту в контакт-центрах, де тепер розгорнуто штучний інтелект для обробки не лише письмових запитів, але й дзвінків клієнтів.

Рішення типу Amazon Connect, Контактний центр ШІ від Google, Креста та Poly AI стверджують, що значно підвищують показники задоволеності клієнтів і скорочують середній час обробки, пропонуючи цілодобову допомогу через кілька каналів. Наприклад, Poly AI претензій що його помічники можуть обробляти до 50% вхідних дзвінків. Вони можуть автентифікувати абонентів, дозволяти клієнтам здійснювати платежі по телефону, обробляти бронювання та бронювання, відповідати на поширені запитання, допомагати клієнтам відстежувати замовлення та переплановувати доставку, а також направляти абонентів через процеси усунення несправностей і технічної підтримки – все це за допомогою звичайної розмови кількома мовами.

У випадках, коли голосовий бот не може обробити дзвінок, штучний інтелект пропонує численні рішення для підвищення продуктивності людей-агентів шляхом оптимізації маршрутизації викликів, усунення роботи після виклику завдяки автоматичному створенню нотаток і підсумковування, а також швидкого виведення внутрішньої бази знань на підказувати рішення навіть для найскладніших випадків.

ШІ вже має значний вплив на взаємодію з клієнтами, і, оскільки він продовжує розвиватися, ми можемо очікувати ще більше інноваційних та ефективних способів розгортання ШІ для підтримки клієнтів.

Вам подобається ця стаття? Підпишіться на отримання нових оновлень AI.

Ми повідомимо вас, коли випустимо більше таких підсумкових статей, як ця.

споріднений

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/