Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην επανάσταση της εξυπηρέτησης πελατών

Εισαγωγή

Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη και η εξυπηρέτηση πελατών έχουν σχηματίσει ένα δίδυμο που ηγείται του ψηφιακού μετασχηματισμού σήμερα. Τα αδέξια bots που δεν καταλάβαιναν τα αιτήματά μας και ο μεγάλος χρόνος απόκρισης έχουν δώσει τη θέση τους σε μια εντελώς νέα προσέγγιση. Με αλγορίθμους βαθιάς μάθησης και μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, μετασχηματίζουμε πλέον την εξυπηρέτηση πελατών, αυξάνοντας τις λειτουργίες, αλλά κυρίως ανταποκρινόμενοι στις ανάγκες των πελατών.

Ο πελάτης είναι αυτός που υπαγορεύει τους κανόνες, διαμορφώνοντας το τοπίο των υπηρεσιών με τις ανάγκες, τα αιτήματα και την ικανοποίησή του. Γι' αυτό και η πλειοψηφία των επιχειρήσεων προσαρμόζεται. Αλλάζουν τις στρατηγικές τους και αναρωτιούνται πώς να ξεκινήσουν μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης. Εκατομμύρια δολάρια εισρέουν σε επενδύσεις AI με την ελπίδα να αυξηθεί η ικανοποίηση των πελατών και να διατηρηθούν οι πελάτες.

Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη στην εξυπηρέτηση πελατών έχει ήδη δείξει θαυμάσια αποτελέσματα και οι εταιρείες δεν σκοπεύουν να σταματήσουν. Μια γρήγορη ματιά στις τρέχουσες τάσεις θα μας δείξει την κατεύθυνση που παίρνει η τεχνολογία για τον μετασχηματισμό της εξυπηρέτησης πελατών.

Πίσω από τα παρασκήνια της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης

Πριν ενσωματώσουμε τη δημιουργική ΤΝ στην εξυπηρέτηση πελατών, πώς δημιουργούνται τα μοντέλα; Η δημιουργία και η εκπαίδευση του μοντέλου περνάει από μια σειρά βημάτων:

• Συλλογή δεδομένων Για να εκπαιδεύσουμε το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, συλλέγουμε μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Με βάση την εργασία που θέλουμε να επιτελέσει το μοντέλο, συλλέγουμε δεδομένα σε διάφορες μορφές, όπως κείμενα, εικόνες, βίντεο κ.λπ. Επιπλέον, τα δεδομένα καθαρίζονται και σχολιάζονται πριν περάσουν στην εκπαίδευση.
• Επιλογή μοντέλου Οι προγραμματιστές επιλέγουν στη συνέχεια το μοντέλο που θα κατανοήσει και θα επεξεργαστεί τα δεδομένα. Είτε πρόκειται για ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM), όπως το ChatGPT, είτε για ένα συνομιλιακό μοντέλο AI, όπως το Amazon Lex, η επιλογή θα διαμορφώσει την περαιτέρω απόδοση του μοντέλου.
• Ηχρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και επεξεργασίας φυσικής γλώσσας επιτρέπει τη σωστή ρύθμιση του μοντέλου. Οι τεχνικές βαθιάς μάθησης βοηθούν τη συνεχή μάθησή του, βελτιώνοντας την απόδοσή του και δημιουργώντας ακριβείς και ανθρώπινες απαντήσεις.
• Εκπαίδευση μοντέλου Κατά τη διαδικασία εκπαίδευσης, ένα μοντέλο μαθαίνει να αναγνωρίζει την πρόθεση και να παράγει την απάντηση. Η λεπτομερής ρύθμιση βοηθά στην προσαρμογή και τη βελτίωση του μοντέλου.
• Ενσωμάτωση Μόλις ένα μοντέλο είναι έτοιμο και εκπαιδευμένο, αρχίζει η ενσωμάτωση με τα εργαλεία εξυπηρέτησης πελατών. Συνήθως, η ενσωμάτωση γίνεται μέσω API, αλλά μπορεί επίσης να περιλαμβάνει άμεση ενσωμάτωση στο backend με εργαλεία CRM.
• Δοκιμές Όπως και κατά την ανάπτυξη όλων των προϊόντων, οι δοκιμές επιτρέπουν τον έλεγχο του κατά πόσον το μοντέλο που δημιουργήθηκε πληροί τις απαιτήσεις των καθηκόντων υποστήριξης του πελάτη. Αφού τεθεί σε λειτουργία, οι τακτικοί έλεγχοι επιτρέπουν την προσαρμογή και την αναβάθμιση του μοντέλου.

Με νέα εργαλεία και τεχνολογίες που λειτουργούν ξεχωριστά ή συνολικά, η υποστήριξη πελατών μπορεί να αντιμετωπίσει τις συνήθεις εργασίες με διαφορετικό τρόπο. Η βελτίωση του ταξιδιού του πελάτη ξεκινά από εδώ.

Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη για την εξυπηρέτηση πελατών: Τρέχουσες λειτουργίες

Ενώ ορισμένες επιχειρήσεις χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να γράφουν κείμενα, να αυτοματοποιούν εργασίες ή να δημιουργούν αναλύσεις, η εξυπηρέτηση πελατών τα συνδυάζει όλα αυτά. Όλοι οι αυτοματισμοί και οι βελτιώσεις των διαδικασιών αποσκοπούν στον εξορθολογισμό των λειτουργιών και στη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών. Σύμφωνα με το Forbes, η εξυπηρέτηση πελατών είναι στους κορυφαίους παράγοντες που συμβάλλουν στην αφοσίωση των πελατών. Η αλληλεπίδραση με τον πελάτη δεν περιορίζεται πλέον στην επίλυση των προβλημάτων του. Πρόκειται για την οικοδόμηση μακροχρόνιων συνεργασιών που μοιράζονται κοινές αξίες.

Στρέφοντας την προσοχή τους στη δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη για την εξυπηρέτηση πελατών, οι επιχειρήσεις δημιουργούν ένα νέο επίπεδο σχέσεων με τους πελάτες, δείχνοντας ότι νοιάζονται. Οι άνθρωποι πιστεύουν λανθασμένα ότι η παραγωγική ΤΝ για την εξυπηρέτηση πελατών περιορίζεται από τα chatbots που απαντούν σε ερωτήματα πελατών. Στην πραγματικότητα, τα εργαλεία AI μας βοηθούν να κατανοήσουμε καλύτερα τις προθέσεις των πελατών, προσφέροντας ταχύτερες λύσεις.

Παραγωγή κειμένου

Χάρη στη ροή της συνομιλίας και την αναγνώριση των προθέσεων, η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη στην εξυπηρέτηση πελατών βοηθά στη δημιουργία περιεχομένου πιο γρήγορα. Στις περισσότερες περιπτώσεις, οι αλγόριθμοι αναλύουν την πρόθεση, τα ιστορικά δεδομένα των αλληλεπιδράσεων, τη βάση γνώσεων της εταιρείας και δημιουργούν την απάντηση. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης εκπαιδεύονται διαρκώς, γεγονός που καθιστά απαραίτητο έναν πράκτορα να επικυρώνει μια τελική απάντηση.

Μια τέτοια αυτοματοποίηση ωφελεί τις αλληλεπιδράσεις μέσω συνομιλιών, μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Εξοικονομεί χρόνο στους πράκτορες για την επεξεργασία των αιτημάτων των πελατών. Ως αποτέλεσμα, η μείωση του χρόνου αναμονής αυξάνει την ικανοποίηση των πελατών.

Εξατομικευμένη επικοινωνία

Με τη δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη για την υποστήριξη πελατών, οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιούν τα ιστορικά δεδομένα και να προτείνουν προϊόντα με βάση την προηγούμενη επιλογή του πελάτη. Η λειτουργικότητα που μας είναι γνωστή από τις ηλεκτρονικές αγορές έχει μεταφερθεί στην υποστήριξη πελατών, επιτρέποντας εξατομικευμένες απαντήσεις και μια πιο εξατομικευμένη εμπειρία. Όπως αναφέρει η Medallia, η εξατομίκευση αποτελεί πλέον αναγκαιότητα, επηρεάζοντας την επιλογή της μάρκας και την αφοσίωση των πελατών.

Ανάλυση συναισθήματος

Από την απλή κατανόηση του τι γράφει και λέει ο πελάτης, τα εργαλεία αναγνωρίζουν πλέον τα συναισθήματα και τη συμπεριφορά του. Η τεχνητή νοημοσύνη και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας έχουν αλλάξει τον τρόπο αλληλεπίδρασης. Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένα από τα πιο πολύτιμα παραδείγματα της δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης στην εξυπηρέτηση πελατών. Αφού συλλέξουμε και επεξεργαστούμε τα δεδομένα και στη συνέχεια βαθμολογήσουμε τα συναισθήματα, χρησιμοποιούμε πολύτιμες αναλύσεις για να παρέχουμε υποστήριξη.

Ως αποτέλεσμα, οι εξατομικευμένες απαντήσεις στα αιτήματα των πελατών όχι μόνο εντυπωσιάζουν με την εξατομίκευση, αλλά επιτρέπουν επίσης την προληπτική εξάλειψη των προβλημάτων. Ή, τουλάχιστον, να μειώσουν γρήγορα το επίπεδο της δυσφορίας.

Προβλεπτικές αναλύσεις και αναφορές

Οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στην παροχή προγνωστικών αναλύσεων είναι αυτές που κάνουν τις επιχειρήσεις να μετατοπίζονται από την αντιδραστική στην προληπτική εξυπηρέτηση πελατών. Η δημιουργική ΤΝ για την εξυπηρέτηση πελατών συλλέγει δεδομένα από το προφίλ του πελάτη, τις ιστορικές αλληλεπιδράσεις και τη δραστηριότητα του ιστότοπου. Μπορεί επίσης να αναλύσει τις αλληλεπιδράσεις ενός πελάτη στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Η ανάλυση των δεδομένων αυτών από το μοντέλο δημιουργεί περαιτέρω προβλέψεις και παράγει μοτίβα σχετικά με τη συμπεριφορά του πελάτη.

Οι αναλύσεις και οι αναφορές βοηθούν στις συστάσεις προϊόντων, στις προβλέψεις τυχόν προβλημάτων ή στην πιθανότητα επαφής με τον πελάτη. Οι προβλεπόμενες ανάγκες των πελατών επιτρέπουν στους πράκτορες να απευθύνονται στους πελάτες προληπτικά, εξαλείφοντας τυχόν προβλήματα.

Υποστήριξη πολλαπλών γλωσσών

Οι επιχειρήσεις που δραστηριοποιούνται σε διαφορετικές χώρες δεν έχουν πάντα τη δυνατότητα να παρέχουν υποστήριξη σε διαφορετικές γλώσσες. Οι πράκτορες που μιλούν πολλές γλώσσες μπορεί απλώς να είναι δύσκολο να βρεθούν. Με τη γεννητική τεχνητή νοημοσύνη για την εξυπηρέτηση πελατών, οι μεταφράσεις σε πραγματικό χρόνο είναι χρήσιμες. Τα εργαλεία μπορούν επίσης να βοηθήσουν τους πράκτορες υποστήριξης πελατών να δημιουργήσουν την απάντηση στην καθορισμένη γλώσσα με βάση το αίτημα του πελάτη.

Βάση γνώσεων

Τα ρομπότ βάσης γνώσεων είναι έξυπνοι βοηθοί που εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων. Αρκετά έξυπνα ώστε να επιλύουν ερωτήματα πελατών σε πραγματικό χρόνο, προτείνουν σχετικές πηγές ή ενέργειες που πρέπει να γίνουν. Σαν να χρησιμοποιούσε ο πελάτης μια μηχανή αναζήτησης, λαμβάνει προτεινόμενες λύσεις για αυτοεξυπηρετούμενες ενέργειες.

Με τα εργαλεία της βάσης γνώσεων, η εξυπηρέτηση πελατών εξοικονομεί χρόνο για τους πράκτορες, ενώ ταυτόχρονα παρέχει γρήγορες λύσεις στους πελάτες. Με τη βάση γνώσεων, η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη και η εξυπηρέτηση πελατών ταιριάζουν απόλυτα, δημιουργώντας ένα win-win αποτέλεσμα τόσο για την επιχείρηση όσο και για τον πελάτη.

Οφέλη της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης στην Εξυπηρέτηση Πελατών

Ενώ κάποιοι μπορεί να πιστεύουν ότι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης αποσκοπεί στη μείωση της επέκτασης της ομάδας, στην πραγματικότητα μετατρέπει την εξυπηρέτηση πελατών σε έναν πιο ουσιαστικό χώρο. Όπως κάποτε αφήσαμε τις μηχανές να μετράνε για εμάς, γιατί να μην τους εμπιστευτούμε επαναλαμβανόμενες και χειροκίνητες εργασίες, απελευθερώνοντας χρόνο για στρατηγικές δραστηριότητες;

Τα εργαλεία δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης προσφέρουν στην εξυπηρέτηση πελατών τα ακόλουθα οφέλη:

• Συνεχείς λειτουργίες Η τεχνητή νοημοσύνη διαθέτει πλέον ένα πλήρες οπλοστάσιο εργαλείων και δυνατοτήτων για να κάνει τις λειτουργίες συνεχείς. Σε περίπτωση που η επιχείρησή σας αντιμετωπίζει τεράστιο αριθμό αιτημάτων ακόμη και εκτός ωραρίου λειτουργίας, οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να βοηθήσουν. Αναλαμβάνοντας ένα μέρος των καθηκόντων της υποστήριξης πελατών, παρέχουν συνεχή υποστήριξη στους πελάτες.
• Μειωμένος χρόνος απόκρισης Οι προσυμπληρωμένες απαντήσεις και η ανάλυση συναισθήματος συνεργάζονται για την άμεση αντίδραση στα αιτήματα των πελατών. Ενώ οι πράκτορες επικεντρώνονται σε πιο περίπλοκες περιπτώσεις, οι εικονικοί βοηθοί βοηθούν σε γενικές ερωτήσεις, όπως ο χρόνος παράδοσης ή η διαδικασία επιστροφής. Οι πελάτες λαμβάνουν γρήγορες λύσεις σε χρόνο μηδέν.
• Εξατομικευμένη προσέγγιση Η επικοινωνία με τους πελάτες γίνεται προσαρμοσμένη και εξατομικευμένη. Οι πράκτορες κατανοούν καλύτερα τις ανάγκες των πελατών και αντιδρούν αναλόγως. Τα εργαλεία που βασίζονται σε αλγόριθμους επεξεργασίας φυσικής γλώσσας αποκρυπτογραφούν τις αποχρώσεις της συνομιλίας με τον ίδιο τρόπο που το κάνουν οι ανθρώπινοι πράκτορες. Τα καλά εκπαιδευμένα μοντέλα είναι ικανά ακόμη και να αναγνωρίζουν τα συναισθήματα και την ικανοποίηση των πελατών.
• Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνηςπροληπτικής υποστήριξης μπαίνουν στο παιχνίδι όχι μόνο κατά τη διάρκεια των άμεσων αλληλεπιδράσεων με τους πελάτες. Οι αναφορές εντοπίζουν πιθανά προβλήματα, επιτρέποντας στους πράκτορες εξυπηρέτησης πελατών να αναλάβουν προληπτικές ενέργειες. Οι αλγόριθμοι βοηθούν στην προσφορά ατομικών συστάσεων για περαιτέρω αγορές. Εκτός αυτού, μπορούν να εντοπίσουν τις πιθανές διαρροές, προετοιμάζοντας τη βάση για περαιτέρω εκστρατείες μάρκετινγκ.
• Μείωση των ανθρώπινων σφαλμάτων Τα εργαλεία ΤΝ στην υποστήριξη πελατών δεν αφορούν μόνο τις εξωτερικές αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες. Βοηθούν στη βελτιστοποίηση των εσωτερικών διαδικασιών, μειώνοντας τις επαναλαμβανόμενες εργασίες. Οι μηχανές επεξεργάζονται τις εισροές, δημιουργούν αναφορές και οικοδομούν ιδέες, γεγονός που μειώνει τις χειροκίνητες παρεμβάσεις και τα ανθρώπινα λάθη.

Σύγχρονη υποστήριξη πελατών: Πιο έξυπνη, πιο γρήγορη

Όπως είδαμε, η εφαρμογή της δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης στην υποστήριξη πελατών επιφέρει πραγματικούς μετασχηματισμούς. Πρόκειται για μια νέα πραγματικότητα την οποία πολλές επιχειρήσεις προσπαθούν να υιοθετήσουν και να αναπτύξουν μέσα σε αυτήν. Με πιο έξυπνα εργαλεία και εικονικούς βοηθούς, οι πράκτορες υποστήριξης πελατών μπορούν να οικοδομήσουν πραγματικές, μακροχρόνιες σχέσεις με τους πελάτες. Από τη μείωση του χρόνου αναμονής έως την προσφορά εξατομικευμένων συστάσεων, οι επιχειρήσεις εστιάζουν τις δραστηριότητές τους γύρω από τον πελάτη.

Οι πράκτορες εξοικονομούν το χρόνο τους και επιλύουν ταχύτερα τα εισιτήρια, ενώ οι πελάτες λαμβάνουν καλύτερη εξυπηρέτηση πολλαπλασιασμένη σε προσαρμοσμένες προσεγγίσεις. Η πιθανότητα να επιστρέψουν οι πελάτες αυξάνεται και η αφοσίωσή τους ενισχύεται. Τα επόμενα χρόνια, ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην υποστήριξη πελατών φαίνεται ότι θα αυξηθεί μόνο. Για μια πιο έξυπνη εξυπηρέτηση πελατών, τα εργαλεία ΤΝ μπορούν να εγκατασταθούν σε όλα τα στάδια του ταξιδιού του πελάτη, από τις πρώτες επαφές, τα παράπονα και τα σχόλια. Οι επιχειρήσεις που υιοθετούν αυτές τις τεχνολογίες και προσαρμόζονται συνεχώς στο εξελισσόμενο τοπίο θα είναι σε καλή θέση να προσφέρουν ανώτερες εμπειρίες πελατών, ξεχωρίζοντας σε μια ολοένα και πιο ανταγωνιστική αγορά.