Tehisintellekti roll klienditeeninduse revolutsioonilises muutmises

Intro

Genereeriv tehisintellekt ja klienditeenindus on moodustanud duo, mis juhib tänapäeval digitaalset ümberkujundamist. Kohmakad robotid, mis ei mõistnud meie taotlusi ja pikka reageerimisaega, on andnud koha täiesti uuele lähenemisele. Sügava õppimise algoritmide ja suurte keelemudelite abil oleme nüüd muutmas klienditeenindust, suurendades operatsioone, kuid mis veelgi olulisem, reageerides klientide vajadustele.

Klient on see, kes dikteerib reeglid, kujundades teenuste maastikku oma vajaduste, soovide ja rahuloluga. Seepärast kohaneb ka enamik ettevõtteid. Nad muudavad oma strateegiaid ja mõtlevad, kuidas alustada tehisintellekti ettevõtet. Miljonid dollarid voolavad tehisintellekti investeeringutesse lootuses suurendada klientide rahulolu ja hoida kliente.

Klienditeeninduses on genereeriv tehisintellekt juba näidanud imelisi tulemusi ja ettevõtted ei kavatse lõpetada. Kiire pilk praegustele suundumustele näitab meile, millises suunas tehnoloogia klienditeeninduse muutmisel liigub.

Generatiivse tehisintellekti kulisside taga

Enne kui me tegelikult integreerime genereeriva tehisintellekti klienditeenindusse, kuidas mudelid ehitatakse? Mudeli loomine ja treenimine läbib mitu etappi:

• Andmete kogumine Tehisintellekti mudeli treenimiseks kogume suuri andmehulki. Lähtuvalt ülesandest, mida me tahame mudeliga täita, kogume andmeid eri vormingutes, näiteks tekstid, pildid, videod jne. Lisaks puhastatakse ja kommenteeritakse andmed enne treeningusse suunamist.
• Mudeli valik Seejärel valivad arendajad mudeli, mis mõistab ja töötleb andmeid. Olenemata sellest, kas tegemist on suure keelemudeliga (LLM), nagu ChatGPT, või vestlusliku tehisintellekti mudeliga, nagu Amazon Lex, kujundab valik mudeli edasist jõudlust.
• Tehnoloogia rakendamine Masinõppe ja loomuliku keele töötlemise algoritmide kasutamine võimaldab mudeli õigesti seadistada. Sügava õppimise meetodid aitavad selle pidevat õppimist, parandavad selle jõudlust ning genereerivad täpseid ja inimesele sarnaseid vastuseid.
• Mudeli treenimine Treeningprotsessi käigus õpib mudel ära tundma kavatsuse ja genereerima vastuse. Peenhäälestus aitab mudelit kohandada ja täiustada.
• Integreerimine Niipea, kui mudel on valmis ja koolitatud, algab integreerimine klienditeenindusvahenditega. Tavaliselt toimub integratsioon APIde kaudu, kuid võib hõlmata ka otsest backend-integratsiooni CRM-vahenditega.
• Testimine Nagu kõikide toodete arendamisel, võimaldab testimine kontrollida, kas loodud mudel vastab kliendi tugiülesannete nõuetele. Pärast kasutuselevõttu võimaldavad regulaarsed kontrollid mudelit kohandada ja uuendada.

Uute vahendite ja tehnoloogiate abil, mis töötavad eraldi või koos, saab klienditugi lahendada tavapäraseid ülesandeid teistmoodi. Kliendi teekonna parandamine algab siit.

Generatiivne tehisintellekt klienditeeninduse jaoks: Praegused funktsioonid

Kui mõned ettevõtted kasutavad tehisintellekti tekstide kirjutamiseks, ülesannete automatiseerimiseks või analüütika loomiseks, siis klienditeeninduses on need kõik ühendatud. Kõikide automatiseerimiste ja protsesside täiustuste eesmärk on tegevuse sujuvamaks muutmine ja kliendikogemuse täiustamine. Forbesi andmetel on klienditeenindus klientide lojaalsust suurendavate tegurite seas esikohal. Kliendiga suhtlemine ei piirdu enam ainult nende probleemide lahendamisega. Küsimus on pikaajaliste partnerlussuhete loomises, mis jagavad ühiseid väärtusi.

Kui ettevõtted kasutavad klienditeeninduse jaoks genereerivat tehisintellekti, loovad nad klientidega uue suhte taseme, näidates, et nad hoolivad. Inimesed arvavad ekslikult, et klienditeeninduse jaoks mõeldud genereeriv tehisintellekt piirneb klientide päringutele vastavate juturobotitega. Tegelikkuses aitavad AI-vahendid paremini mõista klientide kavatsusi, pakkudes kiiremaid lahendusi.

Teksti genereerimine

Tänu vestlusvoole ja kavatsuste äratundmisele aitab klienditeeninduses kasutatav genereeriv tehisintellekt luua sisu kiiremini. Enamasti analüüsivad algoritmid kavatsust, suhtluse ajaloolisi andmeid, ettevõtte teadmistebaasi ja genereerivad vastuse. Sügava õppimise algoritmid treenivad pidevalt, mis eeldab, et agent valideerib lõpliku vastuse.

Selline automatiseerimine toob kasu suhtlusele vestluste, e-kirjade ja sotsiaalmeedia kaudu. See säästab agentide aega klientide päringute töötlemisel. Selle tulemusena suurendab ooteaja vähenemine klientide rahulolu.

Isikupärastatud kommunikatsioon

Klienditoe jaoks loodud tehisintellekti abil saavad ettevõtted kasutada ajaloolisi andmeid ja pakkuda tooteid kliendi varasemate valikute põhjal. Veebipoodidest hästi tuntud funktsionaalsus on liikunud edasi klienditoele, võimaldades kohandatud vastuseid ja personaalsemat kogemust. Nagu Medallia väidab, on personaliseerimine nüüdseks hädavajalik, mõjutades klientide brändivalikut ja lojaalsust.

Sentimentaalne analüüs

Alates sellest, et me mõistame üksnes seda, mida klient kirjutab ja ütleb, tunnetavad tööriistad nüüd ka tema emotsioone ja käitumist. Tehisintellekt ja loomulik keeletöötlus on muutnud suhtlemist. Tunnetusanalüüs on üks väärtuslikumaid näiteid genereeriva tehisintellekti kohta klienditeeninduses. Pärast andmete kogumist ja töötlemist ning seejärel tunnete hindamist kasutame väärtuslikke analüüse, et pakkuda tuge.

Selle tulemusena ei üllata klientide päringutele kohandatud vastused mitte ainult isikupärastamisega, vaid võimaldavad ka ennetavalt probleeme kõrvaldada. Või vähemalt vähendada kiiresti hädaolukorda.

Ennustav analüüs ja aruandlus

Tehisintellekti võimalused prognoosiva analüüsi pakkumisel on see, mis paneb ettevõtteid reageerivalt klienditeeninduselt proaktiivsele klienditeenindusele üle minema. Klienditeeninduse genereeriv tehisintellekt kogub andmeid kliendi profiilist, varasematest suhtlustest ja veebisaidi tegevusest. Samuti saab see analüüsida kliendi suhtlemist sotsiaalmeedias. Nende andmete analüüsimisel koostab mudel edasisi prognoose ja genereerib kliendi käitumismustreid.

Analüütika ja aruandlus aitavad toodete soovitusi, probleemide prognoosimist või kliendi pöördumise tõenäosust. Prognoositud klientide vajadused võimaldavad agentidel jõuda klientideni ennetavalt, kõrvaldades võimalikud probleemid.

Mitme keele tugi

Erinevates riikides tegutsevatel ettevõtetel ei ole alati võimalik pakkuda tuge erinevates keeltes. Mitut keelt rääkivaid agente võib olla lihtsalt raske leida. Klienditeeninduses kasutatava genereeriva tehisintellekti abil tulevad tõlked reaalajas kasuks. Tööriistad võivad aidata ka klienditoe agentidel genereerida kliendi päringu põhjal vastuse määratud keeles.

Teadmiste baas

Teadmistebaasi robotid on nutikad assistendid, kes on koolitatud tohutute andmekogumite põhjal. Nad on piisavalt nutikad, et lahendada klientide päringuid reaalajas, pakkudes asjakohaseid allikaid või tegevusi. Justkui klient kasutaks otsingumootorit, saavad nad pakutud lahendusi iseteeninduslikeks toiminguteks.

Tänu teadmistebaasi vahenditele säästab klienditeenindus agentide aega, pakkudes samal ajal klientidele kiireid lahendusi. Teadmistebaasi abil sobivad genereeriv tehisintellekt ja klienditeenindus ideaalselt kokku, luues nii ettevõtte kui ka kliendi jaoks kasulikud tulemused.

Generatiivse tehisintellekti eelised klienditeeninduses

Kuigi mõned võivad arvata, et tehisintellekti rakendamise eesmärk on vähendada meeskonna laiendamist, muudab see tegelikkuses klienditeeninduse mõtestatumaks ruumiks. Nagu me kunagi laseme masinatel meie eest arvestada, miks mitte usaldada neile korduvaid ja käsitsi täidetavaid ülesandeid, vabastades aega strateegilisteks tegevusteks?

Geneeriva tehisintellekti vahendid toovad klienditeenindusse järgmised eelised:

• Jooksvate operatsioonide AI-l on nüüd täielik tööriistade ja võimaluste arsenal, et muuta operatsioonid pidevaks. Kui teie ettevõte tegeleb suure hulga päringutega ka väljaspool tööaega, võivad virtuaalsed assistendid aidata. Võttes üle osa klienditoe ülesannetest, pakuvad nad klientidele pidevat tuge.
• Lühendatud reageerimisaeg Eelnevalt koostatud vastused ja tunnetusanalüüs toimivad sünergias, et reageerida kohe kliendi päringutele. Samal ajal kui agendid keskenduvad keerulisematele juhtumitele, aitavad virtuaalsed assistendid üldiste päringutega, näiteks tarneaja või tagastamisprotseduuri kohta. Kliendid saavad kiireid lahendusi hetkega.
• Isikupärastatud lähenemine Klientidega suhtlemine muutub individuaalseks ja isikupärastatuks. Agendid mõistavad paremini klientide vajadusi ja reageerivad vastavalt sellele. Loomulikul keeletöötlusalgoritmidel põhinevad tööriistad dešifreerivad vestluse nüansse samamoodi nagu inimagendid. Hästi koolitatud mudelid on isegi võimelised tuvastama klientide emotsioone ja rahulolu.
• Proaktiivse toe tehisintellekti vahendid tulevad mängu mitte ainult otsese suhtluse ajal klientidega. Aruanded tuvastavad võimalikud probleemid, võimaldades klienditeenindajatel võtta ennetavaid meetmeid. Algoritmid aitavad pakkuda individuaalseid soovitusi edasisteks ostudeks. Peale selle suudavad nad tuvastada potentsiaalsed mahajääjad, valmistades ette aluse edasisteks turunduskampaaniateks.
• Inimlike vigade vähendamine AI-vahendid klienditoe puhul ei ole ainult väline suhtlus klientidega. Need aitavad optimeerida sisemisi protsesse, vähendades korduvaid ülesandeid. Masinad töötlevad sisendeid, genereerivad aruandeid ja koostavad ülevaateid, mis vähendab käsitsi sekkumist ja inimlikke vigu.

Kaasaegne klienditugi: Targem, kiirem

Nagu oleme näinud, toob genereeriva tehisintellekti rakendamine klienditoe valdkonnas kaasa tõelisi muutusi. See on uus reaalsus, mida paljud ettevõtted püüavad omaks võtta ja mille raames areneda. Nutikamate tööriistade ja virtuaalsete assistentide abil saavad klienditoe agendid luua klientidega tõelisi, pikaajalisi suhteid. Alates ooteaja vähendamisest kuni personaalsete soovituste pakkumiseni keskenduvad ettevõtted oma tegevuses kliendile.

Agendid säästavad oma aega ja lahendavad pileteid kiiremini, samal ajal kui kliendid saavad paremat teenust, mis on mitmekordselt kohandatud lähenemisviisidega. Tõenäosus, et kliendid tulevad tagasi, suureneb ja nende lojaalsus tugevneb. Lähiaastatel näib, et tehisintellekti roll klienditoes ainult suureneb. Targemaks klienditeeninduseks saab AI-vahendeid paigaldada kõikidesse kliendi teekonna etappidesse, alates esimesest kontaktist kuni kaebuste ja tagasisideni. Ettevõtted, kes võtavad need tehnoloogiad omaks ja kohanevad pidevalt areneva maastikuga, on heas positsioonis, et pakkuda paremaid kliendikogemusi, eristudes üha tihedama konkurentsiga turul.