Роль штучного інтелекту в революції в обслуговуванні клієнтів

Вступ

Генеративний ШІ та клієнтський сервіс утворили дует, який сьогодні очолює цифрову трансформацію. Незграбні боти, які не розуміли наших запитів і довго реагували на них, поступилися місцем абсолютно новому підходу. Завдяки алгоритмам глибокого навчання та великим мовним моделям ми трансформуємо обслуговування клієнтів, збільшуючи обсяги операцій, але, що важливіше, реагуючи на потреби клієнтів.

Саме клієнт диктує правила, формуючи ландшафт послуг своїми потребами, запитами та задоволеністю. Саме тому більшість бізнесів також адаптуються. Вони змінюють свої стратегії і задаються питанням, як створити компанію, що займається штучним інтелектом. Мільйони доларів вливаються в інвестиції в ШІ в надії підвищити задоволеність клієнтів і утримати їх.

Генеративний ШІ в обслуговуванні клієнтів вже показав чудові результати, і компанії не мають наміру зупинятися на досягнутому. Побіжний погляд на сучасні тенденції покаже нам, в якому напрямку рухається технологія, трансформуючи обслуговування клієнтів.

За лаштунками генеративного ШІ

Перш ніж впроваджувати генеративний ШІ в обслуговування клієнтів, як будуються моделі? Створення та навчання моделі відбувається в кілька етапів:

• Збір даних Для навчання ШІ-моделі ми збираємо великі обсяги даних. Залежно від завдання, яке ми хочемо, щоб модель виконувала, ми збираємо дані в різних форматах, таких як тексти, зображення, відео тощо. Далі дані очищаються та анотуються перед тим, як передаються на навчання.
• Вибір моделі Потім розробники обирають модель, яка буде розуміти та обробляти дані. Незалежно від того, чи це буде велика мовна модель (LLM), як-от ChatGPT, чи розмовна модель ШІ, як-от Amazon Lex, вибір визначатиме подальшу продуктивність моделі.
• Використання алгоритмів машинного навчання та обробки природної мови дозволяє правильно налаштувати модель. Методи глибокого навчання допомагають їй безперервно навчатися, покращуючи її продуктивність і генеруючи точні та схожі на людські відповіді.
• Навчаннямоделі В процесі навчання модель вчиться розпізнавати наміри та генерувати реакцію. Точне налаштування допомагає коригувати та вдосконалювати модель.
• Інтеграція Як тільки модель готова і навчена, починається інтеграція з інструментами обслуговування клієнтів. Зазвичай інтеграція здійснюється через API, але може також включати пряму інтеграцію з інструментами CRM.
• Тестування Як і при розробці всіх продуктів, тестування дозволяє перевірити, чи відповідає створена модель вимогам завдань підтримки клієнтів. Після запуску регулярні перевірки дозволяють коригувати та вдосконалювати модель.

Завдяки новим інструментам і технологіям, які працюють окремо або разом, служба підтримки клієнтів може по-іншому вирішувати звичайні завдання. Покращення клієнтського досвіду починається тут.

Генеративний ШІ для обслуговування клієнтів: Актуальні функціональні можливості

У той час як деякі компанії використовують штучний інтелект для написання текстів, автоматизації завдань або створення аналітики, клієнтський сервіс поєднує в собі все це. Вся автоматизація та вдосконалення процесів спрямовані на оптимізацію роботи та покращення клієнтського досвіду. За даними Forbes, клієнтський сервіс є одним з головних чинників, що впливають на лояльність клієнтів. Взаємодія з клієнтом більше не обмежується вирішенням його проблем. Йдеться про побудову довгострокових партнерських відносин, які поділяють спільні цінності.

Звертаючись до генеративного ШІ для обслуговування клієнтів, компанії створюють новий рівень відносин з клієнтами, демонструючи, що їм не байдуже. Люди помилково думають, що генеративний ШІ для підтримки клієнтів обмежується чат-ботами, які відповідають на запити клієнтів. Насправді ж інструменти штучного інтелекту допомагають нам краще розуміти наміри клієнтів, пропонуючи швидкі рішення.

Генерація тексту

Завдяки розмовному потоку та розпізнаванню намірів, генеративний ШІ в клієнтському сервісі допомагає швидше створювати контент. У більшості випадків алгоритми аналізують наміри, історичні дані взаємодій, базу знань компанії та генерують відповідь. Алгоритми глибокого навчання постійно навчаються, що вимагає від агента перевірки остаточної відповіді.

Така автоматизація покращує взаємодію через чати, електронну пошту та соціальні мережі. Це економить час агентів на обробку запитів клієнтів. Як наслідок, скорочення часу очікування підвищує задоволеність клієнтів.

Персоналізоване спілкування

Завдяки генеративному штучному інтелекту для підтримки клієнтів компанії можуть використовувати історичні дані і пропонувати продукти на основі попереднього вибору клієнта. Функціональність, добре відома нам з онлайн-покупок, перейшла до підтримки клієнтів, дозволяючи надавати індивідуальні відповіді та більш персоналізований досвід. Як стверджує Medallia, персоналізація зараз є необхідністю, що впливає на вибір бренду та лояльність клієнтів.

Аналіз настроїв

Від простого розуміння того, що пише і говорить клієнт, інструменти тепер розпізнають його емоції та поведінку. Штучний інтелект і обробка природної мови змінили спосіб взаємодії. Аналіз настроїв - один з найцінніших прикладів застосування генеративного ШІ в обслуговуванні клієнтів. Після збору та обробки даних, а потім оцінки настроїв, ми використовуємо цінні аналітичні дані для надання підтримки.

В результаті персоналізовані відповіді на запити клієнтів не тільки вражають персоналізацією, але й дозволяють проактивно усувати проблеми. Або, принаймні, швидко знизити рівень дистресу.

Предиктивна аналітика та звітність

Можливості штучного інтелекту в наданні предиктивної аналітики - це те, що змушує компанії переходити від реактивного до проактивного обслуговування клієнтів. Генеративний ШІ для обслуговування клієнтів збирає дані з профілю клієнта, історичних взаємодій та активності на веб-сайті. Він також може аналізувати взаємодію клієнта в соціальних мережах. На основі аналізу цих даних модель будує прогнози та формує патерни поведінки клієнта.

Аналітика та звітність допомагають рекомендувати продукти, прогнозувати будь-які проблеми або ймовірність контакту з клієнтом. Прогнозовані потреби клієнтів дозволяють агентам звертатися до них проактивно, усуваючи будь-які потенційні проблеми.

Багатомовна підтримка

Компанії, що працюють у різних країнах, не завжди мають можливість надавати підтримку різними мовами. Агента, який розмовляє кількома мовами, буває просто важко знайти. Завдяки генеративному ШІ для обслуговування клієнтів стають у пригоді переклади в режимі реального часу. Інструменти також можуть допомогти агентам служби підтримки генерувати відповідь на вказаній мові на основі запиту клієнта.

База знань

Боти з базами знань - це розумні помічники, навчені на величезних масивах даних. Достатньо розумні, щоб відповідати на запити клієнтів у режимі реального часу, вони пропонують релевантні джерела або дії, які потрібно виконати. Наче клієнт користується пошуковою системою, він отримує запропоновані рішення для самообслуговування.

Завдяки інструментам бази знань обслуговування клієнтів економить час операторів, водночас надаючи клієнтам швидкі рішення. Завдяки базі знань генеративний ШІ та обслуговування клієнтів ідеально поєднуються, створюючи безпрограшний результат як для бізнесу, так і для клієнта.

Переваги генеративного ШІ в обслуговуванні клієнтів

Хоча дехто може вважати, що впровадження штучного інтелекту має на меті зменшити розширення команди, насправді воно перетворює обслуговування клієнтів на більш осмислений простір. Якщо ми вже дозволили машинам рахувати за нас, то чому б не довірити їм повторювані та ручні завдання, звільнивши час для стратегічної діяльності?

Інструменти генеративного ШІ дають клієнтському сервісу такі переваги:

• Штучний інтелект длябезперервних операцій тепер має повний арсенал інструментів і можливостей, щоб зробити роботу безперервною. Якщо ваш бізнес має справу з великою кількістю запитів навіть у неробочий час, на допомогу прийдуть віртуальні асистенти. Беручи на себе частину завдань служби підтримки, вони забезпечують постійну підтримку клієнтів.
• Скорочення часу реа гування Заздалегідь підготовлені відповіді та аналіз настроїв працюють у синергії, щоб миттєво реагувати на запити клієнтів. У той час як агенти зосереджуються на більш складних випадках, віртуальні асистенти допомагають з загальними питаннями, такими як час доставки або процедура повернення. Клієнти отримують швидкі рішення в найкоротші терміни.
• Персоналізованийпідхід Спілкування з клієнтами стає більш індивідуальним та персоналізованим. Агенти краще розуміють потреби клієнтів і реагують відповідно до них. Інструменти, засновані на алгоритмах обробки природної мови, розшифровують нюанси розмови так само, як це роблять люди. Добре навчені моделі навіть здатні розпізнавати емоції та задоволеність клієнтів.
• Інструментипроактивної підтримки вступають у гру не лише під час безпосередньої взаємодії з клієнтами. Звіти виявляють потенційні проблеми, дозволяючи агентам з обслуговування клієнтів діяти на випередження. Алгоритми допомагають пропонувати індивідуальні рекомендації для подальших покупок. Крім того, вони можуть виявляти потенційних відмовників, готуючи основу для подальших маркетингових кампаній.
• Зменшення кількості людських помилок Інструменти штучного інтелекту в клієнтській підтримці стосуються не лише зовнішньої взаємодії з клієнтами. Вони допомагають оптимізувати внутрішні процеси, зменшуючи кількість повторюваних завдань. Машини обробляють вхідні дані, створюють звіти та формують інсайти, що зменшує кількість ручних втручань та людських помилок.

Сучасна підтримка клієнтів: Розумніша, швидша

Як ми бачимо, впровадження генеративного ШІ в клієнтську підтримку приносить реальні трансформації. Це нова реальність, яку багато компаній намагаються прийняти і розвивати в ній. Завдяки розумнішим інструментам і віртуальним помічникам агенти клієнтської підтримки можуть будувати справжні, довгострокові відносини з клієнтами. Від скорочення часу очікування до надання персоналізованих рекомендацій - компанії зосереджують свою діяльність навколо клієнта.

Агенти економлять свій час і швидше вирішують питання, а клієнти отримують кращий сервіс, помножений на індивідуальний підхід. Ймовірність того, що клієнти повернуться, зростає, а їхня лояльність зміцнюється. У найближчі роки роль штучного інтелекту в підтримці клієнтів, схоже, тільки зростатиме. Для більш ефективного обслуговування клієнтів інструменти штучного інтелекту можуть бути встановлені на всіх етапах клієнтської подорожі, від перших контактів до скарг і зворотного зв'язку. Компанії, які впроваджують ці технології і постійно адаптуються до мінливого середовища, матимуть всі шанси запропонувати клієнтам чудовий досвід, виділяючись на ринку, що стає дедалі більш конкурентним.