Dirbtinio intelekto vaidmuo pertvarkant klientų aptarnavimą

Įvadas

Generatyvinis dirbtinis intelektas ir klientų aptarnavimas sudarė duetą, kuris šiandien yra skaitmeninės transformacijos lyderis. Nerangūs botai, kurie nesuprasdavo mūsų užklausų, ir ilgas atsakymo laikas užleido vietą visiškai naujam požiūriui. Naudodami gilaus mokymosi algoritmus ir didelius kalbos modelius, dabar transformuojame klientų aptarnavimą, didiname operacijų skaičių, bet dar svarbiau - reaguojame į klientų poreikius.

Taisykles diktuoja klientas, kuris pagal savo poreikius, pageidavimus ir pasitenkinimą formuoja paslaugų kraštovaizdį. Todėl dauguma įmonių taip pat prisitaiko. Jos keičia savo strategijas ir svarsto, kaip įkurti dirbtinio intelekto įmonę. Milijonai dolerių plaukia į investicijas į dirbtinį intelektą, tikintis padidinti klientų pasitenkinimą ir išlaikyti klientus.

Generatyvinis dirbtinis intelektas klientų aptarnavimo srityje jau davė puikių rezultatų ir įmonės neketina sustoti. Greitas žvilgsnis į dabartines tendencijas parodys, kokia kryptimi ši technologija keis klientų aptarnavimo sistemą.

Generatyvinio dirbtinio intelekto užkulisiai

Kaip kuriami modeliai, prieš iš tikrųjų integruojant generatyvinį dirbtinį intelektą į klientų aptarnavimo sistemą? Kuriant ir mokant modelį atliekami keli etapai:

• Duomenų rinkimas Norėdami apmokyti dirbtinio intelekto modelį, renkame didelį kiekį duomenų. Atsižvelgdami į užduotį, kurią norime, kad modelis atliktų, renkame duomenis įvairiais formatais, pavyzdžiui, tekstus, vaizdus, vaizdo įrašus ir kt. Be to, prieš perduodant duomenis mokymui, jie išvalomi ir anotuojami.
• Modelio parinkimas Kūrėjai pasirenka modelį, kuris padės suprasti ir apdoroti duomenis. Nesvarbu, ar tai bus didelės kalbos modelis (LLM), pavyzdžiui, "ChatGPT", ar pokalbių dirbtinio intelekto modelis, pavyzdžiui, "Amazon Lex", nuo pasirinkimo priklausys tolesnis modelio veikimas.
• Technologijų įgyvendinimas Mašininio mokymosi ir natūralios kalbos apdorojimo algoritmų naudojimas leidžia tinkamai nustatyti modelį. Giluminio mokymosi metodai padeda jam nuolat mokytis, gerina jo veikimą ir generuoja tikslius ir į žmogų panašius atsakymus.
• Modelio mokymas Mokymo proceso metu modelis išmoksta atpažinti ketinimą ir sukurti atsaką. Tikslus derinimas padeda koreguoti ir tobulinti modelį.
• Integravimas Kai tik modelis parengiamas ir apmokytas, prasideda integravimas su klientų aptarnavimo priemonėmis. Paprastai integracija atliekama per API, bet gali būti ir tiesioginė integracija su CRM įrankiais.
• Testavimas Kaip ir kuriant visus produktus, testuojant galima patikrinti, ar sukurtas modelis atitinka klientų aptarnavimo užduočių reikalavimus. Pradėjus veikti, reguliariai atliekami patikrinimai leidžia koreguoti ir atnaujinti modelį.

Naudodamiesi naujomis priemonėmis ir technologijomis, veikiančiomis atskirai arba kartu, klientų aptarnavimo skyriaus darbuotojai gali kitaip spręsti įprastas užduotis. Nuo čia prasideda klientų kelionės tobulinimas.

Generatyvinis dirbtinis intelektas klientų aptarnavimui: Dabartinės funkcijos

Kai kurios įmonės naudoja dirbtinį intelektą tekstams rašyti, užduotims automatizuoti ar analizei kurti, o klientų aptarnavimo srityje jie derinami visi. Visais automatizavimo ir procesų tobulinimo būdais siekiama supaprastinti veiklą ir patobulinti klientų patirtį. Pasak " Forbes", klientų aptarnavimas yra tarp daugiausiai prie klientų lojalumo prisidedančių veiksnių. Bendravimas su klientu nebeapsiriboja vien jo problemų sprendimu. Tai ilgalaikės partnerystės, kurią sieja bendros vertybės, kūrimas.

Naudodamos generatyvinį dirbtinį intelektinį intelektą klientų aptarnavimo srityje, įmonės užmezga naujo lygio santykius su klientais ir parodo, kad joms rūpi. Žmonės klaidingai mano, kad generatyvinis dirbtinis intelektas klientų aptarnavimo srityje apsiriboja pokalbių robotais, atsakančiais į klientų užklausas. Iš tikrųjų dirbtinio intelekto įrankiai padeda geriau suprasti klientų ketinimus ir siūlo greitesnius sprendimus.

Teksto generavimas

Dėl pokalbio srauto ir ketinimų atpažinimo generatyvinis dirbtinis intelektas klientų aptarnavimo srityje padeda greičiau kurti turinį. Daugeliu atvejų algoritmai analizuoja ketinimą, istorinius sąveikų duomenis, įmonės žinių bazę ir generuoja atsakymą. Giluminio mokymosi algoritmai nuolat mokosi, todėl agentui reikia patvirtinti galutinį atsakymą.

Toks automatizavimas padeda bendrauti pokalbių, el. laiškų ir socialinės žiniasklaidos priemonėmis. Tai padeda agentams sutaupyti laiko, skirto klientų užklausoms apdoroti. Dėl to, sutrumpėjus laukimo laikui, padidėja klientų pasitenkinimas.

Personalizuotas bendravimas

Naudodamos generatyvinį dirbtinį intelektinį intelektą klientų aptarnavimo srityje, įmonės gali naudoti istorinius duomenis ir siūlyti produktus, remdamosi ankstesniu kliento pasirinkimu. Funkcijos, gerai žinomos iš internetinės prekybos, perkeltos į klientų aptarnavimo sritį, todėl galima pateikti pritaikytus atsakymus ir užtikrinti asmeniškesnę patirtį. Kaip teigia " Medallia", personalizavimas dabar yra būtinybė, daranti įtaką klientų prekės ženklo pasirinkimui ir lojalumui.

Nuotaikų analizė

Nuo paprasto supratimo, ką klientas rašo ir sako, dabar įrankiai atpažįsta jo emocijas ir elgesį. Dirbtinis intelektas ir natūralios kalbos apdorojimas pakeitė bendravimo būdą. Nuotaikų analizė yra vienas vertingiausių generatyvinio dirbtinio intelekto pavyzdžių klientų aptarnavimo srityje. Surinkę ir apdoroję duomenis, tada įvertinę nuotaikas, naudojame vertingas analizes, kad suteiktume pagalbą.

Todėl individualūs atsakymai į klientų užklausas ne tik nustebina personalizuotumu, bet ir leidžia proaktyviai šalinti problemas. Arba bent jau greitai sumažinti nerimo lygį.

Prognozuojamoji analizė ir ataskaitų rengimas

Dėl dirbtinio intelekto gebėjimų teikti prognozavimo analizę įmonės pereina nuo reaktyvaus prie proaktyvaus klientų aptarnavimo. Klientų aptarnavimui skirtas generatyvinis dirbtinis intelektas renka duomenis iš kliento profilio, istorinių sąveikų ir veiklos svetainėje. Jis taip pat gali analizuoti kliento sąveikas socialinėje žiniasklaidoje. Modeliui analizuojant šiuos duomenis, toliau kuriamos prognozės ir generuojami kliento elgsenos modeliai.

Analizė ir ataskaitų teikimas padeda rekomenduoti produktus, numatyti problemas ar tikimybę, kad klientas kreipsis. Prognozuojami klientų poreikiai leidžia agentams aktyviai kreiptis į klientus, taip pašalinant bet kokias galimas problemas.

Kelių kalbų palaikymas

Skirtingose šalyse veikiančios įmonės ne visada turi galimybę teikti pagalbą skirtingomis kalbomis. Kelias kalbas mokančius atstovus gali būti tiesiog sunku rasti. Naudojant generatyvinį dirbtinį intelektą klientų aptarnavimo srityje, vertimai realiuoju laiku labai praverčia. Šios priemonės taip pat gali padėti klientų aptarnavimo agentams pagal kliento užklausą sugeneruoti atsakymą nurodyta kalba.

Žinių bazė

Žinių bazės robotai yra išmanūs asistentai, apmokyti pagal didžiulius duomenų rinkinius. Jie pakankamai išmanūs, kad galėtų realiuoju laiku spręsti klientų užklausas, siūlyti atitinkamus šaltinius arba veiksmus, kurių reikia imtis. Tarsi klientas naudotųsi paieškos sistema, jis gauna siūlomus sprendimus savarankiškiems veiksmams atlikti.

Naudojant žinių bazės įrankius, klientų aptarnavimo tarnyba taupo agentų laiką, o klientams pateikia greitus sprendimus. Naudojant žinių bazę, generatyvinis dirbtinis intelektas ir klientų aptarnavimas puikiai dera tarpusavyje, todėl ir verslas, ir klientai laimi.

Generatyvinio dirbtinio intelekto privalumai klientų aptarnavimo srityje

Nors kai kurie gali manyti, kad dirbtinio intelekto diegimu siekiama sumažinti komandų skaičių, iš tikrųjų jis paverčia klientų aptarnavimą prasmingesne erdve. Kaip kadaise leidome mašinoms skaičiuoti už mus, kodėl gi nepatikėjus joms pasikartojančių ir rankomis atliekamų užduočių, atlaisvinant laiko strateginei veiklai?

Generatyviniai dirbtinio intelekto įrankiai klientų aptarnavimui suteikia šių privalumų:

• Nepertraukiamų operacijų dirbtinis intelektas dabar turi visą arsenalą įrankių ir galimybių, kad operacijos būtų vykdomos nuolat. Jei jūsų įmonė net ir ne darbo valandomis sulaukia daugybės užklausų, gali padėti virtualūs asistentai. Perėmę dalį klientų aptarnavimo skyriaus užduočių, jie teikia nuolatinę pagalbą klientams.
• Sutrumpintas atsakymo laikas Iš anksto užpildyti atsakymai ir nuotaikų analizė veikia sinergiškai, kad būtų galima nedelsiant reaguoti į kliento užklausas. Kol agentai daugiausia dėmesio skiria sudėtingesniems atvejams, virtualūs asistentai padeda atsakyti į bendro pobūdžio klausimus, pavyzdžiui, apie pristatymo laiką ar prekių grąžinimo procedūrą. Klientai akimirksniu gauna greitus sprendimus.
• Individualizuotas požiūris Bendravimas su klientais tampa individualus ir pritaikytas. Agentai geriau supranta klientų poreikius ir atitinkamai reaguoja. Natūralios kalbos apdorojimo algoritmais pagrįstos priemonės iššifruoja pokalbio niuansus taip pat, kaip tai daro žmogiškieji agentai. Gerai apmokyti modeliai netgi geba atpažinti klientų emocijas ir pasitenkinimą.
• Proaktyvios pagalbos dirbtinio intelekto įrankiai į žaidimą įsitraukia ne tik tiesiogiai bendraujant su klientais. Ataskaitose nustatomos galimos problemos, todėl klientų aptarnavimo agentai gali imtis aktyvių veiksmų. Algoritmai padeda pasiūlyti individualias rekomendacijas dėl tolesnių pirkinių. Be to, jie gali nustatyti galimus klientų kritimo atvejus, paruošdami pagrindą tolesnėms rinkodaros kampanijoms.
• Mažiau žmogiškųjų klaidų dirbtinio intelekto įrankiai klientų aptarnavimo srityje skirti ne tik išorinei sąveikai su klientais. Jos padeda optimizuoti vidinius procesus, sumažinti pasikartojančių užduočių skaičių. Mašinos apdoroja įvestis, generuoja ataskaitas ir kuria įžvalgas, todėl sumažėja rankinių intervencijų ir žmogiškųjų klaidų.

Šiuolaikinis klientų aptarnavimas: Išmanesnis, greitesnis

Kaip matome, generatyvinio dirbtinio intelekto diegimas klientų aptarnavimo srityje atneša realių pokyčių. Tai nauja realybė, kurią daugelis įmonių bando priimti ir plėtoti. Naudodami išmanesnes priemones ir virtualius asistentus, klientų aptarnavimo agentai gali užmegzti tikrus, ilgalaikius santykius su klientais. Nuo laukimo laiko sutrumpinimo iki personalizuotų rekomendacijų siūlymo - įmonės savo veiklą orientuoja į klientą.

Agentai taupo savo laiką ir greičiau išsprendžia bilietus, o klientai gauna geresnį aptarnavimą, kurį padidina individualūs metodai. Didėja tikimybė, kad klientai sugrįš, ir stiprėja jų lojalumas. Panašu, kad artimiausiais metais dirbtinio intelekto vaidmuo klientų aptarnavimo srityje tik didės. Siekiant išmanesnio klientų aptarnavimo, dirbtinio intelekto priemones galima įdiegti visuose klientų kelionės etapuose - nuo pirmųjų kontaktų, skundų iki atsiliepimų. Įmonės, kurios įsisavins šias technologijas ir nuolat prisitaikys prie besikeičiančios aplinkos, turės geras galimybes siūlyti geriausią klientų patirtį ir išsiskirti vis konkurencingesnėje rinkoje.