העתיד של תמיכת לקוחות: כיצד בינה מלאכותית מגבירה את הקיבולת, הביצועים ושביעות הרצון

תמיכת לקוחות הפכה חשובה יותר ויותר, עם 88% מהקונים אומר שהחוויה שחברה מספקת חשובה לא פחות מהמוצרים או השירותים שלה. על אודות 72% מהלקוחות לדרוש שירות מיידי ו כמעט 70% מצפים מכל מי שהם מתקשרים איתו לקבל הקשר מלא. עם זאת, רמה זו של טיפול בלקוחות היא יקרה, מה שמוביל מנהיגים עסקיים לבחון בינה מלאכותית ליעילות עלות גבוהה יותר ובתקווה לרמות שירות גבוהות.

בינה מלאכותית היא לא גלולת קסם, וכן רוב אינטראקציות הבוטים עדיין בסופו של דבר צרכנים מבקשים להתחבר לגורם אנושי. עם זאת, סוכני שיחה הופכים ליותר טבעיים ודמויים אנושיים, בעוד שהצרכנים הופכים פתוחים יותר לאינטראקציות עם AI אם זה מאפשר להם לקבל שירות מהיר ואיכותי.

אנו מאמינים שחווית לקוח היא אחד התחומים הפוריים ביותר ליישום בינה מלאכותית. באמצעות מודיעין מכונה, אנו יכולים לקבל תובנה עמוקה יותר לגבי צרכי הלקוח ולספק חוויות מדהימות באופן עקבי בעלות מופחתת.

אם תוכן חינוכי מעמיק זה שימושי עבורך, הירשם לרשימת התפוצה שלנו בינה מלאכותית להתריע כשאנחנו משחררים חומר חדש. 

AI חזוי ובינה מלאכותית גנרית בתמיכת לקוחות

AI חזוי משפר את תמיכת הלקוחות כבר זמן מה, ומציע ניתוחים מתקדמים, ניתוח משוב והקצאת משאבים. העלייה של טכנולוגיות בינה מלאכותית עם סוכני בינה מלאכותית ברמה הבאה מביאה את תמיכת הלקוחות לגבהים חדשים.

AI חזוי יישומים מכוונים להפחית עלויות תמיכת לקוחות ולשפר את חווית הלקוח באמצעות:

• ניתוב כרטיסים אוטומטי. שימוש בניתוח חזוי לניתוב אוטומטי של כרטיסי לקוחות לסוכן התמיכה המתאים ביותר בהתבסס על ביצועי עבר ומומחיות.
• חיזוי משאבים. חיזוי הביקוש למשאבי תמיכה בזמנים שונים, מאפשר הקצאת צוות טובה יותר וזמני המתנה מופחתים ללקוחות.
• תחזית בעיה. חיזוי בעיות או שאלות נפוצות שעשויות להיות ללקוחות, מה שמאפשר אמצעים יזומים כדי לפתור אותן לפני הסלמה.
• חיזוי Churn. זיהוי לקוחות שעלולים להיפטר, מה שמאפשר התערבות בזמן כדי לשמר אותם.
• חיזוי ערך לכל החיים. חיזוי ערך החיים של לקוחות כדי לתעדף תמיכה ומשאבים בהתאם.
• תחזוקה ניבוי. למוצרים הדורשים תחזוקה, חיזוי מועד תחזוקה או מתי צפוי להתרחש תקלה, הבטחת תמיכה בזמן וצמצום זמן השבתה.

מצד שני, AI ייצור יכול לשפר את האפקטיביות של סוכני הלקוחות שלך ולהפחית את עומס העבודה שלהם על ידי הפעלת:

• סוכני שיחה מתקדמים. יצירת צ'אטבוטים מתקדמים ועוזרים וירטואליים המסוגלים למשוך לקוחות באינטראקציות טבעיות ומשמעותיות כדי לפתור פניות או לספק מידע.
• יצירת בסיס ידע. יצירה ועדכון מתמיד של מאמרי מאגר ידע או שאלות נפוצות בהתבסס על פניות נפוצות וצרכי ​​לקוחות מתפתחים.
• כלי חיפוש פנימיים. חיזוק כלי חיפוש פנימיים עם AI גנרטיבי כדי לספק תוצאות מדויקות יותר ורלוונטיות יותר מבחינה הקשרית כאשר סוכני תמיכה או לקוחות מחפשים מידע בתוך בסיס ידע או פורטל תמיכה.
• הפקת סיכום אוטומטי. סיכום אינטראקציות ממושכות של לקוחות או משוב לניתוח ומעקב קל יותר על ידי סוכני תמיכה.
• הקלדה חזויה. סיוע לסוכני תמיכה בהקלדה חזויה, מה שהופך את תהליך המענה ללקוחות למהיר ויעיל יותר.
• ניסוח תגובה. סיוע לסוכני תמיכה על ידי ניסוח תשובות ראשוניות למיילים של לקוחות, חיסכון בזמן והבטחת עקביות בתקשורת.
• הפקת תגובה אוטומטית. יצירת תשובות לפניות לקוחות המבוססות על אינטראקציות היסטוריות והבנה ההקשרית של הנושא הנדון.
• התאמה אישית של תגובה. יצירת תוכן ותגובות מותאמות אישית על בסיס נתוני לקוחות לשיפור המעורבות ושביעות הרצון.
• הפקת תסריט וחומר הדרכה. יצירת סקריפטים וחומרי הדרכה לסוכני תמיכה בהתבסס על תרחישים נפוצים ופרוטוקולי שירות לקוחות מתפתחים.

AI חזוי מצטיין בהגברת הפרודוקטיביות באמצעות אוטומציה של משימות וניתוחים מתקדמים, בעוד AI יצירתי משפר את תמיכת הלקוחות על ידי העצמת סוכנים אנושיים לספק סיוע מהיר, רלוונטי ומותאם אישית ללקוחות.

כעת, בואו נעמיק בסוכני שיחה ובמרכזי קשר המופעלים על ידי בינה מלאכותית כדוגמאות הבולטות ביותר של יישומי בינה מלאכותית בתמיכת לקוחות.

סוכני שיחה

צ'אטבוטים לתמיכת לקוחות קיימים כבר זמן מה, אך הם יכלו להתמודד רק עם בקשות השירות הבסיסיות ביותר עד לאחרונה. ההתקדמות האחרונה ביכולות של מודלים של שפה גדולה (LLMs) חוללה מהפכה ביישומי תמיכת לקוחות, שכן בוטים המונעים על ידי LLM יכולים כעת להתמודד עם שיחות מורכבות הרבה יותר מקודמיהם. עם זאת, אל לנו לצפות שבינה מלאכותית גנרטיבית תחליף באופן מלא את סוכני תמיכת הלקוחות בעתיד הקרוב. הטכנולוגיה עדיין לא אמינה מספיק ועלולה לייצר טעויות עובדתיות, שאיננו יכולים להרשות לעצמנו בתקשורת ישירה עם הלקוחות.

שיטות AI גנרטיביות ישולבו ככל הנראה עם AI חזוי ושיטות תוכנה אחרות כדי לספק פתרונות מלאים לבקשות בסיסיות ולסייע לסוכנים אנושיים עם בקשות מורכבות יותר. לדוגמה, סוכני שיחה יכולים לענות ישירות על שאלות נפוצות, לאמת לקוחות על ידי שאילת סדרה של שאלות אבטחה, ולזהות את כוונת הלקוח לנתב פניות לסוכן האנושי הנכון. בנוסף, הם יכולים לעזור לסוכני תמיכת לקוחות לספק שירות מהיר וטוב יותר על ידי סיכום בקשות לקוחות ארוכות, ניסוח תגובות תוך התחשבות באינטראקציות קודמות עם לקוח, ותרגום בקשות ותגובות לשפות שונות כדי לספק תמיכה רב לשונית.

ניתן ליישם סוכני AI לשיחה במגוון דרכים, החל מבניית סוכנים מותאמים אישית המופעלים על ידי LLM מאפס ועד לשימוש בשירות דמוי ChatGPT כפי שהוא. רוב העסקים מחפשים פתרון מאוזן המציע ביצועים טובים, מספיק שליטה ושקיפות ועומד בתקציב שלהם. שתי גישות נפוצות הן:

• בחירת מודל שפה מיומן מראש, קנייני או קוד פתוח, וכוונון עדין או הגדלתו עם בסיס ידע פנימי לביצועים טובים ואמינים יותר.
• שותפות עם חברות בינה מלאכותית המתמחות בפיתוח ופריסה של סוכני AI לשיחות ויכולות לספק לעסקים גישה לטכנולוגיות ולמומחיות העדכניות ביותר. כמה דוגמאות לפתרונות אלה כוללות אמזון לקס, עוזר IBM watsonx, ו LivePerson.

הגישה הטובה ביותר עבור עסק מסוים תהיה תלויה בצרכים ובמשאבים הספציפיים שלו.

מוקדי קשר

כשאנחנו מדברים על AI המניע את תמיכת הלקוחות, זה חורג הרבה מעבר לצ'אטבוטים. ההתקדמות האחרונה במודלים של טקסט לדיבור ודיבור לטקסט אפשרו מגוון רחב יותר של יישומי בינה מלאכותית במרכזי קשר, שבהם בינה מלאכותית נפרסת כעת לטיפול לא רק בבקשות כתובות אלא גם בשיחות לקוחות.

פתרונות כמו אמזון Connect, צור קשר עם מרכז AI מאת גוגל, קרסטה, ו Poly AI טוענים להגדיל באופן משמעותי את ציוני שביעות רצון הלקוחות ולהקטין את זמני הטיפול הממוצעים על ידי מתן סיוע 24/7 באמצעות מספר ערוצים. לדוגמה, Poly AI טענות שעוזריו יכולים להתמודד עם עד 50% מהשיחות הנכנסות. הם יכולים לאמת מתקשרים, לאפשר ללקוחות לבצע תשלומים בטלפון, לטפל בהזמנות והזמנות, לענות על שאלות נפוצות, לעזור ללקוחות לעקוב אחר הזמנות ולקבוע מחדש משלוחים ולהדריך מתקשרים בתהליכי פתרון בעיות ותמיכה טכנית - הכל באמצעות שיחות טבעיות ובמספר שפות.

במקרים שבהם שיחה לא ניתנת לטיפול על ידי בוט קולי, בינה מלאכותית מציעה פתרונות מרובים להגברת הפרודוקטיביות של סוכנים אנושיים על ידי אופטימיזציה של ניתוב שיחות, ביטול עבודה לאחר השיחה באמצעות רישום הערות וסיכום אוטומטי, והעברה מהירה של בסיס הידע הפנימי. להציע פתרונות גם למקרים המורכבים ביותר.

בינה מלאכותית כבר משפיעה באופן משמעותי על אינטראקציות עם לקוחות, וככל שהיא ממשיכה להתפתח, אנו יכולים לצפות לראות דרכים חדשניות ויעילות אפילו יותר לפרוס בינה מלאכותית לתמיכה בלקוחות.

נהנה ממאמר זה? הירשם לעוד עדכוני AI.

נודיע לך כשנפרסם מאמרים נוספים בנושא זה.

מוצרים מקושרים

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/