The Future of Customer Support: Hvordan AI øker kapasitet, ytelse og tilfredshet

Kundestøtte har blitt stadig viktigere, med 88% av kjøperne å si at opplevelsen et selskap gir er like viktig som produktene eller tjenestene. Om 72% av kundene kreve umiddelbar service og nesten 70% forventer at alle de samhandler med har full kontekst. Imidlertid er dette nivået av kundebehandling dyrt, noe som fører til at bedriftsledere ser på AI for høyere kostnadseffektivitet og forhåpentligvis høye servicenivåer.

AI er ikke en magisk pille, og de fleste bot-interaksjoner ende opp med at forbrukere ber om å få kontakt med en menneskelig agent. Imidlertid blir samtaleagenter mer naturlige og menneskelignende, mens forbrukere blir mer åpne for interaksjoner med AI hvis det lar dem få rask service av høy kvalitet.

Vi tror at kundeopplevelse er et av de mest fruktbare områdene for bruk av kunstig intelligens. Gjennom maskinintelligens kan vi få en dypere innsikt i kundenes behov og levere konsekvent fantastiske opplevelser til en redusert kostnad.

Hvis dette inngående pedagogiske innholdet er nyttig for deg, abonner på vår AI-e-postliste å bli varslet når vi slipper nytt materiale. 

Prediktiv AI og Generativ AI i kundestøtte

Predictive AI har forbedret kundestøtten i noen tid nå, og tilbyr avansert analyse, tilbakemeldingsanalyse og ressursallokering. Fremveksten av generative AI-teknologier med samtale-AI-agenter på neste nivå tar kundestøtten til nye høyder.

Prediktiv AI applikasjoner tar sikte på å redusere kostnadene for kundestøtte og forbedre kundeopplevelsen gjennom:

• Automatisert billettruting. Bruk av prediktiv analyse for å automatisk rute kundebilletter til den mest passende støtteagenten basert på tidligere ytelse og ekspertise.
• Ressursprognose. Forutsi etterspørselen etter støtteressurser til forskjellige tider, muliggjør bedre personalallokering og reduserte ventetider for kundene.
• Problemprediksjon. Forutsi vanlige problemer eller spørsmål som kunder kan ha, noe som gir mulighet for proaktive tiltak for å løse dem før de eskalerer.
• Churn prediksjon. Identifisere kunder som sannsynligvis vil slutte, noe som muliggjør rettidig intervensjon for å beholde dem.
• Livstidsverdiprediksjon. Forutsi livstidsverdien til kunder for å prioritere støtte og ressurser deretter.
• Forutsigbart vedlikehold. For produkter som krever vedlikehold, å forutsi når det er behov for vedlikehold eller når det er sannsynlig at en feil vil oppstå, sikre rettidig støtte og minimere nedetid.

På den annen side, generativ AI kan forbedre effektiviteten til kundeagentene dine og redusere arbeidsmengden deres ved å drive:

• Avanserte samtaleagenter. Opprette avanserte chatbots og virtuelle assistenter som er i stand til å engasjere kunder i naturlige, meningsfulle interaksjoner for å løse forespørsler eller gi informasjon.
• Generering av kunnskapsbase. Generering og kontinuerlig oppdatering av kunnskapsbaseartikler eller vanlige spørsmål basert på vanlige forespørsler og utviklende kundebehov.
• Interne søkeverktøy. Forsterkning av interne søkeverktøy med generativ AI for å gi mer nøyaktige og kontekstuelt relevante resultater når støtteagenter eller kunder søker etter informasjon i en kunnskapsbase eller støtteportal.
• Automatisert oppsummeringsgenerering. Oppsummerer langvarige kundeinteraksjoner eller tilbakemeldinger for enklere analyse og oppfølging av støtteagenter.
• Prediktiv skriving. Assistere støtteagenter med prediktiv skriving, noe som gjør prosessen med å svare kunder raskere og mer effektiv.
• Svarutkast. Assistere støtteagenter ved å utarbeide første svar på e-post fra kunder, spare tid og sikre konsistens i kommunikasjonen.
• Automatisert responsgenerering. Generere svar på kundehenvendelser basert på historiske interaksjoner og kontekstuelle forståelse av problemstillingen.
• Personlig tilpasning av responsen. Lage personlig tilpasset innhold og svar basert på kundedata for å forbedre engasjement og tilfredshet.
• Generering av manus og opplæringsmateriell. Lage skript og opplæringsmateriell for støtteagenter basert på vanlige scenarier og utviklende kundeserviceprotokoller.

Prediktiv AI utmerker seg ved å øke produktiviteten gjennom oppgaveautomatisering og avansert analyse, mens generativ AI forbedrer kundestøtten ved å gi menneskelige agenter mulighet til å gi rask, relevant og personlig assistanse til kundene.

La oss nå gå dypere inn i samtaleagenter og AI-drevne kontaktsentre som de mest fremtredende eksemplene på AI-applikasjoner i kundestøtte.

Samtaleagenter

Chatbots for kundestøtte har eksistert en stund, men de kunne bare håndtere de mest grunnleggende tjenesteforespørslene inntil nylig. De siste fremskrittene innen store språkmodeller (LLM) har revolusjonert kundestøtteapplikasjoner, ettersom LLM-drevne roboter nå kan håndtere mye mer komplekse samtaler enn deres forgjengere. Vi bør imidlertid ikke forvente at generativ AI fullt ut erstatter kundestøtteagenter i nær fremtid. Teknologien er ennå ikke pålitelig nok og kan gi faktafeil, som vi ikke har råd til i direkte kommunikasjon med kunder.

Generative AI-metoder vil sannsynligvis bli kombinert med prediktiv AI og andre programvaremetoder for å levere komplette løsninger for grunnleggende forespørsler og hjelpe menneskelige agenter med mer komplekse forespørsler. For eksempel kan samtaleagenter svare på vanlige spørsmål direkte, autentisere kunder ved å stille en rekke sikkerhetsspørsmål og oppdage kundens intensjon om å rute henvendelser til rett menneskelig agent. I tillegg kan de hjelpe kundestøtteagenter med å gi raskere og bedre service ved å oppsummere lange kundeforespørsler, utarbeide svar med hensyn til tidligere interaksjoner med en kunde, og oversette forespørsler og svar til forskjellige språk for å gi flerspråklig støtte.

Samtale AI-agenter kan implementeres på en rekke måter, fra å bygge tilpassede LLM-drevne agenter fra bunnen av til å bruke ChatGPT-lignende tjeneste som den er. De fleste virksomheter søker en balansert løsning som tilbyr god ytelse, tilstrekkelig kontroll og åpenhet, og som oppfyller budsjettet. To vanlige tilnærminger er:

• Velge en forhåndsopplært språkmodell, proprietær eller åpen kildekode, og finjustere eller utvide den med en intern kunnskapsbase for bedre og mer pålitelig ytelse.
• Samarbeid med AI-selskaper som spesialiserer seg på å utvikle og distribuere samtale-AI-agenter og kan gi bedrifter tilgang til den nyeste teknologien og ekspertisen. Noen eksempler på disse løsningene inkluderer Amazon Lex, IBM watsonx-assistentog Live.

Den beste tilnærmingen for en bestemt virksomhet vil avhenge av dens spesifikke behov og ressurser.

Kontaktsentre

Når vi snakker om AI som driver kundestøtte, går det langt utover chatbots. De siste fremskrittene innen tekst-til-tale og tale-til-tekst AI-modeller har muliggjort et bredere spekter av AI-applikasjoner i kontaktsentre, hvor AI nå er distribuert for å håndtere ikke bare skriftlige forespørsler, men også kundeanrop.

Løsninger som Amazon Connect, Kontaktsenter AI av Google, Crestog Poly AI hevder å øke kundetilfredsheten betydelig og redusere gjennomsnittlig behandlingstid ved å tilby 24/7 assistanse via flere kanaler. For eksempel Poly AI krav at assistentene kan håndtere opptil 50 % av innkommende anrop. De kan autentisere innringere, la kunder foreta betalinger over telefon, håndtere bestillinger og reservasjoner, svare på vanlige spørsmål, hjelpe kunder med å spore bestillinger og omplanlegge leveranser, og veilede innringere gjennom feilsøkings- og teknisk støtteprosesser – alt gjennom naturlige samtaler og på flere språk.

For tilfeller der en samtale ikke kan håndteres av en stemmerobot, tilbyr AI flere løsninger for å øke produktiviteten til menneskelige agenter ved å optimalisere samtaleruting, eliminere arbeid etter samtale gjennom automatisk notattaking og oppsummering, og raskt vise den interne kunnskapsbasen til foreslå løsninger selv for de mest komplekse sakene.

AI har allerede en betydelig innvirkning på kundeinteraksjoner, og ettersom den fortsetter å utvikle seg, kan vi forvente å se enda mer innovative og effektive måter å distribuere AI for kundestøtte.

Liker du denne artikkelen? Registrer deg for flere AI-oppdateringer.

Vi gir beskjed når vi gir ut flere sammendragsartikler som denne.

I slekt

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/