Будущее поддержки клиентов: как искусственный интеллект повышает производительность, производительность и удовлетворенность клиентов

Поддержка клиентов становится все более важной, поскольку 88% покупателей говоря, что опыт, который предоставляет компания, имеет такое же значение, как и ее продукты или услуги. О 72% клиентов требовать немедленного обслуживания и почти 70% ожидать, что любой, с кем они взаимодействуют, будет иметь полный контекст. Однако такой уровень обслуживания клиентов обходится дорого, поэтому лидеры бизнеса обращаются к искусственному интеллекту для повышения экономической эффективности и, как мы надеемся, высокого уровня обслуживания.

ИИ – это не волшебная таблетка, и большинство взаимодействий с ботами по-прежнему в конечном итоге потребители просят связаться с человеком-агентом. Однако диалоговые агенты становятся более естественными и человекоподобными, а потребители становятся более открытыми для взаимодействия с ИИ, если он позволяет им получить быстрое и качественное обслуживание.

Мы считаем, что качество обслуживания клиентов — одна из самых плодотворных областей применения искусственного интеллекта. Благодаря машинному интеллекту мы можем глубже понять потребности клиентов и предоставлять неизменно превосходный опыт при меньших затратах.

Если этот подробный образовательный контент вам полезен, подпишитесь на нашу рассылку AI быть предупрежденным, когда мы выпустим новый материал. 

Прогнозирующий ИИ и генеративный ИИ в службе поддержки клиентов

Прогнозирующий искусственный интеллект уже некоторое время улучшает поддержку клиентов, предлагая расширенную аналитику, анализ обратной связи и распределение ресурсов. Развитие генеративных технологий искусственного интеллекта с диалоговыми агентами искусственного интеллекта нового уровня поднимает поддержку клиентов на новую высоту.

Прогнозирующий ИИ приложения направлены на снижение затрат на поддержку клиентов и улучшение качества обслуживания клиентов за счет:

• Автоматизированная маршрутизация билетов. Использование прогнозной аналитики для автоматической направления обращений клиентов к наиболее подходящему агенту поддержки на основе прошлых результатов и опыта.
• Прогнозирование ресурсов. Прогнозирование потребности в ресурсах поддержки в разное время, что позволяет лучше распределять персонал и сокращать время ожидания для клиентов.
• Прогноз проблемы. Прогнозирование типичных проблем или вопросов, которые могут возникнуть у клиентов, что позволяет принимать упреждающие меры для их решения до того, как они обострятся.
• Прогноз оттока. Выявление клиентов, которые могут уйти, и своевременное вмешательство для их удержания.
• Прогноз пожизненной ценности. Прогнозирование жизненной ценности клиентов для соответствующей расстановки приоритетов поддержки и ресурсов.
• Предиктивное обслуживание. Для продуктов, требующих обслуживания, прогнозирование сроков обслуживания или вероятности возникновения сбоя, обеспечение своевременной поддержки и минимизация времени простоя.

С другой стороны, генеративный ИИ может повысить эффективность ваших агентов по работе с клиентами и снизить их рабочую нагрузку, обеспечив:

• Продвинутые диалоговые агенты. Создание продвинутых чат-ботов и виртуальных помощников, способных вовлекать клиентов в естественное и значимое взаимодействие для решения запросов или предоставления информации.
• Создание базы знаний. Создание и постоянное обновление статей базы знаний или часто задаваемых вопросов на основе общих запросов и меняющихся потребностей клиентов.
• Инструменты внутреннего поиска. Расширение инструментов внутреннего поиска с помощью генеративного искусственного интеллекта для предоставления более точных и контекстуально релевантных результатов, когда агенты службы поддержки или клиенты ищут информацию в базе знаний или на портале поддержки.
• Автоматизированное создание сводки. Обобщение длительного взаимодействия с клиентами или отзывов для облегчения анализа и последующих действий со стороны агентов поддержки.
• Интеллектуальный ввод. Помощь агентам службы поддержки с помощью интеллектуального набора текста, что делает процесс ответа клиентам более быстрым и эффективным.
• Составление ответа. Помощь агентам службы поддержки путем подготовки первоначальных ответов на электронные письма клиентов, экономия времени и обеспечение последовательности общения.
• Автоматизированное формирование ответов. Генерация ответов на запросы клиентов на основе исторического взаимодействия и контекстуального понимания рассматриваемой проблемы.
• Персонализация ответов. Создание персонализированного контента и ответов на основе данных клиентов для повышения вовлеченности и удовлетворенности.
• Создание сценариев и обучающих материалов. Создание сценариев и обучающих материалов для агентов поддержки на основе распространенных сценариев и развивающихся протоколов обслуживания клиентов.

Прогнозирующий ИИ превосходно повышает производительность за счет автоматизации задач и расширенной аналитики, а генеративный ИИ улучшает поддержку клиентов, позволяя агентам-людям оказывать быструю, актуальную и персонализированную помощь клиентам.

Теперь давайте углубимся в диалоговых агентов и контакт-центров на базе искусственного интеллекта как наиболее ярких примеров применения искусственного интеллекта в службе поддержки клиентов.

Разговорные агенты

Чат-боты для поддержки клиентов существуют уже давно, но до недавнего времени они могли обрабатывать только самые простые запросы на обслуживание. Последние достижения в области возможностей больших языковых моделей (LLM) произвели революцию в приложениях поддержки клиентов, поскольку боты на базе LLM теперь могут обрабатывать гораздо более сложные разговоры, чем их предшественники. Однако нам не следует ожидать, что генеративный ИИ полностью заменит агентов службы поддержки клиентов в ближайшем будущем. Технология еще недостаточно надежна и может давать фактические ошибки, чего мы не можем допустить при прямом общении с клиентами.

Генеративные методы искусственного интеллекта, скорее всего, будут сочетаться с прогнозирующим искусственным интеллектом и другими программными методами для предоставления комплексных решений для базовых запросов и оказания помощи агентам-человекам в выполнении более сложных запросов. Например, диалоговые агенты могут напрямую отвечать на часто задаваемые вопросы, аутентифицировать клиентов, задавая ряд секретных вопросов, и обнаруживать намерение клиентов направлять запросы нужному агенту-человеку. Кроме того, они могут помочь агентам службы поддержки клиентов обеспечить более быстрое и лучшее обслуживание, обобщая длинные запросы клиентов, составляя ответы с учетом прошлого взаимодействия с клиентом, а также переводя запросы и ответы на различные языки для обеспечения многоязычной поддержки.

Агенты диалогового ИИ могут быть реализованы различными способами: от создания пользовательских агентов на базе LLM с нуля до использования сервиса, подобного ChatGPT, как есть. Большинство предприятий ищут сбалансированное решение, которое обеспечивает хорошую производительность, достаточный контроль и прозрачность и соответствует их бюджету. Два распространенных подхода:

• Выбор предварительно обученной языковой модели (собственной или с открытым исходным кодом), а также ее точная настройка или дополнение с помощью внутренней базы знаний для лучшей и более надежной работы.
• Партнерство с компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, которые специализируются на разработке и внедрении диалоговых агентов искусственного интеллекта и могут предоставить предприятиям доступ к новейшим технологиям и опыту. Некоторые примеры таких решений включают в себя Amazon Lex, IBM Watsonx Ассистенти LivePerson .

Лучший подход для конкретного бизнеса будет зависеть от его конкретных потребностей и ресурсов.

Контактные центры

Когда мы говорим об искусственном интеллекте в поддержке клиентов, мы имеем в виду нечто большее, чем просто чат-боты. Последние достижения в моделях ИИ для преобразования текста в речь и речи в текст позволили использовать более широкий спектр приложений ИИ в контакт-центрах, где ИИ теперь используется для обработки не только письменных запросов, но и звонков клиентов.

Решения вроде Амазон Коннект, Контакт-центр AI от Google, Crestи Поли ИИ утверждают, что значительно повышают показатели удовлетворенности клиентов и сокращают среднее время обработки, предлагая круглосуточную помощь по нескольким каналам. Например, Поли ИИ требования что его помощники могут обработать до 50% входящих звонков. Они могут аутентифицировать звонящих, позволять клиентам совершать платежи по телефону, обрабатывать заказы и заказы, отвечать на часто задаваемые вопросы, помогать клиентам отслеживать заказы и переносить поставки, а также помогать звонящим в процессах устранения неполадок и технической поддержки — и все это посредством естественного общения и на нескольких языках.

В тех случаях, когда голосовой бот не может обработать звонок, ИИ предлагает несколько решений для повышения производительности агентов-людей за счет оптимизации маршрутизации звонков, исключения работы после звонка за счет автоматического ведения заметок и обобщения, а также быстрого предоставления внутренней базы знаний для подскажем решения даже для самых сложных случаев.

Искусственный интеллект уже оказывает значительное влияние на взаимодействие с клиентами, и по мере его дальнейшего развития мы можем ожидать появления еще более инновационных и эффективных способов использования искусственного интеллекта для поддержки клиентов.

Понравилась эта статья? Подпишитесь на новые обновления AI.

Мы сообщим вам, когда мы выпустим больше кратких статей, подобных этой.

Похожие страницы:

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/