Müşteri Desteğinin Geleceği: Yapay Zeka Kapasiteyi, Performansı ve Memnuniyeti Nasıl Artırıyor?

Müşteri desteği giderek daha önemli hale geldi Alıcıların% 88'i Bir şirketin sunduğu deneyimin, ürün veya hizmetleri kadar önemli olduğunu söylüyor. Hakkında Müşterilerin% 72 acil servis talep edin ve Neredeyse 70% Etkileşimde bulundukları herkesin tam bir bağlama sahip olmasını beklerler. Bununla birlikte, bu seviyedeki müşteri hizmetleri pahalıdır ve iş liderlerinin daha yüksek maliyet verimliliği ve yüksek hizmet seviyeleri için yapay zekaya yönelmesine yol açmaktadır.

Yapay zeka sihirli bir hap değil ve çoğu bot etkileşimi yine de tüketicilerin bir insan temsilciyle bağlantı kurmayı talep etmesiyle sonuçlanıyor. Bununla birlikte, konuşma aracıları daha doğal ve insana benzer hale gelirken tüketiciler, hızlı ve kaliteli hizmet almalarına izin verdiği sürece yapay zeka ile etkileşime daha açık hale geliyor.

Müşteri deneyiminin yapay zekanın uygulanması açısından en verimli alanlardan biri olduğuna inanıyoruz. Makine zekası sayesinde müşteri ihtiyaçlarına ilişkin daha derin bir içgörü elde edebilir ve daha düşük maliyetle sürekli olarak harika deneyimler sunabiliriz.

Bu kapsamlı eğitim içeriği sizin için yararlıysa, AI posta listemize abone olun yeni materyal çıkardığımızda uyarılmak. 

Müşteri Desteğinde Tahmine Dayalı Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka

Tahmine dayalı yapay zeka bir süredir müşteri desteğini geliştirerek gelişmiş analizler, geri bildirim analizi ve kaynak tahsisi sunuyor. Üretken yapay zeka teknolojilerinin, ileri düzeyde konuşabilen yapay zeka aracılarıyla birlikte yükselişi, müşteri desteğini yeni boyutlara taşıyor.

Tahmine dayalı yapay zeka uygulamalar, aşağıdaki yollarla müşteri desteği maliyetlerini azaltmayı ve müşteri deneyimini iyileştirmeyi amaçlamaktadır:

• Otomatik bilet yönlendirme. Müşteri çağrılarını geçmiş performans ve uzmanlığa dayalı olarak en uygun destek temsilcisine otomatik olarak yönlendirmek için tahmine dayalı analitiği kullanma.
• Kaynak tahmini. Farklı zamanlarda destek kaynaklarına olan talebin tahmin edilmesi, daha iyi personel tahsisi sağlanması ve müşteriler için bekleme sürelerinin kısaltılması.
• Sorun tahmini. Müşterilerin karşılaşabileceği ortak sorunları veya soruları tahmin ederek, sorunların tırmanmadan önce çözülmesi için proaktif önlemlerin alınmasına olanak tanır.
• Churn tahmini. Kaybetme ihtimali olan müşterileri tespit ederek onları elde tutmak için zamanında müdahaleye olanak sağlamak.
• Yaşam boyu değer tahmini. Destek ve kaynakları buna göre önceliklendirmek için müşterilerin yaşam boyu değerini tahmin etmek.
• Öngörücü bakım. Bakım gerektiren ürünler için bakımın ne zaman yapılacağını veya arızanın ne zaman meydana geleceğini tahmin etmek, zamanında destek sağlamak ve arıza süresini en aza indirmek.

Öte yandan, üretken yapay zeka aşağıdakileri güçlendirerek müşteri temsilcilerinizin etkinliğini artırabilir ve iş yüklerini azaltabilir:

• Gelişmiş konuşma aracıları. Soruları çözmek veya bilgi sağlamak için müşterilerle doğal, anlamlı etkileşimler kurabilen gelişmiş sohbet robotları ve sanal asistanlar oluşturmak.
• Bilgi tabanı oluşturma. Yaygın sorgulara ve gelişen müşteri ihtiyaçlarına göre bilgi tabanı makaleleri veya SSS'ler oluşturmak ve sürekli güncellemek.
• Dahili arama araçları. Destek temsilcileri veya müşteriler bir bilgi tabanında veya destek portalında bilgi aradığında daha doğru ve bağlamsal olarak alakalı sonuçlar sağlamak için dahili arama araçlarını üretken yapay zeka ile güçlendirmek.
• Otomatik özet oluşturma. Destek temsilcileri tarafından daha kolay analiz ve takip için uzun müşteri etkileşimlerini veya geri bildirimlerini özetleme.
• Tahmini yazma. Destek temsilcilerine tahmine dayalı yazma konusunda yardımcı olmak, müşterilere yanıt verme sürecini daha hızlı ve daha verimli hale getirmek.
• Yanıt taslağı hazırlama. Müşteri e-postalarına ilk yanıtların taslağını hazırlayarak destek temsilcilerine yardımcı olmak, zamandan tasarruf etmek ve iletişimde tutarlılık sağlamak.
• Otomatik yanıt oluşturma. Geçmişteki etkileşimlere ve eldeki konunun bağlamsal anlayışına dayanarak müşteri sorularına yanıtlar üretmek.
• Yanıt kişiselleştirme. Katılımı ve memnuniyeti artırmak için müşteri verilerine dayalı kişiselleştirilmiş içerik ve yanıtlar oluşturmak.
• Senaryo ve eğitim materyali oluşturma. Destek temsilcileri için ortak senaryolara ve gelişen müşteri hizmetleri protokollerine dayalı komut dosyaları ve eğitim materyalleri oluşturma.

Tahmine dayalı yapay zeka, görev otomasyonu ve gelişmiş analitik yoluyla üretkenliği artırma konusunda başarılı olurken, üretken yapay zeka, insan temsilcilerinin müşterilere hızlı, ilgili ve kişiselleştirilmiş yardım sağlamasına olanak tanıyarak müşteri desteğini geliştirir.

Şimdi, müşteri desteğinde yapay zeka uygulamasının en belirgin örnekleri olan sohbet aracılarına ve yapay zeka destekli iletişim merkezlerine daha derinlemesine bakalım.

Konuşma Ajanları

Müşteri desteğine yönelik sohbet robotları bir süredir ortalıkta dolaşıyor ancak yakın zamana kadar yalnızca en temel hizmet taleplerini karşılayabiliyorlardı. Büyük dil modelleri (LLM'ler) yeteneklerindeki en son gelişmeler, LLM destekli botlar artık öncekilere göre çok daha karmaşık konuşmaları yönetebildiğinden, müşteri destek uygulamalarında devrim yarattı. Ancak üretken yapay zekanın yakın gelecekte müşteri destek temsilcilerinin yerini tamamen almasını beklememeliyiz. Teknoloji henüz yeterince güvenilir değil ve müşterilerle doğrudan iletişimde karşılayamayacağımız gerçek hatalar üretebilir.

Üretken yapay zeka yöntemleri, temel istekler için eksiksiz çözümler sunmak ve insan aracılara daha karmaşık isteklerde yardımcı olmak için büyük olasılıkla tahmine dayalı yapay zeka ve diğer yazılım yöntemleriyle birleştirilecektir. Örneğin, konuşma aracıları SSS'leri doğrudan yanıtlayabilir, bir dizi güvenlik sorusu sorarak müşterilerin kimliklerini doğrulayabilir ve müşterinin sorguları doğru insan aracıya yönlendirme niyetini tespit edebilir. Ek olarak, uzun müşteri isteklerini özetleyerek, müşteriyle geçmişteki etkileşimleri dikkate alarak yanıtların taslağını hazırlayarak ve çok dilli destek sağlamak için istek ve yanıtları çeşitli dillere çevirerek müşteri destek temsilcilerinin daha hızlı ve daha iyi hizmet sunmalarına yardımcı olabilirler.

Konuşmaya dayalı yapay zeka aracıları, LLM destekli özel aracıların sıfırdan oluşturulmasından ChatGPT benzeri hizmetin olduğu gibi kullanılmasına kadar çeşitli şekillerde uygulanabilir. Çoğu işletme, iyi performans, yeterli kontrol ve şeffaflık sunan ve bütçelerini karşılayan dengeli bir çözüm arar. İki yaygın yaklaşım şunlardır:

• Tescilli veya açık kaynaklı, önceden eğitilmiş bir dil modelinin seçilmesi ve daha iyi ve daha güvenilir performans için dahili bir bilgi tabanıyla ince ayar yapılması veya bu modelin genişletilmesi.
• Konuşmaya dayalı yapay zeka aracılarını geliştirme ve dağıtma konusunda uzmanlaşmış ve işletmelere en son teknolojilere ve uzmanlığa erişim sağlayabilen yapay zeka şirketleriyle ortaklık kurmak. Bu çözümlerin bazı örnekleri şunları içerir: Amazon Lex'i, IBM watsonx Yardımcısı, ve LivePerson.

Belirli bir işletme için en iyi yaklaşım, işletmenin özel ihtiyaçlarına ve kaynaklarına bağlı olacaktır.

İletişim Merkezleri

Yapay zekanın müşteri desteğini güçlendirmesinden bahsettiğimizde konu sohbet robotlarının çok ötesine geçiyor. Metinden konuşmaya ve konuşmayı metne yapay zeka modellerindeki en son gelişmeler, iletişim merkezlerinde daha geniş yelpazede yapay zeka uygulamalarına olanak sağladı; burada yapay zeka artık yalnızca yazılı talepleri değil aynı zamanda müşteri çağrılarını da yönetmek için kullanılıyor.

gibi çözümler Amazon Bağlantısı, İletişim Merkezi AI Google tarafından, Crest, ve Poli Yapay Zeka birden fazla kanal üzerinden 24/7 yardım sunarak müşteri memnuniyeti puanlarını önemli ölçüde artırdığını ve ortalama işlem sürelerini kısalttığını iddia ediyor. Örneğin, Poli AI iddia asistanlarının gelen çağrıların %50'sine kadarını yönetebildiğini. Arayanların kimliğini doğrulayabilir, müşterilerin telefonla ödeme yapmasına olanak tanıyabilir, rezervasyonları ve rezervasyonları yönetebilir, SSS'leri yanıtlayabilir, müşterilerin siparişleri takip etmesine ve teslimatları yeniden planlamalarına yardımcı olabilir ve arayanlara sorun giderme ve teknik destek süreçlerinde rehberlik edebilir; üstelik doğal konuşmalar yoluyla ve birden fazla dilde.

Bir çağrının sesli bot tarafından yönetilemediği durumlarda yapay zeka, çağrı yönlendirmeyi optimize ederek, otomatik not alma ve özetleme yoluyla çağrı sonrası çalışmaları ortadan kaldırarak ve dahili bilgi tabanını hızlı bir şekilde ortaya çıkararak insan temsilcilerinin üretkenliğini artırmak için birden fazla çözüm sunar. En karmaşık durumlar için bile çözümler önerir.

Yapay zeka halihazırda müşteri etkileşimleri üzerinde önemli bir etkiye sahip ve gelişmeye devam ettikçe, müşteri desteği için yapay zekayı kullanmanın daha yenilikçi ve etkili yollarını görmeyi bekleyebiliriz.

Bu makaleyi beğendin mi? Daha fazla AI güncellemesi için kaydolun.

Bunun gibi daha özet makaleler yayınladığımızda size haber vereceğiz.

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/