Úloha umělé inteligence v revoluci zákaznického servisu

Úvodní stránka

Generativní umělá inteligence a zákaznický servis tvoří duo, které dnes vede digitální transformaci. Neohrabaní boti, kteří nerozuměli našim požadavkům, a dlouhá doba odezvy ustoupily zcela novému přístupu. Díky algoritmům hlubokého učení a velkým jazykovým modelům nyní transformujeme zákaznický servis, zvyšujeme operativu, ale hlavně reagujeme na potřeby zákazníků.

Je to zákazník, kdo diktuje pravidla a utváří prostředí služeb podle svých potřeb, požadavků a spokojenosti. Proto se přizpůsobuje i většina podniků. Mění své strategie a přemýšlejí, jak založit společnost s umělou inteligencí. Do investic do AI plynou miliony dolarů v naději, že se zvýší spokojenost zákazníků a udrží si je.

Generativní umělá inteligence v zákaznickém servisu již prokázala obdivuhodné výsledky a společnosti s tím nehodlají přestat. Letmý pohled na současné trendy nám ukáže, jakým směrem se technologie při transformaci zákaznického servisu ubírá.

Zákulisí generativní umělé inteligence

Jak se vytvářejí modely předtím, než skutečně začleníme generativní umělou inteligenci do služeb zákazníkům? Vytvoření a trénování modelu prochází řadou kroků:

• Sběr dat Pro trénování modelu umělé inteligence shromažďujeme velké množství dat. Na základě úkolu, který chceme, aby model splnil, shromažďujeme data v různých formátech, jako jsou texty, obrázky, videa atd. Dále data před předáním k trénování čistíme a anotujeme.
• Výběr modelu Vývojáři pak vyberou model, který bude rozumět datům a zpracovávat je. Ať už se bude jednat o velký jazykový model (LLM), jako je ChatGPT, nebo konverzační model AI, jako je Amazon Lex, volba ovlivní další výkon modelu.
• Implementace technologie Použití algoritmů strojového učení a zpracování přirozeného jazyka umožňuje správné nastavení modelu. Techniky hlubokého učení napomáhají jeho průběžnému učení, zlepšují jeho výkon a generují přesné a lidské odpovědi.
• Trénování modelu Během procesu trénování se model učí rozpoznávat záměr a generovat odpověď. Jemné ladění pomáhá model upravit a vylepšit.
• Integrace Jakmile je model připraven a vyškolen, začíná integrace s nástroji zákaznického servisu. Obvykle se integrace provádí prostřednictvím rozhraní API, ale může zahrnovat i přímou backendovou integraci s nástroji CRM.
• Testování Stejně jako při vývoji všech produktů umožňuje testování ověřit, zda vytvořený model splňuje požadavky úkolů zákaznické podpory. Po uvedení do ostrého provozu umožňují pravidelné kontroly model upravovat a aktualizovat.

Díky novým nástrojům a technologiím, které fungují samostatně nebo dohromady, může zákaznická podpora řešit běžné úkoly jinak. Zlepšení zákaznické cesty začíná právě zde.

Generativní AI pro zákaznický servis: Současné funkce

Zatímco některé podniky používají umělou inteligenci k psaní textů, automatizaci úkolů nebo vytváření analýz, zákaznické služby kombinují všechny tyto činnosti. Cílem všech automatizací a vylepšení procesů je zefektivnit provoz a zdokonalit zákaznickou zkušenost. Podle časopisu Forbes patří zákaznický servis mezi ty, které nejvíce přispívají k loajalitě zákazníků. Interakce se zákazníkem se již neomezuje pouze na řešení jeho problémů. Jde o budování dlouhodobého partnerství, které sdílí společné hodnoty.

Využitím generativní umělé inteligence v oblasti služeb zákazníkům vytvářejí podniky novou úroveň vztahů se zákazníky a ukazují, že jim na nich záleží. Lidé se mylně domnívají, že generativní AI pro zákaznickou podporu se omezuje na chatboty, kteří odpovídají na dotazy zákazníků. Ve skutečnosti nám nástroje AI pomáhají lépe porozumět záměrům zákazníků a nabízejí rychlejší řešení.

Generování textu

Díky konverzačnímu toku a rozpoznávání záměrů pomáhá generativní umělá inteligence v zákaznickém servisu rychleji vytvářet obsah. Ve většině případů algoritmy analyzují záměr, historická data interakcí, znalostní bázi společnosti a generují odpověď. Algoritmy hlubokého učení se neustále trénují, což vyžaduje, aby agent ověřil konečnou odpověď.

Tato automatizace je přínosem pro interakce prostřednictvím chatů, e-mailů a sociálních médií. Šetří čas agentů při zpracování požadavků zákazníků. Zkrácení čekací doby tak zvyšuje spokojenost zákazníků.

Personalizovaná komunikace

Díky generativní umělé inteligenci pro zákaznickou podporu mohou společnosti využívat historická data a navrhovat produkty na základě předchozího výběru zákazníka. Funkce, které dobře známe z online nakupování, se přesunuly na zákaznickou podporu a umožňují reakce na míru a personalizovanější zážitek. Jak uvádí společnost Medallia, personalizace je nyní nutností, která ovlivňuje výběr značky a loajalitu zákazníků.

Analýza sentimentu

Od pouhého porozumění tomu, co zákazník píše a říká, se nyní nástroje zaměřují na rozpoznávání jeho emocí a chování. Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka změnily způsob interakce. Analýza sentimentu je jedním z nejcennějších příkladů generativní umělé inteligence v oblasti služeb zákazníkům. Po shromáždění a zpracování dat a následném skórování sentimentů využíváme cenné analýzy k poskytování podpory.

Výsledkem jsou odpovědi na požadavky zákazníků šité na míru, které nejen ohromí personalizací, ale také umožní proaktivně eliminovat problémy. Nebo alespoň rychle snížit míru tísně.

Prediktivní analýza a reporting

Schopnosti umělé inteligence v oblasti prediktivní analýzy umožňují podnikům přejít od reaktivních k proaktivním službám zákazníkům. Generativní AI pro zákaznický servis shromažďuje data z profilu zákazníka, historických interakcí a aktivit na webových stránkách. Může také analyzovat interakce zákazníka na sociálních sítích. Na základě analýzy těchto dat model dále vytváří předpovědi a generuje vzory chování zákazníka.

Analytika a reporting pomáhají s doporučením produktů, předpovědí případných problémů nebo pravděpodobností kontaktu zákazníka. Předpovězené potřeby zákazníků umožňují agentům proaktivně oslovovat zákazníky a eliminovat tak případné problémy.

Podpora více jazyků

Podniky působící v různých zemích nemají vždy možnost poskytovat podporu v různých jazycích. Agenty hovořící více jazyky může být jednoduše obtížné najít. S generativní umělou inteligencí pro zákaznický servis se překlady v reálném čase hodí. Tyto nástroje mohou také pomoci agentům zákaznické podpory vygenerovat odpověď v zadaném jazyce na základě požadavku zákazníka.

Znalostní báze

Znalostní boti jsou inteligentní asistenti vyškolení na obrovských souborech dat. Jsou dostatečně chytří na to, aby řešili dotazy zákazníků v reálném čase a navrhovali relevantní zdroje nebo akce, které je třeba provést. Jako by zákazník používal vyhledávač, dostává navrhovaná řešení pro samoobslužné akce.

Díky nástrojům znalostní báze šetří zákaznický servis čas agentů a zároveň poskytuje zákazníkům rychlá řešení. Díky znalostní bázi se generativní umělá inteligence a zákaznický servis dokonale doplňují a vytvářejí oboustranně výhodný výsledek jak pro firmu, tak pro zákazníka.

Výhody generativní umělé inteligence v zákaznickém servisu

I když se někteří mohou domnívat, že zavedení umělé inteligence má za cíl snížit rozšíření týmu, ve skutečnosti mění služby zákazníkům na smysluplnější prostor. Stejně jako jsme kdysi nechali počítat stroje za nás, proč jim nesvěřit opakující se a manuální úkoly a uvolnit tak čas pro strategické činnosti?

Nástroje generativní umělé inteligence přinášejí zákaznickým službám následující výhody:

• Umělá inteligence pronepřetržitý provoz má nyní k dispozici celý arzenál nástrojů a možností, jak zajistit nepřetržitý provoz. V případě, že vaše firma řeší velké množství požadavků i mimo provozní dobu, mohou pomoci virtuální asistenti. Převezmou část úkolů zákaznické podpory a poskytují klientům nepřetržitou podporu.
• Zkrácení doby odezvy Předvyplněné odpovědi a analýza sentimentu pracují v součinnosti a okamžitě reagují na požadavky zákazníků. Zatímco se agenti věnují složitějším případům, virtuální asistenti pomáhají s obecnými dotazy, jako je doba dodání nebo postup vrácení zboží. Zákazníci tak dostanou rychlé řešení během okamžiku.
• Personalizovaný přístup Komunikace se zákazníky se stává přizpůsobenou a personalizovanou. Agenti lépe rozumí potřebám zákazníků a reagují podle nich. Nástroje založené na algoritmech pro zpracování přirozeného jazyka dešifrují nuance konverzace stejným způsobem jako lidští agenti. Dobře vyškolené modely jsou dokonce schopny rozpoznat emoce a spokojenost zákazníků.
• Nástrojeproaktivní podpory AI vstupují do hry nejen při přímé interakci se zákazníky. V hlášeních identifikují potenciální problémy a umožňují tak pracovníkům zákaznického servisu podniknout proaktivní kroky. Algoritmy pomáhají nabízet individuální doporučení pro další nákupy. Kromě toho dokáží identifikovat potenciální drop-off, a připravit tak podklady pro další marketingové kampaně.
• Snížení počtu lidských chyb Nástroje umělé inteligence v oblasti zákaznické podpory se netýkají pouze externí interakce se zákazníky. Pomáhají optimalizovat interní procesy a omezují opakující se úkoly. Stroje zpracovávají vstupy, generují reporty a vytvářejí přehledy, což snižuje počet manuálních zásahů a lidských chyb.

Moderní zákaznická podpora: Chytřejší, rychlejší

Jak jsme viděli, implementace generativní umělé inteligence v oblasti zákaznické podpory přináší skutečné změny. Jedná se o novou realitu, kterou se mnoho podniků snaží přijmout a v jejímž rámci se rozvíjí. Díky chytřejším nástrojům a virtuálním asistentům mohou agenti zákaznické podpory budovat skutečné a dlouhodobé vztahy se zákazníky. Od zkrácení čekací doby až po nabídku personalizovaných doporučení, podniky zaměřují své operace na zákazníka.

Agenti šetří svůj čas a rychleji řeší požadavky, zatímco zákazníci dostávají lepší služby znásobené individuálním přístupem. Zvyšuje se pravděpodobnost, že se zákazníci vrátí, a posiluje se jejich loajalita. V příštích letech se zdá, že role umělé inteligence v zákaznické podpoře jen poroste. Pro chytřejší zákaznický servis lze nástroje AI instalovat ve všech fázích zákaznické cesty, od prvních kontaktů přes stížnosti až po zpětnou vazbu. Podniky, které tyto technologie přijmou a budou se neustále přizpůsobovat vyvíjejícímu se prostředí, budou mít dobrou pozici k tomu, aby nabízely vynikající zákaznickou zkušenost a odlišily se tak na stále konkurenčnějším trhu.