Mākslīgā intelekta loma klientu apkalpošanas revolūcijā

Ievads

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts un klientu apkalpošana ir izveidojuši duetu, kas šodien ir digitālās transformācijas līderis. Nemākulīgi roboti, kas nesaprata mūsu pieprasījumus, un ilgs atbildes laiks ir aizstājuši vietu pilnīgi jaunai pieejai. Ar dziļas mācīšanās algoritmiem un lieliem valodas modeļiem mēs tagad pārveidojam klientu apkalpošanu, palielinot operāciju skaitu, bet, kas ir vēl svarīgāk, reaģējot uz klientu vajadzībām.

Klients ir tas, kurš diktē noteikumus, veidojot pakalpojumu ainavu atbilstoši savām vajadzībām, pieprasījumiem un apmierinātībai. Tāpēc lielākā daļa uzņēmumu arī pielāgojas. Tie maina savas stratēģijas un domā, kā izveidot mākslīgā intelekta uzņēmumu. Miljoniem dolāru ieplūst AI investīcijās, cerot palielināt klientu apmierinātību un noturēt klientus.

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts klientu apkalpošanā jau ir uzrādījis brīnišķīgus rezultātus, un uzņēmumi neplāno apstāties. Īss ieskats pašreizējās tendencēs mums parādīs, kādā virzienā šī tehnoloģija transformē klientu apkalpošanu.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta aizkulises

Pirms mēs faktiski integrējam ģeneratīvo mākslīgo intelektu klientu apkalpošanā, kā tiek veidoti modeļi? Modeļa izveide un apmācība notiek vairākos posmos:

• Datu vākšana Lai apmācītu mākslīgā intelekta modeli, mēs vācam lielu datu apjomu. Pamatojoties uz uzdevumu, ko vēlamies, lai modelis veiktu, mēs apkopojam datus dažādos formātos, piemēram, tekstus, attēlus, videoklipus utt. Turklāt dati tiek attīrīti un anotēti pirms nodošanas apmācībai.
• Modeļa izvēle Pēc tam izstrādātāji izvēlas modeli, kas spēs saprast un apstrādāt datus. Neatkarīgi no tā, vai tas būs lielais valodas modelis (LLM), piemēram, ChatGPT, vai sarunvalodas mākslīgā intelekta modelis, piemēram, Amazon Lex, šī izvēle noteiks modeļa turpmāko veiktspēju.
• Tehnoloģiju ieviešana Mašīnmācīšanās un dabiskās valodas apstrādes algoritmu izmantošana ļauj pareizi izveidot modeli. Padziļinātās mācīšanās metodes palīdz nepārtraukti mācīties, uzlabojot tā veiktspēju un radot precīzas un cilvēkam līdzīgas atbildes.
• Modeļa apmācība Apmācīšanas procesa laikā modelis mācās atpazīt nodomu un ģenerēt atbildi. Precīza pielāgošana palīdz pielāgot un uzlabot modeli.
• Integrācija Tiklīdz modelis ir gatavs un apmācīts, sākas integrācija ar klientu apkalpošanas rīkiem. Parasti integrācija tiek veikta, izmantojot API, bet var ietvert arī tiešu backend integrāciju ar CRM rīkiem.
• Testēšana Tāpat kā visu produktu izstrādes laikā, testēšana ļauj pārbaudīt, vai izveidotais modelis atbilst klientu atbalsta uzdevumu prasībām. Pēc darbības uzsākšanas regulāras pārbaudes ļauj pielāgot un atjaunināt modeli.

Izmantojot jaunus rīkus un tehnoloģijas, kas darbojas atsevišķi vai kopā, klientu apkalpošanas dienests var citādi risināt regulārus uzdevumus. Šeit sākas klientu ceļojuma uzlabošana.

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts klientu apkalpošanai: Pašreizējās funkcijas

Daži uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu, lai rakstītu tekstus, automatizētu uzdevumus vai veidotu analītiskos datus, bet klientu apkalpošana apvieno visus šos aspektus. Visu automatizācijas un procesu uzlabojumu mērķis ir racionalizēt darbību un uzlabot klientu pieredzi. Saskaņā ar Forbes datiem klientu apkalpošana ir viens no galvenajiem klientu lojalitāti veicinošiem faktoriem. Saskarsme ar klientu vairs neaprobežojas tikai ar viņa problēmu risināšanu. Runa ir par ilgtermiņa partnerattiecību veidošanu, kam ir kopīgas vērtības.

Izmantojot ģeneratīvo mākslīgo intelektu klientu apkalpošanā, uzņēmumi veido jauna līmeņa attiecības ar klientiem, parādot, ka tiem rūp. Cilvēki kļūdaini domā, ka ģeneratīvais AI klientu apkalpošanai aprobežojas ar tērzēšanas robotiem, kas atbild uz klientu jautājumiem. Patiesībā AI rīki palīdz labāk izprast klientu nodomus, piedāvājot ātrākus risinājumus.

Teksta ģenerēšana

Pateicoties sarunu plūsmai un nodomu atpazīšanai, ģeneratīvais mākslīgais intelekts klientu apkalpošanā palīdz ātrāk izveidot saturu. Vairumā gadījumu algoritmi analizē nodomu, vēsturiskos mijiedarbības datus, uzņēmuma zināšanu bāzi un ģenerē atbildi. Dziļās mācīšanās algoritmi nepārtraukti trenējas, tāpēc aģentam ir nepieciešams apstiprināt galīgo atbildi.

Šāda automatizācija veicina mijiedarbību, izmantojot tērzēšanu, e-pasta vēstules un sociālos plašsaziņas līdzekļus. Tā ietaupa laiku, ko aģenti patērē klientu pieprasījumu apstrādei. Rezultātā gaidīšanas laika samazināšana palielina klientu apmierinātību.

Personalizēta saziņa

Izmantojot ģeneratīvo mākslīgo intelektu klientu atbalstam, uzņēmumi var izmantot vēsturiskos datus un ieteikt produktus, pamatojoties uz klienta iepriekšējo izvēli. Funkcionalitāte, kas mums labi pazīstama no iepirkšanās tiešsaistē, ir pārcelta uz klientu atbalstu, ļaujot sniegt pielāgotas atbildes un personalizētāku pieredzi. Kā norāda Medallia, personalizācija tagad ir nepieciešamība, kas ietekmē klientu izvēli un lojalitāti zīmolam.

Noskaņojuma analīze

No vienkāršas izpratnes par to, ko klients raksta un saka, rīki tagad ļauj atpazīt viņa emocijas un uzvedību. Mākslīgais intelekts un dabiskās valodas apstrāde ir mainījusi mijiedarbības veidu. Sentimentu analīze ir viens no vērtīgākajiem ģeneratīvā mākslīgā intelekta piemēriem klientu apkalpošanā. Pēc datu vākšanas un apstrādes, pēc tam nosakot sentimentus, mēs izmantojam vērtīgās analīzes, lai sniegtu atbalstu.

Rezultātā pielāgotas atbildes uz klientu pieprasījumiem ne tikai pārsteidz ar personalizāciju, bet arī ļauj proaktīvi novērst problēmas. Vai vismaz ātri mazināt problēmu līmeni.

Prognozējošā analīze un pārskatu sniegšana

Mākslīgā intelekta spējas nodrošināt prognozējošu analīzi ir tas, kas ļauj uzņēmumiem pāriet no reaktīvas uz proaktīvu klientu apkalpošanu. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts klientu apkalpošanai apkopo datus no klienta profila, vēsturiskām mijiedarbībām un tīmekļa vietnes aktivitātēm. Tas var analizēt arī klienta mijiedarbību sociālajos plašsaziņas līdzekļos. Modelis, analizējot šos datus, tālāk veido prognozes un ģenerē klienta uzvedības modeļus.

Analītika un atskaites palīdz sniegt ieteikumus par produktiem, prognozēt problēmas vai klientu kontaktu iespējamību. Prognozētās klientu vajadzības ļauj aģentiem proaktīvi uzrunāt klientus, novēršot iespējamās problēmas.

Vairāku valodu atbalsts

Uzņēmumiem, kas darbojas dažādās valstīs, ne vienmēr ir iespēja sniegt atbalstu dažādās valodās. Var būt grūti atrast aģentus, kas runā vairākās valodās. Izmantojot ģeneratīvo mākslīgo intelektu klientu apkalpošanai, tulkojumi reālajā laikā ir ļoti noderīgi. Šie rīki var arī palīdzēt klientu atbalsta aģentiem ģenerēt atbildi norādītajā valodā, pamatojoties uz klienta pieprasījumu.

Zināšanu bāze

Zināšanu bāzu roboti ir gudri palīgi, kas apmācīti, izmantojot milzīgas datu kopas. Tie ir pietiekami gudri, lai atrisinātu klientu jautājumus reāllaikā un ieteiktu atbilstošus avotus vai veicamās darbības. Tāpat kā klients izmantotu meklētājprogrammu, viņš saņem piedāvātos risinājumus pašapkalpošanās darbībām.

Izmantojot zināšanu bāzu rīkus, klientu apkalpošanas dienests ietaupa aģentu laiku, vienlaikus sniedzot klientiem ātrus risinājumus. Izmantojot zināšanu bāzi, ģeneratīvais mākslīgais intelekts un klientu apkalpošana lieliski saskan, radot abpusēji izdevīgu rezultātu gan uzņēmumam, gan klientam.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta priekšrocības klientu apkalpošanā

Lai gan daži varētu domāt, ka mākslīgā intelekta ieviešanas mērķis ir samazināt komandas paplašināšanos, patiesībā tas pārveido klientu apkalpošanu par jēgpilnāku telpu. Tāpat kā mēs reiz ļaujam mašīnām rēķināt par mums, kāpēc gan neuzticēt tām atkārtotus un manuālus uzdevumus, atbrīvojot laiku stratēģiskām darbībām?

Ģeneratīvie mākslīgā intelekta rīki klientu apkalpošanai sniedz šādus ieguvumus:

• Nepārtrauktu operāciju mākslīgais intelekts tagad piedāvā pilnu rīku un iespēju arsenālu, lai padarītu operācijas nepārtrauktas. Ja jūsu uzņēmumā tiek apstrādāts liels skaits pieprasījumu pat ārpus darba laika, virtuālie asistenti var palīdzēt. Pārņemot daļu no klientu atbalsta dienesta uzdevumiem, viņi nodrošina pastāvīgu atbalstu klientiem.
• Samazināts atbildes laiks Iepriekš sagatavotās atbildes un noskaņojuma analīze darbojas sinerģijā, lai nekavējoties reaģētu uz klientu pieprasījumiem. Kamēr aģenti koncentrējas uz sarežģītākiem gadījumiem, virtuālie asistenti palīdz ar vispārīgiem jautājumiem, piemēram, par piegādes laiku vai atgriešanas procedūru. Klienti saņem ātrus risinājumus īsā laikā.
• Personalizēta pieeja Saziņa ar klientiem kļūst pielāgota un personalizēta. Aģenti labāk izprot klientu vajadzības un attiecīgi reaģē. Uz dabiskās valodas apstrādes algoritmiem balstītie rīki atšifrē sarunas nianses tāpat, kā to dara cilvēku aģenti. Labi apmācīti modeļi pat spēj atpazīt klientu emocijas un apmierinātību.
• Proaktīvā atbalsta mākslīgā intelekta rīki iesaistās spēlē ne tikai tiešās mijiedarbības ar klientiem laikā. Ziņojumi identificē potenciālās problēmas, ļaujot klientu apkalpošanas aģentiem veikt proaktīvas darbības. Algoritmi palīdz piedāvāt individuālus ieteikumus turpmākajiem pirkumiem. Turklāt tie var identificēt potenciālos klientus, sagatavojot pamatu turpmākām mārketinga kampaņām.
• Cilvēku kļūdu samazināšana Mākslīgā intelekta rīki klientu apkalpošanā attiecas ne tikai uz ārējo mijiedarbību ar klientiem. Tie palīdz optimizēt iekšējos procesus, samazinot atkārtojošos uzdevumus. Mašīnas apstrādā ievades datus, ģenerē pārskatus un veido ieskatus, tādējādi samazinot manuālo iejaukšanos un cilvēku kļūdas.

Mūsdienīgs klientu atbalsts: Gudrāks, ātrāks un pārdomātāks

Kā redzējām, ģeneratīvā mākslīgā intelekta ieviešana klientu apkalpošanas jomā rada reālas pārmaiņas. Tā ir jauna realitāte, ko daudzi uzņēmumi cenšas pieņemt un attīstīt. Izmantojot viedākus rīkus un virtuālos asistentus, klientu atbalsta aģenti var veidot reālas, ilgtermiņa attiecības ar klientiem. No gaidīšanas laika samazināšanas līdz personalizētu ieteikumu piedāvāšanai, uzņēmumi koncentrē savu darbību uz klientu.

Aģenti ietaupa savu laiku un ātrāk atrisina biļetes, savukārt klienti saņem labāku apkalpošanu, kas tiek reizināta ar pielāgotām pieejām. Palielinās varbūtība, ka klienti atgriezīsies, un nostiprinās viņu lojalitāte. Šķiet, ka tuvākajos gados mākslīgā intelekta loma klientu apkalpošanā tikai pieaugs. Lai nodrošinātu gudrāku klientu apkalpošanu, mākslīgā intelekta rīkus var uzstādīt visos klientu apkalpošanas posmos, sākot ar pirmajiem kontaktiem, sūdzībām un beidzot ar atsauksmēm. Uzņēmumi, kas izmantos šīs tehnoloģijas un pastāvīgi pielāgosies mainīgajai situācijai, būs labā pozīcijā, lai piedāvātu izcilu klientu pieredzi, izceļot sevi arvien konkurētspējīgākā tirgū.