Rola sztucznej inteligencji w rewolucji obsługi klienta

Wprowadzenie

Generatywna sztuczna inteligencja i obsługa klienta stworzyły duet, który przewodzi dziś cyfrowej transformacji. Nieporadne boty, które nie rozumiały naszych próśb i długi czas reakcji ustąpiły miejsca zupełnie nowemu podejściu. Dzięki algorytmom głębokiego uczenia i dużym modelom językowym przekształcamy teraz obsługę klienta, zwiększając operacje, ale co ważniejsze, odpowiadając na potrzeby klientów.

To klient dyktuje zasady, kształtując krajobraz usług swoimi potrzebami, żądaniami i satysfakcją. Dlatego też większość firm również się dostosowuje. Zmieniają swoje strategie i zastanawiają się, jak założyć firmę AI. Miliony dolarów płyną na inwestycje w AI w nadziei na zwiększenie satysfakcji klientów i zatrzymanie ich.

Generatywna sztuczna inteligencja w obsłudze klienta już pokazała wspaniałe wyniki, a firmy nie zamierzają przestać. Szybki rzut oka na obecne trendy pokaże nam, w jakim kierunku zmierza technologia w transformacji obsługi klienta.

Za kulisami generatywnej sztucznej inteligencji

Zanim faktycznie zintegrujemy generatywną sztuczną inteligencję z obsługą klienta, jak budowane są modele? Tworzenie i szkolenie modelu przechodzi przez szereg etapów:

• Zbieranie danych Aby wytrenować model sztucznej inteligencji, zbieramy duże ilości danych. W oparciu o zadanie, które ma wykonać model, gromadzimy dane w różnych formatach, takich jak teksty, obrazy, filmy itp. Ponadto dane są czyszczone i opatrywane adnotacjami przed przejściem do szkolenia.
• Wybór modelu Następnie deweloperzy wybierają model, który będzie rozumiał i przetwarzał dane. Niezależnie od tego, czy będzie to duży model językowy (LLM), taki jak ChatGPT, czy model konwersacyjnej sztucznej inteligencji, taki jak Amazon Lex, wybór będzie kształtował dalszą wydajność modelu.
• Wdrożenie technologii Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego pozwala na prawidłowe skonfigurowanie modelu. Techniki głębokiego uczenia wspomagają jego ciągłą naukę, poprawiając jego wydajność i generując precyzyjne i podobne do ludzkich odpowiedzi.
• Szkolenie modelu Podczas procesu szkolenia model uczy się rozpoznawać intencje i generować reakcje. Dostrajanie pomaga dostosować i ulepszyć model.
• Integracja Gdy tylko model jest gotowy i przeszkolony, rozpoczyna się integracja z narzędziami obsługi klienta. Zwykle integracja odbywa się za pośrednictwem interfejsów API, ale może również obejmować bezpośrednią integrację zaplecza z narzędziami CRM.
• Testowanie Podobnie jak w przypadku rozwoju wszystkich produktów, testowanie pozwala sprawdzić, czy utworzony model spełnia wymagania zadań wsparcia klienta. Po uruchomieniu regularne kontrole umożliwiają dostosowanie i aktualizację modelu.

Dzięki nowym narzędziom i technologiom, które działają osobno lub łącznie, obsługa klienta może inaczej radzić sobie z regularnymi zadaniami. Ulepszenie podróży klienta zaczyna się tutaj.

Generatywna sztuczna inteligencja dla obsługi klienta: Obecne funkcje

Podczas gdy niektóre firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do pisania tekstów, automatyzacji zadań lub tworzenia analiz, obsługa klienta łączy je wszystkie. Cała automatyzacja i usprawnienia procesów mają na celu usprawnienie operacji i udoskonalenie obsługi klienta. Według Forbesa obsługa klienta jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na lojalność klientów. Interakcja z klientem nie ogranicza się już tylko do rozwiązywania jego problemów. Chodzi o budowanie długoterminowych relacji partnerskich, które łączą wspólne wartości.

Zwracając się ku generatywnej sztucznej inteligencji w obsłudze klienta, firmy tworzą nowy poziom relacji z klientami, pokazując, że im zależy. Ludzie błędnie myślą, że generatywna sztuczna inteligencja do obsługi klienta ogranicza się do chatbotów odpowiadających na zapytania klientów. W rzeczywistości narzędzia AI pomagają nam lepiej zrozumieć intencje klientów, oferując szybsze rozwiązania.

Generowanie tekstu

Dzięki przepływowi konwersacji i rozpoznawaniu intencji, generatywna sztuczna inteligencja w obsłudze klienta pomaga szybciej tworzyć treści. W większości przypadków algorytmy analizują intencję, dane historyczne interakcji, bazę wiedzy firmy i generują odpowiedź. Algorytmy głębokiego uczenia są stale szkolone, co wymaga od agenta zatwierdzenia ostatecznej odpowiedzi.

Taka automatyzacja korzystnie wpływa na interakcje za pośrednictwem czatów, e-maili i mediów społecznościowych. Oszczędza czas agentów na przetwarzanie żądań klientów. W rezultacie skrócenie czasu oczekiwania zwiększa zadowolenie klientów.

Spersonalizowana komunikacja

Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji do obsługi klienta firmy mogą wykorzystywać dane historyczne i sugerować produkty w oparciu o wcześniejsze wybory klienta. Funkcjonalność dobrze znana nam z zakupów online przeniosła się na obsługę klienta, umożliwiając dopasowane odpowiedzi i bardziej spersonalizowane doświadczenie. Jak twierdzi Medallia, personalizacja jest obecnie koniecznością, wpływając na wybór marki i lojalność klientów.

Analiza nastrojów

Od zwykłego rozumienia tego, co klient pisze i mówi, narzędzia rozpoznają teraz jego emocje i zachowanie. Sztuczna inteligencja i przetwarzanie języka naturalnego zmieniły sposób interakcji. Analiza nastrojów jest jednym z najcenniejszych przykładów generatywnej sztucznej inteligencji w obsłudze klienta. Po zebraniu i przetworzeniu danych, a następnie ocenie nastrojów, wykorzystujemy cenne analizy do zapewnienia wsparcia.

W rezultacie dopasowane odpowiedzi na zapytania klientów nie tylko zadziwiają personalizacją, ale także pozwalają proaktywnie eliminować problemy. A przynajmniej szybko zmniejszyć poziom niepokoju.

Analityka predykcyjna i raportowanie

Możliwości sztucznej inteligencji w zakresie analizy predykcyjnej sprawiają, że firmy przechodzą od reaktywnej do proaktywnej obsługi klienta. Generatywna sztuczna inteligencja do obsługi klienta gromadzi dane z profilu klienta, historycznych interakcji i aktywności na stronie internetowej. Może również analizować interakcje klienta w mediach społecznościowych. Analiza tych danych przez model dalej buduje prognozy i generuje wzorce zachowań klienta.

Analityka i raportowanie pomagają w rekomendowaniu produktów, przewidywaniu wszelkich problemów lub prawdopodobieństwa kontaktu z klientem. Przewidywane potrzeby klientów pozwalają agentom proaktywnie docierać do klientów, eliminując wszelkie potencjalne problemy.

Obsługa wielu języków

Firmy działające w różnych krajach nie zawsze mają możliwość zapewnienia wsparcia w różnych językach. Agenci mówiący w wielu językach mogą być po prostu trudni do znalezienia. Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji do obsługi klienta przydatne są tłumaczenia w czasie rzeczywistym. Narzędzia te mogą również pomóc agentom obsługi klienta w generowaniu odpowiedzi w określonym języku na podstawie żądania klienta.

Baza wiedzy

Boty bazy wiedzy to inteligentni asystenci przeszkoleni na ogromnych zbiorach danych. Wystarczająco inteligentni, aby rozwiązywać zapytania klientów w czasie rzeczywistym, sugerują odpowiednie źródła lub działania do podjęcia. Tak jakby klient korzystał z wyszukiwarki, otrzymuje proponowane rozwiązania do samodzielnej obsługi.

Dzięki narzędziom bazy wiedzy obsługa klienta oszczędza czas agentów, jednocześnie zapewniając klientom szybkie rozwiązania. Dzięki bazie wiedzy generatywna sztuczna inteligencja i obsługa klienta idealnie do siebie pasują, tworząc wynik korzystny zarówno dla firmy, jak i klienta.

Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji w obsłudze klienta

Podczas gdy niektórzy mogą uważać, że wdrożenie sztucznej inteligencji ma na celu zmniejszenie rozbudowy zespołu, w rzeczywistości przekształca obsługę klienta w bardziej znaczącą przestrzeń. Skoro kiedyś pozwoliliśmy maszynom liczyć za nas, dlaczego nie powierzyć im powtarzalnych i ręcznych zadań, uwalniając czas na działania strategiczne?

Generatywne narzędzia AI przynoszą obsłudze klienta następujące korzyści:

• Ciągłe operacje AI ma teraz pełny arsenał narzędzi i możliwości, aby operacje były ciągłe. W przypadku, gdy Twoja firma zajmuje się ogromną liczbą zapytań nawet poza godzinami pracy, wirtualni asystenci mogą pomóc. Przejmując część zadań obsługi klienta, zapewniają oni stałe wsparcie dla klientów.
• Skrócony czas reakcji Gotowe odpowiedzi i analiza nastrojów działają synergicznie, aby natychmiast reagować na żądania klientów. Podczas gdy agenci koncentrują się na bardziej skomplikowanych przypadkach, wirtualni asystenci pomagają w ogólnych zapytaniach, takich jak czas dostawy lub procedura zwrotu. Klienci otrzymują szybkie rozwiązania w mgnieniu oka.
• Spersonalizowane podejście Komunikacja z klientami staje się dostosowana i spersonalizowana. Agenci lepiej rozumieją potrzeby klientów i odpowiednio na nie reagują. Narzędzia oparte na algorytmach przetwarzania języka naturalnego rozszyfrowują niuanse konwersacji w taki sam sposób, jak robią to ludzcy agenci. Dobrze wyszkolone modele są nawet w stanie rozpoznawać emocje i zadowolenie klientów.
• Narzędziaproaktywnego wsparcia AI wkraczają do gry nie tylko podczas bezpośrednich interakcji z klientami. Raporty identyfikują potencjalne problemy, umożliwiając agentom obsługi klienta podejmowanie proaktywnych działań. Algorytmy pomagają oferować indywidualne rekomendacje dotyczące dalszych zakupów. Ponadto mogą identyfikować potencjalne spadki, przygotowując podstawę do dalszych kampanii marketingowych.
• Redukcja błędów ludzkich Narzędzia AI w obsłudze klienta to nie tylko zewnętrzne interakcje z klientami. Pomagają one zoptymalizować procesy wewnętrzne, redukując powtarzalne zadania. Maszyny przetwarzają dane wejściowe, generują raporty i budują spostrzeżenia, co ogranicza ręczne interwencje i błędy ludzkie.

Nowoczesna obsługa klienta: Inteligentniej, szybciej

Jak widzieliśmy, wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w obsłudze klienta przynosi prawdziwe transformacje. Jest to nowa rzeczywistość, którą wiele firm stara się przyjąć i rozwijać. Dzięki inteligentniejszym narzędziom i wirtualnym asystentom agenci obsługi klienta mogą budować prawdziwe, długoterminowe relacje z klientami. Od skrócenia czasu oczekiwania po oferowanie spersonalizowanych rekomendacji, firmy koncentrują swoje działania wokół klienta.

Agenci oszczędzają czas i szybciej rozwiązują zgłoszenia, a klienci otrzymują lepszą obsługę zwielokrotnioną do niestandardowych podejść. Prawdopodobieństwo powrotu klientów wzrasta, a ich lojalność się wzmacnia. W nadchodzących latach rola sztucznej inteligencji w obsłudze klienta wydaje się tylko rosnąć. Aby zapewnić inteligentniejszą obsługę klienta, narzędzia AI mogą być instalowane na wszystkich etapach podróży klienta, od pierwszych kontaktów, przez reklamacje, po informacje zwrotne. Firmy, które wykorzystują te technologie i stale dostosowują się do zmieniającego się krajobrazu, będą dobrze przygotowane do oferowania najwyższej jakości obsługi klienta, wyróżniając się na coraz bardziej konkurencyjnym rynku.