Vloga umetne inteligence pri revoluciji storitev za stranke

Uvod

Generativna umetna inteligenca in storitve za stranke sta tvorila duet, ki danes vodi digitalno preobrazbo. Nerodni boti, ki niso razumeli naših zahtev in dolgega odzivnega časa, so zamenjali popolnoma nov pristop. Z algoritmi globokega učenja in velikimi jezikovnimi modeli zdaj preoblikujemo storitve za stranke, povečujemo število operacij, še pomembneje pa je, da se odzivamo na potrebe strank.

Stranka je tista, ki narekuje pravila in s svojimi potrebami, zahtevami in zadovoljstvom oblikuje področje storitev. Zato se večina podjetij prav tako prilagaja. Spreminjajo svoje strategije in se sprašujejo, kako ustanoviti podjetje z umetno inteligenco. Milijoni dolarjev se stekajo v naložbe v UI v upanju, da bodo povečali zadovoljstvo strank in jih obdržali.

Generativna umetna inteligenca v storitvah za stranke je že pokazala čudovite rezultate in podjetja se ne nameravajo ustaviti. Hiter pogled na trenutne trende nam bo pokazal, v katero smer bo tehnologija preoblikovala storitve za stranke.

Zakulisje generativne umetne inteligence

Preden dejansko vključimo generativno umetno inteligenco v storitve za stranke, kako se ustvarijo modeli? Izdelava in usposabljanje modela potekata v več korakih:

• Zbiranje podatkov Za usposabljanje modela umetne inteligence zberemo velike količine podatkov. Glede na nalogo, ki jo želi model opraviti, zbiramo podatke v različnih oblikah, kot so besedila, slike, videoposnetki itd. Poleg tega podatke očistimo in opremimo z opombami, preden jih prenesemo v usposabljanje.
• Izbira modela Razvijalci nato izberejo model, ki bo razumel in obdelal podatke. Izbira bo vplivala na nadaljnjo učinkovitost modela, ne glede na to, ali bo to velik jezikovni model (LLM), kot je ChatGPT, ali pogovorni model umetne inteligence, kot je Amazon Lex.
• Uporaba tehnologije Uporaba algoritmov strojnega učenja in obdelave naravnega jezika omogoča pravilno nastavitev modela. Tehnike globokega učenja pomagajo pri njegovem stalnem učenju, izboljšujejo njegovo delovanje ter ustvarjajo natančne in človeku podobne odzive.
• Usposabljanje modela Med postopkom usposabljanja se model nauči prepoznati namero in ustvariti odziv. Natančna nastavitev pomaga prilagoditi in izboljšati model.
• Integracija Takoj ko je model pripravljen in usposobljen, se začne integracija z orodji za storitve za stranke. Običajno se integracija izvede prek vmesnikov API, lahko pa vključuje tudi neposredno zaledno integracijo z orodji CRM.
• Testiranje Kot pri razvoju vseh izdelkov tudi pri testiranju lahko preverite, ali ustvarjeni model izpolnjuje zahteve nalog za podporo strankam. Po zagonu v živo redna preverjanja omogočajo prilagajanje in nadgradnjo modela.

Z novimi orodji in tehnologijami, ki delujejo ločeno ali skupaj, se lahko podpora strankam drugače loti običajnih nalog. Izboljšanje poti strank se začne tukaj.

Generativna umetna inteligenca za storitve za stranke: Trenutne funkcije

Medtem ko nekatera podjetja uporabljajo umetno inteligenco za pisanje besedil, avtomatizacijo nalog ali ustvarjanje analitike, pa storitve za stranke združujejo vse to. Cilj vseh avtomatizacij in izboljšav procesov je racionalizirati delovanje in izboljšati izkušnjo strank. Po podatkih revije Forbes so storitve za stranke med tistimi, ki največ prispevajo k zvestobi strank. Sodelovanje s stranko ni več omejeno na reševanje njenih težav. Gre za vzpostavljanje dolgoročnih partnerstev, ki imajo skupne vrednote.

Z uporabo generativne umetne inteligence pri storitvah za stranke podjetja ustvarijo novo raven odnosov s strankami in pokažejo, da jim ni vseeno. Ljudje zmotno mislijo, da je generativna umetna inteligenca za podporo strankam omejena na klepetalnike, ki odgovarjajo na vprašanja strank. V resnici nam orodja umetne inteligence pomagajo bolje razumeti namere strank in tako ponujajo hitrejše rešitve.

Ustvarjanje besedila

Generativna umetna inteligenca v storitvah za stranke zaradi pogovornega toka in prepoznavanja namere pomaga hitreje ustvariti vsebino. V večini primerov algoritmi analizirajo namero, zgodovinske podatke o interakcijah in bazo znanja podjetja ter ustvarijo odziv. Algoritmi globokega učenja se nenehno usposabljajo, zaradi česar mora agent potrditi končni odgovor.

Takšna avtomatizacija koristi interakcijam prek klepetov, e-pošte in družabnih medijev. Agentom prihrani čas za obdelavo zahtev strank. Zaradi skrajšanja čakalnega časa se poveča zadovoljstvo strank.

Prilagojena komunikacija

Z generativno umetno inteligenco za podporo strankam lahko podjetja uporabijo pretekle podatke in predlagajo izdelke na podlagi prejšnje izbire stranke. Funkcionalnost, ki jo dobro poznamo iz spletnega nakupovanja, se je preselila v podporo strankam, kar omogoča prilagojene odzive in bolj osebno izkušnjo. Kot navaja družba Medallia, je personalizacija zdaj nujna, saj vpliva na izbiro blagovne znamke in zvestobo strank.

Analiza razpoloženja

Orodja zdaj ne razumejo več samo tega, kar stranka piše in govori, temveč prepoznavajo tudi njena čustva in vedenje. Umetna inteligenca in obdelava naravnega jezika sta spremenila način interakcije. Analiza čustev je eden od najdragocenejših primerov generativne umetne inteligence na področju storitev za stranke. Po zbiranju in obdelavi podatkov, nato pa ocenjevanju čustev, uporabimo dragocene analize za zagotavljanje podpore.

Tako prilagojeni odzivi na zahteve strank ne presenetijo le s personalizacijo, temveč omogočajo tudi proaktivno odpravljanje težav. Ali pa vsaj hitro zmanjšati stopnjo stiske.

Prediktivna analitika in poročanje

Zmožnosti umetne inteligence pri zagotavljanju napovedne analitike so tisto, kar podjetjem omogoča prehod z reaktivnih na proaktivne storitve za stranke. Generativna umetna inteligenca za storitve za stranke zbira podatke iz profila stranke, preteklih interakcij in dejavnosti na spletnem mestu. Prav tako lahko analizira interakcije stranke v družabnih medijih. Analiza teh podatkov, ki jo opravi model, nadalje gradi napovedi in ustvarja vzorce vedenja stranke.

Analitika in poročanje pomagata pri priporočanju izdelkov, napovedovanju morebitnih težav ali verjetnosti stika s stranko. Napovedane potrebe strank agentom omogočajo, da proaktivno stopijo v stik s strankami in tako odpravijo morebitne težave.

Podpora za več jezikov

Podjetja, ki delujejo v različnih državah, nimajo vedno možnosti zagotavljanja podpore v različnih jezikih. Predstavnike, ki govorijo več jezikov, je preprosto težko najti. Z generativno umetno inteligenco za storitve za stranke vam prevodi v realnem času pridejo prav. Orodja lahko agentom za podporo strankam pomagajo tudi pri generiranju odgovora v določenem jeziku na podlagi zahteve stranke.

Baza znanja

Boti z bazo znanja so pametni pomočniki, usposobljeni na velikih naborih podatkov. So dovolj pametni, da v realnem času rešujejo poizvedbe strank, predlagajo ustrezne vire ali ukrepe, ki jih je treba sprejeti. Kot da bi stranka uporabljala iskalnik, dobi predlagane rešitve za samopostrežna dejanja.

Z orodji za bazo znanja služba za pomoč strankam prihrani čas agentov, hkrati pa strankam zagotovi hitre rešitve. Z bazo znanja se generativna umetna inteligenca in storitve za stranke popolnoma ujemajo, kar ustvarja izid, ki je koristen tako za podjetje kot za stranke.

Prednosti generativne umetne inteligence v storitvah za stranke

Čeprav nekateri morda menijo, da je namen uvedbe umetne inteligence zmanjšati obseg ekipe, v resnici storitve za stranke spreminja v bolj smiseln prostor. Tako kot smo nekoč dovolili, da za nas računajo stroji, zakaj jim ne bi zaupali ponavljajočih se in ročnih opravil ter tako sprostili čas za strateške dejavnosti?

Orodja generativne umetne inteligence prinašajo naslednje prednosti pri storitvah za stranke:

• Neprekinjeno delovanje UI ima zdaj na voljo celoten arzenal orodij in možnosti za neprekinjeno delovanje. Če se vaše podjetje ukvarja z velikim številom zahtevkov tudi zunaj delovnega časa, vam lahko pomagajo virtualni pomočniki. Če prevzamejo del nalog službe za podporo strankam, strankam zagotavljajo stalno podporo.
• Skrajšan odzivni čas Vnaprej pripravljeni odgovori in analiza čustev delujejo v sinergiji, da se takoj odzovejo na zahteve strank. Medtem ko se agenti osredotočajo na bolj zapletene primere, virtualni pomočniki pomagajo pri splošnih poizvedbah, kot sta čas dostave ali postopek vračila. Stranke v hipu dobijo hitre rešitve.
• Osebni pristop Komunikacija s strankami postane prilagojena in personalizirana. Agenti bolje razumejo potrebe strank in se ustrezno odzovejo. Orodja, ki temeljijo na algoritmih za obdelavo naravnega jezika, dešifrirajo nianse pogovora na enak način kot človeški agenti. Dobro usposobljeni modeli so sposobni celo prepoznati čustva in zadovoljstvo strank.
• Orodja umetne inteligence zaproaktivno podporo ne vstopajo v igro le med neposrednimi interakcijami s strankami. V poročilih prepoznajo morebitne težave, kar agentom za podporo strankam omogoča proaktivno ukrepanje. Algoritmi pomagajo ponuditi individualna priporočila za nadaljnje nakupe. Poleg tega lahko prepoznajo potencialne izpade, s čimer pripravijo podlago za nadaljnje trženjske kampanje.
• Manj človeških napak Orodja umetne inteligence v podpori strankam niso namenjena le zunanjim interakcijam s strankami. Pomagajo optimizirati notranje procese in zmanjšati število ponavljajočih se opravil. Stroji obdelujejo vhodne podatke, ustvarjajo poročila in ustvarjajo vpoglede, kar zmanjšuje število ročnih posegov in človeških napak.

Sodobna podpora strankam: Pametnejša, hitrejša, hitrejša

Kot smo videli, izvajanje generativne umetne inteligence v podpori strankam prinaša resnične spremembe. To je nova realnost, ki jo številna podjetja poskušajo sprejeti in se v njej razvijati. S pametnejšimi orodji in virtualnimi pomočniki lahko agenti za podporo strankam vzpostavijo prave, dolgoročne odnose s strankami. Od skrajšanja čakalnega časa do ponujanja prilagojenih priporočil, podjetja svoje delovanje osredotočajo na stranko.

Agenti prihranijo svoj čas in hitreje rešujejo prijave, stranke pa so deležne boljših storitev, ki se pomnožijo s prilagojenimi pristopi. Verjetnost, da se bodo stranke vrnile, se poveča, njihova zvestoba pa okrepi. V prihodnjih letih se bo vloga umetne inteligence pri podpori strankam le še povečevala. Za pametnejše storitve za stranke je mogoče orodja AI namestiti na vseh stopnjah poti stranke, od prvih stikov, pritožb do povratnih informacij. Podjetja, ki bodo sprejela te tehnologije in se nenehno prilagajala razvijajočemu se okolju, bodo v dobrem položaju za ponujanje vrhunskih izkušenj strankam, s čimer bodo izstopala na vse bolj konkurenčnem trgu.