Müşteri Hizmetlerinde Devrim Yaratmada Yapay Zekanın Rolü

Giriş

Üretken yapay zeka ve müşteri hizmetleri günümüzde dijital dönüşüme öncülük eden bir ikili oluşturdu. Taleplerimizi anlamayan beceriksiz botlar ve uzun yanıt süreleri yerini tamamen yeni bir yaklaşıma bıraktı. Derin öğrenme algoritmaları ve büyük dil modelleri ile artık müşteri hizmetlerini dönüştürüyor, operasyonları artırıyor ama daha da önemlisi müşterilerin ihtiyaçlarına yanıt veriyoruz.

Kuralları belirleyen, hizmet ortamını ihtiyaçları, talepleri ve memnuniyetleriyle şekillendiren müşteridir. Bu yüzden işletmelerin çoğu da uyum sağlıyor. Stratejilerini değiştiriyorlar ve bir yapay zeka şirketini nasıl kuracaklarını merak ediyorlar. Müşteri memnuniyetini artırmak ve müşterileri elde tutmak umuduyla yapay zeka yatırımlarına milyonlarca dolar akıyor.

Müşteri hizmetlerinde üretken yapay zeka şimdiden muhteşem sonuçlar ortaya koydu ve şirketler durmaya niyetli değil. Mevcut trendlere hızlı bir bakış, bize teknolojinin müşteri hizmetlerini dönüştürmede aldığı yönü gösterecektir.

Üretken Yapay Zekanın Perde Arkası

Üretken yapay zekayı müşteri hizmetlerine gerçekten entegre etmeden önce, modeller nasıl oluşturulur? Modelin oluşturulması ve eğitilmesi bir dizi adımdan geçer:

• Veri toplama Yapay zeka modelini eğitmek için büyük miktarda veri toplarız. Bir modelin gerçekleştirmesini istediğimiz göreve bağlı olarak, metin, resim, video vb. gibi farklı formatlarda veri toplarız. Ayrıca, eğitime geçmeden önce veriler temizlenir ve açıklama eklenir.
• Model seçimi Geliştiriciler daha sonra verileri anlayacak ve işleyecek modeli seçer. İster ChatGPT gibi büyük bir dil modeli (LLM) ister Amazon Lex gibi bir diyalogsal yapay zeka modeli olsun, bu seçim modelin daha sonraki performansını şekillendirecektir.
• Teknoloji uygulaması Makine öğrenimi ve doğal dil işleme algoritmalarının kullanımı modelin doğru şekilde kurulmasını sağlar. Derin öğrenme teknikleri, sürekli öğrenmesine yardımcı olarak performansını artırır ve hassas ve insan benzeri yanıtlar üretir.
• Model eğitimi Eğitim süreci boyunca, bir model amacı tanımayı ve yanıtı oluşturmayı öğrenir. İnce ayar, modelin ayarlanmasına ve geliştirilmesine yardımcı olur.
• Entegrasyon Bir model hazır olduğunda ve eğitildiğinde, müşteri hizmetleri araçlarıyla entegrasyon başlar. Entegrasyon genellikle API'ler aracılığıyla yapılır, ancak CRM araçlarıyla doğrudan arka uç entegrasyonunu da içerebilir.
• Test Tüm ürünlerin geliştirilmesinde olduğu gibi, test, oluşturulan modelin müşteri destek görevlerinin gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığının kontrol edilmesini sağlar. Canlı yayına geçtikten sonra, düzenli kontroller modelin ayarlanmasına ve yükseltilmesine izin verir.

Ayrı ayrı veya birlikte çalışan yeni araçlar ve teknolojilerle, müşteri desteği düzenli görevleri farklı şekilde ele alabilir. Bir müşteri yolculuğunun iyileştirilmesi burada başlar.

Müşteri Hizmetleri için Üretken Yapay Zeka: Mevcut İşlevler

Bazı işletmeler yapay zekayı metin yazmak, görevleri otomatikleştirmek veya analiz oluşturmak için kullanırken, müşteri hizmetleri bunların hepsini bir araya getiriyor. Tüm otomasyon ve süreç iyileştirmeleri, operasyonları kolaylaştırmayı ve müşteri deneyimini iyileştirmeyi amaçlar. Forbes'a göre müşteri hizmetleri, müşteri sadakatine en çok katkıda bulunan unsurların başında geliyor. Müşteriyle etkileşim artık sorunlarını çözmekle sınırlı değil. Bu, ortak değerleri paylaşan uzun vadeli ortaklıklar kurmakla ilgilidir.

Müşteri hizmetleri için üretken yapay zekaya yönelen işletmeler, müşterilerle yeni bir ilişki düzeyi yaratarak onları önemsediklerini gösteriyor. İnsanlar yanlışlıkla müşteri desteği için üretken yapay zekanın müşteri sorularını yanıtlayan sohbet robotlarıyla sınırlı olduğunu düşünüyor. Gerçekte, yapay zeka araçları müşterilerin niyetlerini daha iyi anlamamıza yardımcı olarak daha hızlı çözümler sunar.

Metin Oluşturma

Konuşma akışı ve niyet tanıma sayesinde, müşteri hizmetlerinde üretken yapay zeka daha hızlı içerik oluşturmaya yardımcı olur. Çoğu durumda, algoritmalar niyeti, etkileşimlerin geçmiş verilerini, şirketin bilgi tabanını analiz eder ve yanıtı oluşturur. Derin öğrenme algoritmaları sürekli olarak eğitilir ve bu da bir temsilcinin nihai yanıtı doğrulamasını gerektirir.

Bu otomasyon, sohbetler, e-postalar ve sosyal medya aracılığıyla etkileşimlere fayda sağlar. Müşteri taleplerinin işlenmesinde temsilcilere zaman kazandırır. Sonuç olarak, bekleme süresinin azalması müşteri memnuniyetini artırır.

Kişiselleştirilmiş İletişim

Müşteri desteği için üretken yapay zeka ile şirketler geçmiş verileri kullanabilir ve müşterinin önceki seçimine göre ürünler önerebilir. Online alışverişten aşina olduğumuz işlevsellik, müşteri desteğine taşınarak kişiye özel yanıtlara ve daha kişiselleştirilmiş bir deneyime olanak tanıyor. Medallia 'nın da belirttiği gibi, kişiselleştirme artık bir zorunluluk haline geldi ve müşterilerin marka seçimini ve sadakatini etkiliyor.

Duygu Analizi

Müşterinin sadece ne yazdığını ve ne söylediğini anlayan araçlar artık duygularını ve davranışlarını da tanıyor. Yapay zeka ve doğal dil işleme, etkileşimin şeklini değiştirdi. Duygu analizi, müşteri hizmetlerinde üretken yapay zekanın en değerli örneklerinden biridir. Verileri toplayıp işledikten ve duyguları puanladıktan sonra, destek sağlamak için değerli analizler kullanıyoruz.

Sonuç olarak, müşterilerin taleplerine verilen özel yanıtlar yalnızca kişiselleştirmelerle şaşırtmakla kalmaz, aynı zamanda sorunları proaktif olarak ortadan kaldırmaya da olanak tanır. Ya da en azından sıkıntı seviyesini hızlı bir şekilde azaltır.

Tahmine Dayalı Analitik ve Raporlama

Tahmine dayalı analitik sağlamadaki yapay zeka yetenekleri, işletmelerin reaktiften proaktif müşteri hizmetlerine geçmesini sağlayan şeydir. Müşteri hizmetleri için üretken yapay zeka, müşterinin profilinden, geçmiş etkileşimlerinden ve web sitesi etkinliğinden veri toplar. Ayrıca bir müşterinin sosyal medyadaki etkileşimlerini de analiz edebilir. Modelin bu verileri analizi, tahminler oluşturur ve müşterinin davranışı hakkında kalıplar oluşturur.

Analitik ve raporlama, ürün önerileri, herhangi bir sorunun tahmini veya müşterinin temas olasılığı konusunda yardımcı olur. Tahmin edilen müşteri ihtiyaçları, temsilcilerin müşterilere proaktif bir şekilde ulaşmasını sağlayarak olası sorunları ortadan kaldırır.

Çoklu Dil Desteği

Farklı ülkelerde faaliyet gösteren işletmeler her zaman farklı dillerde destek sağlama imkanına sahip değildir. Birden fazla dil bilen temsilci bulmak zor olabilir. Müşteri hizmetleri için üretken yapay zeka ile, gerçek zamanlı çeviriler kullanışlı hale gelir. Araçlar, müşteri destek temsilcilerinin müşterinin talebine göre belirtilen dilde yanıt oluşturmasına da yardımcı olabilir.

Bilgi Bankası

Bilgi tabanı botları, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş akıllı asistanlardır. Müşteri sorgularını gerçek zamanlı olarak çözebilecek kadar akıllıdırlar, ilgili kaynakları veya gerçekleştirilecek eylemleri önerirler. Sanki bir müşteri bir arama motoru kullanıyormuş gibi, kendi kendine hizmet eylemleri için önerilen çözümleri alırlar.

Bilgi tabanı araçları ile müşteri hizmetleri, temsilciler için zaman tasarrufu sağlarken aynı zamanda müşterilere hızlı çözümler sunar. Bilgi tabanı ile, üretici yapay zeka ve müşteri hizmetleri mükemmel bir şekilde eşleşerek hem işletme hem de müşteri için bir kazan-kazan sonucu yaratır.

Müşteri Hizmetlerinde Üretken Yapay Zekanın Faydaları

Bazıları yapay zeka uygulamasının ekip genişletmeyi azaltmayı amaçladığını düşünse de, gerçekte müşteri hizmetlerini daha anlamlı bir alana dönüştürüyor. Bir zamanlar makinelerin bizim için hesap yapmasına izin verdiğimiz gibi, neden tekrarlayan ve manuel görevler konusunda onlara güvenmeyelim ve stratejik faaliyetler için zaman kazanmayalım?

Üretken yapay zeka araçları müşteri hizmetlerine aşağıdaki kazanımları sağlar:

• Sürekli operasyonlar Yapay zeka artık operasyonları sürekli hale getirmek için tam bir araç ve olanak cephaneliğine sahip. İşletmenizin çalışma saatleri dışında bile çok sayıda taleple ilgilenmesi durumunda, sanal asistanlar yardımcı olabilir. Müşteri desteğinin görevlerinin bir kısmını üstlenerek müşterilere sürekli destek sağlarlar.
• Azaltılmış yanıt süresi Önceden doldurulmuş yanıtlar ve duygu analizi, müşterinin taleplerine anında tepki vermek için sinerji içinde çalışır. Temsilciler daha karmaşık vakalara odaklanırken, sanal asistanlar teslimat süresi veya iade prosedürü gibi genel sorulara yardımcı olur. Müşteriler kısa sürede hızlı çözümler elde eder.
• Kişiselleştirilmiş yaklaşım Müşterilerle olan iletişim kişiye özel ve kişiselleştirilmiş hale gelir. Temsilciler müşterilerin ihtiyaçlarını daha iyi anlar ve buna göre tepki verir. Doğal dil işleme algoritmalarına dayalı araçlar, insan temsilcilerin yaptığı gibi konuşma nüanslarını deşifre eder. İyi eğitilmiş modeller müşterilerin duygularını ve memnuniyetlerini bile tanıyabilir.
• Proaktif destek yapay zeka araçları oyuna yalnızca müşterilerle doğrudan etkileşimler sırasında girmez. Raporlar potansiyel sorunları belirleyerek müşteri hizmetleri temsilcilerinin proaktif eylemlerde bulunmasına olanak tanır. Algoritmalar, daha sonraki satın alımlar için bireysel öneriler sunmaya yardımcı olur. Ayrıca, potansiyel düşüşleri belirleyerek daha ileri pazarlama kampanyaları için temel hazırlayabilirler.
• Azaltılmış insan hataları Müşteri desteğindeki yapay zeka araçları sadece müşterilerle dış etkileşimlerle ilgili değildir. Tekrarlayan görevleri azaltarak dahili süreçleri optimize etmeye yardımcı olurlar. Makineler girdileri işler, raporlar oluşturur ve manuel müdahaleleri ve insan hatalarını azaltan içgörüler oluşturur.

Modern Müşteri Desteği: Daha Akıllı, Daha Hızlı

Gördüğümüz gibi, müşteri desteğinde üretken yapay zekanın uygulanması gerçek dönüşümler getiriyor. Bu, birçok işletmenin benimsemeye ve içinde gelişmeye çalıştığı yeni bir gerçekliktir. Daha akıllı araçlar ve sanal asistanlarla, müşteri destek temsilcileri müşterilerle gerçek, uzun vadeli ilişkiler kurabilir. Bekleme süresini kısaltmaktan kişiselleştirilmiş öneriler sunmaya kadar, işletmeler operasyonlarını müşteri etrafında odaklıyor.

Temsilciler zamandan tasarruf eder ve talepleri daha hızlı çözerken, müşteriler özelleştirilmiş yaklaşımlarla katlanan daha iyi hizmet alırlar. Müşterilerin geri dönme olasılığı artar ve sadakatleri güçlenir. Önümüzdeki yıllarda yapay zekanın müşteri desteğindeki rolü daha da artacak gibi görünüyor. Daha akıllı bir müşteri hizmeti için, ilk temaslardan şikayetlere ve geri bildirimlere kadar müşteri yolculuğunun tüm aşamalarına yapay zeka araçları kurulabilir. Bu teknolojileri benimseyen ve gelişen ortama sürekli uyum sağlayan işletmeler, üstün müşteri deneyimleri sunmak için iyi bir konuma sahip olacak ve giderek daha rekabetçi hale gelen bir pazarda kendilerini diğerlerinden ayıracaklardır.