10 příkladů použití

V tomto článku, který napsal Josh Streets, odborník na technologie a provozní inovace, vysvětluje 10 využití AI v zákaznických službách a zákaznické zkušenosti které transformují tyto disciplíny: AI v zákaznických službách. Umělá inteligence a jí vylepšené nástroje zvyšují efektivitu a snižování nákladů ve všech týmech zákaznických služeb.

S rostoucí poptávkou po vylepšené a personalizované zákaznické zkušenosti se organizace obracejí na umělou inteligenci, aby pomohla překlenout mezeru. postupuje v AI v zákaznických službách nadále připravují cestu ke zvýšení efektivity v celé organizaci, zejména v oblasti služeb zákazníkům.

Chatboti jsou i nadále v popředí této změny, ale další technologie, jako je strojové učení a interaktivní systémy hlasové odezvy, vytvářejí nové paradigma toho, co mohou zákazníci – a zástupci zákaznických služeb – očekávat. Ne všechny technologie jsou vhodné pro všechny organizace, ale umělá inteligence bude pro budoucnost zákaznických služeb klíčová.

Toto je 10 příkladů budoucnosti AI v zákaznických službách.

1. Chatboti

Jedno z nejčastějších použití AI v zákaznických službách jsou chatboti. Společnosti již používají chatboty různé složitosti ke zpracování rutinních otázek, jako jsou data dodání, splatnost zůstatku, stav objednávky nebo cokoli jiného vyplývajícího z interních systémů. Přeložením těchto často kladených otázek do chatbota může tým zákaznické podpory pomoci více lidem a vytvořit lepší celkovou zkušenost a zároveň snížit provozní náklady společnosti.

2. Agent Assistance – AI v zákaznických službách

V mnoha moderních vícekanálových kontaktních centrech využívá technologie podpory agentů AI v zákaznických službách k automatické interpretaci toho, na co se zákazník ptá, vyhledání znalostních článků a jejich zobrazení na obrazovce operátora zákaznického servisu, když přijme hovor. volání. Tento proces může ušetřit čas agentovi a zákazníkovi a může snížit průměrnou dobu zpracování, což také snižuje náklady.

3. Samoobsluha

Samoobsluha znamená, že zákazníci jsou schopni identifikovat a najít pomoc, kterou potřebují, aniž by se spoléhali na zástupce zákaznických služeb. Většina zákazníků, když má na výběr, by raději řešila problémy sama, pokud by jim byly poskytnuty správné nástroje a informace. S pokrokem umělé inteligence v zákaznických službách se samoobslužné funkce stanou všudypřítomnější a dávají zákazníkům příležitost řešit problémy podle jejich plánu.

4. Automatizace robotických procesů v AI v zákaznickém servisu

Robotic Process Automation (RPA) dokáže automatizovat mnoho jednoduchých úkolů, které dříve prováděl agent. Automatizace robotů, kteří se například zaměří na aktualizaci záznamů, řešení incidentů nebo proaktivní oslovování zákazníků, může dramaticky snížit náklady a zlepšit efektivitu a dobu zpracování.

Jedním z nejlepších způsobů, jak zjistit, kde RPA může pomoci se zákaznickou podporou, je zeptat se agentů zákaznické podpory. Mohou být schopni identifikovat procesy, které mezi systémy trvají nejdéle nebo mají nejvíce kliknutí.

Nebo mohou navrhnout jednoduché, opakující se transakce, které nevyžadují člověka. Při správném stanovení priorit a implementaci může tento typ vylepšení obchodních procesů ušetřit společnosti poskytující služby zákazníkům miliony dolarů ročně.

5. Strojové učení

Strojové učení je v podstatě klíčem ke zpracování a analýze velkých toků dat a určování toho, jaké užitečné poznatky existují. V zákaznických službách může strojové učení pomoci agentům s prediktivní analytikou identifikovat běžné otázky a odpovědi. Technologie dokáže odhalit i věci, které agentovi při komunikaci unikli.

Strojové učení lze navíc využít k tomu, aby chatbotům a dalším nástrojům umělé inteligence pomohlo přizpůsobit se dané situaci na základě minulých výsledků, což nakonec pomůže zákazníkům vyřešit problémy prostřednictvím samoobsluhy.

6. Zpracování přirozeného jazyka

Mnoho týmů zákaznických služeb dnes používá zpracování přirozeného jazyka ve svých zákaznických zkušenostech nebo hlasech zákaznických programů. Tím, že systém přepisuje interakce přes telefonní, e-mailové, chatovací a SMS kanály a poté analyzuje data pro určité trendy a témata, může agent rychleji vyhovět potřebám zákazníků.

Dříve byla analýza interakcí se zákazníky zdlouhavým procesem, který často zahrnoval více týmů a zdrojů. Zpracování přirozeného jazyka nyní tyto redundance odstraňuje a vytváří hlubší a efektivnější spokojenost zákazníků.

7. Automatizace IVR

Zatímco systémy interaktivní hlasové odezvy (IVR) automatizují směrování a jednoduché transakce po celá desetiletí, nové konverzační systémy IVR využívají ke správě úkolů AI. Vše od ověřování uživatelů pomocí hlasové biometrie až po sdělování IVR systému, co má dělat dál, pomocí zpracování přirozeného jazyka zjednodušuje zákaznickou zkušenost.

Některé podniky využívají vizuální IVR systémy prostřednictvím mobilních aplikací, aby zefektivnily organizované nabídky a rutinní transakce. Kombinace mnoha těchto typů AI vytváří harmonii inteligentní automatizace.

8. Sentiment a pokročilá analýza

Použití analýzy sentimentu k analýze a identifikaci toho, jak se zákazník cítí, se dnes v týmech zákaznických služeb stává běžnou záležitostí.

Některé nástroje dokonce dokážou rozpoznat, když je zákazník naštvaný, a upozorní vedoucího týmu nebo zástupce, aby zasáhl a situaci uklidnil. Ve spojení s hlasem zákaznického nástroje může analýza sentimentu vytvořit upřímnější a komplexnější obraz spokojenosti zákazníků.

Prodejci jako Brandwatch, Hootsuite, Lexalytics, NetBase, Sprout Social, Sysomos a Zoho nabízejí platformy pro analýzu sentimentu, které proaktivně kontrolují zpětnou vazbu od zákazníků.

9. Školení s AI

Když pandemie -19 donutila zaměstnance na vzdálené pozice, mnoho školicích týmů začalo používat AI k vytváření simulací, které testovaly schopnosti zaměstnanců zvládat různé situace.

Dříve školení zahrnovalo kombinaci školení v učebně, učení vlastním tempem a závěrečného hodnocení, což je rutina, kterou je mnohem obtížnější implementovat ve vzdálených nebo hybridních kancelářích.

S umělou inteligencí v roli zákazníka mohou noví agenti testovat desítky možných scénářů a procvičovat své reakce s přirozenými protějšky, aby se ujistili, že jsou připraveni řešit jakýkoli problém, který uživatel nebo zákazník může mít.

10. Chytré reproduktory

Praktické aplikace pro organizace a týmy zákaznických služeb jsou stále ve vývoji, ale chytří asistenti jako Alexa, Google Assistant a Siri jsou vzrušující cestou pro personalizované služby. Zákazníci oceňují a preferují, když organizace komunikuje prostřednictvím jejich preferované platformy, a pro některé lidi to může být prostřednictvím jejich chytrého domácího zařízení.

Představte si budoucnost, kde se uživatel může vyhnout telefonnímu hovoru nebo e-mailu a vyřešit jakýkoli problém s produktem nebo službou jednoduchou otázkou na svého chytrého reproduktoru. Tyto druhy efektivní komunikace by mohly znamenat rozdíl mezi spokojeným nebo frustrovaným zákazníkem.