Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do lepszej obsługi klienta

Zespoły obsługi klienta są pod ciągłą presją. Podczas gdy klienci oczekują od nich natychmiastowej odpowiedzi i znajomości wszystkich odpowiedzi, odizolowane zespoły, nieprzejrzyste przepływy pracy i pofragmentowane dane klientów w różnych kanałach zwiększają wyzwania, przed którymi stale stoją zespoły wsparcia. Potrzebują odpowiednich narzędzi do podejmowania szybkich i skutecznych decyzji oraz zapewniania spersonalizowanej obsługi klienta potrzebnej w dzisiejszym konkurencyjnym środowisku.

Na szczęście innowacje w zakresie sztucznej inteligencji (AI), takie jak generatywne wstępnie wytrenowane modele (GPT) i analiza tekstu, zmieniają sposób działania zespołów obsługi klienta. Pomagają budować światowej klasy obsługę klienta, śledząc i ujednolicając wiadomości z różnych kanałów, zapewniając przejrzystość przepływu pracy, skracając czas obsługi i wskazując kluczowe informacje na temat tego, czego klienci chcą — a czego nie — od Twojej marki.

W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega obsługa klienta AI i jak wykorzystać ją na swoją korzyść. Ponadto zobaczysz przykłady tego, jak inne firmy używają go do podnoszenia poziomu obsługi klienta.

Czym jest obsługa klienta AI?

Obsługa klienta AI to wykorzystanie technologii AI, takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analiza nastrojów, w celu zapewnienia ulepszonego, intuicyjnego wsparcia obecnym i przyszłym klientom.

Narzędzia obsługi klienta AI wykorzystują sieci neuronowe (NN) i uczenie maszynowe do wyciągania spostrzeżeń z typowych tematów i tematów w interakcjach z klientami oraz uczenia się na ich podstawie. To, w połączeniu z możliwościami GPT, sprawia, że ​​z czasem stają się one coraz bardziej inteligentne i zapewniają zespołom obsługi klienta kontekst potrzebny do zapewnienia spersonalizowanej, terminowej pomocy.

Korzyści z integracji sztucznej inteligencji z kanałami obsługi klienta

Obsługiwana przez sztuczną inteligencję obsługa klienta pomaga firmom udoskonalać i skalować funkcje wsparcia bez przytłaczania agentów. Oto bliższe spojrzenie.

Skaluj funkcje obsługi klienta

Według raportu The 2023 State of Social Media, 93% liderów biznesu uważa, że ​​możliwości AI i ML będą miały kluczowe znaczenie dla skalowania funkcji obsługi klienta w ciągu najbliższych trzech lat.

Uczenie maszynowe podnosi funkcje wsparcia we wszystkich kanałach, w tym obsługę klienta w mediach społecznościowych, bez wysiłku dzięki inteligentnej automatyzacji. Obejmuje to chatboty obsługi klienta, które natychmiast reagują i rozwiązują problemy oraz są dostępne przez całą dobę.

Technologie sztucznej inteligencji, takie jak NLP, analizują również dane chatbota, aby zidentyfikować powtarzające się tematy w rozmowach z klientami, dzięki czemu wiesz, co jest najważniejsze dla docelowych odbiorców.

Zapewnij bardziej proaktywną obsługę klienta

Ponad 40% tych samych liderów biznesowych uważa, że ​​analiza nastrojów jest jednym z najważniejszych zastosowań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, szczególnie w celu zrozumienia opinii klientów i reagowania na problemy w czasie rzeczywistym.

Algorytmy analizy nastrojów identyfikują pozytywne, negatywne i neutralne nastroje w danych, podczas gdy uczenie maszynowe pomaga zrozumieć duże ilości różnych danych z wielu kanałów.

W połączeniu otrzymujesz kluczowe informacje na temat planowania pojawiających się trendów i zapewniania proaktywnej obsługi klienta, aby byli zadowoleni. Na przykład, dysponując odpowiednimi danymi, możesz wiedzieć, kiedy wstrzymać reklamy kierowane do klientów z aktywnym zgłoszeniem do pomocy technicznej, dopóki ich problem nie zostanie rozwiązany.

Podnieś poziom obsługi klienta dzięki słuchaniu w mediach społecznościowych

Według tych samych badań 62% liderów twierdzi, że dane z mediów społecznościowych mają kluczowe znaczenie dla ich funkcji obsługi klienta. A 59% twierdzi, że spodziewa się większego polegania na danych społecznościowych w zakresie obsługi klienta.

Od popularnych tematów po informacje o konkurencji, słuchanie mediów społecznościowych oferuje przydatne informacje, które pomogą Ci poprawić obsługę klienta we wszystkich kanałach.

Narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak Sprout, analizują mnóstwo danych z odsłuchów społecznościowych w ciągu kilku minut, dzięki czemu możesz podejmować decyzje na podstawie danych w oparciu o rozmowy toczące się wokół Twojej marki i branży. Na przykład zespoły ds. obsługi klienta mogą korzystać z funkcji słuchania w mediach społecznościowych, aby wyprzedzić wady produktu lub problemy z obsługą, jeśli zauważą podobne skargi w mediach społecznościowych.

Popraw jakość chatbotów obsługi klienta

41% ankietowanych liderów uważa, że ​​NLP będzie miało kluczowe znaczenie dla poprawy interakcji z klientami za pośrednictwem wirtualnych asystentów i inteligentnych chatbotów.

Elastyczne i intuicyjne chatboty AI są napędzane przez NLP, generowanie języka naturalnego (NLG) i sieci neuronowe. Łatwiej rozumieją i identyfikują prośby klientów oraz wchodzą w interakcje z użytkownikami w naturalny, ludzki sposób, a także zapamiętują te interakcje.

Na przykład mogą skierować klientów do agentów w odpowiednim dziale lub poprosić o więcej informacji w celu dostarczenia rozwiązania — zapewniając idealną równowagę między wydajnością maszyny a wiedzą fachową ludzi.

5 sposobów wykorzystania AI w obsłudze klienta

Oto pięć konkretnych sposobów, w jakie obsługa klienta AI wzmacnia Twój zespół i chroni relacje z klientami.

1. Skonfiguruj chatboty obsługi klienta

Chatboty obsługi klienta oparte na sztucznej inteligencji są szkolone, aby rozumieć intencje i nastroje stojące za zapytaniami klientów, co czyni je niezwykle wydajnymi. Rozmawiają z klientami swobodnie, aby zapewnić bardziej ludzkie wrażenia i bez wysiłku radzą sobie z dużymi ilościami wiadomości. Każda interakcja dodaje nowe słowa, frazy i popularne tematy do ich sieci neuronowych do wykorzystania w przyszłości, dzięki czemu mogą lepiej oferować odpowiednią rozdzielczość.

Integracja chatbotów z operacjami obsługi klienta pomaga klientom łączyć się z Tobą w godzinach pracy lub poza nimi i uzyskiwać szybką, wydajną pomoc, nawet gdy Twoi pracownicy są niedostępni.

Na przykład internetowe biura podróży Priceline i Booking.com rozszerzają swoją ofertę obsługi klienta o chatbota AI, Penny, we współpracy z ChatGPT. Chatbot jest dostępny jako konsjerż 24/7, pomaga klientom w dokonywaniu rezerwacji i działa jako lokalny przewodnik, aby poprawić wrażenia gości.

Jeśli wolisz opartego na regułach chatbota niż sztuczną inteligencję, możesz go utworzyć w ciągu kilku minut, korzystając z narzędzia Bot Builder firmy Sprout na swoich kontach na Twitterze i Facebooku. Po prostu wybierz swój profil chatbota i postępuj zgodnie z instrukcjami kreatora.

Jeśli zdecydujesz się na szablon, otrzymasz drzewo decyzyjne z ustalonymi regułami i opcjami skryptu, które zostaną automatycznie wypełnione na etapie konfiguracji. Możesz także dodać dodatkowe reguły, napisać niestandardową kopię odpowiedzi swojego chatbota oraz dodać zdjęcia i GIF-y. Po skonfigurowaniu wszystkie rozmowy z klientami będą przesyłane strumieniowo bezpośrednio do inteligentnej skrzynki odbiorczej.

2. Analizuj nastroje klientów

Klienci są rozpieszczani wyborem i trudno ich zatrzymać. Dlatego zespoły ds. sprzedaży i marketingu łączą siły z obsługą klienta, aby zrozumieć i pokonać bariery stojące przed tradycyjnym lejkiem marketingowym.

Firmy takie jak TikTok są już dostrojone do tego nowego zjawiska. Tworząc hiperspersonalizowane treści i zaangażowanie oparte na nastrojach odbiorców, odkrywają na nowo sposób interakcji klientów z marką.

Funkcje sztucznej inteligencji, takie jak analiza nastrojów, wyciągają wnioski z setek rozmów z klientami w kanałach społecznościowych, narzędzi CRM, chatbotów lub rozmów telefonicznych z obsługą klienta, aby ujawnić ukryte nastroje na różne tematy (w tym na temat konkurencji). Otrzymujesz również dane dotyczące zachowań klientów, motywacji do zakupów i kondycji marki — co ma kluczowe znaczenie dla zespołów obsługi klienta. Na przykład mogą wykorzystywać te dane do monitorowania zgłoszeń i podejmowania odpowiednich kroków w celu uniknięcia eskalacji.

Te spostrzeżenia są również niezbędne dla zespołów międzyorganizacyjnych, takich jak marketing i sprzedaż, aby mogły dostosować swoje wysiłki, aby lepiej spełniać preferencje klientów. Pomyśl: Dostosuj reklamy na podstawie danych demograficznych klientów lub zróżnicuj przekaz na podstawie spostrzeżeń konkurencji na podstawie słuchania w mediach społecznościowych.

Sprout umożliwia śledzenie i analizowanie nastrojów wzmianek społecznościowych w różnych sieciach i platformach recenzji, takich jak Twitter, Instagram, Facebook i Google Moja Firma.

Możesz zawęzić wyszukiwanie nastrojów za pomocą słów kluczowych lub określonych zapytań, w tym reklamacji, komplementów i konkretnych doświadczeń klientów, a wszystko to w jednym miejscu. Użyj widżetu analizy nastrojów, aby monitorować pozytywne, negatywne i neutralne wzmianki w czasie rzeczywistym lub śledzić zmiany nastrojów w czasie.

3. Szybko personalizuj interakcje z klientami

Klienci nie chcą być bezimienni — chcą mieć osobisty związek z Twoją marką. Do tego niezbędna jest empatyczna, spersonalizowana obsługa klienta. Zwiększa zaangażowanie klientów, buduje lojalność i sprzyja długotrwałym relacjom.

Ale pisanie dostosowanych odpowiedzi na każdą skargę i zapytanie klienta nie jest trwałe, zwłaszcza gdy Twój zespół zarządza żądaniami klientów z wielu kanałów.

W tym miejscu narzędzia obsługujące sztuczną inteligencję, takie jak Sprout, podnoszą poziom stosu technologii obsługi klienta.

Na przykład sugerowane odpowiedzi Sprouta pomagają zespołom szybciej odpowiadać na często zadawane pytania na Twitterze. Są one obsługiwane przez ML i algorytmy wyszukiwania semantycznego, które umożliwiają narzędziu automatyczne zrozumienie kontekstu przychodzącej wiadomości.

Algorytmy te identyfikują tematy i motywy oraz sugerują odpowiedzi, które najlepiej nadają się do zastosowania. Ponadto Twoje zespoły mają pełną kontrolę nad tymi wiadomościami, aby dostosować je do bardziej spersonalizowanego charakteru i dodać odpowiednie szczegóły.

Funkcja Enhance by AI firmy Sprout, oparta na naszej integracji z OpenAI, jeszcze bardziej zwiększa tę możliwość. Zespoły obsługi klienta mogą szybko dostosować długość i ton odpowiedzi, aby jak najlepiej dopasować ją do sytuacji.

4. Zwiększ produktywność zespołu

Wypalenie pracowników jest prawdziwym problemem dla liderów obsługi klienta w różnych branżach, a obsługa klienta AI zapewnia bardzo potrzebne wytchnienie. Inteligentne narzędzia sprawiają, że przepływy pracy są przejrzyste, dzięki czemu członkowie zespołu mają ujednolicony widok wszystkich wiadomości od klientów w centralnej lokalizacji i widoczność zadań, aby uniknąć powielania.

Na przykład ING Turcja współpracowała z Sestek, firmą zajmującą się sztuczną inteligencją konwersacyjną, w celu opracowania inteligentnego, interaktywnego systemu odpowiedzi głosowej (IVR) do zarządzania rozmowami telefonicznymi, które są do niej automatycznie przekierowywane. To zwiększyło wydajność, uwalniając personel pomocniczy do innych cennych interakcji.

Narzędzie AI bez wysiłku radzi sobie ze złożonymi interakcjami z klientami i zmniejsza o połowę obciążenie przeciążonego zespołu obsługi klienta ING. Doprowadziło to również do wzrostu płatności klientów o 60%.

5. Zbieraj trendy i spostrzeżenia

Grupowanie tematów i analiza nastrojów oparta na aspektach zapewniają szczegółowy wgląd w obszary biznesowe lub produktowe, które wymagają udoskonalenia, dzięki wskazywaniu wspólnych motywów w skargach i zapytaniach klientów. Obejmuje to wgląd w dane demograficzne klientów i pojawiające się trendy — klucz do kierowania strategią obsługi klienta.

Na przykład użyj tych danych, aby wzbogacić swoje centrum zasobów o informacje dotyczące tego, co jest najważniejsze dla odbiorców, lub zaktualizować często zadawane pytania (FAQ) od klientów. Poprawia to przejrzystość dla potencjalnych klientów w fazie decyzyjnej przeglądających produkty.

Możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Sprouta umożliwiają wydobywanie kluczowych informacji od klientów społecznościowych i internetowych, aby zapewnić scentralizowany widok opinii i doświadczeń klientów. Twoje zespoły nigdy nie przegapią wiadomości i rozwiązują zapytania, korzystając z kontekstowych spostrzeżeń, aby zapewnić szybką i skrupulatną obsługę.

3 przykłady obsługi klienta AI

Te trzy przykłady pokazują, w jaki sposób obsługa klienta AI wzmacnia pozycję marek w innowacyjny sposób.

1. Ubera

Firma Uber zajmująca się udostępnianiem przejazdów i transportem jest zaangażowana w ulepszanie doświadczeń użytkowników i podnoszenie poziomu obsługi klienta dzięki sztucznej inteligencji. Wewnętrzny zespół analityków danych firmy stworzył konwersacyjną sztuczną inteligencję, która umożliwia zespołom obsługi klienta Ubera szybkie i skuteczne rozwiązywanie problemów. Narzędzie umożliwia również bardziej bezproblemową interakcję między kierowcami, partnerami i personelem obsługi klienta w celu lepszej komunikacji i bezpieczeństwa na drogach.

Uber dalej wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostarczania dokładniejszych lokalizacji w celu zwiększenia dokładności dopasowania kierowca-pasażer i dokładnego szacowanego czasu przyjazdu, co doprowadziło do mniejszej liczby odwołań i problemów z obsługą klienta.

2. 1-800-Kwiaty

1-800-Flowers to internetowa usługa dostarczania kwiatów i prezentów, dostępna w 93 lokalizacjach w samych Stanach Zjednoczonych i świadcząca usługi na całym świecie.

We współpracy z IBM opracował chatbota do obsługi klienta opartego na sztucznej inteligencji, do którego klienci uzyskują dostęp przez Internet lub aplikację mobilną w celu składania zamówień. Zbudowany na konwersacyjnej sztucznej inteligencji, chatbot 1-800-Flowers, GWYN (sprytna gra słów, która jest akronimem „prezentów, których potrzebujesz”), rozmawia z klientami w sposób podobny do ludzkiego i oferuje spersonalizowane sugestie oparte na różnych zapytaniach.

Dzięki wirtualnemu asystentowi klienci otrzymują obsługę 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, niezależnie od tego, gdzie się znajdują i w jakiej strefie czasowej się znajdują.

3. Sprawność sensoryczna

Sensory Fitness, firma zajmująca się zdrowiem i fitnessem z siedzibą w Miami, zapewnia holistyczne wrażenia z siłowni, które obejmują intensywne treningi oraz regenerujące programy rozciągania i regeneracji. Aby sprostać potrzebom szybko rosnącej klienteli, współpracowali z firmą AI, FrontDesk AI, w celu opracowania spersonalizowanego wirtualnego asystenta AI, Sasha, w celu zwiększenia możliwości obsługi klienta.

Sasha, dostosowana tak, aby odzwierciedlała głos marki Sensory Fitness, rozmawia z klientami w sposób konwersacyjny i zapewnia pomoc na różne sposoby — od rezerwacji i zmiany harmonogramu spotkań po wdrażanie nowych klientów. Zasilany przez sieci neuronowe, Sasha zapamiętuje historię każdego dzwoniącego i preferencje dotyczące usług i odbiera średnio 160 połączeń, które w przeciwnym razie zostałyby przekierowane na pocztę głosową.

Zintegrowany z firmową aplikacją rezerwacyjną asystent obsługi klienta oparty na sztucznej inteligencji zaowocował oszczędnościami operacyjnymi przekraczającymi 30 000 USD w ciągu roku.

Osiągnij lepsze wsparcie i szczęśliwsze zespoły dzięki obsłudze klienta AI

Jako liderzy obsługi klienta Twoim ostatecznym celem jest zdobycie i pogłębienie lojalności klientów. Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta pomaga projektować spersonalizowane doświadczenia, aby osiągnąć ten cel. Oparta na chatbotach AI, dostosowanych wiadomościach i inteligentnych przepływach pracy umożliwia Twoim zespołom pewne wspieranie klientów niezależnie od tego, gdzie i jak wchodzą w interakcję z Twoją marką. A dane społecznościowe są kluczem do znalezienia równowagi między skalowalną automatyzacją a spersonalizowaną obsługą.

Dowiedz się więcej o tym, jak liderzy biznesowi inwestują w media społecznościowe oraz o roli, jaką sztuczna inteligencja będzie odgrywać w wykorzystywaniu danych społecznościowych i spostrzeżeń w całej organizacji, z raportu The State of Social Media 2023.