Повышение качества обслуживания клиентов с помощью ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) никуда не денется. Машинное обучение и искусственный интеллект продолжат развиваться, как компании работают, и повышать качество обслуживания клиентов, а в идеале - удовлетворенность клиентов.

Однако не все согласны. Эйнштейн однажды сказал, что мерилом интеллекта является способность изменяться. «Что мы выберем, когда дойдет до использования ИИ в качестве надежного инструмента для улучшения качества обслуживания клиентов?» Можно задаться вопросом. Я не уверен, что есть даже выбор. Мы либо адаптируемся к изменяющемуся миру и меняемся вместе с ним, либо позволяем ему разрушать нашу жизнь. Изменения неизбежны. То, что мы узнаем из неизбежного, меняет нас. ИИ здесь не для того, чтобы нас заменить, а для улучшения корпоративной культуры и качества обслуживания клиентов.

Автоматизация становится все более желанной по мере того, как компании масштабируются и пересматривают ресурсы, но это не просто путь к эффективности или снижению затрат. ИИ выходит за рамки автоматизации рутинных задач или делегирования их алгоритмическим процессам. Рост происходит на стыке технологий и человечества. Без аспекта человечности ИИ был бы неуместен.

ИИ, который поддерживает видение и цели бизнеса и общую удовлетворенность клиентов, может быть труднодостижимым, но не невозможным. Понимая культуру компании и сотрудников, текущее и идеальное качество обслуживания клиентов, качественные данные и ставя клиентов во главу угла, ИИ может улучшить и изменить качество обслуживания клиентов подлинными способами.

ИИ, ценности компании и клиентский опыт

Культурные связи и ценности компании обозначают потенциал для обслуживания клиентов и, по сути, роль ИИ в формировании удовлетворенности клиентов. Следовательно, эти ценности должны быть согласованы с ИИ на стадии разработки и раннего внедрения.

Сотрудники должны быть приглашены для изучения критически важной роли ИИ и кибербезопасности в работе с клиентами, чтобы доверять ценности ИИ. Когда мы понимаем «почему» за чем-то, мы более привержены идее. С точки зрения автоматизации логика ясна: она позволяет сотрудникам сосредоточиться на задачах, требующих творческого подхода и критического мышления, а не на монотонных задачах. Истинные таланты сотрудников начнут процветать. При этом люди должны быть осведомлены о рисках и потенциальной кибербезопасности ИИ и машинного обучения. Если бизнес не уделяет должного внимания подотчетности и этике, добиться удовлетворения клиентов будет сложнее. Компании, которые лидируют по качеству обслуживания клиентов, опережают отстающих почти на 80 процентов.

То, что олицетворяет бренд, а также видение и цели стартапа - это переменные, которые отражаются на том, какие проблемы должен решать ИИ. Хотя знание и внедрение ценностей компании незаменимо, данные помогают отслеживать, как эти ценности лучше всего соблюдаются и применяются или где есть области для роста. Акцент на человечности в технологиях очень важен. Вот где происходят инновации. Эти данные частично говорят нам, где происходят инновации, а где мы терпим неудачу. Оттуда нужно решить, как развиваться. Иногда ИИ может создавать связи и ассоциации, а люди - нет. Это одна из его сильных сторон в формировании незабываемого впечатления клиентов.

В конце концов, есть еще одна причина, по которой использование ориентированного на людей подхода к ИИ и машинному обучению имеет значение: сострадание рождается из доброты и заботы о других. Дайте людям понять, что их ценят, вовлекая их в разговор на фоне перемен. Откровенно говоря, инклюзивность бесценна, чем бы вы ни занимались в жизни.

ИИ так же эффективен, как и дата

Мы должны решить, как применить знания и информацию, которые дает нам ИИ. Без качественных данных ни руководители бизнеса, ни ИИ многому не научатся. Как мы можем повысить уровень удовлетворенности клиентов без данных, которые отражают наших клиентов? Не легко или эффективно. Чистые данные позволяют ИИ определять и прогнозировать более точные результаты, выявлять модели клиентов и по сути учиться на них.

Возможность учиться на взаимодействии с клиентами меняет траекторию развития компании. Мы не можем развивать продукты и цели без критического обмена мнениями и обратной связи. Сравнительный анализ текущего опыта клиентов и идеального качества обслуживания клиентов, ключевых показателей эффективности, создание и анализ их персон, просмотр доступных данных и выявление возможных улучшений играют роль в успехе ИИ в бизнес-структуре. Хотя это не единственный фактор, данные крайне важно учитывать при разработке и применении машинного обучения.

Искусственный интеллект предполагает, что алгоритмические системы, которые передают его данные, надежны, что является еще одной причиной важности качественных данных. На сбор соответствующих данных и оптимизацию ИИ для повышения производительности для значимого прогнозирования результатов для клиентов может потребоваться год или два. Улучшение клиентского опыта - это не точная наука, ошибки случаются, но с качественными данными можно определить, что это за ошибки и как двигаться дальше.

Разговорный интеллект

Цель разговорного ИИ - моделировать человеческий интеллект и даже аспекты эмоционального интеллекта. Возможно, технологии еще недостаточно развиты, чтобы имитировать процессы, характерные для нашего мозга, когда он сталкивается с проблемой. Но с помощью программирования и помощи разработчиков искусственный интеллект может становиться мудрее с каждым взаимодействием с клиентом, позволяя ему учиться на основе предыдущих шаблонов клиентов. Некоторые клиенты даже предпочитают цифровое взаимодействие живому.

Разговорный интеллект и автоматизированный обмен сообщениями улучшают качество обслуживания клиентов, поскольку живой агент не может одновременно отвечать такому количеству людей, как машина. Заказчики, получившие своевременные, исчерпывающие и деликатные ответы на свои вопросы, могут создать или разрушить репутацию компании. Здесь ИИ может направлять пользователей к ресурсам, отвечать на вопросы, делать предложения на основе предыдущих данных о клиентах и ​​прогнозировать результаты.

Обработка естественного языка и распознавание голоса позволяют ИИ определить, сердится или расстроен клиент, и поэтому его следует передать представителю, который сочувственно предложит решение. Хотя ИИ может никогда не охватить полный эмоциональный интеллект, разговорные подсказки могут помочь ему понять и улучшить возможные сценарии. Все больше компаний будут инвестировать и увидят полезность диалогового интеллекта в ближайшие годы и то, как это может улучшить качество обслуживания клиентов.

Клиенты в приоритете

Компании должны учитывать клиентов и их личности на каждом этапе разработки, внедрения и управления ИИ. Намерение и фокус всегда должны быть на обслуживании клиентов. Искусственный интеллект, который разработан без учета потребностей клиентов, - рискованное вложение.

Клиенты должны быть приоритетом в любой бизнес-структуре. Люди покупают продукты, а данных - нет. Видение или цели, которые могут быть у бизнеса, бесполезны в вакууме. Знание клиентов, их интересов, симпатий и антипатий, а также того, как они общаются, заставит их почувствовать себя уникальными и особенными. Для клиентов это означает, что они важны. Быстрая популярность различных социальных сетей делает обмен отрицательными и положительными мнениями проще, чем когда-либо. Судьба бизнеса в руках клиентов. Отчасти стартапы создаются для того, чтобы поделиться вдохновляющими идеями со всем миром в надежде, что кто-то другой найдет в них ценность.

Люди ищут связи. В нашей природе - интересоваться жизнями других. Благодаря искусству общения и обучения мы в конечном итоге делимся опытом. Цифровизация ускоряет этот процесс.

Что это значит для будущего

Принципы работы руководства, социальные сети, искусственный интеллект и машинное обучение, а также качество обслуживания клиентов могут изменяться по мере развития технологий. То, что сделало бизнес успешным несколько лет назад, может быть не столь актуально. Человечество должно развиваться одинаковыми темпами, постоянно стремясь улучшить жизнь каждого.

Предположим, что бизнес-цели отражают этику и подотчетность? Это повлияет на качество обслуживания клиентов. Ценности и цели компании должны согласовываться во время разработки ИИ, но данные также имеют решающее значение для успеха, когда дело доходит до внедрения машинного обучения. Компании поймут, что инвестиции в разговорный ИИ, автоматизацию и другие виды машинного обучения - это не только преимущество, но и необходимость, обогащая как компанию, так и качество обслуживания клиентов.

Я считаю, что ИИ здесь не для того, чтобы отнимать рабочие места, хотя он может сократить некоторые трудозатраты. Вместо этого ИИ позволяет сотрудникам делать то, что у них получается лучше всего, и, возможно, даже научиться преуспевать в неизведанных водах. Искусственный интеллект дает компаниям свободу более глубокого и содержательного изучения своих целей и ценностей, повышая удовлетворенность клиентов.

Вскоре мы поймем, что искусственный интеллект - это не та угроза, о которой нас предупреждала научная фантастика. Возникновение искусственного интеллекта похоже на нового студента, который хорошо разбирается в мыслях и преуспевает во всем. Этот ученик может запугать класс, но, тем не менее, он безвреден. Неуверенность в использовании ИИ начнет рассеиваться и уходить в прошлое. Вместо этого станут очевидными многие преимущества искусственного интеллекта, который обогатит не только клиентский опыт, но и всю нашу жизнь.

В будущем мы все будем учениками и учителями искусственного интеллекта, внося свой вклад в экосистему, основанную на обучении, человечности и технологиях. В такой среде инновации будут развиваться способами, которые в настоящее время невозможно представить, скорее всего, красивыми способами.

Хелен Ю - автор и основной докладчик. Она была названа IBM в топ-10 глобальных влиятельных лиц в области цифровой трансформации, в топ-50 женщин в сфере технологий по версии журнала Awards Magazine, в топ-100 женщин-лидеров мнений в сфере B2B в 2020 году по версии Thinkers360 и в топ-35 женщин в сфере финансов по версии Onalytica. Вы можете найти Хелен Ю в Twitter @YuHelenYu.