Sužinokite 9 patarimus, kaip panaudoti dirbtinį intelektą klientų aptarnavime 2025 m. Sužinokite, kaip DI pagerina klientų patirtį, optimizuoja pagalbos procesus ir padeda priimti sprendimus. Pagrindiniai patarimai apima tikslų nustatymą, DI įrankių mokymus, duomenų saugumą ir savitarnos galimybių suteikimą.
Didėjant klientų lūkesčiams ir personalizavimo poreikiams, sunku neklausti, kaip DI gali jums padėti. Pasibaigus pradiniam entuziazmui, žmonija atranda, kaip ši technologija gali padėti, o ne pakeisti žmones.
Šiame straipsnyje apžvelgsime praktinius dirbtinio intelekto naudojimo būdus ir naudą klientų aptarnavime, siūlydami diegimo patarimus, nealienuojant klientų ar darbuotojų. Taip pat paneigsime klaidingas nuomones ir pasidalinsime įkvepiantais realiais pavyzdžiais.
Kalbant apie DI klientų aptarnavime, pirmiausia į galvą ateina chatbotai, tačiau pasekmės yra daug platesnės. Be pagalbos atlaisvinti pagalbos kanalus, DI taip pat automatizuoja pasikartojančias užduotis, leidžiančias agentams sutelkti dėmesį į tai, kas tikrai svarbu, o vadybininkams greitai priimti duomenimis pagrįstus sprendimus.
Sudarykime idealų naudojimo atvejį, kuriame būtų parodytos visos DI galimybės klientų aptarnavime.
Susipažinkite su Gregu. Jis susidūrė su problemomis dėl savo batų užsakymo. Atvykęs į mažmenininkės svetainę, Gregą pasveikina DI robotas dešiniajame kampyje ir jis nusprendžia jį naudoti.
Chatbotai naudoja teigiamą kalbą ir komunikuoja greitai. Jis žino visą svetainę ir naudoja informaciją, kad nukreiptų Gregą į savitarnos portalą. Jis gali būti sujungtas su CRM ir atsakyti į klausimus apie Grego tikslų užsakymą, suteikti personalizuotas patirtis ir pasiūlymus arba aptarnauti Gregą jo pageidaujama kalba.
Dabar įsivaizduokite, kad Gregui yra klausimas, į kurį robotas negali atsakyti.
Šiuo metu robotas paprašys paaiškinimo arba sujungs Gregą su žmogiškuoju agentu. Tokiu būdu jis neužstrigsta kilpoje ir neatsakys į klientų klausimus baisiai, kaip dažnai būdavo anksčiau.
Tęsiant žmogiškojo agento pokalbį su Gregu, DI kopilotai pateikia naudingus patarimus ir pasiūlymus, padedančius agentui rašyti aiškiai ir ieškoti svarbios informacijos. Tokiu būdu agentas gali būti daug efektyvesnis, nesistabiuodamas dėl tono, žodžių pertekliaus patikrinimo arba žinių bazės straipsnių paieškos. Pavyzdžiui, jei Gregas klausia apie grąžinimo politiką, DI kopilotai gali greitai pateikti svarbius detales ir pasiūlyti glaustą ir svarbų atsakymą.
Taigi, ką tai reiškia suinteresuotiems šalims? Gregui tai reiškia, kad jis gauna nedelsiantį dėmesį su greitais ir mandagiais atsakymais per visą savo klientų kelionę, todėl jis jaučiasi vertinamas ir mažiau stresinis.
Agentams tai reiškia, kad jie nebus švaistę laiko atsakydami į bendrus klausimus. Vietoj to, jie gali sutelkti dėmesį į pagalbą su sudėtingomis klientų problemomis ir santykių kūrimą.
O vadybininkai? DI gali nustatyti šablonus ir juos tinkamai kategorizuoti. Remiantis šiais duomenimis, jis suteikia vertingų įžvalgų ir prognozuoja klientų elgesį. Pavyzdžiui, jis gali parodyti, kad Gregas rizikuoja išeiti, remiantis panašumais su klientais, kurie jau išėjo, ir pateikti pasiūlymus, kaip jį sulaikyti.
Didžiausios DI naudojimo klientų aptarnavime priežastys yra padidėję klientų lūkesčiai ir dėmesys klientų išlaikymui, o ne jų įsigijimui. Puikus klientų aptarnavimas yra atsakas į abu, nes jis yra klientų pasitenkinimo ir išlaikymo pagrindinis stulpas. Tačiau tai daug lengviau pasakyti nei padaryti.
Kodėl pridėti DI? Pažvelkime į duomenis.
72% klientų teigia, kad greitesnis aptarnavimas juos daro lojaliais; be to, 91% žinomų, geriausių kompanijų naudoja DI savo klientų aptarnavimui pagerinti.
Ypač plečiantis jūsų verslui, kyla klausimas, kaip padaryti daugiau su mažiau. Atsakymas yra naudoti DI pasikartojančioms užduotims tvarkyti, leidžiant žmonėms sutelkti dėmesį į unikaliai žmogiškus darbus.
DI egzistuoja nuo 1960-ųjų, tačiau iki šiol daugelis turėjo susirūpinimą dėl jos patikimumo ir sąžiningumo, ir teisėtai. Tačiau jau praėjome pro labai ribotus chatbotus, siūlančius baisius atsakymus, užstrigstančius kilpose ir lengvai manipuliuojamus vartotojų.
Priešingai nei tradicinis mokymas, pagrįstas fiksuotu duomenų rinkiniu, dabartiniai kalbos modeliai:
Agentų išdegimo sumažinimas: Palikę rutinines mechanines užduotis mašinoms, žmogiškieji agentai gali jaustis žmogiškiau.
Naudodami DI, agentai gali patikrinti arba redaguoti savo atsakymus ir todėl pažvelgti į problemą iš kito kampo, išvengdami jausmo, kad jie daro tą patį dalyką pakartotinai.Andrej Saxon, LiveAgent pardavimų vadovas
Geresnė naujų darbuotojų mokymas: DI gali suteikti naujiems darbuotojams patarimus ir žinias pagal poreikį, padėti jiems rašyti ir žymiai sumažinti mokymo laiką ir pastangą. Jis gali net nukreipti bilietus, atspindėdamas agento dabartinį kompetencijos lygį, palaipsniui didindamas sunkumą.
Kaštų sumažinimas: Automatizuojant rutinines užduotis ir rankinius procesus, verslas gali tvarkyti didesnį bilietų kiekį nepadidindamas personalo. Tai ypač naudinga plečiantiems verslo.
24/7 pagalbos suteikimas: Laiku atsakyti gali būti tikra iššūkis verslo su tarptautiniais klientais ir ribotu personalu. DI šioje srityje yra puikus, nes gali padėti klientams savitarnos būdu ir sukurti bilietus problemoms, kurių negali išspręsti.
Greitis ir nuoseklumas: DI suteiks momentalinį, nuoseklų ir svarbų atsakymus, pašalindamas žmogiškąją klaidą ir leidžiančius patyrusiam agentui sutelkti dėmesį į unikalius atvejus.
Pasiūlyti daugiakalbę pagalbą be pastangų: Realaus laiko vertimo būdai egzistuoja jau kurį laiką. Tačiau su natūralios kalbos supratimo (NKS) pagalba, pokalbinė DI technologija šią galimybę nuveda į visai naują lygį, daugiausia išvesties tikslumą.
Personalizuota klientų patirtis: Žmonėms reikia daugiau laiko analizuoti duomenis ir sugalvoti gerą veiksmų planą. DI tai padaro per kelias sekundes, analizuodama vartotojo pageidavimus ir elgesį bei suteikdama pritaikytus rekomendacijas.
Duomenų įžvalgos: Tai leidžia priimti geresnius duomenimis pagrįstus sprendimus. Pavyzdžiui, jis gali paryškinti dažniausias klientų problemas ir pasiūlyti sprendimus.
Proaktyvus aptarnavimas: DI gali stebėti informaciją, pvz., garantijas ir klientų istoriją, kad proaktyviai primintų klientams apie prenumeratos atnaujinimus arba pranešti jiems apie nuolaidas produktams, kurie jiems gali patikti.
Mažiems verslo, geriausias veiksmų būdas yra turėti savo klientų aptarnavimo programinės įrangos teikėją, kuris tvarko tiek klientų aptarnavimo pusę, tiek DI galimybes, ne tik dėl naudojimo paprastumo, bet ir dėl duomenų saugumo bei sumažintų kaštų.
LiveAgent leidžia jums sklandžiai integruoti patvirtintus DI funkcijas į jūsų žmogiškus darbo procesus. DI asistentas, kuriame yra iš anksto nustatyti raginiai, visada yra paruoštas padėti agentams sukurti el. laiškus vienu spustelėjimu. Jis ne tik padeda geriau rašyti, bet ir sukuria specifinį tekstą, pagrįstą jūsų žinių bazės turiniu, veikdamas kaip DI kopilotai.
Nesvarbu, ar siekiate sukurti savo sprendimą, ar pradėti naudoti DI pagrindu pagrįstą klientų aptarnavimo programinę įrangą, yra keletas dalykų, kuriuos reikia atsižvelgti iš anksto.
DI gali būti laiko ir pinigų švaistymas, jei ji nėra tinkama. Čia į žaidimą įeina aiškių tikslų nustatymas. Analizuokite savo verslo tikslus ir tik tada ieškokite tinkamų sprendimų.
Kokios problemos jūs susiduriat? Kaip DI gali padėti jums jas išspręsti?
Paprasčiau tariant, jums reikės daug skirtingo sprendimo, kad pagerinti klientų lojalumą ir įsitraukimą, nei pagerinti jūsų agentų atsakymo laiką. DI yra įvairių formų ir dydžių, ir nėra vieno dydžio, tinkančio visiems sprendimo. Nepamirškite atsižvelgti į jūsų sprendimo mastą ir kaštų efektyvumą.
Kaip žmogiškasis agentas mokosi iš praktinės patirties, DI sistema turi turėti tinkamą žinias prieš pradedant padėti jūsų klientams. Turėsite naudoti tinkamus duomenis ir mokymo modelius, kad išvengtumėte dviprasmių, neteisingų arba tiesiog žalingų atsakymų.
Tai padaryti patiems nuo nulio yra daug laiko reikalaujantis ir reikalauja gilaus mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto ir natūralios kalbos apdorojimo supratimo. Klientų aptarnavimo programinės įrangos teikėjai paprastai suteikia iš anksto apmokytą DI, kuri supranta konkrečios industrijos problemas, balso toną ir žargoną, tinkamai jį pasirinkdami pagal klientų ketinimą.
Suteikdami jai prieigą prie jūsų žinių bazės, svetainės ir CRM, ji galės suteikti specifinį ir tikslų atsakymus. Pavyzdžiui, URLsLab chatbotai suteiks jums be kodo sprendimą, leidžiančią jums kontroliuoti jūsų chatboto modelius ir mokymus per patogiąją platformą.
Jūsų klientai neišvengiamai pasidalins asmeniniais duomenimis su chatbotu. Nepriklausomai nuo jūsų verslo pobūdžio, jūs bent jau tvarkysite adresus ir pilnus vardus. Dėl klaidos, neatsargumo arba sąmoningų chatboto atakų, jūsų klientų duomenų neišsaugojimas gali būti brangus.
Pasitarkite su jūsų teikėjo politika, saugumo metodais ir tuo, ką jie dalinasi su kitomis šalimis. Jūs turite būti atviri su savo klientais apie duomenis, kuriuos jis renka, ir suteikti aiškią galimybę suteikti arba atšaukti sutikimą.
Siekiant atgrasyti opportunistinių blogų veikėjų, įdiegti nuo galo iki galo šifravimą ir apsvarstyti autentifikacijos ir autorizacijos naudojimą prieš leidžiant lankytojams sąveikauti su chatbotu. Taip pat galite sukurti kelis chatboto kartojimus, kurių kiekvienas turi skirtingą žinių ir kompetencijų lygį. Pavyzdžiui, naudojant skirtingą chatbotą lankytojams ir prisijungusiems vartotojams.
Integruokite etikos DI gaires.
Ar prisimenate skandalus su chatbotais, kurie šaukė keiksmažodžius, kuriuos jie išmoko iš piktos vartotojų?
Jūs nenorite, kad jūsų chatbotai vadintų klientus vardais dėl kelių blogų žmonių. Būtent todėl šios gairės yra vietoje. DI kūrėjai deda daug pastangų, kad užtikrintų, jog DI yra pagarbi, tinkama ir nediskriminacinė.
Jūs taip pat turite perskaityti “Atsiprašau, bet kaip DI kalbos modelis, negaliu…” sakinį, nesvarbu, ar tai atsakymas iš ChatGPT, tingaus studento esė, ar blogai sugeneruota šlamšto žinutė. DI dabar yra aprūpinta atsarginiais metodais, tokiais kaip iš anksto nustatyti atsakymai, kurie užtikrina, kad jis nepateikia klaidingos ir žalingos informacijos su autoritetingumu. Toliau iš anksto nustatyti atsakymai ir elgesiai gali būti pridėti, kad atitiktų jūsų naudojimo atvejį.
Klientai dažnai susisiekia su pagalba tiesiog todėl, kad jie skubina arba nori pasikalbėti apie tyrinėjimą. Pasak CMSWire, nukreipimas jūsų klientų į sėkmingą savitarnę yra didžiausia nauda, kurią CX lyderiai mato DI. Surinkdami duomenis iš jūsų svetainės ir žinių bazės, DI gali tapti jūsų verslo ekspertu per kelias minutes. Jis ieškos ir susiels svarbų žinių bazės straipsnį greičiau nei žmogus.
DI pagrindu pagrįsti chatbotai jūsų svetainėje yra tik dalis sprendimo. DI gali padėti su dauguma, jei ne visais, jūsų klientų aptarnavimo kanalais. Išsamūs sprendimai, tokie kaip LiveAgent, leidžia jums supaprastinti komunikaciją viename skydelyje, leidžiančią DI padėti atsakyti į bilietus iš bet kurio šaltinio, įskaitant el. paštą, WhatsApp arba Slack.
Būkite atviri su savo klientais apie tai, kada jie sąveikauja su DI agentu, kokiu mastu jūsų kontaktų centras yra DI pagrindu, ir kokias atsargumo priemones imtės, kad apsaugotumėte jų duomenis.
Skaidri komunikacija kuria pasitikėjimą ir nustato pagrįstus klientų lūkesčius.
Be to, jei naudojate DI algoritmus sprendimams priimti, kurie tiesiogiai veikia jūsų klientus, pranešite jiems. Bet svarbiausia, jei DI nepavyksta, būkite pasiruošę prisiimti visą atsakomybę, greitai komunikuodami, kas nutiko ir ką darote, kad tai pataisytumėte.
DI žino tik tai, ką ją mokyti, ir galvoja tik taip, kaip jai pasakyti. Nesvarbu, kaip puikus jūsų sprendimas, jis vis tiek reikalaus nuolatinio žmonių priežiūros, derinimo ir matavimo, kad pasiektų visą potencialą. Nepamirškite, kad DI yra geras tarnas, bet blogas šeimininkas. Jis gali pasiklysti sudėtingose užduotyse ir negali parodyti tikros emocijos. Kuo labiau DI tampa paplitusi, tuo daugiau girdite apie jos patobulinimą su “žmogiškuoju elementu”. Leiskite jai nuolat mokytis iš patirties, naudodami realaus laiko mašininį mokymą.
Priešingai nei klasikinis mašininis mokymas, kuriame duomenų mokslininkai suteikia modeliui istorinių duomenų, realaus laiko mokymas vyksta su tiesioginiais duomenimis, kai jie praeina. Tai puiku, kai DI turi prisitaikyti prie besikeičiančio klientų elgesio, didesnio naujų produktų skaičiaus arba kai nėra pakankamai duomenų, kad ją patikimai apmokytumėte. Kaip ir bet kurioje naujoje strategijoje, nepamirškite nuolat atlikti A/B testus.
Be to, turėkite omenyje DI automatizuotus darbo procesus. Jie nėra apie žmogiškųjų agentų pakeitimą, bet jų suteikimą galimybei būti sąmoningesniam apie savo darbą ir atlikti užduotis greičiau. Prioritizuokite žmogiškąjį pirmą požiūrį ir komunikuokite tai visiems komandos nariams.
Turėdama tinkamą mokymus ir prieigą prie duomenų, DI gali imtis proaktyvaus požiūrio, suteikdama personalizuotus atsakymus, pagrįstus klientų pageidavimais, elgesiu ir daugiau. Tokiu būdu chatbotai gali prisiimti pardavėjų vaidmenį, padedami klientams žengti paskutinius žingsnius, siūlydami nuolaidas arba proaktyviai susisiekdami. Pavyzdžiui, kai klientas praleidžia daug laiko žiūrėdamas produktą, chatbotai gali patikrinti, ar jie turi klausimų.
Be to, grįžtamasis ryšys visada bus geriausias klientų aptarnavimo sėkmės matas. Nors metrika padeda suprasti klientus, grįžtamasis ryšys yra klientai, atvirai kalbantys savo nuomones, pašalinant spėliojimus.
Žmogiškasis ar mašina, abu gali ir turėtų mokytis iš grįžtamojo ryšio.
Tam tikri klaidai, tokie kaip nevisiškai apmokyta chatbotai arba nepakankama prieiga prie žmogiškųjų agentų, gali žaloti klientų santykius masinėje skalėje. Klausykite ir veikite pagal grįžtamąjį ryšį, kad liktumėte viršuje ir nuolat optimizuotumėte savo DI sprendimus, kad pasiektumėte saldų tašką.
Kai kurios kompanijos daro klaidą, tikėdamosi, kad DI išspręs visas jų problemas vienu piršto ženklu. Pavyzdžiui, jie perduoda visą savo klientų pagalbą nevisiškai apmokytam DI chatbotui be žmonių intervencijos arba priežiūros. Tai veda prie nerealistiškų lūkesčių ir katastrofiškų rezultatų.
Kai chatbotai negali suprasti arba atsakyti į bilietą, geriausias variantas yra perduoti problemą žmogiškajam agentui. Jei žmogiškasis agentas nėra pasiekiamas, DI gali būti suprogramuota grįžti prie numatytųjų atsakymų, tokių kaip prašymas paaiškinti klientų prašymą arba pranešimas, kad bilietas buvo sukurtas ir juo greitai bus rūpinasi.
Labiausiai paplitęs numatymo analizės naudojimo atvejis klientų aptarnavime yra personalizavimas dideliu mastu. Puikus šio pavyzdys yra personalizuoti Netflix rekomendacijos. Naudodami duomenis iš ankstesnių klientų sąveikų, algoritmai prognozuoja jūsų būsimus interesus, sukurdami personalizuotą patirtį.
Kitas svarbus naudojimas yra bendros problemos nustatymas ir tobulinimo vietos. Įsivaizduokite, kad jūs kovojate su tiekimo grandinės nutrūkimu, veikiančiu tam tikrą regioną. Matydami vėlavimo skundų prieaugį, DI gali nustatyti visus kitus užsakymus, kurie tikriausiai bus paveikti. DI pagrindu pagrįstos įžvalgos leidžia jums numatyti potencialią problemą ir iš anksto komunikuoti, sumažinant būsimų bilietų kiekį.
Galiausiai, jūsų klientų aptarnavimo komanda taip pat naudosis numatymo analitika. DI gali analizuoti istorinį klientų paklausą ir agento pajėgumą. Tokiu būdu jis gali numatyti aukšto ir žemo paklausos laikotarpius, pasiūlyti tinkamą išteklių paskirstymą ir užtikrinti, kad jūs visada būtumėte pakankamai aprūpinti sunkiems laikams.
Apžvelgėme įvairius DI aspektus ir sudarėme praktinius naudojimo būdus klientų aptarnavime. Dabar pažvelkime į realius pavyzdžius, kaip žinomosios prekės ženklai naudoja DI, kad pasiektų klientų aptarnavimo puikumą.
Galvodami apie chatbotus, padedančius žmonėms, jūsų protas natūraliai nusideda prie klientų aptarnavimo specialistų, sėdinčių prie kompiuterių, tačiau Macy’s daro kažką visiškai naujo. Parduotuvės personalas gali būti stresinis tarp pagalbos klientams, atsargų papildymo ir kasos, todėl kartais sunku rasti parduotuvės pagalbą.
Macy’s programėlės savininkai gali naudoti unikalią funkciją. DI chatbotai mielai padės jiems rasti daiktus, konsultuoti politiką ir daugiau. Jei reikalingas atstovas, DI padės jums jį rasti, kaip ir persiųstų jūsų žinutę žmogiškajam pagalbos agentui.
Kitas fizinis pavyzdys yra tai, kaip Domino’s robotai, tinkamai pavadinti Dom, automatizuoja užsakymą per Facebook Messenger. Tai leidžia personalui gauti tikslią užsakymo informaciją ir sutelkti dėmesį į unikaliai žmogiškus darbus. Dom gali tada sekti užsakymus ir informuoti klientus apie progresą.
Ar prisimenate numatymo analizės naudojimą, siekiant numatyti klientų atsisakymą? Bet kokie duomenys turėtų būti naudojami prognozėms? Banko milžinas American Express analizuoja istorinę sandorių duomenis, kad nurodytų tikimybę, jog klientai uždars savo sąskaitas. Turėdami šią informaciją, jie proaktyviai susisiekia, kad pagerinti klientų santykius.
Žinote frustraciją, kai žiūrite produktą, ir kai tik esate pasiruošę pirkti, produktas jau parduotas? Tai mažiau tikėtina, jei apsipirkate Zara. Jie naudoja numatymo analitiką savo atsargoms valdyti. Analizuodami istorinį duomenis, dabartines mados tendencijas ir regioninius pageidavimus, Zara užtikrina, kad kiekviena parduotuvė visada turėtų tinkamus produktus.
DI padeda suprasti klientus tiek dideliu mastu, tiek atskirais atvejais. L’Oreal naudoja Clarabridge platformą šimtams bilietų analizuoti, naudodama grįžtamąjį ryšį iš įvairių kanalų, kad nustatyti bendrą klientų nuomonę ir pagrindinius motyvus. Išvados tada veda L’Oreal sprendimus. Kita vertus, Uber naudoja nuomonės analizę, kad iš karto iššifruotų atskirų žinučių nuomonę. Tai padeda jiems kategorizuoti bilietus ir pirmiausia aptarnauti sutrikusius klientus.
Šiuo metu gyvename DI boomą. Atrodo, kad DI yra visur, tačiau tai vis dar yra palyginti nauja technologija. Net žinomosios prekės ženklai vis dar išsiaiškina galimybes ir sumažina trūkumus.
Kaip dinamiška sritis, kurioje greitis ir atsakymų tikslumas yra labai svarbūs, klientų aptarnavimas tikėtinai išliks populiariausias dirbtinio intelekto naudojimo atvejis, o chatbotai prognozuojami būti pagrindiniu klientų aptarnavimo kanalu iki 2027 m. Tikimasi, kad atsiras tolesnių naudojimų ir jie toliau tobulės. Tikimasi, kad tikrai žmogiškam skambančios DI virtualūs asistentai bus kitas didelis dalykas, revoliucionizuojantis nuobodžią interaktyvią balso atsaką.
Tačiau svarbu suprasti, kad tai nėra apie darbininkų pašalinimą, bet jų padarymą protingesniais. Straipsnyje, parašytame MIT Sloan Management Review, P.V. Kannan ir Josh Bernoff sako, kad klientų aptarnavimo ateitis yra mašinos ir žmogaus bendradarbiavime. ‘Kai mašinos tvarko rutinines užklausas, klientai yra laimingesni. Ir kai aptarnavimo personalas gali sutelkti dėmesį į sudėtingesniais klausimais — arba atsakyti į klausimus su botu, pateikiančiu pasiūlymus — jie gali suteikti daug geresnį aptarnavimą,’ jie sakė.
Kai kurie verslo naudoja DI pagrindu pagrįstus įrankius pagalbai jau kelis metus, o kiti buvo paskatinti juos priimti dėl neseniai DI bomo. Bet kuriuo atveju, jie turėjo kovoti su kai kuriais bendri susirūpinimais ir klaidingas nuomones. Jūs taip pat gali klausti savęs šiuos klausimus.
Taip. DI galimybės žymiai pažengė, dėka didelių kalbos modelių ir gilaus mokymosi. LiveAgent DI Chatbotai naudoja šią technologiją, kad suprastų klientų ketinimą ir atitinkamai atsakytų. Kad jis liktų aštrus, svarbu reguliariai atnaujinti sistemą, remiantis tikromis sąveikom ir grįžtamuoju ryšiu. Ir jei DI negali išspręsti problemos, LiveAgent siūlo integruotus atsarginius variantus, kad sklandžiai perduotų bilietus žmogiškiems agentams. LiveAgent siūlo nemokamą bandomąjį laikotarpį, todėl galite išbandyti LiveAgent DI Chatbotus savo aplinkoje ir pamatyti iš pirmų šaltinių, kaip jis pagerina efektyvumą ir sumažina kaštus.
Be to, nustatykite atsarginius metodus, kad perduotumėte bilietus žmogiškiems agentams, jei robotai negali suteikti atsakymo. Atlikę šiuos žingsnius, galite pagerinti savo DI veikimą ir patikimumą klientų aptarnavime.
Iki šiol DI gali imituoti žmogiškąją kalbą ir emocijas veiksmingai ir dažnai skamba pozityviau ir šviesiau nei neentuziastingi žmogiškieji agentai. Labai svarbu aiškiai informuoti klientus, kada jie kalba su DI ir kada su žmogumi. Perduoti DI botus kaip žmones yra apgaulingas, ir klientai to nevertins.
Kai kurie klientai visada pirmenybę teiks žmogiškam sąveikai, ypač emociškai įkrautose situacijose. Įsitikinkite, kad žmogiškasis klientų aptarnavimo agentas visada yra pasiekiamas.
Kaip ir bet kuriame didelės apimties pokyčiui, perjungimas į DI darbo procesą reikalaus sunkaus darbo ir ryžto. Kai kurie darbuotojai gali bijoti darbų praradimo, todėl vadybininkams svarbu juos patikinti, kad DI yra čia padėti, o ne pakeisti komandą.
Pabrėžkite žmogiškųjų įgūdžių vertę, kurie išliks būtini arba taps dar svarbesni. Siūlykite mokymus ir seminarus, kad palengvintumėte perėjimą. Motyvuokite klientų atstovus tobulėti. Bet svarbiausia, pradėkite nuo mažo.
Saugumas DI priklauso nuo diegimo, duomenų rinkimo ir naudojimo. Tačiau klientų ir aptarnavimo specialistų švietimas yra labai svarbus. Būkite žinomi, kaip jūsų DI apdoroja duomenis, naudokite šifravimą ir kitus saugumo metodus, ir aiškiai komunikuokite saugumo protokolus klientams ir darbuotojams.
Jei svarstote DI, siekiant sumažinti kaštus arba išvengti būsimų išlaidų, svarbu realistiškai vertinti savo poreikius ir biudžetą.
Maži verslo norės pasitikėti savo klientų aptarnavimo programine įranga, kad tvarktų plėtrą, tačiau atminkite, kad bus DI paslaugų ir darbuotojų mokymo kaštai. Gera žinia yra ta, kad iš anksto nustatyti kaštai bus padengti ilgainiui.
Lengva įsivaizduoti, kaip DI gali būti kiekvieno klientų aptarnavimo širdyje. Nors jis vis dar turi apribojimus, mes neabejotinai įžengėme į naują erą, kurioje nenaudojimas DI dažnai reiškia, kad variate savęs iš patenkintų klientų ir greitesnių bei laimingesniu agentų.
Jei vis dar nesate tikri ir DI pasaulis jums atrodo painus, pradėkite nuo mažo su patikima klientų aptarnavimo programine įranga. LiveAgent DI Chatbotai paima geriausią iš DI, nealienuojant žmonių: nėra išpūstų kaštų arba nepaprastai sudėtingų sprendimų. Be to, galite išbandyti DI chatbotus nemokamai 30 dienų!
Pasidalinkite šiuo straipsniu
Susipažinkite su Jana – išskirtine pagrindine 'WordPress' turinio redaktore, vadovaujančia 'LiveAgent, 'Post Affiliate Pro, 'URLsLab' ir 'FlowHunt' veiklai. Su tvirtu atsidavimu tobulumui ji kruopščiai valdo sudėtingus skaitmeninio turinio kraštovaizdžius, užtikrindama nepriekaištingą kokybę ir sklandų funkcionalumą visose platformose. Net ir laisvalaikiu mėgaujasi kūrybine veikla.
Visai ne. Kaip ir bet kurios technologinės revoliucijos metu, DI padarys kai kurias pozicijas pasenusiomis arba sumažins naujų darbuotojų poreikį. Kai paprastas užduotis perima DI, kvalifikuoti darbuotojai, žinantys, kaip panaudoti DI savo naudai ir pridėti žmogiškąjį elementą, tampa dar nepamaininami.
DI yra mašina, kuri tik imituoja žmogiškąją kalbą ir intelektą. Ji negali turėti visiškai originalių minčių ir nėra pajėgi jausti emocijų. Jei ji nėra tinkamai apmokyta arba tinkamai suprogramuota, ji nepavyksta atlikti savo užduočių tiksliai. Žmonių priežiūra yra būtina.
Viskas priklauso nuo jūsų sprendimo ir susijusių išlaidu mokymuisi arba kvalifikuotų darbuotojų samdymui. Dauguma DI klientų aptarnavimo sprendimų teikėjų imsis mokesčius pagal jūsų naudojimą, tikslą ir pasirinktas DI modelius.
Jie tikrai yra apmokomi tai daryti ir gali pateikti atsakymus tokiuose scenarijuose. Tačiau kai kurie klientai jaučiasi nepagarbiami dėl mašinos išmoktos empatijos ir norės kalbėtis su žmogiškuoju agentu. Tai viena iš priežasčių, kodėl žmogiškojo agento prieinamumas visada yra neginčijamas reikalavimas.
Sužinokite apie naujausias kliento aptarnavimo tendencijas, nuo dirbtinio intelekto varomo strategijų iki negrūdžiamų geriausių praktikų. Sužinokite, kaip išlik...
Sužinokite apie naujausias kliento aptarnavimo tendencijas, nuo dirbtinio intelekto varomo strategijų iki negrąžintinų geriausių praktikų. Sužinokite, kaip išli...
Pagerinkite klientų palaikymą naudodami LiveAgent AI įrankius—teikite greitesnę, aiškesnę ir nuoseklesnę paslaugą. Išbandykite 30 dienų nemokamai!
Prisijunkite prie mūsų laimingų klientų bendruomenės ir suteikite puikų klientų aptarnavimą su LiveAgent.
