Новый проактивный CX: Генеративный ИИ встречает обслуживание клиентов

Генеративный ИИ (GenAI) преобразует вовлеченность клиентов способами, ранее немыслимыми. Хотя его принятие еще находится на ранней стадии, уже видны измеримые бизнес-результаты. Согласно исследованию McKinsey, стратегии вовлеченности клиентов, основанные на ИИ, имеют потенциал увеличить бизнес-доходы до 30% к 2025 году. Этот сдвиг от реактивных, ориентированных на человека стратегий к проактивной, ИИ-ориентированной модели революционизирует то, как предприятия концептуализируют и предоставляют обслуживание клиентов.

Сдвиг к ИИ-ориентированному опыту клиента

На протяжении десятилетий стратегии обслуживания клиентов в основном фокусировались на телефонных, ориентированных на человека взаимодействиях. Но по мере развития технологий ограничения этой модели становятся все более очевидными. Контакт-центры и отделы обслуживания клиентов традиционно были реактивными, занимаясь запросами и жалобами клиентов по мере их возникновения. Этот реактивный подход, хотя ранее был необходимым и оправданным, является неэффективным и все более не соответствует современным ожиданиям клиентов.

Генеративный ИИ предлагает новый способ взаимодействия с клиентами, поскольку он может обеспечить действительно естественную коммуникацию, понимание и действие динамически, а не в рамках тщательно скриптованных процессов. Вместо того, чтобы ждать, когда клиенты инициируют контакт, системы ИИ могут предсказать потребности клиентов и проактивно взаимодействовать с ними. Этот сдвиг от реактивного к проактивной модели является одним из ключевых способов, которыми GenAI преобразует опыт клиента (CX).

Проактивное взаимодействие

Одним из ключевых преимуществ ИИ является его способность предвидеть потребности клиентов или вывести личные потребности на основе целостного взгляда на клиента. Системы GenAI могут анализировать исторические данные и информацию в реальном времени, чтобы предсказать, когда клиентам может потребоваться помощь, позволяя бизнесу взаимодействовать с ними до возникновения проблемы. Например, ИИ может уведомить клиентов о потенциальных проблемах с заказом до того, как они обратятся с запросом, или он может рекомендовать персонализированные решения на основе прошлого поведения и предпочтений.

Такое проактивное взаимодействие не только улучшает опыт клиента, но также приводит к более эффективным операциям. Если пакет задерживается или потенциально потерян, компания может автоматически связаться заранее, взяв инициативу и предотвратив будущее входящее взаимодействие, когда клиент уже расстроен. Это может быть клише, но это не уменьшает его истинность: профилактика стоит больше, чем лечение.

Персонализация в масштабе

Одним из наиболее мощных аспектов GenAI является его способность обеспечить персонализированные trải nghiệm в масштабе. Традиционные усилия по персонализации были в основном основаны на добавлении имени клиента, например, или запоминании дня рождения. В противном случае это было задачей человеческих агентов, которые обычно имели ограниченную емкость. Системы ИИ, с другой стороны, могут обрабатывать и анализировать огромные объемы данных в реальном времени, позволяя бизнесу предлагать действительно персонализированные взаимодействия каждому клиенту.

Например, система, основанная на ИИ, может распознать возвращающегося клиента, вспомнить его предыдущие взаимодействия и покупки, и предложить адаптированные рекомендации или решения. Этот уровень персонализации не только улучшает опыт клиента, но также увеличивает вероятность повторного бизнеса и лояльности клиентов. Кроме того, он снижает усилия клиента, поскольку компания по сути экономит время клиента, что всегда ценится.

Эффективность для бизнеса и агентов

Преимущества GenAI распространяются за пределы клиентских приложений. ИИ также предлагает значительную эффективность для бизнеса, особенно в плане операционной эффективности и производительности и качества работы агентов. По мере того, как системы ИИ берут на себя более рутинные задачи, человеческие агенты освобождаются, чтобы сосредоточиться на более высокоценных взаимодействиях, требующих понимания между строк, эмоционального интеллекта и решения уникальных边них случаев, которые не могут быть смоделированы или обработаны ИИ.

Оптимизация рутинных задач

Одним из наиболее непосредственных преимуществ Генеративного ИИ, когда он сочетается с Конверсационным ИИ, является возможность обработки рутинных, повторяющихся задач. Задачи, такие как ответы на часто задаваемые вопросы, предоставление обновлений статуса заказа или решение распространенных проблем, могут быть полностью автоматизированы с помощью ИИ. Это снижает нагрузку на человеческих агентов, позволяя им сосредоточиться на более сложных и эмоционально заряженных взаимодействиях, требующих сочувствия и навыков решения проблем.

В ИИ-ориентированном контакт-центре агенты GenAI могут обрабатывать большинство взаимодействий первого уровня обслуживания клиентов, оставляя человеческим агентам возможность сосредоточиться на более стратегических задачах. Это улучшает эффективность, но также улучшает опыт сотрудников, снижая монотонность повторяющейся работы.

Сопilot и помощь агентов: улучшение производительности агентов

Помимо оптимизации задач, ИИ предлагает значительную поддержку через системы сопилота агентов, которые помогают агентам в реальном времени, улучшая их производительность и возможности принятия решений. С помощью ИИ-инструментов, которые предоставляют релевантную информацию, предлагают ответы и направляют агентов через сложные проблемы, даже наиболее сложные взаимодействия становятся быстрее, гладкими и более удовлетворительными для всех сторон.

Система ИИ-сопилота агента может мгновенно извлечь данные клиента, предложить лучшие следующие действия и даже предложить предполагаемые решения на основе аналогичных прошлых случаев. Это снижает когнитивную нагрузку на агентов, позволяя им сосредоточиться на предоставлении персонализированного, сочувственного обслуживания, а не тратить время на поиск информации или решение проблем.

Кроме того, эта помощь обеспечивает последовательность в ответах и минимизирует ошибки, что приводит к более быстрым решениям и улучшению удовлетворенности клиентов. Предоставляя поддержку в реальном времени, ИИ-сопилот ускоряет кривую обучения для новых сотрудников и повышает производительность опытных агентов, в результате чего получается более эффективная и эффективная операция обслуживания клиентов.

Преодоление проблем в принятии GenAI

Хотя возможности, представленные GenAI, огромны, бизнес также должен преодолеть несколько проблем в его принятии. От обеспечения конфиденциальности данных до решения проблем, связанных с предвзятостью ИИ, бизнес должен подойти к реализации GenAI вдумчиво и стратегически.

·      Конфиденциальность и безопасность данных

Системы ИИ, обрабатывающие огромные объемы данных клиентов, обеспечение конфиденциальности данных и безопасности является приоритетом. Бизнес должен быть прозрачным в отношении использования данных клиентов и обеспечить соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR. Однако крупные облачные провайдеры уже предлагают решения, которые включают опции, такие как частное размещение, размещение в определенных регионах (например, в ЕС) и необходимую безопасность и соответствие требованиям конфиденциальности, необходимым большинством компаний. Дни, когда необходимо работать напрямую с моделью поставщика LLM на его сервере, почти прошли.

·      Баланс между автоматизацией и человеческим подходом

Хотя ИИ может обрабатывать многие взаимодействия клиентов, есть ситуации, когда человеческое вмешательство необходимо, особенно при решении сложных или эмоционально чувствительных проблем. Бизнес должен найти правильный баланс между автоматизацией и человеческим подходом, обеспечивая, чтобы клиенты всегда имели возможность говорить с человеческим агентом, когда это необходимо.

Будущее GenAI в опыте клиента

По мере того, как GenAI продолжает развиваться, его влияние на опыт клиента будет только расти. В ближайшем будущем системы ИИ станут еще более способными понимать и реагировать на эмоции клиентов, позволяя более естественным и сочувственным взаимодействиям. Системы ИИ также станут более проактивными, взаимодействуя с клиентами до того, как они даже осознают, что им нужна помощь.

Будущее опыта клиента – ИИ-ориентированное. Бизнес, который принимает этот сдвиг и инвестирует в GenAI, будет лучше подготовлен к удовлетворению растущих ожиданий своих клиентов, улучшению операционной эффективности и стимулированию роста доходов. Однако те, кто задерживает принятие ИИ, рискуют отстать, поскольку разрыв между компаниями, основанными на ИИ, и теми, которые полагаются на традиционные модели обслуживания клиентов, продолжит расширяться.

В заключение, хотя существуют проблемы, возможности, представленные GenAI, огромны. Компании должны адаптироваться и использовать ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными и удовлетворять меняющимся потребностям своих клиентов. По мере того, как технологии продолжают развиваться, GenAI станет важнейшим инструментом для предоставления персонализированных, эффективных и проактивных опытов клиентов во всех секторах.