Обслуговування клієнтів потребує ремонту. AI може допомогти

Обслуговування клієнтів є життєво важливим для розвитку бізнесу та лояльності споживачів. Але з моменту появи соціальних медіа, які зазнали численних великих ринкових зривів, є ті, хто вважає, що Золотий вік обслуговування клієнтів мертва, як і багато компаній офшори ці відділи, залишаючи споживачів менш задоволений, ніж будь-коли.

Одним із способів, яким компанії можуть забезпечити кращий CS і задовольнити потреби клієнтів, одночасно стримуючи витрати, є передові технології, включаючи генеративний ШІ. Орієнтовані на CS генеративні системи штучного інтелекту можуть допомогти агентам скоротити час, витрачений на відповіді електронною поштою та чатом, допомогти клієнтам швидко звузити коло їхніх проблем, щоб забезпечити швидші дії, а також посилити чат-ботів, щоб зробити їх більш чуйними та схожими на людей. Все це може значно заощадити для компаній і підвищити рівень задоволеності як представників CS, так і клієнтів.

З боку споживача, опитування показують що приблизно 4 із 5 клієнтів вважають за краще уникати ведення бізнесу з компаніями, які мають погану репутацію CS. Але з іншого боку а комплексне опитування споживачів показує, що майже 100% клієнтів стверджують, що приємний обмін інформацією зі службою підтримки допомагає їм відчувати себе цінними та, ймовірно, залишатимуться лояльними до компанії.

Тож заохочення хорошого підходу до CS та наймання висококваліфікованого персоналу CS для компаній має бути простою справою. Але в багатьох компаніях CS коштує може досягати так високо 10% або навіть 15% доходу, причому значна частина цього тягаря – висока плинність кадрів і постійне навчання нових агентів. Спокуса скоротити витрати на таку дорогу складову бізнесу є занадто великою для багатьох компаній, щоб протистояти їй. Тому багато компаній офшорний їх CS, щоб заощадити гроші – до засмучення багатьох клієнтів, Які Поскаржитися мовні проблеми, процес розмови, керований сценарієм, який часто нікуди не веде, брак знань і ресурсів з боку агентів, здавалося б, безмежні вкладені телефонні меню, доки вони не досягнуть живої людини, і нескінченні періоди очікування. І хоча дослідження постійно показують, що погана CS шкодить репутації компанії та майбутнім продажам, заощаджень, які вони можуть отримати офшоринг CS може пом'якшити ці втрати.

Отже, дилема: високі витрати на хорошу CS проти незадоволеності клієнтів і потенційних втрат продажів для поганої CS. Протягом багатьох років консультанти, консалтингові компанії та експерти галузі надав пропозиції про те, як покращити CS, але рівень незадоволеності серед клієнтів залишається високим. Можливо, настав час спробувати щось нове – у вигляді передової технології, що включає генеративний штучний інтелект.

Використовуючи машинне навчання та аналітику на основі штучного інтелекту, компанії можуть швидко створювати відповідні сценарії, які їхні співробітники можуть використовувати у відповідь на конкретні ситуації. Ці сценарії, засновані на скомпільованих штучним інтелектом і проаналізованих результатах мільйонів дзвінків про однакові та схожі проблеми, пропонують тезу для розмови, яка використовує найефективнішу презентацію та найрелевантніші відповіді на запитання та проблеми. Таким чином агенти можуть ефективно, прямо та швидко реагувати на проблеми клієнтів, значно підвищуючи ефективність, а також задоволеність клієнтів.

Відповіді на електронні листи також є основною складовою робочого дня агента CS, і тут також можуть допомогти генеративні інструменти ШІ. Середній електронний лист містить близько 10 речень. З них 50–80% переписуються під час відповіді клієнту. AI може допомогти агентам правильно отримати повідомлення з першого разу – знову ж таки, використовуючи велику базу даних раніше написаних повідомлень, за допомогою алгоритмів, які аналізують, які елементи повідомлень були найбільш ефективними. Звичайно, алгоритми також забезпечуватимуть правильну орфографію, граматику, синтаксис тощо, гарантуючи, що повідомлення буде написане професійно, по суті та ефективне. наш дані користувачів Wordtune показує, що агенти можуть заощаджувати понад 2 години на день, використовуючи інструмент для написання AI. Це означає 10 додаткових квитків на день або підвищення ефективності на 25%.

Generative AI також переробляє чат-ботів. Протягом багатьох років чат-боти покладалися на дуже базові набори даних і мовні моделі, що дозволяло їм відповідати лише на найпростіші питання, зазвичай ті питання, які клієнти можуть визначити самостійно. Все складніше часто виявлялося викликом для чат-ботів. Тепер вдосконалений генеративний штучний інтелект може надати компаніям високоякісні сценарії для їхніх чат-ботів, що дозволяє їм обробляти вхідні запити, допомагаючи клієнтам швидко й ефективно розібратися у їхніх конкретних проблемах. Технологія AI вдосконалилася настільки, що алгоритми можуть ефективно вирішувати, як вести дискусію з клієнтом. Генеративні алгоритми штучного інтелекту, які використовуються в цих просунутих чат-ботах, набагато точніші, ніж їхні попередники, і використовують бази даних, які містять мільйони розмов чат-ботів. Це створює набагато складніші сценарії, підвищуючи ефективність і задоволеність клієнтів – і дозволяючи компаніям отримати максимальну користь від своїх чат-ботів.

Згідно з нашими даними, завдяки передовій технології штучного інтелекту компанії можуть заощадити значну кількість часу – що означає значну суму грошей, до 5,700 доларів США на агента на рік – на витрати на CS. І за рахунок цих заощаджень вони зможуть дозволити собі найняти потрібних їм найкращих спеціалістів із інформаційної підтримки, які є розумними, здатними розуміти клієнтів і налагоджувати стосунки з ними, а також можуть запропонувати рішення проблем, які є «нестандартними». ” – ті, які насправді потребують втручання людини.

Таким чином, Generative AI може допомогти компаніям підвищити свою репутацію CS з усіма супутніми перевагами. Більше не просто необхідне зло, CS може фактично стати центральною частиною особистості компанії, сприяючи кращій репутації серед клієнтів, заохочуючи більш прибутковий бізнес і надаючи можливості для більших прибутків.