Tekoälyn rooli asiakaspalvelun mullistamisessa

Intro

Generatiivinen tekoäly ja asiakaspalvelu ovat muodostaneet kaksikon, joka johtaa nykyään digitaalista muutosta. Kömpelöt botit, jotka eivät ymmärtäneet pyyntöjämme ja pitkät vastausajat ovat antaneet tilaa täysin uudelle lähestymistavalle. Syväoppimisalgoritmien ja suurten kielimallien avulla olemme nyt muuttamassa asiakaspalvelua, lisäämässä toimintaa, mutta ennen kaikkea vastaamassa asiakkaiden tarpeisiin.

Asiakas sanelee säännöt ja muokkaa palvelumaisemaa omien tarpeidensa, pyyntöjensä ja tyytyväisyytensä mukaan. Siksi myös suurin osa yrityksistä mukautuu. Ne muuttavat strategioitaan ja miettivät , miten perustaa tekoälyyritys. Miljoonia dollareita virtaa tekoälyinvestointeihin siinä toivossa, että asiakastyytyväisyys lisääntyisi ja asiakkaat pysyisivät yrityksessä.

Generatiivinen tekoäly asiakaspalvelussa on jo osoittanut upeita tuloksia, eivätkä yritykset aio lopettaa. Nopea vilkaisu nykyisiin trendeihin näyttää meille, mihin suuntaan teknologia vie asiakaspalvelun muuttamisessa.

Generatiivisen tekoälyn kulissien takana

Miten mallit rakennetaan, ennen kuin generatiivinen tekoäly otetaan käyttöön asiakaspalvelussa? Mallin luominen ja kouluttaminen tapahtuu useiden vaiheiden kautta:

• Tietojen kerääminen Tekoälymallin kouluttamiseksi keräämme suuria määriä tietoja. Keräämme dataa eri muodoissa, kuten teksteinä, kuvina ja videoina, sen mukaan, minkä tehtävän haluamme mallin suorittavan. Lisäksi data puhdistetaan ja kommentoidaan ennen harjoittelua.
• Mallin valinta Tämän jälkeen kehittäjät valitsevat mallin, joka ymmärtää ja käsittelee tiedot. Olipa kyseessä sitten suuri kielimalli (LLM), kuten ChatGPT, tai keskustelevan tekoälyn malli, kuten Amazon Lex, valinta vaikuttaa mallin myöhempään suorituskykyyn.
• Teknologian toteutus Koneoppimisen ja luonnollisen kielen käsittelyalgoritmien käyttö mahdollistaa mallin oikean määrittelyn. Syväoppimistekniikat auttavat sen jatkuvaa oppimista, parantavat sen suorituskykyä ja tuottavat tarkkoja ja ihmisen kaltaisia vastauksia.
• Mallin harjoittelu Harjoitteluprosessin aikana malli oppii tunnistamaan tarkoituksen ja tuottamaan vastauksen. Hienosäätö auttaa säätämään ja parantamaan mallia.
• Integrointi Heti kun malli on valmis ja koulutettu, integraatio asiakaspalvelutyökalujen kanssa alkaa. Yleensä integrointi tapahtuu API:iden kautta, mutta se voi sisältää myös suoran integraation CRM-työkalujen kanssa.
• Testaus Kuten kaikkien tuotteiden kehityksessä, testauksen avulla voidaan tarkistaa, täyttääkö luotu malli asiakkaan tukitehtävien vaatimukset. Tuotantoon siirtymisen jälkeen säännölliset tarkistukset mahdollistavat mallin mukauttamisen ja päivittämisen.

Uusien työkalujen ja teknologioiden avulla, jotka toimivat erikseen tai yhdessä, asiakastuki voi hoitaa tavanomaisia tehtäviä eri tavalla. Asiakaspalvelun matkan parantaminen alkaa tästä.

Generatiivinen tekoäly asiakaspalvelussa: Nykyiset toiminnallisuudet

Jotkut yritykset käyttävät tekoälyä tekstien kirjoittamiseen, tehtävien automatisointiin tai analytiikan luomiseen, mutta asiakaspalvelussa ne kaikki yhdistyvät. Kaikilla automaatioilla ja prosessien parannuksilla pyritään virtaviivaistamaan toimintoja ja jalostamaan asiakaskokemusta. Forbesin mukaan asiakaspalvelu on asiakasuskollisuutta eniten edistävien tekijöiden joukossa. Vuorovaikutus asiakkaan kanssa ei enää rajoitu vain hänen ongelmiensa ratkaisemiseen. Kyse on pitkäaikaisten kumppanuuksien rakentamisesta, joilla on yhteiset arvot.

Käyttämällä generatiivista tekoälyä asiakaspalvelussa yritykset luovat uudenlaisen suhteen asiakkaisiin ja osoittavat, että ne välittävät asiakkaista. Ihmiset luulevat virheellisesti, että asiakaspalvelun generatiivinen tekoäly rajoittuu asiakaskyselyihin vastaaviin chat-robotteihin. Todellisuudessa tekoälytyökalut auttavat meitä ymmärtämään asiakkaiden aikomuksia paremmin ja tarjoamaan nopeampia ratkaisuja.

Tekstin tuottaminen

Keskustelun sujuvuuden ja aikomusten tunnistamisen ansiosta asiakaspalvelun generatiivinen tekoäly auttaa luomaan sisältöä nopeammin. Useimmissa tapauksissa algoritmit analysoivat aikomuksen, vuorovaikutuksen historiatiedot ja yrityksen tietopohjan ja luovat vastauksen. Syväoppivat algoritmit harjoittelevat jatkuvasti, mikä edellyttää agentin validointia lopullisen vastauksen osalta.

Tällainen automaatio hyödyttää vuorovaikutusta chattien, sähköpostien ja sosiaalisen median kautta. Se säästää agenttien aikaa asiakaspyyntöjen käsittelyssä. Tämän seurauksena odotusaikojen lyhentyminen lisää asiakastyytyväisyyttä.

Henkilökohtainen viestintä

Asiakastuen generatiivisen tekoälyn avulla yritykset voivat käyttää historiatietoja ja ehdottaa tuotteita asiakkaan aiempien valintojen perusteella. Verkko-ostoksista tuttu toiminto on siirtynyt asiakastukeen, mikä mahdollistaa räätälöidyt vastaukset ja yksilöllisemmän kokemuksen. Kuten Medallia toteaa, personointi on nyt välttämättömyys, joka vaikuttaa asiakkaiden brändivalintoihin ja uskollisuuteen.

Tunneanalyysi

Työkalut eivät enää pelkästään ymmärrä, mitä asiakas kirjoittaa ja sanoo, vaan tunnistavat nyt myös hänen tunteensa ja käyttäytymisensä. Tekoäly ja luonnollisen kielen käsittely ovat muuttaneet vuorovaikutusta. Tunneanalyysi on yksi arvokkaimmista esimerkeistä generatiivisesta tekoälystä asiakaspalvelussa. Kun olemme keränneet ja käsitelleet tietoja ja pisteyttäneet tunteet, käytämme arvokkaita analyysejä tuen tarjoamiseen.

Tämän seurauksena räätälöidyt vastaukset asiakkaiden pyyntöihin eivät ainoastaan hämmästytä personoinnilla, vaan mahdollistavat myös ongelmien ennaltaehkäisevän poistamisen. Tai ainakin vähentää nopeasti ahdinkoa.

Ennakoiva analytiikka ja raportointi

Tekoälyominaisuudet ennakoivan analytiikan tarjoamisessa saavat yritykset siirtymään reaktiivisesta asiakaspalvelusta ennakoivaan asiakaspalveluun. Asiakaspalvelun generatiivinen tekoäly kerää tietoja asiakkaan profiilista, aiemmista vuorovaikutustilanteista ja verkkosivuston toiminnasta. Se voi myös analysoida asiakkaan vuorovaikutusta sosiaalisessa mediassa. Mallin analyysi näistä tiedoista rakentaa edelleen ennusteita ja luo malleja asiakkaan käyttäytymisestä.

Analytiikka ja raportointi auttavat tuotesuosituksissa, mahdollisten ongelmien ennustamisessa tai asiakkaan yhteydenoton todennäköisyydessä. Ennustettujen asiakastarpeiden ansiosta agentit voivat ottaa yhteyttä asiakkaisiin ennakoivasti ja poistaa mahdolliset ongelmat.

Monikielinen tuki

Eri maissa toimivilla yrityksillä ei aina ole mahdollisuutta tarjota tukea eri kielillä. Useita kieliä puhuvia agentteja voi olla yksinkertaisesti vaikea löytää. Asiakaspalvelun generatiivisen tekoälyn avulla reaaliaikaiset käännökset ovat käteviä. Työkalut voivat myös auttaa asiakastukihenkilöitä tuottamaan vastauksen määritellyllä kielellä asiakkaan pyynnön perusteella.

Tietopohja

Tietokantabotit ovat älykkäitä avustajia, jotka on koulutettu valtavilla tietokokonaisuuksilla. Ne ovat tarpeeksi älykkäitä ratkaisemaan asiakkaiden kyselyitä reaaliajassa ja ehdottavat asiaankuuluvia lähteitä tai toimenpiteitä. Aivan kuin asiakas käyttäisi hakukonetta, hän saa ehdotettuja ratkaisuja itsepalvelutoimia varten.

Tietokantatyökalujen avulla asiakaspalvelu säästää agenttien aikaa ja tarjoaa samalla asiakkaille nopeita ratkaisuja. Tietopohjan avulla generatiivinen tekoäly ja asiakaspalvelu sopivat täydellisesti yhteen, jolloin sekä yritys että asiakas voittavat.

Generatiivisen tekoälyn hyödyt asiakaspalvelussa

Vaikka jotkut saattavat uskoa, että tekoälyn käyttöönotolla pyritään vähentämään tiimien laajentamista, todellisuudessa se muuttaa asiakaspalvelun merkityksellisemmäksi tilaksi. Kun kerran annoimme koneiden laskea puolestamme, miksi emme luottaisi niihin toistuvia ja manuaalisia tehtäviä ja vapauttaisi aikaa strategiseen toimintaan?

Generatiiviset tekoälytyökalut tuovat asiakaspalveluun seuraavia etuja:

• Jatkuvat toiminnot Tekoälyllä on nyt täysi arsenaali työkaluja ja mahdollisuuksia tehdä toiminnoista jatkuvia. Jos yrityksesi käsittelee valtavaa määrää pyyntöjä myös toiminta-aikojen ulkopuolella, virtuaaliavustajat voivat auttaa. He ottavat osan asiakaspalvelun tehtävistä hoitaakseen ja tarjoavat asiakkaille jatkuvaa tukea.
• Lyhyempi vasteaika Esitäytetyt vastaukset ja tunneanalyysi toimivat synergiassa, jotta asiakkaan pyyntöihin voidaan reagoida välittömästi. Kun agentit keskittyvät monimutkaisempiin tapauksiin, virtuaaliavustajat auttavat yleisissä tiedusteluissa, kuten toimitusajassa tai palautusmenettelyssä. Asiakkaat saavat nopeat ratkaisut hetkessä.
• Henkilökohtainen lähestymistapa Viestinnästä asiakkaiden kanssa tulee räätälöityä ja henkilökohtaista. Agentit ymmärtävät paremmin asiakkaiden tarpeita ja reagoivat niiden mukaisesti. Luonnollisen kielen käsittelyalgoritmeihin perustuvat työkalut tulkitsevat keskustelun vivahteet samalla tavalla kuin ihmisagentit. Hyvin koulutetut mallit pystyvät jopa tunnistamaan asiakkaiden tunteet ja tyytyväisyyden.
• Proaktiivisen tuen tekoälytyökalut eivät tule mukaan peliin vain suorassa vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa. Raportit tunnistavat mahdolliset ongelmat, jolloin asiakaspalvelijat voivat ryhtyä ennakoiviin toimiin. Algoritmit auttavat tarjoamaan yksilöllisiä suosituksia jatko-ostoksia varten. Lisäksi ne voivat tunnistaa potentiaaliset pudokkaat ja valmistella pohjaa myöhemmille markkinointikampanjoille.
• Inhimillisten virheiden vähentäminen Asiakastuen tekoälytyökalut eivät koske vain ulkoista vuorovaikutusta asiakkaiden kanssa. Ne auttavat optimoimaan sisäisiä prosesseja ja vähentämään toistuvia tehtäviä. Koneet käsittelevät syötteitä, luovat raportteja ja rakentavat oivalluksia, mikä vähentää manuaalisia toimenpiteitä ja inhimillisiä virheitä.

Nykyaikainen asiakastuki: Älykkäämpi, nopeampi

Kuten olemme nähneet, generatiivisen tekoälyn soveltaminen asiakastukeen tuo todellisia muutoksia. Tämä on uusi todellisuus, jonka monet yritykset pyrkivät omaksumaan ja kehittämään. Älykkäämpien työkalujen ja virtuaaliavustajien avulla asiakastukihenkilöt voivat rakentaa todellisia, pitkäaikaisia suhteita asiakkaisiin. Odotusaikojen lyhentämisestä henkilökohtaisten suositusten tarjoamiseen yritykset keskittävät toimintansa asiakkaan ympärille.

Agentit säästävät aikaa ja ratkaisevat liput nopeammin, ja asiakkaat saavat parempaa palvelua, joka on moninkertaistettu räätälöityjen lähestymistapojen avulla. Todennäköisyys, että asiakkaat palaavat takaisin, kasvaa ja heidän uskollisuutensa vahvistuu. Tulevina vuosina tekoälyn rooli asiakastuessa näyttää vain kasvavan. Älykkäämpää asiakaspalvelua varten tekoälytyökaluja voidaan asentaa asiakaspalvelupolun kaikkiin vaiheisiin ensikontaktista valituksiin ja palautteeseen. Yrityksillä, jotka omaksuvat nämä teknologiat ja sopeutuvat jatkuvasti kehittyvään maisemaan, on hyvät mahdollisuudet tarjota ylivoimaisia asiakaskokemuksia ja erottautua yhä kilpaillummilla markkinoilla.