Kunstig intelligens kan bidra til å revolusjonere kundeservicen

Intro

Generativ AI og kundeservice har dannet en duo som leder an i den digitale transformasjonen i dag. Klønete roboter som ikke forsto forespørslene våre, og lang responstid har gitt plass til en helt ny tilnærming. Med dyplæringsalgoritmer og store språkmodeller forvandler vi nå kundeservicen, øker driften, men enda viktigere er det å svare på kundenes behov.

Det er kunden som dikterer reglene og former tjenestelandskapet ut fra sine behov, ønsker og tilfredshet. Derfor tilpasser de fleste bedrifter seg også. De endrer strategiene sine og lurer på hvordan de skal starte et AI-selskap. Millioner av dollar investeres i AI i håp om å øke kundetilfredsheten og beholde kundene.

Den generative AI i kundeservice har allerede vist fantastiske resultater, og selskapene har ikke tenkt å stoppe. Et raskt blikk på dagens trender vil vise oss hvilken retning teknologien tar når det gjelder å transformere kundeservice.

Bak kulissene av generativ AI

Hvordan bygges modellene før vi faktisk integrerer generativ AI i kundeservice? Opprettelsen og opplæringen av modellen går gjennom en rekke trinn:

• Datainnsamling For å trene opp AI-modellen samler vi inn store mengder data. Basert på oppgaven vi ønsker at en modell skal utføre, samler vi inn data i ulike formater, for eksempel tekst, bilder, videoer osv. Dataene blir dessuten renset og kommentert før de sendes videre til treningen.
• Modellvalg Utviklerne velger deretter modellen som skal forstå og behandle dataene. Enten det blir en stor språkmodell (LLM), som ChatGPT, eller en AI-modell for samtaler, som Amazon Lex, vil valget forme modellens videre ytelse.
• Implementering av teknologi Bruk av maskinlæring og algoritmer for behandling av naturlig språk gjør det mulig å sette opp modellen på riktig måte. Teknikker for dyp læring bidrar til kontinuerlig læring, forbedrer ytelsen og genererer presise og menneskelignende svar.
• Modellopplæring Under opplæringsprosessen lærer en modell å gjenkjenne intensjonen og generere responsen. Finjustering bidrar til å justere og forbedre modellen.
• Integrasjon Så snart en modell er klar og opplært, begynner integrasjonen med kundeserviceverktøyene. Integrasjonen skjer vanligvis gjennom API-er, men kan også innebære direkte backend-integrasjon med CRM-verktøy.
• Testing Som i utviklingen av alle produkter, gjør testingen det mulig å kontrollere om den opprettede modellen oppfyller kravene til kundestøtteoppgavene. Etter at du har satt i drift, gjør de regelmessige kontrollene det mulig å justere og oppgradere modellen.

Med nye verktøy og teknologier som fungerer hver for seg eller sammen, kan kundesupporten takle vanlige oppgaver på en helt annen måte. Forbedringen av kundereisen starter her.

Generativ kunstig intelligens for kundeservice: Nåværende funksjonalitet

Mens noen virksomheter bruker kunstig intelligens til å skrive tekster, automatisere oppgaver eller lage analyser, kombinerer kundeservice dem alle. Alle automatiseringer og prosessforbedringer har som mål å effektivisere driften og forbedre kundeopplevelsen. Ifølge Forbes er kundeservice blant de viktigste faktorene som bidrar til kundelojalitet. Samspillet med kunden er ikke lenger begrenset til å løse problemene deres. Det handler om å bygge langsiktige partnerskap som deler felles verdier.

Ved å bruke generativ AI i kundeservicen kan bedrifter skape et nytt nivå av relasjoner med kundene og vise at de bryr seg om dem. Mange tror feilaktig at generativ AI for kundesupport er begrenset til chatboter som besvarer kundehenvendelser. I virkeligheten hjelper AI-verktøy oss med å forstå kundenes intensjoner bedre, noe som gir raskere løsninger.

Tekstgenerering

Takket være samtaleflyt og intensjonsgjenkjenning kan generativ AI i kundeservice bidra til å skape innhold raskere. I de fleste tilfeller analyserer algoritmene intensjonen, historiske interaksjonsdata og selskapets kunnskapsbase, og genererer deretter et svar. Algoritmer for dyp læring trenes kontinuerlig, noe som gjør det nødvendig for en agent å validere et endelig svar.

Slik automatisering er til fordel for interaksjoner via chatter, e-post og sosiale medier. Det sparer medarbeiderne for tid på å behandle kundeforespørsler. Resultatet er at kundetilfredsheten øker når ventetiden reduseres.

Personlig tilpasset kommunikasjon

Med generativ AI for kundestøtte kan bedrifter bruke historiske data og foreslå produkter basert på kundens tidligere valg. Funksjonaliteten som vi kjenner fra netthandel, har blitt overført til kundesupport, noe som gir skreddersydde svar og en mer personlig opplevelse. Som Medallia sier, er personalisering nå en nødvendighet som påvirker kundenes valg av merkevare og lojalitet.

Sentimentanalyse

Fra å bare forstå hva kunden skriver og sier, gjenkjenner verktøyene nå kundens følelser og atferd. Kunstig intelligens og naturlig språkbehandling har endret måten vi samhandler på. Sentimentanalyse er et av de mest verdifulle eksemplene på generativ AI i kundeservice. Etter å ha samlet inn og behandlet data, og deretter scoret følelser, bruker vi verdifulle analyser til å gi support.

Som et resultat av dette vil skreddersydde svar på kundenes forespørsler ikke bare forbløffe med personaliseringer, men også gjøre det mulig å eliminere problemer proaktivt. Eller i det minste raskt redusere graden av nød.

Prediktiv analyse og rapportering

Det er AI-egenskapene til prediktiv analyse som gjør at bedrifter går fra reaktiv til proaktiv kundeservice. Den generative AI-en for kundeservice samler inn data fra kundens profil, historiske interaksjoner og aktivitet på nettstedet. Den kan også analysere kundens interaksjoner på sosiale medier. Modellens analyse av disse dataene bygger videre på spådommer og genererer mønstre for kundens atferd.

Analysene og rapporteringen bidrar med produktanbefalinger, prediksjoner av eventuelle problemer eller sannsynligheten for kundekontakt. De forventede kundebehovene gjør det mulig for agentene å ta kontakt med kundene på en proaktiv måte, slik at potensielle problemer kan elimineres.

Støtte for flere språk

Virksomheter som opererer i ulike land, har ikke alltid mulighet til å tilby support på ulike språk. Det kan rett og slett være vanskelig å finne agenter som snakker flere språk. Med generativ AI for kundeservice kommer oversettelser i sanntid godt med. Verktøyene kan også hjelpe kundeservicemedarbeiderne med å generere svar på det angitte språket basert på kundens forespørsel.

Kunnskapsbase

Kunnskapsbaserte roboter er smarte assistenter som er trent opp på store datasett. De er smarte nok til å løse kundespørsmål i sanntid, og foreslår relevante kilder eller tiltak. Som om en kunde brukte en søkemotor, får han eller hun forslag til løsninger for selvbetjente handlinger.

Med kunnskapsbaseverktøyene sparer kundeservice tid for agentene, samtidig som kundene får raske løsninger. Med kunnskapsbasen passer den generative AI-en og kundeservice perfekt sammen, noe som skaper et vinn-vinn-resultat for både virksomheten og kunden.

Fordeler med generativ AI i kundeservice

Selv om noen kanskje tror at implementeringen av kunstig intelligens har som mål å redusere antall ansatte i teamet, forvandler den i virkeligheten kundeservice til et mer meningsfylt område. Hvorfor ikke overlate repetitive og manuelle oppgaver til maskinene, slik at vi får frigjort tid til strategiske aktiviteter?

Generative AI-verktøy gir følgende gevinster for kundeservice:

• Kontinuerlig drift AI har nå et komplett arsenal av verktøy og muligheter for å gjøre driften kontinuerlig. Hvis bedriften din håndterer et stort antall forespørsler, selv utenfor åpningstiden, kan virtuelle assistenter hjelpe til. Ved å ta over en del av kundesupportens oppgaver kan de gi kontinuerlig støtte til kundene.
• Redusert responstid Forhåndsutfylte svar og sentimentanalyse fungerer i synergi for å reagere umiddelbart på kundens forespørsler. Mens agenter fokuserer på mer kompliserte saker, hjelper virtuelle assistenter til med generelle henvendelser, for eksempel om leveringstid eller returprosedyrer. Kundene får raske løsninger på kort tid.
• Personlig tilnærming Kommunikasjonen med kundene blir skreddersydd og personlig. Agentene forstår kundenes behov bedre og reagerer deretter. Verktøyene som er basert på naturlige språkbehandlingsalgoritmer, dechiffrerer nyansene i samtalen på samme måte som de menneskelige agentene gjør. Veltrente modeller er til og med i stand til å gjenkjenne kundenes følelser og tilfredshet.
• Proaktive AI-verktøy forkundestøtte kommer ikke bare inn i bildet under direkte interaksjon med kundene. Rapportene identifiserer potensielle problemer, slik at kundeservicemedarbeiderne kan iverksette proaktive tiltak. Algoritmene bidrar til å gi individuelle anbefalinger for videre kjøp. Dessuten kan de identifisere potensielle drop-offs og legge grunnlaget for videre markedsføringskampanjer.
• Færre menneskelige feil AI-verktøy i kundesupport handler ikke bare om eksterne interaksjoner med kunder. De bidrar til å optimalisere interne prosesser og redusere repetitive oppgaver. Maskiner behandler inndata, genererer rapporter og bygger innsikt, noe som reduserer manuelle inngrep og menneskelige feil.

Moderne kundesupport: Smartere, raskere og bedre

Som vi har sett, fører implementeringen av generativ AI i kundesupport til reelle endringer. Dette er en ny virkelighet som mange virksomheter prøver å tilpasse seg og utvikle seg innenfor. Med smartere verktøy og virtuelle assistenter kan kundesupportmedarbeiderne bygge reelle, langsiktige relasjoner med kundene. Fra å redusere ventetiden til å tilby personlige anbefalinger, kan virksomhetene fokusere på kunden.

Agentene sparer tid og løser sakene raskere, mens kundene får bedre service og mer skreddersydde tilnærminger. Sannsynligheten for at kundene kommer tilbake øker, og lojaliteten deres styrkes. I årene som kommer, ser det ut til at AI vil spille en enda viktigere rolle i kundeservicen. For å få en smartere kundeservice kan AI-verktøy installeres på alle stadier av kundereisen, fra første kontakt, til klager og tilbakemeldinger. Virksomheter som tar i bruk disse teknologiene og kontinuerlig tilpasser seg utviklingen, vil være godt posisjonert for å kunne tilby overlegne kundeopplevelser og skille seg ut i et stadig mer konkurranseutsatt marked.