Úloha umelej inteligencie v revolúcii zákazníckych služieb

Úvod

Generatívna umelá inteligencia a služby zákazníkom vytvorili duo, ktoré dnes vedie digitálnu transformáciu. Nemotorní boti, ktorí nerozumeli našim požiadavkám a dlhému času odozvy, ustúpili úplne novému prístupu. Vďaka algoritmom hlbokého učenia a veľkým jazykovým modelom teraz transformujeme zákaznícky servis, zvyšujeme operatívnosť, ale hlavne reagujeme na potreby zákazníkov.

Je to zákazník, kto diktuje pravidlá a formuje prostredie služieb podľa svojich potrieb, požiadaviek a spokojnosti. Preto sa prispôsobuje aj väčšina podnikov. Menia svoje stratégie a rozmýšľajú, ako založiť spoločnosť s umelou inteligenciou. Milióny dolárov prúdia do investícií do AI v nádeji, že sa zvýši spokojnosť zákazníkov a udržia si ich.

Generatívna umelá inteligencia v oblasti služieb zákazníkom už ukázala úžasné výsledky a spoločnosti s tým nemienia prestať. Krátky pohľad na súčasné trendy nám ukáže, akým smerom sa technológia uberá pri transformácii služieb zákazníkom.

Zákulisie generatívnej umelej inteligencie

Ako sa vytvárajú modely predtým, než skutočne začleníme generatívnu umelú inteligenciu do služieb zákazníkom? Vytvorenie a trénovanie modelu prechádza niekoľkými krokmi:

• Zhromažďovanie údajov Na trénovanie modelu umelej inteligencie zhromažďujeme veľké množstvo údajov. Na základe úlohy, ktorú chceme, aby model splnil, zhromažďujeme údaje v rôznych formátoch, ako sú texty, obrázky, videá atď. Ďalej sa údaje pred odovzdaním na trénovanie čistia a anotujú.
• Výber modelu Vývojári potom vyberú model, ktorý bude rozumieť údajom a bude ich spracovávať. Či už to bude veľký jazykový model (LLM), ako napríklad ChatGPT, alebo konverzačný model umelej inteligencie, ako napríklad Amazon Lex, výber bude formovať ďalší výkon modelu.
• Implementácia technológie Použitie algoritmov strojového učenia a spracovania prirodzeného jazyka umožňuje správne nastavenie modelu. Techniky hlbokého učenia napomáhajú jeho neustálemu učeniu, zlepšujú jeho výkon a generujú presné a ľudské reakcie.
• Trénovanie modelu Počas procesu trénovania sa model učí rozpoznávať zámer a generovať odpoveď. Dolaďovanie pomáha model upraviť a zlepšiť.
• Integrácia Hneď ako je model pripravený a vyškolený, začína sa integrácia s nástrojmi zákazníckeho servisu. Zvyčajne sa integrácia vykonáva prostredníctvom rozhraní API, ale môže zahŕňať aj priamu backendovú integráciu s nástrojmi CRM.
• Testovanie Tak ako pri vývoji všetkých produktov, testovanie umožňuje overiť, či vytvorený model spĺňa požiadavky úloh zákazníckej podpory. Po uvedení do prevádzky pravidelné kontroly umožňujú model upravovať a aktualizovať.

Vďaka novým nástrojom a technológiám, ktoré fungujú samostatne alebo spoločne, môže zákaznícka podpora riešiť bežné úlohy inak. Tu sa začína zlepšovanie zákazníckej cesty.

Generatívna AI pre služby zákazníkom: Súčasné funkcie

Zatiaľ čo niektoré podniky používajú umelú inteligenciu na písanie textov, automatizáciu úloh alebo vytváranie analýz, zákaznícke služby kombinujú všetky tieto činnosti. Všetky automatizácie a zlepšenia procesov majú za cieľ zefektívniť prevádzku a zdokonaliť zákaznícku skúsenosť. Podľa časopisu Forbes patrí zákaznícky servis medzi top faktory, ktoré prispievajú k lojalite zákazníkov. Interakcia so zákazníkom sa už neobmedzuje len na riešenie jeho problémov. Ide o budovanie dlhodobých partnerstiev, ktoré zdieľajú spoločné hodnoty.

Využitím generatívnej umelej inteligencie v oblasti služieb zákazníkom vytvárajú podniky novú úroveň vzťahov so zákazníkmi a ukazujú, že im na nich záleží. Ľudia si mylne myslia, že generatívna AI pre zákaznícku podporu je obmedzená chatbotmi, ktoré odpovedajú na otázky zákazníkov. V skutočnosti nám nástroje AI pomáhajú lepšie porozumieť zámerom zákazníkov a ponúkajú rýchlejšie riešenia.

Generovanie textu

Vďaka konverzačnému toku a rozpoznávaniu zámerov pomáha generatívna AI v oblasti služieb zákazníkom rýchlejšie vytvárať obsah. Vo väčšine prípadov algoritmy analyzujú zámer, historické údaje o interakciách, znalostnú bázu spoločnosti a generujú odpoveď. Algoritmy hlbokého učenia sa neustále trénujú, čo si vyžaduje, aby agent overil konečnú odpoveď.

Takáto automatizácia je prínosom pre interakcie prostredníctvom chatov, e-mailov a sociálnych médií. Šetrí čas agentov pri spracovaní požiadaviek zákazníkov. Skrátenie času čakania tak zvyšuje spokojnosť zákazníkov.

Personalizovaná komunikácia

Pomocou generatívnej umelej inteligencie pre zákaznícku podporu môžu spoločnosti využívať historické údaje a navrhovať produkty na základe predchádzajúceho výberu zákazníka. Funkcionalita, ktorú dobre poznáme z online nakupovania, sa presunula na zákaznícku podporu, čo umožňuje reakcie na mieru a personalizovanejší zážitok. Ako uvádza spoločnosť Medallia, personalizácia je teraz nevyhnutnosťou, ktorá ovplyvňuje výber značky a lojalitu zákazníkov.

Analýza sentimentu

Od jednoduchého pochopenia toho, čo zákazník píše a hovorí, teraz nástroje rozpoznávajú jeho emócie a správanie. Umelá inteligencia a spracovanie prirodzeného jazyka zmenili spôsob interakcie. Analýza sentimentu je jedným z najcennejších príkladov generatívnej umelej inteligencie v oblasti služieb zákazníkom. Po zhromaždení a spracovaní údajov, následnom vyhodnotení nálad, používame cenné analýzy na poskytovanie podpory.

Výsledkom sú prispôsobené odpovede na požiadavky zákazníkov, ktoré nielen prekvapia personalizáciou, ale umožňujú aj proaktívne eliminovať problémy. Alebo aspoň rýchlo znížiť úroveň trápenia.

Prediktívna analýza a podávanie správ

Schopnosti umelej inteligencie v oblasti prediktívnej analýzy umožňujú podnikom prejsť od reaktívneho k proaktívnemu zákazníckemu servisu. Generatívna umelá inteligencia pre služby zákazníkom zhromažďuje údaje z profilu zákazníka, historických interakcií a aktivity na webovej stránke. Môže tiež analyzovať interakcie zákazníka na sociálnych sieťach. Na základe analýzy týchto údajov model ďalej vytvára predpovede a generuje vzory správania zákazníka.

Analýza a reportovanie pomáhajú pri odporúčaní produktov, predpovedaní prípadných problémov alebo pravdepodobnosti kontaktu zákazníka. Predpovedané potreby zákazníkov umožňujú agentom proaktívne oslovovať zákazníkov a eliminovať tak prípadné problémy.

Podpora viacerých jazykov

Podniky pôsobiace v rôznych krajinách nemajú vždy možnosť poskytovať podporu v rôznych jazykoch. Zástupcov hovoriacich viacerými jazykmi môže byť jednoducho ťažké nájsť. S generatívnou umelou inteligenciou pre služby zákazníkom sa preklady v reálnom čase hodia. Tieto nástroje môžu agentom zákazníckej podpory pomôcť aj pri generovaní odpovede v určenom jazyku na základe požiadavky zákazníka.

Znalostná databáza

Znalostné roboty sú inteligentní asistenti vyškolení na obrovských súboroch údajov. Sú dostatočne inteligentné na to, aby riešili otázky zákazníkov v reálnom čase, navrhovali relevantné zdroje alebo činnosti, ktoré treba vykonať. Ako keby zákazník používal vyhľadávač, dostáva navrhované riešenia na samoobslužné akcie.

Vďaka nástrojom znalostnej databázy šetrí zákaznícky servis čas agentov a zároveň poskytuje zákazníkom rýchle riešenia. Vďaka znalostnej báze sa generatívna umelá inteligencia a služby zákazníkom dokonale zhodujú, čím sa vytvára obojstranne výhodný výsledok pre podnik aj zákazníka.

Výhody generatívnej AI v oblasti služieb zákazníkom

Aj keď sa niektorí môžu domnievať, že cieľom implementácie umelej inteligencie je znížiť rozšírenie tímu, v skutočnosti transformuje služby zákazníkom na zmysluplnejší priestor. Tak ako sme raz nechali stroje počítať za nás, prečo im nezveriť opakujúce sa a manuálne úlohy a uvoľniť tak čas na strategické činnosti?

Generatívne nástroje umelej inteligencie prinášajú do služieb zákazníkom tieto výhody:

• Nepretržitá prevádzka AI má teraz k dispozícii celý arzenál nástrojov a možností na zabezpečenie nepretržitej prevádzky. V prípade, že vaša firma rieši veľké množstvo požiadaviek aj mimo prevádzkových hodín, môžu vám pomôcť virtuálni asistenti. Preberajú časť úloh zákazníckej podpory a poskytujú klientom nepretržitú podporu.
• Skrátenie času odozvy Predvyplnené odpovede a analýza nálad fungujú v súčinnosti s cieľom okamžite reagovať na požiadavky zákazníkov. Zatiaľ čo sa agenti sústreďujú na zložitejšie prípady, virtuálni asistenti pomáhajú so všeobecnými otázkami, ako je napríklad čas dodania alebo postup vrátenia tovaru. Zákazníci dostanú rýchle riešenia v krátkom čase.
• Personalizovaný prístup Komunikácia so zákazníkmi je prispôsobená a personalizovaná. Agenti lepšie chápu potreby zákazníkov a reagujú podľa nich. Nástroje založené na algoritmoch spracovania prirodzeného jazyka dešifrujú nuansy konverzácie rovnakým spôsobom ako ľudskí agenti. Dobre vyškolené modely sú dokonca schopné rozpoznať emócie a spokojnosť zákazníkov.
• Nástrojeproaktívnej podpory AI vstupujú do hry nielen počas priamej interakcie so zákazníkmi. Hlásenia identifikujú potenciálne problémy, čo umožňuje agentom zákazníckeho servisu prijímať proaktívne opatrenia. Algoritmy pomáhajú ponúkať individuálne odporúčania pre ďalšie nákupy. Okrem toho dokážu identifikovať potenciálne výpadky, čím pripravujú podklady pre ďalšie marketingové kampane.
• Zníženie počtu ľudských chýb Nástroje umelej inteligencie v oblasti zákazníckej podpory sa netýkajú len externej interakcie so zákazníkmi. Pomáhajú optimalizovať interné procesy a znižujú počet opakujúcich sa úloh. Stroje spracúvajú vstupy, vytvárajú správy a vytvárajú poznatky, čo znižuje počet manuálnych zásahov a ľudských chýb.

Moderná zákaznícka podpora: Chytrejšia, rýchlejšia

Ako sme videli, implementácia generatívnej umelej inteligencie v oblasti zákazníckej podpory prináša skutočné zmeny. Ide o novú realitu, ktorú sa mnohé podniky snažia prijať a rozvíjať v rámci nej. Vďaka inteligentnejším nástrojom a virtuálnym asistentom môžu agenti zákazníckej podpory budovať skutočné a dlhodobé vzťahy so zákazníkmi. Od skrátenia času čakania až po ponuku personalizovaných odporúčaní, podniky zameriavajú svoju činnosť na zákazníka.

Agenti šetria svoj čas a rýchlejšie riešia požiadavky, zatiaľ čo zákazníci dostávajú lepšie služby znásobené prispôsobenými prístupmi. Zvyšuje sa pravdepodobnosť, že sa zákazníci vrátia a posilňuje sa ich lojalita. Zdá sa, že v najbližších rokoch sa úloha umelej inteligencie v oblasti zákazníckej podpory len zvýši. V záujme inteligentnejšieho zákazníckeho servisu možno nástroje AI inštalovať vo všetkých fázach zákazníckej cesty, od prvých kontaktov, cez sťažnosti až po spätnú väzbu. Podniky, ktoré si osvoja tieto technológie a budú sa neustále prispôsobovať vyvíjajúcemu sa prostrediu, budú mať dobrú pozíciu na to, aby ponúkali vynikajúce zákaznícke služby a vynikli na čoraz konkurenčnejšom trhu.