Artificiell intelligens revolutionerar kundtjänsten

Intro

Generativ AI och kundservice har bildat en duo som leder den digitala transformationen idag. Klumpiga botar som inte förstod våra förfrågningar och långa svarstider har ersatts av ett helt nytt tillvägagångssätt. Med djupinlärningsalgoritmer och stora språkmodeller förändrar vi nu kundtjänsten, ökar verksamheten, men framför allt svarar vi på kundernas behov.

Det är kunden som dikterar reglerna och formar tjänstelandskapet utifrån sina behov, önskemål och tillfredsställelse. Det är därför som de flesta företag också anpassar sig. De ändrar sina strategier och undrar hur de ska starta ett AI-företag. Miljontals dollar flödar in i AI-investeringar i hopp om att öka kundnöjdheten och behålla kunderna.

Den generativa AI inom kundservice har redan visat fantastiska resultat, och företagen har inte för avsikt att sluta. En snabb titt på de aktuella trenderna kommer att visa oss vilken riktning tekniken tar för att förändra kundtjänsten.

Bakom kulisserna på generativ AI

Hur byggs modellerna upp innan vi faktiskt integrerar generativ AI i kundtjänsten? Skapandet och träningen av modellen går igenom ett antal steg:

• Datainsamling För att träna AI-modellen samlar vi in stora mängder data. Baserat på den uppgift vi vill att en modell ska utföra samlar vi in data i olika format, t.ex. texter, bilder, videor osv. Dessutom rensas och kommenteras datan innan den skickas vidare till utbildningen.
• Modellval Utvecklarna väljer sedan den modell som ska förstå och bearbeta data. Oavsett om det blir en stor språkmodell (LLM), som ChatGPT, eller en konversationsbaserad AI-modell, som Amazon Lex, kommer valet att forma en modells framtida prestanda.
• Teknikimplementering Användningen av algoritmer för maskininlärning och bearbetning av naturligt språk gör det möjligt att konfigurera modellen på rätt sätt. Tekniker för djupinlärning hjälper den att lära sig kontinuerligt, förbättrar dess prestanda och genererar exakta och människoliknande svar.
• Modellutbildning Under utbildningsprocessen lär sig en modell att känna igen avsikten och generera svaret. Finjustering hjälper till att justera och förbättra modellen.
• Integration Så snart en modell är klar och utbildad börjar integrationen med kundtjänstverktygen. Vanligtvis sker integrationen via API:er, men det kan också handla om direkt backend-integration med CRM-verktyg.
• Testning Precis som vid utveckling av alla produkter gör testningen det möjligt att kontrollera om den skapade modellen uppfyller kraven för kundsupportuppgifterna. När du har gått live gör de regelbundna kontrollerna det möjligt att justera och uppgradera modellen.

Med nya verktyg och tekniker som fungerar separat eller tillsammans kan kundsupporten ta itu med vanliga uppgifter på ett annat sätt. Förbättringen av en kundresa börjar här.

Generativ AI för kundservice: Nuvarande funktionaliteter

Medan vissa företag använder AI för att skriva texter, automatisera uppgifter eller skapa analyser, kombinerar kundservice dem alla. All automatisering och alla processförbättringar syftar till att effektivisera verksamheten och förbättra kundupplevelsen. Enligt Forbes är kundservice en av de faktorer som bidrar mest till kundlojalitet. Interaktionen med kunden är inte längre begränsad till att lösa deras problem. Det handlar om att bygga långsiktiga partnerskap som delar gemensamma värderingar.

Genom att använda generativ AI för kundservice kan företag skapa en ny nivå av relationer med kunderna och visa att de bryr sig. Många tror felaktigt att generativ AI för kundsupport begränsas till chatbottar som besvarar kundfrågor. I själva verket hjälper AI-verktyg oss att förstå kundernas intentioner bättre och erbjuda snabbare lösningar.

Generering av text

Tack vare konversationsflödet och avsiktsigenkänning hjälper generativ AI inom kundservice till att skapa innehåll snabbare. I de flesta fall analyserar algoritmerna avsikten, historiska data om interaktioner, företagets kunskapsbas och genererar svaret. Algoritmer för djupinlärning tränas ständigt, vilket innebär att en agent måste validera ett slutgiltigt svar.

Sådan automatisering gynnar interaktioner via chattar, e-post och sociala medier. Det sparar tid för handläggarna att hantera kundernas förfrågningar. Den minskade väntetiden leder till ökad kundnöjdhet.

Personligt anpassad kommunikation

Med generativ AI för kundsupport kan företag använda historiska data och föreslå produkter baserat på kundens tidigare val. Den funktionalitet som vi känner igen från online-shopping har flyttat över till kundsupport, vilket möjliggör skräddarsydda svar och en mer personlig upplevelse. Som Medallia konstaterar är personalisering nu en nödvändighet som påverkar kundernas val av varumärke och deras lojalitet.

Sentimentanalys

Från att bara ha förstått vad kunden skriver och säger, känner verktygen nu igen deras känslor och beteende. Artificiell intelligens och behandling av naturligt språk har förändrat sättet att interagera. Sentimentanalys är ett av de mest värdefulla exemplen på generativ AI inom kundservice. Efter att ha samlat in och bearbetat data och sedan poängsatt känslor använder vi värdefulla analyser för att ge support.

Resultatet är att skräddarsydda svar på kundernas förfrågningar inte bara förbluffar med personaliseringar, utan också gör det möjligt att proaktivt eliminera problem. Eller åtminstone snabbt minska nivån av nöd.

Prediktiv analys och rapportering

AI:s förmåga att tillhandahålla prediktiv analys är det som får företag att gå från reaktiv till proaktiv kundservice. Den generativa AI:n för kundtjänst samlar in data från kundens profil, historiska interaktioner och webbplatsaktivitet. Den kan också analysera en kunds interaktioner på sociala medier. Modellens analys av dessa data bygger vidare på förutsägelser och genererar mönster för kundens beteende.

Analys och rapportering hjälper till med rekommendationer av produkter, förutsägelser av eventuella problem eller sannolikheten för kundkontakt. De förutsedda kundbehoven gör det möjligt för handläggarna att nå ut till kunderna på ett proaktivt sätt, vilket eliminerar eventuella problem.

Stöd för flera språk

Företag som är verksamma i olika länder har inte alltid möjlighet att erbjuda support på olika språk. Det kan helt enkelt vara svårt att hitta agenter som talar flera språk. Med generativ AI för kundtjänst kan översättningar i realtid komma väl till pass. Verktygen kan också hjälpa kundtjänstmedarbetarna att generera svar på det angivna språket baserat på kundens begäran.

Kunskapsbas

Kunskapsbaserade robotar är smarta assistenter som tränats på stora datamängder. De är tillräckligt smarta för att lösa kundfrågor i realtid och föreslår relevanta källor eller åtgärder. Som om en kund använde en sökmotor får de föreslagna lösningar för självbetjäning.

Med hjälp av kunskapsbasverktygen sparar kundtjänsten tid för handläggarna, samtidigt som kunderna får snabba lösningar. Med kunskapsbasen matchas den generativa AI:n och kundtjänsten perfekt, vilket skapar ett win-win-resultat för både företaget och kunden.

Fördelarna med generativ AI inom kundservice

Vissa kanske tror att implementeringen av artificiell intelligens syftar till att minska antalet medarbetare, men i själva verket förvandlar den kundtjänsten till en mer meningsfull plats. Precis som vi en gång lät maskinerna räkna åt oss, varför inte anförtro dem repetitiva och manuella uppgifter, så att vi kan frigöra tid för strategiska aktiviteter?

Generativa AI-verktyg ger följande fördelar för kundservice:

• Kontinuerlig verksamhet AI har nu en hel arsenal av verktyg och möjligheter för att göra verksamheten kontinuerlig. Om ditt företag hanterar ett stort antal förfrågningar även utanför öppettiderna kan virtuella assistenter hjälpa till. De tar över en del av kundsupportens uppgifter och ger kunderna konstant stöd.
• Minskad svarstid Förutfyllda svar och sentimentanalys samverkar för att omedelbart reagera på kundernas förfrågningar. Medan handläggarna fokuserar på mer komplicerade ärenden hjälper virtuella assistenter till med allmänna frågor, till exempel om leveranstid eller returförfarande. Kunderna får snabba lösningar på nolltid.
• Personligt tillvägagångssätt Kommunikationen med kunderna blir skräddarsydd och personlig. Agenterna förstår kundernas behov bättre och reagerar därefter. Verktygen bygger på algoritmer för bearbetning av naturligt språk och dechiffrerar nyanserna i konversationen på samma sätt som mänskliga agenter gör. Välutbildade modeller kan till och med känna igen kundernas känslor och tillfredsställelse.
• AI-verktyg förproaktivt stöd kommer inte bara in i bilden vid direkta kundkontakter. Rapporterna identifierar potentiella problem, vilket gör att kundtjänstmedarbetarna kan vidta proaktiva åtgärder. Algoritmerna hjälper till att ge individuella rekommendationer för vidare inköp. Dessutom kan de identifiera potentiella avhoppare och lägga grunden för ytterligare marknadsföringskampanjer.
• Minskade mänskliga fel AI-verktyg inom kundsupport handlar inte bara om externa interaktioner med kunder. De hjälper till att optimera interna processer och minska de repetitiva uppgifterna. Maskiner bearbetar indata, genererar rapporter och skapar insikter, vilket minskar manuella ingrepp och mänskliga fel.

Modern kundsupport: Smartare, snabbare

Som vi har sett innebär implementeringen av generativ AI inom kundsupport verkliga förändringar. Det här är en ny verklighet som många företag försöker anpassa sig till och utvecklas inom. Med smartare verktyg och virtuella assistenter kan kundsupportmedarbetarna bygga upp verkliga, långsiktiga relationer med kunderna. Allt från att minska väntetiden till att erbjuda personliga rekommendationer gör att företagen kan fokusera sin verksamhet på kunden.

Handläggarna sparar tid och löser ärendena snabbare, medan kunderna får bättre service tack vare de skräddarsydda lösningarna. Sannolikheten för att kunderna kommer tillbaka ökar och deras lojalitet stärks. Under de kommande åren verkar AI:s roll inom kundsupport bara öka. För en smartare kundservice kan AI-verktyg installeras i alla skeden av kundresan, från första kontakten till klagomål och feedback. Företag som anammar dessa tekniker och kontinuerligt anpassar sig till det föränderliga landskapet kommer att vara väl positionerade för att erbjuda överlägsna kundupplevelser och särskilja sig på en alltmer konkurrensutsatt marknad.