Использование искусственного интеллекта для работы с клиентами меняет способы взаимодействия компаний со своими клиентами. Благодаря таким функциям, как персонализированные рекомендации и круглосуточная поддержка, искусственный интеллект позволяет брендам обеспечивать более быстрое, интуитивное и приятное взаимодействие.
Как же предприятиям эффективно использовать искусственный интеллект для повышения качества обслуживания клиентов?
В этом блоге мы расскажем о 13 практических стратегиях использования искусственного интеллекта, подкрепленных реальными примерами из практики, и о препятствиях, с которыми сталкиваются компании при внедрении.
Почему ИИ в клиентском опыте важен?
Клиенты хотят плавного, персонализированного и немедленного взаимодействия с брендами. Решения по работе с клиентами на основе искусственного интеллекта решения позволяют компаниям удовлетворять эти требования, предоставляя персонализированные услуги в больших масштабах.
Используя такие инструменты, как чат-боты, предиктивная аналитика и CRM с поддержкой искусственного интеллекта, компании могут предвидеть потребности клиентов, предлагать индивидуальные решения и формировать долгосрочную лояльность. Одним словом, клиентский опыт и искусственный интеллект повышают удовлетворенность, удерживают клиентов и улучшают репутацию бренда.
Как использовать искусственный интеллект в работе с клиентами?
От чат-ботов, предоставляющих мгновенную помощь, до персонализированных рекомендаций, основанных на поведении клиентов, - ИИ позволяет компаниям осмысленно взаимодействовать со своей аудиторией. Речь идет о создании более интеллектуальных, более человекоподобных взаимодействий, которые действительно находят отклик. Ниже перечислены способы, с помощью которых вы можете использовать преимущества ИИ для обслуживания клиентов.
1. Персонализированные рекомендации
Алгоритмы искусственного интеллекта делают выводы о клиенте, его поведении, симпатиях и антипатиях, а также истории покупок, чтобы предоставить клиенту максимально персонализированные рекомендации.
Эти индивидуальные рекомендации не только повышают удовлетворенность клиентов, но и способствуют росту продаж и лояльности. Такие гиганты розничной торговли, как Amazon, используют искусственный интеллект для рекомендации товаров на основе истории просмотров и покупок, в результате чего опыт работы с клиентами с помощью ИИ который уникально подходит каждому пользователю.
2. Круглосуточная поддержка клиентов с помощью чат-ботов и виртуальных помощников
Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на основе обработки естественного языка (NLP), играют важнейшую роль в системе искусственного интеллекта в обслуживании клиентов, обеспечивая мгновенные ответы на их запросы. Это обеспечивает круглосуточную поддержку, сокращает время ожидания и повышает удовлетворенность клиентов. Например, многие компании используют управляемые ИИ чат-боты на своих веб-сайтах и платформах социальных сетей для решения распространенных проблем в режиме реального времени.
3. Голосовые помощники и обработка естественного языка (NLP)
Голосовые помощники, такие как Alexa, Google Assistant и Siri, переосмыслили взаимодействие с клиентами. Понимая и обрабатывая естественный язык, эти инструменты искусственного интеллекта предлагают поддержку без рук для решения различных задач, включая ответы на вопросы, установку напоминаний и предоставление рекомендаций по продуктам. Работа с клиентами с помощью голосовых технологий на основе ИИ становится неотъемлемой частью домашнего и рабочего пространства.
- К 2024 году в мире будет насчитываться 8,4 миллиарда цифровых помощников с голосовым управлением, по сравнению с 3,25 миллиарда в 2019 году.
4. Предиктивное обслуживание клиентов для предвидения потребностей
Предиктивная аналитика позволяет компаниям предвидеть потребности клиентов еще до их возникновения. Анализируя прошлое поведение и выявляя закономерности, компании могут заблаговременно решать проблемы или предлагать соответствующие решения. Например, телекоммуникационная компания может прогнозировать проблемы с сетью и информировать клиентов еще до того, как они столкнутся с перебоями в работе.
5. Расширенный анализ текста и анализ настроений
Инструменты искусственного интеллекта могут анализировать отзывы клиентов, сообщения в социальных сетях и обращения в службу поддержки, чтобы оценить настроение и выявить общие болевые точки. Это помогает компаниям понять, как клиенты относятся к их бренду, и более эффективно решать проблемы. Искусственный интеллект в работе с клиентами Подобные инструменты позволяют глубже понять эмоции клиентов.
6. Персонализация в режиме реального времени по всем каналам
ИИ обеспечивает интеграцию клиентского опыта и ИИ, обеспечивая персонализированный контент на различных платформах. Анализируя данные в режиме реального времени, компании могут предлагать персонализированные рекомендации, электронные письма и рекламу, которые соответствуют индивидуальному маршруту клиента. Такой подход обеспечивает постоянство взаимодействия с клиентами, независимо от того, взаимодействуют ли они через веб-сайты, мобильные приложения или социальные сети. Персонализация в реальном времени исключает типовой опыт, делая каждое взаимодействие уникальным и значимым.
7. Бесшовный многоканальный опыт
ИИ интегрирует данные из различных каналов, чтобы обеспечить единый клиентский опыт. Взаимодействует ли клиент через электронную почту, чат или социальные сети, ИИ гарантирует, что его предпочтения и история будут сохранены без изменений. Такой подход повышает удовлетворенность и лояльность клиентов.
8. Улучшенная сегментация клиентов
ИИ может анализировать данные о клиентах, чтобы более эффективно сегментировать аудиторию. Группируя клиентов по поведению, демографическим характеристикам и предпочтениям, компании могут создавать целевые маркетинговые кампании и персонализированные сервисы. Такой уровень сегментации был невозможен при использовании традиционных методов.
9. CRM на базе искусственного интеллекта для более глубокого понимания
Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), усовершенствованные с помощью искусственного интеллекта, позволяют предприятиям получать полезную информацию. Эти инструменты анализируют взаимодействие с клиентами, прогнозируют их поведение в будущем и предлагают лучшие способы взаимодействия с ними. Клиентский опыт и ИИ интеграция в CRM-системы становится переломным моментом в построении отношений с клиентами.
10. Управление знаниями на основе искусственного интеллекта для ускоренного решения проблем
ИИ оптимизирует управление знаниями, организуя и извлекая необходимую информацию для групп поддержки клиентов. Это позволяет агентам быстрее и точнее решать запросы. Например, ИИ может предлагать оптимальные решения на основе предыдущих случаев, повышая общую эффективность.
11. ИИ для оптимизации управления трудовыми ресурсами
ИИ оптимизирует работу персонала, прогнозируя спрос клиентов и соответствующим образом распределяя ресурсы. Например, анализ данных колл-центра позволяет предприятиям эффективно планировать работу персонала, обеспечивая адекватное покрытие пиковых нагрузок. Это способствует бесперебойному ИИ-управляемый клиентский опыттак как сокращается время ожидания и повышается качество обслуживания. Эффективно распределяя ресурсы, предприятия могут снизить затраты, сохраняя при этом высокий уровень качества обслуживания.
12. Сокращение операционных расходов
Автоматизация повторяющихся задач, таких как ввод данных и запросы клиентов, с помощью искусственного интеллекта значительно снижает операционные расходы. Предприятия могут реинвестировать сэкономленные средства в улучшение Стратегии обслуживания клиентов с помощью искусственного интеллекта стратегии. Например, автоматизация с помощью искусственного интеллекта упрощает рутинные процессы, высвобождая человеческие ресурсы для более стратегических задач. Такая эффективность повышает рентабельность при сохранении качества обслуживания.
13. Последовательное восприятие бренда с помощью искусственного интеллекта
ИИ обеспечивает единообразие сообщений и тональности бренда во всех точках контакта с клиентами. Будь то чат-боты, кампании по электронной почте или взаимодействие с социальными сетями, ИИ поддерживает единый голос бренда, укрепляя доверие и лояльность. Целостный клиентский опыт с помощью ИИ отражает профессионализм и надежность, оставляя неизгладимое впечатление у клиентов и способствуя установлению долгосрочных отношений.
Повышение качества обслуживания клиентов с помощью искусственного интеллекта 
Установите прочные отношения с клиентами с помощью чат-ассистента ControlHippo с искусственным интеллектом
Реальные примеры из жизни, когда ИИ улучшает качество обслуживания клиентов
ИИ революционизирует взаимодействие с клиентами во всех отраслях, повышая персонализацию, вовлеченность и эффективность. Примеры из реальной жизни - от розничной торговли до спорта - демонстрируют, как компании используют ИИ для создания уникальных и впечатляющих впечатлений клиентов.
1. Система рекомендаций товаров Amazon
Система рекомендаций Amazon, основанная на искусственном интеллекте, анализирует поведение покупателей и предлагает им соответствующие товары. Такой подход значительно увеличил продажи Amazon, причем значительная их часть приходится на персонализированные рекомендации. Система постоянно учится на основе взаимодействия с покупателями, делая каждое предложение более релевантным с течением времени.
2. Предиктивная аналитика Starbucks для повышения лояльности клиентов
Starbucks использует предиктивную аналитику для создания персонализированных предложений для клиентов. Изучая историю покупок и предпочтения, бренд подбирает акции, которые резонируют с конкретными клиентами. Эта стратегия не только укрепляет лояльность клиентов, но и повышает вовлеченность, стимулируя повторные посещения и увеличение расходов.
3. Приложение Sephora "Виртуальный художник" для персонализированного шопинга
Приложение Virtual Artist от Sephora сочетает в себе дополненную реальность и искусственный интеллект, позволяя покупателям виртуально примерять макияж. Этот инновационный инструмент обеспечивает интерактивный шопинг, позволяя пользователям изучать продукты, соответствующие их предпочтениям. Упрощая процесс принятия решений, приложение изменило представление покупателей о покупках косметики.
4. Вовлечение болельщиков Уимблдона с помощью искусственного интеллекта
На Уимблдоне используется искусственный интеллект для предоставления болельщикам теннисных матчей индивидуально подобранных ярких моментов и информации. Анализируя данные о матчах в режиме реального времени, система генерирует персонализированный контент, например ключевые моменты и статистику, для каждого зрителя. Такой целенаправленный подход повышает вовлеченность болельщиков и создает более захватывающие впечатления от просмотра.
Проблемы при внедрении искусственного интеллекта для CX
Использование искусственного интеллекта для улучшения клиентского опыта (CX) может существенно изменить взаимодействие компаний со своими клиентами. Однако это сопряжено с определенными трудностями. От обеспечения безопасности данных до баланса между автоматизацией и человеческим отношением - компании должны тщательно преодолевать эти препятствия, чтобы получить максимальную выгоду от использования ИИ в CX.
1. Вопросы конфиденциальности и безопасности данных
ИИ использует данные о клиентах для создания персонализированного опыта, но управление этими данными сопряжено с серьезными проблемами в области конфиденциальности и безопасности. Компании несут ответственность за защиту конфиденциальной информации, обеспечивая при этом соответствие нормативным требованиям, таким как GDPR.
Однократная утечка или неправомерное использование данных может привести к судебным штрафам, финансовым потерям и утрате доверия клиентов. Организации должны уделять первостепенное внимание надежным мерам безопасности, таким как шифрование, безопасное хранение и регулярные аудиты. Укрепление доверия клиентов - это не только соблюдение требований, но и доказательство того, что их данные в безопасности. Когда компании серьезно относятся к вопросам конфиденциальности, клиенты с большей вероятностью будут чувствовать себя уверенно и смогут наладить полноценное взаимодействие.
2. Интеграция с существующими системами
Внедрение искусственного интеллекта в существующие системы часто похоже на установку кусочка головоломки в неправильную рамку. Многие компании работают с устаревшими системами, которые не предназначены для работы с инструментами ИИ, что делает интеграцию сложной и дорогостоящей. Это может потребовать модернизации инфраструктуры, использования промежуточных решений или полного переосмысления рабочих процессов.
Без надлежащего планирования компании рискуют столкнуться с простоем и сбоями в работе, что негативно скажется на качестве обслуживания клиентов. Чтобы избежать этих проблем, компаниям необходима четкая дорожная карта и квалифицированный персонал для управления переходом. При правильном подходе интеграция искусственного интеллекта в существующие системы не только модернизирует операции, но и открывает возможности для улучшения взаимодействия с клиентами.
3. Баланс между автоматизацией и человеческим общением
ИИ обеспечивает скорость и эффективность взаимодействия с клиентами, но слишком сильная зависимость от автоматизации может создать ощущение роботизированности и обезличенности. Клиенты ценят человеческое общение, особенно когда речь идет о сложных или эмоциональных вопросах. Соблюдение баланса - ключевой момент: ИИ может выполнять рутинные задачи, такие как ответы на часто задаваемые вопросы, в то время как человеческие агенты сосредоточены на более тонких беседах.
Благодаря такому сочетанию клиенты получают удобство искусственного интеллекта, не теряя при этом сочувствия и понимания, которые могут обеспечить только люди. Продуманный баланс между автоматизацией и человеческим отношением позволяет компаниям создавать эффективный, индивидуальный и значимый опыт, оставляющий неизгладимое впечатление у клиентов.
4. Этические соображения в области ИИ
При внедрении ИИ часто возникают этические проблемы, особенно связанные с предвзятостью алгоритмов. Если системы ИИ обучаются на предвзятых данных, они могут непреднамеренно дискриминировать, влияя на ценообразование, рекомендации или даже стратегии обслуживания клиентов. Предприятиям необходимо обеспечить справедливость, используя разнообразные наборы данных и регулярно проверяя свои системы ИИ на предмет предвзятости.
Не менее важна и прозрачность - клиенты должны знать, как используются их данные и как принимаются решения. Этичный ИИ - это не только избежание ошибок, но и укрепление доверия. Когда компании придерживаются принципов справедливости и инклюзивности в своей практике ИИ, они демонстрируют ответственность, что способствует укреплению отношений с клиентами.
Как начать использовать искусственный интеллект в работе с клиентами?
Искусственный интеллект (ИИ) меняет представление о клиентах, позволяя компаниям быстрее, умнее и более персонализированно взаимодействовать с ними. Будь то чат-боты, предиктивная аналитика или персонализированные рекомендации, ИИ может повысить уровень удовлетворенности клиентов. Вот как вы можете эффективно интегрировать ИИ в свою стратегию работы с клиентами, шаг за шагом.
1. Определите цели клиентского опыта
Прежде чем погружаться в изучение инструментов ИИ, четко сформулируйте свои цели. Вы хотите улучшить время отклика, персонализировать взаимодействие или сократить отток клиентов? Определение конкретных целей гарантирует, что внедрение ИИ будет соответствовать потребностям бизнеса. Например, если вашей целью является улучшение качества поддержки, вы можете сосредоточиться на чат-ботах или виртуальных помощниках на базе ИИ для предоставления ответов в режиме реального времени.
- 80 % руководителей компаний считают, что искусственный интеллект может обеспечить конкурентное преимущество в повышении качества обслуживания клиентов.
2. Выберите правильные инструменты и платформы для ИИ
Выбирайте инструменты искусственного интеллекта, которые соответствуют вашим целям и легко интегрируются с существующими системами. Например, такие платформы, как Salesforce Einstein или HubSpot CRM, предлагают надежные функции искусственного интеллекта для получения информации о клиентах. Изучите варианты по масштабируемости, простоте использования и поддержке, чтобы найти оптимальный вариант, соответствующий возможностям вашей команды и требованиям бизнеса.
- Более 50 %компаний уже используют инструменты на основе искусственного интеллекта дляобслуживания клиентов, и 74 % из них отмечают повышение удовлетворенности клиентов.
3. Анализ и систематизация данных о клиентах
ИИ процветает на основе высококачественных данных. Начните со сбора и систематизации данных о клиентах из различных источников, таких как CRM-системы, социальные сети или истории покупок. Очистите и структурируйте эти данные, чтобы обеспечить их точность. Такие инструменты, как Tableau или Power BI, помогут визуализировать тенденции, что позволит ИИ получить действенные выводы и улучшить взаимодействие с клиентами.
4. Внедрите персонализацию на основе искусственного интеллекта
Используйте ИИ для создания персонализированного клиентского опыта. Например, рекомендательные системы могут предлагать товары на основе истории посещений, а предиктивная аналитика позволяет предугадывать потребности клиентов. Такие инструменты искусственного интеллекта, как Dynamic Yield или Adobe Sensei, помогут создать индивидуальный опыт, отвечающий индивидуальным предпочтениям, что повысит вовлеченность и лояльность.
5. Мониторинг производительности и оптимизация
Внедрение ИИ - это не одноразовая задача. Постоянно контролируйте его эффективность с помощью таких KPI, как оценка удовлетворенности клиентов, время отклика или коэффициент конверсии. Собирайте отзывы клиентов и своей команды, чтобы выявить недостатки. Используйте полученные данные для тонкой настройки алгоритмов и рабочих процессов, чтобы ваши ИИ-решения развивались в соответствии с ожиданиями клиентов.
Будущее искусственного интеллекта в работе с клиентами
Будущее ИИ в работе с клиентами обещает более глубокую персонализацию, более увлекательное взаимодействие и проактивную поддержку.
Появляющиеся технологии, такие как эмоциональный ИИ, иммерсивный ИИ и предиктивная поведенческая аналитика, революционизируют способы понимания и реагирования на потребности клиентов, создавая опыт, который не только эффективен, но и эмоционален и запоминается.
1. Эмоциональный искусственный интеллект
Эмоциональный ИИ позволяет машинам распознавать человеческие эмоции и реагировать на них по выражению лица, тону голоса и настроению текста. Например, чат-бот может распознать расстроенного клиента по тону и предложить немедленную эскалацию к человеческому агенту. Эта технология повышает эмпатию при цифровом взаимодействии, делая общение с клиентами более человечным и персонализированным.
Понимая эмоции, компании смогут лучше устранять болевые точки и строить более прочные отношения с клиентами, что приведет к повышению их удовлетворенности и лояльности. По мере развития ИИ эмоций его применение будет распространяться на такие области, как поддержка психического здоровья, анализ отзывов клиентов и персонализированный маркетинг.
2. Иммерсивный ИИ
Иммерсивный ИИ объединяет искусственный интеллект с виртуальной реальностью (VR) и дополненной реальностью (AR) для создания увлекательных впечатлений для покупателей. Представьте себе виртуального помощника, который проведет вас по 3D-магазину, или AR-приложение, позволяющее визуализировать мебель в вашей гостиной перед покупкой.
Эти технологии преодолевают разрыв между цифровым и физическим миром, предлагая клиентам интерактивный и персонализированный опыт. По мере развития иммерсивного ИИ такие отрасли, как розничная торговля, недвижимость и развлечения, получат преимущества от создания бесшовных, иммерсивных путешествий, которые оставят неизгладимые впечатления у клиентов.
3. Предиктивная поведенческая аналитика
Предиктивная поведенческая аналитика использует искусственный интеллект для анализа поведения клиентов в прошлом и прогнозирования будущих действий. Изучая шаблоны истории покупок, поведения в браузере или показатели вовлеченности, компании могут предсказать, что может понадобиться клиенту в следующий раз. Это позволяет вести проактивную работу с клиентами, например, давать им рекомендации по выбору товара или своевременно напоминать об услугах.
Такие инструменты, как предиктивные CRM-системы, помогают компаниям опережать ожидания клиентов, повышая их удовлетворенность и удерживая их. В будущем эта технология станет еще более точной, что позволит компаниям создавать гиперперсонализированный опыт, который будет интуитивно понятен и без труда удовлетворит потребности клиентов.
Повышение качества обслуживания клиентов за счет использования искусственного интеллекта с помощью ControlHippo
ИИ больше не является роскошью - это необходимость для обеспечения исключительного обслуживания клиентов. От персонализированных рекомендаций до предиктивной аналитики - компании могут добиться революционных результатов, эффективно используя чат-ассистента с искусственным интеллектом ControlHippo. Решив проблемы и поставив перед собой четкие цели, компании смогут раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта в работе с клиентами и создать долгосрочную лояльность клиентов.
Обновлено: 11 марта 2025 г.
Jainy Patel is a content strategist who specializes in omnichannel communication solutions. She develops innovative marketing strategies that unify messaging across various channels, ensuring a consistent and engaging customer journey. Jainy is passionate about optimizing communication processes and crafting targeted content that resonates with audiences at every touchpoint.