Генеративный ИИ меняет систему поддержки клиентов, предлагая решения, которые понимают контекст и создают человекоподобные ответы. Он обеспечивает круглосуточную помощь клиентам, сокращает время ожидания и в целом делает клиентов более счастливыми.
К 2025 г, ИИ будет обрабатывать 95 % взаимодействий с клиентамиИ уже сейчас влияние искусственного интеллекта очевидно. 80 % клиентов, которые использовали ИИ для обслуживания клиентов, отмечают положительный опыт.
Генеративный искусственный интеллект в службе поддержки клиентов - растущая тенденция, но многие компании все еще находятся на ранних стадиях внедрения. В этом блоге мы рассмотрим, что такое генеративный ИИ в службе поддержки клиентов, его преимущества, примеры использования и примеры.
Сбалансируйте автоматизацию ИИ и человеческое отношение к клиентам в службе поддержки. Используйте генеративный ИИ для быстрых ответов и анализа данных, но обучайте своих сотрудников принимать участие в решении сложных вопросов или эмоциональных ситуаций. Разработайте четкие протоколы эскалации и оснастите своих агентов инструментами с поддержкой ИИ, чтобы эффективно справляться с этими нюансами.
Что такое генеративный искусственный интеллект?
Генеративный искусственный интеллект - это Отрасль искусственного интеллекта, которая создает новый контент на основе шаблонов, полученных из существующих данных. Он может создавать тексты, ответы и решения, которые очень похожи на работу, созданную человеком. В отличие от простых систем, основанных на правилах, генеративный ИИ для поддержки клиентов адаптируется к новым ситуациям и генерирует уникальные результаты для каждого ввода.
Генеративный ИИ отлично справляется с пониманием запросов клиентов и отвечает на них по-человечески. Он может анализировать проблемы клиентов, предлагать соответствующие решения и даже предсказывать потенциальные проблемы. Он использует большие языковые модели и обработку естественного языка, чтобы помочь сотрудникам службы поддержки в их усилиях по обеспечению исключительного качества обслуживания клиентов.
Как работает генеративный искусственный интеллект?
Генеративный ИИ в сфере обслуживания клиентов работает с использованием сложных нейронных сетей, обученных на обширных массивах данных о взаимодействии с клиентами и знаниях службы поддержки. Эти нейронные сети могут выявлять сложные закономерности и связи в данных и понимать контекст и намерения, стоящие за запросами клиентов.
Вот упрощенная схема этого процесса.
- Обучение на данных: ИИ обучается на больших массивах данных, таких как текст, изображения или аудио, изучая закономерности, структуры и взаимосвязи между элементами в данных.
- Распознавание образов: В процессе обучения ИИ выявляет и запоминает закономерности в данных, например, как слова обычно располагаются в предложениях или как пиксели образуют объекты на изображениях.
- Генерация нового контента: После обучения ИИ может динамически генерировать новый контент. Например, когда клиент отправляет запрос, ИИ анализирует его, опирается на полученные знания и генерирует релевантный и контекстный ответ.
- Уточнение результатов: Генеративные модели ИИ можно настраивать для получения более точных или релевантных контексту результатов, часто вводя в них специальные подсказки или дополнительные данные для управления процессом генерации. Это помогает агентам контакт-центра оказывать более точную и своевременную поддержку.
Как использовать генеративный ИИ в службе поддержки клиентов?
Вы можете использовать генеративный ИИ в сфере обслуживания клиентов, интегрировав его в существующие системы для автоматизации ответов, персонализации взаимодействия и получения информации из отзывов клиентов. Используя агента поддержки с искусственным интеллектом, компании могут оптимизировать процессы, сократить время ответа и повысить общий уровень обслуживания клиентов. Давайте подробнее разберемся, как можно использовать ИИ для поддержки клиентов.
1. Автоматизированные ответы на запросы клиентов
Внедрите ИИ в решения для поддержки клиентов, чтобы обрабатывать распространенные запросы 24 часа в сутки 7 дней в неделю и предоставлять мгновенную поддержку без вмешательства человека. Включите часто задаваемые вопросы и документацию по поддержке вашей компании в процесс обучения ИИ, чтобы повысить точность и релевантность его ответов. Внедрите систему эскалации сложных вопросов к человеческим агентам, чтобы обеспечить плавный переход, когда ИИ сталкивается с запросами, выходящими за рамки его возможностей. Это поможет повысить общую эффективность контакт-центров.
: Лучшие решения AI Chatbot для вашего бизнеса2. Персонализация в масштабе
Изучите, как клиенты взаимодействовали с вами раньше, что им нравится и как они себя ведут. Используйте искусственный интеллект для создания ответов и предложений, которые будут индивидуальны для каждого клиента. Кроме того, внедрите динамическую генерацию контента для электронных писем и сообщений поддержки, чтобы каждое сообщение было индивидуальным для получателя.
3. Анализ обратной связи и инсайты
Используйте генеративный ИИ для анализа и классификации отзывов клиентов, собранных из различных источников, таких как опросы, платформы социальных сетей и взаимодействие со службой поддержки. Это позволяет получить более целостное представление о настроениях и потребностях клиентов. Кроме того, создавайте автоматизированные отчеты с указанием ключевых выводов, чтобы на основе данных принимать решения по стратегии поддержки.
4. Прогнозируемая поддержка
Разработка моделей искусственного интеллекта для предвидения проблем клиентов до их возникновения на основе исторических данных и моделей использования. Реализуйте проактивную работу с потенциальными проблемами или потребностями в обслуживании, демонстрируя внимательность и потенциально снижая количество обращений в службу поддержки. Кроме того, используйте предиктивную аналитику для оптимизации штатного расписания и распределения ресурсов, чтобы быть готовыми к пиковым нагрузкам на службу поддержки.
5. Оптимизация базы знаний
Используйте генеративный искусственный интеллект для обслуживания клиентов, чтобы постоянно обновлять и совершенствовать базу знаний и поддерживать актуальность информации. Генерируйте новые статьи на основе распространенных запросов клиентов и возникающих проблем, чтобы расширить возможности самообслуживания. Кроме того, генеративный ИИ можно использовать для предложения релевантных статей на основе знаний во время взаимодействия с клиентами, чтобы повысить скорость решения проблем при первом обращении и снизить нагрузку на агентов.
Преимущества использования генеративного ИИ в службе поддержки клиентов
Генеративный ИИ для поддержки клиентов обладает рядом преимуществ, которые могут значительно улучшить работу вашей службы поддержки, включая более быстрые ответы, персонализированное взаимодействие и последовательное озвучивание бренда. Давайте разберемся в преимуществах генеративного ИИ для поддержки клиентов более подробно.
1. Более быстрое время отклика
ИИ в решениях для поддержки клиентов может мгновенно обрабатывать и отвечать на запросы клиентов, значительно сокращая время ожидания. Благодаря способности быстро обрабатывать данные ИИ эффективно ориентируется в обширных хранилищах информации и решает вопросы быстрее, чем это могут сделать сотрудники. Такая возможность быстрого реагирования гарантирует, что клиенты получат немедленное внимание, даже в часы пик или в нерабочее время.
2. Персонализированное взаимодействие
Генеративный ИИ в сфере обслуживания клиентов может анализировать данные о клиентах и их прошлых взаимодействиях, чтобы предоставлять индивидуальные ответы. Он может запоминать предпочтения клиентов, их прошлые покупки и предыдущие проблемы, используя эту информацию, чтобы предлагать более актуальные предложения и решения. Такое персонализированное внимание способствует формированию у клиентов чувства признания и значимости, что приводит к повышению уровня удовлетворенности.
: Что такое разговорный ИИ и как он работает?3. Масштабируемая работа с клиентами
Благодаря генеративному искусственному интеллекту службы поддержки клиентов компании могут одновременно обрабатывать гораздо больший объем запросов клиентов без ущерба для качества. Он может одновременно вести тысячи разговоров, каждый из которых будет таким же внимательным, как и предыдущий, гарантируя, что ни один клиент не останется ждать. Такая масштабируемость особенно важна при внезапных всплесках обращений клиентов или по мере роста бизнеса.
4. Последовательный голос бренда
Генеративный ИИ можно обучить поддерживать единый тон и стиль во всех видах взаимодействия с клиентами, независимо от канала. Вы можете точно настроить систему, чтобы она отражала индивидуальность вашего бренда - профессиональную, дружелюбную или причудливую - во всех точках взаимодействия. Такое единообразие укрепит ваш фирменный стиль и обеспечит целостное восприятие клиента на всем его пути.
5. Доступность 24/7
Когда вы расширяетесь в регионы с разными часовыми поясами, быстро возникает проблема с круглосуточной поддержкой. Однако искусственный интеллект может легко справиться с внеурочной поддержкой, чтобы клиенты получали своевременную помощь независимо от их местонахождения. Более того, генеративный ИИ может предложить многоязычную поддержку, преодолевая языковые барьеры и обеспечивая по-настоящему глобальное обслуживание клиентов без необходимости содержать обширный штат многоязычных сотрудников.
Примеры использования: Генеративный ИИ в обслуживании клиентов для бизнеса
Предприятия могут использовать генеративный ИИ для расширенного анализа настроения, повышения производительности агентов и автоматической оптимизации базы знаний. Давайте разберемся в этих случаях использования генеративного ИИ в работе службы поддержки клиентов.
1. Расширенный анализ настроения
Генеративный ИИ для службы поддержки клиентов может анализировать настроения клиентов по всем каналам. Он не ограничивается простыми классификациями на положительные и отрицательные, а выявляет тонкие эмоциональные нюансы, сарказм и скрытые намерения. Такое глубокое понимание позволяет компаниям более адекватно реагировать на потребности клиентов и упреждать потенциальные проблемы.
Например, ИИ может распознать, когда клиент использует вежливые слова, но на самом деле он расстроен. Такое тонкое понимание позволяет агентам по работе с клиентами скорректировать их манеру общения. Они могут признать скрытое разочарование и предложить более подробные объяснения. Такое глубокое понимание позволяет компаниям оказывать более эмпатичную и целенаправленную поддержку, что может превратить недовольного клиента в лояльного.
2. Повышение продуктивности агентов
ИИ в решениях для поддержки клиентов может значительно повысить продуктивность работы агентов, помогая им в режиме реального времени. Пока агент службы поддержки взаимодействует с клиентами, ИИ может предлагать соответствующие ответы, извлекать нужную информацию из баз знаний и даже составлять персонализированные последующие электронные письма.
Такая поддержка позволяет агентам эффективно обрабатывать более сложные запросы и сокращать среднее время обработки, сохраняя при этом высокое качество взаимодействия. ИИ также может обеспечивать мгновенный перевод для многоязычной поддержки, позволяя агентам оказывать помощь более широкому кругу клиентов без языковых барьеров.
: ИИ в обслуживании клиентов: Как его внедрить?3. Динамическое управление базой знаний
Генеративный ИИ для обслуживания клиентов может постоянно обновлять и оптимизировать базы знаний в режиме реального времени. По мере поступления новых запросов клиентов ИИ может автоматически генерировать новые статьи, обновлять существующие и даже реструктурировать базу знаний для повышения ее доступности.
Это гарантирует, что информация о поддержке остается актуальной и релевантной. ИИ также может выявлять пробелы в базе знаний, анализируя запросы клиентов, по которым нет соответствующих статей. Затем он может автоматически создавать новый контент для устранения этих пробелов.
Примеры генеративного ИИ для обслуживания клиентов
Теперь, когда мы рассмотрели, как генеративный ИИ может помочь службе поддержки клиентов, давайте посмотрим на несколько реальных примеров. Эти примеры показывают, как компании на практике используют ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов и повышения эффективности работы службы поддержки.
1. Путешествия и гостеприимство
Expedia, ведущая туристическая платформа, интегрировала генеративный искусственный интеллект для улучшения планирования поездок. Теперь в их приложении используется разговорный ИИ на базе ChatGPT где пользователи могут задавать открытые вопросы или получать конкретные идеи для путешествий. Например, пользователи могут спросить "идеи для путешествия на поезде по Тихоокеанскому Северо-Западу" и получить индивидуальные предложения.
ИИ дает рекомендации по местам, где стоит побывать, размещению, транспорту и развлечениям. Он автоматически сохраняет выбранные отели в "поездку" в приложении, что упрощает процесс планирования. ИИ работает вместе с другими функциями, такими как отслеживание цен на рейсы и сравнение отелей, чтобы упростить планирование отпуска.
: Как мы можем использовать WhatsApp для путешествий и гостеприимства?
2. Здравоохранение
SmileDirectClub, инновационная компания по уходу за полостью рта, известная своими доступными 3D-печатными выравнивателями, использует генеративный искусственный интеллект для поддержки клиентов, чтобы оптимизировать свою работу по уходу. Компания внедрила чат-бот с искусственным интеллектом, который выслушивает и обобщает звонки клиентов.
Он предоставляет агентам колл-центра исчерпывающие сводки вызовов, что позволяет им эффективно просматривать, определять приоритеты и персонализировать ответы. Ассистентам, обрабатывающим множество звонков, этот ИИ-помощник экономит время и помогает оказывать более качественную помощь в режиме реального времени. Это, в свою очередь, позволяет SmileDirectClub повысить производительность агентов и удовлетворенность клиентов.
3. Страхование
Allstate, крупная американская страховая компания, использует генеративный искусственный интеллект для улучшения работы службы поддержки. Система искусственного интеллекта анализирует данные о клиентах и в режиме реального времени предоставляет ответы о страховом покрытии даже на разных языках. Это позволяет Allstate быстрее и эффективнее выявлять потребности клиентов и реагировать на них.
В то время как искусственный интеллект обрабатывает обычные запросы, сотрудники контролируют сложные вопросы, особенно когда ошибки могут иметь нормативные или финансовые последствия. Это помогает быстро решать вопросы и повышает удовлетворенность клиентов. Модель искусственного интеллекта также дает представителям службы поддержки больше времени на решение потенциальных проблем, создавая более упорядоченный и позитивный клиентский опыт.
Лучшие практики по внедрению генеративного ИИ в сфере обслуживания клиентов
Хотя генеративный ИИ предлагает множество преимуществ для повышения удовлетворенности клиентов, важно использовать его правильно, чтобы добиться результатов. Следуйте этим лучшим практикам при внедрении генеративного ИИ для обслуживания клиентов.
1. Разработка программ по привлечению клиентов с использованием искусственного интеллекта
Используйте генеративный искусственный интеллект для создания персонализированных учебных маршрутов для новых клиентов. Начните с анализа данных о клиентах, включая их отрасль, роль и конкретные потребности. Используйте эту информацию для создания специализированных материалов, таких как интерактивные учебники, обзор продуктов и руководства по передовому опыту.
Внедрите чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, которые смогут отвечать на часто задаваемые вопросы в процессе регистрации. Такие чат-боты должны уметь понимать контекст и предоставлять пошаговые инструкции. Кроме того, регулярно обновляйте образовательный контент с помощью искусственного интеллекта, анализирующего обращения в службу поддержки клиентов и выявляющего общие болевые точки или области, вызывающие недоумение.
2. Создание интерактивных руководств по устранению неполадок, управляемых искусственным интеллектом
Разработайте динамические руководства по устранению неполадок, которые адаптируются на основе данных и поведения пользователей. Перечислите проблемы, с которыми часто сталкиваются пользователи, и способы их решения. Затем с помощью искусственного интеллекта создайте систему, похожую на чат, которая шаг за шагом поможет пользователям решить эти проблемы.
Внедрите систему, в которой ИИ может задавать уточняющие вопросы и корректировать свои рекомендации в зависимости от ответов пользователя. Например, если у пользователя возникли проблемы с программным продуктом, ИИ может спросить его об операционной системе, последних обновлениях и конкретных сообщениях об ошибках, чтобы точнее определить проблему.
Для иллюстрации сложных шагов используйте наглядные пособия, созданные искусственным интеллектом, например аннотированные скриншоты или пользовательские диаграммы. Кроме того, с помощью ИИ можно отслеживать успешность различных путей устранения неполадок и постоянно оптимизировать руководство для достижения лучших результатов.
: Коммуникация с клиентами с помощью искусственного интеллекта: Лучшие практики и примеры3. Использование искусственного интеллекта для автоматической классификации и маршрутизации билетов
Внедрите систему искусственного интеллекта, способную анализировать поступающие заявки в службу поддержки в режиме реального времени. Обучите модель на исторических данных о заявках, включая содержание заявки, время ее решения и то, какой отдел или специалист в итоге решил проблему.
Настройте автоматизированные рабочие процессы, в которых ИИ классифицирует заявки по степени срочности, сложности и требуемой квалификации. Кроме того, чтобы ускорить решение проблемы, ИИ может предлагать агентам поддержки соответствующие статьи из базы знаний или предыдущие похожие заявки.
4. Интегрируйте распознавание голоса и эмоций с помощью ИИ в звонки в службу поддержки
Внедрите голосовую аналитику на основе ИИ в своем колл-центре, чтобы анализировать настроение клиентов в режиме реального времени. Обучите систему распознавать эмоциональные сигналы, такие как разочарование, удовлетворение или замешательство, на основе тона, высоты тона и речевых паттернов.
Настройте оповещения для агентов поддержки, когда ИИ обнаруживает повышенные эмоции, побуждая их скорректировать свой подход. Например, если клиент звучит разочарованно, система может предложить ему использовать более сочувственный язык или перевести звонок на старшего агента.
Кроме того, используйте ИИ для расшифровки звонков в режиме реального времени и выделения ключевых вопросов или запросов. Это поможет агентам быстро понять контекст звонка, особенно в ситуациях, когда звонок переводится между отделами.
5. Упреждающее решение проблем с помощью предиктивной аналитики
Разработайте прогностическую модель, анализирующую различные данные, включая поведение клиентов, показатели использования продукта и исторические тенденции поддержки. Эта модель должна выявлять закономерности, которые часто предшествуют возникновению конкретных проблем или неудовлетворенности клиентов.
Внедрите систему раннего предупреждения, которая отмечает клиентов, приближающихся к потенциальной проблеме. Например, если данные показывают, что пользователи часто испытывают трудности с определенной функцией после достижения определенного порога использования, настройте автоматическое вмешательство. Это могут быть целевые учебные пособия в приложении, персонализированные подсказки по электронной почте или проактивная работа со службой поддержки.
6. Улучшение поддержки клиентов в социальных сетях с помощью искусственного интеллекта
Внедрите инструмент социального прослушивания на основе искусственного интеллекта, который отслеживает упоминания вашего бренда на различных платформах социальных сетей. Обучите ИИ классифицировать сообщения на основе настроения, срочности и типа запроса (например, вопрос о продукте, жалоба, похвала).
Создайте системы автоматического ответа на распространенные запросы. Например, ИИ может автоматически предоставлять информацию о доставке в ответ на вопросы о статусе доставки или направлять пользователей на конкретные статьи справки по часто задаваемым вопросам.
Кроме того, используйте искусственный интеллект для определения приоритетности упоминаний в социальных сетях, требующих немедленного внимания, например сообщений о серьезных проблемах с продукцией или неправильной доставке груза. Автоматически направляйте эти высокоприоритетные сообщения опытным менеджерам социальных сетей для оперативного решения.
Заключение
Генеративный ИИ отлично справляется с автоматизацией ответов, анализом настроения клиентов и упреждающим решением проблем до их обострения. От создания интерактивных руководств по устранению неполадок до улучшения поддержки в социальных сетях - инструменты на базе ИИ позволяют оптимизировать работу и улучшить качество обслуживания клиентов.
Однако чтобы максимально эффективно использовать генеративный ИИ для поддержки клиентов, создайте интерактивный опыт вхождения в систему на основе ИИ, автоматизируйте маршрутизацию тикетов и интегрируйте распознавание эмоций на основе ИИ в режиме реального времени. Помните, что главное - это баланс между искусственным интеллектом и человеческим опытом!
Генеративный ИИ автоматизирует ответы, персонализирует взаимодействие, анализирует отзывы и прогнозирует потребности клиентов. Он обрабатывает рутинные запросы, генерирует индивидуальные решения и помогает агентам решать сложные вопросы по различным каналам, таким как чат-боты, электронная почта и голосовая поддержка.
ControlHippo - лучший инструмент искусственного интеллекта для обслуживания клиентов. Это чатбот на базе ИИ с интеграцией с CRM и аналитикой в реальном времени. Разработанный для повышения эффективности операций поддержки и продаж, ControlHippo предоставляет единую платформу для управления взаимодействием с клиентами по нескольким каналам, что делает его идеальным для растущих компаний.
ChatGPT и GPT-3 в настоящее время являются одними из наиболее широко используемых генеративных моделей ИИ. Однако многие компании также разрабатывают индивидуальные ИИ-решения с учетом специфики обслуживания клиентов, интегрируя эти технологии в существующие системы поддержки.
Будущее ИИ в сфере обслуживания клиентов связано с появлением более интуитивных, контекстно-ориентированных систем, способных работать со все более сложными взаимодействиями. Мы можем ожидать появления помощников ИИ, способных понимать и реагировать на нюансы эмоций клиентов, предсказывать проблемы до их возникновения и беспрепятственно сотрудничать с человеческими агентами.
Обновлено: 31 марта 2025 г.
Rohit Rajpal is an experienced content writer with a strong focus on business communication platforms. He creates content that helps companies optimize their communication strategies using omnichannel solutions. Known for his straightforward approach, Rohit breaks down complex concepts, making it easier for businesses to improve how they connect with customers.