С более чем 50% случаев использования ИИ в обслуживании клиентов имеют наибольшую долю, что больше, чем кибербезопасность и цифровые помощники. Искусственный интеллект (ИИ) меняет взаимодействие бизнеса с клиентами, предлагая мгновенные ответы, более интеллектуальные системы поддержки и прогнозные решения.

От виртуальных помощников до персонализированных рекомендаций, обслуживание клиентов с помощью ИИ повышает эффективность, удовлетворенность клиентов и масштабируемость. Компании, использующие ИИ, говорят, что это улучшило их способность масштабировать операции по обслуживанию клиентов и рост компании. Например, Bradesco улучшил качество обслуживания клиентов на 85%, а SquareDash увеличил доступность на 99%.

Вышеупомянутые примеры - это просто взгляд; однако в этом блоге подробно объясняется обслуживание клиентов с помощью ИИ. Он включает в себя варианты использования, преимущества, реальные примеры и способы внедрения ИИ в обслуживание клиентов. Благодаря этому блогу у вас будет четкое понимание обслуживания клиентов с помощью ИИ перед вами. Наймите разработчиков AI использовать его преимущества.

Что такое ИИ в обслуживании клиентов?

ИИ в обслуживании клиентов заключается в использовании искусственного интеллекта для автоматизации, оптимизации и улучшения взаимодействия между предприятиями и клиентами. Он включает в себя использование различных инструментов и приложений для ответа на запросы клиентов круглосуточно.

Общие приложения ИИ в обслуживании клиентов включают чат-ботов, виртуальных помощников, автоматизированные ответы на электронную почту и инструменты анализа настроений. Эти технологии используют алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка (NLP), чтобы получить понимание и ответить на запросы клиентов точно и в режиме реального времени.

Обслуживание клиентов с помощью ИИ помогает компаниям быстрее реагировать с помощью индивидуальных взаимодействий с клиентами и быстро решать проблемы.

Статистика использования ИИ в клиентских сервисах

У ИИ есть различные варианты использования, такие как ИИ в управлении цепочками поставок, AI для цифровых помощников, ИИ в управлении запасамиОднако, и многое другое, обслуживание клиентов возглавило рейтинг. 56% Владельцы бизнеса используют ИИ для обслуживания клиентов. Смотрите изображение ниже, чтобы обеспечить простое понимание:

Роль ИИ в обслуживании клиентов

В обслуживании клиентов значительная роль ИИ. Он повышает эффективность, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов. Поскольку сегодняшние клиенты ожидают индивидуальной поддержки в режиме реального времени и менее терпимы к разрозненным или отсроченным переживаниям, ИИ становится обязательным. Обслуживание клиентов с помощью ИИ позволяет быстрее реагировать, поддерживать 24/7, персонализированные рекомендации и автоматизировать обработку задач.

Анализируя поведение клиентов и предсказывая их потребности, искусственный интеллект в обслуживании клиентов обеспечивает стратегическое преимущество, повышает общий опыт клиентов и повышает лояльность. Это приводит к снижению затрат и освобождает людей-агентов для решения сложных вопросов, способствуя культуре эффективного обслуживания клиентов с оптимизированной прибыльностью.

Используйте случаи ИИ в обслуживании клиентов с примерами

Существует множество вариантов использования ИИ в обслуживании клиентов, включая прогнозную поддержку клиентов, мгновенный ответ, виртуальную помощь клиентам и многое другое. Вот как они трансформируют бизнес в разных отраслях:

1.Предсказательная поддержка клиентов

Искусственный интеллект в местах обслуживания клиентов, когда что-то не так, в том числе случаи, когда происходит необычная активность учетной записи или услуга, которая вот-вот исчезнет. Предсказывая потенциальную проблему, ИИ помогает клиентам, прежде чем они даже осознают это.

ИИ использует аналитику, такую как прошлые взаимодействия, история покупок, шаблоны использования и даже журналы устройств, чтобы посмотреть на поведение клиентов в прошлом и сравнить его с моделями в реальном времени. Это помогает выяснить, что вам может понадобиться сделать дальше, например, напоминание о продлении подписки или помощь с продуктом.

Пример: Телекоммуникационная компания использует ИИ для обнаружения необычных закономерностей в подключении к Интернету.Прежде чем клиент даже заметит отключение, система автоматически создает билет поддержки, информирует пользователя и предлагает соответствующие исправления.

Воздействие: Снижение простоев, повышение удовлетворенности клиентов и меньшее количество входящих жалоб.

2. Мгновенный ответ

Помните, когда вы в последний раз задавали вопрос на веб-сайте и сразу же получали ответ. Обычно это чат-бот. Чат-боты с искусственным интеллектом предлагают немедленные ответы и помощь в общих запросах клиентов и часто задаваемых вопросах, независимо от времени.

Ан Компания по разработке AI Chatbots Для создания чат-ботов используются обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), что позволяет им понимать и отвечать на запросы пользователей на человеческом языке. NLP позволяет чат-ботам учиться на исторических взаимодействиях с клиентами и улучшаться с течением времени. 

Пример: Бренд электронной коммерции развертывает чат-бот ИИ, который мгновенно обрабатывает запросы о статусе заказа, возвраты или запросы на возврат. Это помогает бренду освободить агентов-людей для сложных проблем.

Воздействие: Более быстрое время разрешения, более низкие затраты на поддержку и лучшая масштабируемость во время пикового спроса (например, праздничные продажи).

3. Виртуальные помощники клиентов (VCA)

Виртуальные помощники клиентов более продвинуты по сравнению с базовыми чат-ботами, которые обрабатывают многооборотные разговоры и даже полные транзакции. VCA часто используются в электронной коммерции. Они встречаются в мобильных приложениях или интеллектуальных устройствах, которые используют разговорный ИИ, который объединяет НЛП и МО, создавая человекоподобные взаимодействия.

Агенты ИИ способны решать более сложные задачи, такие как размещение заказов, решение проблем с учетной записью или предоставление консультаций по продукту, как с помощью текста, так и голоса.

Пример: VCA помогает клиентам открывать новые счета, подавать заявки на кредиты или сбрасывать пароли без участия человека.

Воздействие: Снижение нагрузки на колл-центр, более быстрое разрешение запросов и улучшенная доступность.

4.Разумное решение вопросов клиентов

Служба поддержки клиентов ИИ автоматически оценивает тип запроса, настроение и срочность, а затем направляет его к наиболее подходящему агенту.В то время как машинное обучение анализирует историческое поведение и результаты, прогнозная аналитика использует данные для прогнозирования срочности и немедленно направляет их нужным людям.

Пример: Система ИИ страховой компании направляет приоритетные претензии к старшим корректорам, в то время как обычные вопросы выставления счетов идут на автоматизированную поддержку.

Воздействие: Сокращение времени ожидания, более высокое разрешение первого вызова и лучшее использование человеческого опыта.

5.Настроение клиента и обнаружение эмоций

Инструменты с поддержкой ИИ в обслуживании клиентов могут читать тон и эмоции в сообщении клиента. Эти инструменты используют технологию анализа настроений и оценивают языковые сигналы, стремясь понять, как кто-то чувствует.

ИИ отслеживает тон голоса, выбор слов или вводы чата, чтобы обнаружить разочарование, удовлетворение или путаницу в режиме реального времени. Это помогает им узнать, сердится ли клиент, разочарован или счастлив, позволяя командам быстрее реагировать на несчастных клиентов и мудро обрабатывать жесткие разговоры с соответствующей осторожностью. 

Пример: Система колл-центра сигнализирует, когда клиент звучит сердитым, и предупреждает руководителей о необходимости вмешаться или предложить эскалацию.

Воздействие: Это приводит к активному восстановлению плохого опыта и повышению лояльности клиентов.

6. Настраиваемые инструменты самообслуживания

ИИ персонализирует знания, базу, статьи, часто задаваемые вопросы и шаги по устранению неполадок на основе профиля и истории клиента.Вместо того, чтобы заставлять клиента копаться в бесконечном цикле страниц справки или часто задаваемых вопросов, службы клиентов с поддержкой ИИ советуют точное решение.

Эти решения представляют собой руководства, видео или решения, основанные на том, что клиент искал, просматривал или покупал. Сама система опирается на движки рекомендаций, алгоритм, обученный распознавать и консультировать соответствующие ресурсы. 

Пример: А. Компания Software Development предлагает решение проблем с использованием ИИ, адаптированное к операционной системе пользователя и прошлым проблемам с продуктом.

Воздействие: Это приводит к более высоким показателям успеха самообслуживания и снижению количества билетов на поддержку, улучшению пользовательского опыта и доверия к бренду.

7.Умное управление знаниями

ИИ в обслуживании клиентов сканирует, тегирует и организует большое количество контента поддержки. Он создает более широкую базу знаний для поддержки как агентов поддержки, так и клиентов, находя правильные ответы в кратчайшие сроки.

ИИ использует машинное обучение для изучения и определения наиболее релевантной статьи на основе запроса клиента.Есть некоторые компании, которые используют генеративный ИИ, позволяя им мгновенно создавать индивидуальный контент или резюме.

Пример: Авиакомпания использует ИИ для автоматического добавления новых политик изменения рейсов в свою документацию поддержки после обновлений.

Воздействие: Всегда обновляемые ресурсы и более быстрое внедрение агентов. Это способствует более быстрым обновлениям, меньшему количеству ошибок, согласованной информации во всех точках соприкосновения и меньшему бремени для групп поддержки людей.

8. распознавание голоса и более интеллектуальные системы IVR

Распознавание голоса с поддержкой ИИ позволяет автоматизированным телефонным системам, таким как IVR (Interactive Voice Response), понимать разговорный язык. Вместо того, чтобы быть вынужденными проходить бесконечные циклы «пресс 1, пресс 2», системы IVR позволяют пользователям объяснять свою проблему естественным образом.

В идеальном сочетании с разговорным ИИ система способствует интуитивно понятному, менее разочаровывающему опыту телефонной помощи, повышая эффективность и надежность центра поддержки. 

Пример: IVR розничной сети позволяет клиентам говорить «Займись моим заказом», а не выбирать из нескольких категорий услуг.

Воздействие: Более короткие звонки, меньше переводов и исключительный опыт работы с клиентами, что резко повышает доверие к бренду и рост бизнеса.

9. Автоматизированные последующие обновления

AI в обслуживании клиентов обеспечивает информирование клиентов с помощью персонализированных обновлений и напоминаний через SMS, электронную почту или уведомления о приложениях. Когда взаимодействие поддержки заканчивается, роботизированная автоматизация процессов (RPA) отправляет последующие электронные письма, резюме, обновления случаев или опросы удовлетворенности, без необходимости участия человека.

RPA автоматизирует повторяющиеся задачи, основанные на правилах, с целью ускорения операций по обслуживанию клиентов, освобождения агентов для решения более сложных и необходимых проблем. 

Пример: Поставщик медицинских услуг использует ИИ для отправки напоминаний о назначении, предупреждений о пополнении рецепта и последующих опросов удовлетворенности.

Воздействие: Это приводит к улучшению взаимодействия, меньшему количеству пропущенных встреч и более высокому удержанию.

10. Контроль качества и агентский коучинг

ИИ в обзорах обслуживания клиентов поддерживает взаимодействия (голос, чат, электронная почта) и предоставляет обратную связь и учебные предложения для агентов.Проверяя взаимодействия поддержки, ИИ отмечает потенциальные проблемы, такие как нарушения политики или неудовлетворительная помощь клиентам.

Используя аналитику в реальном времени и машинное обучение, ИИ в обслуживании клиентов помогает менеджерам обучать агентов и решать проблемы по мере их возникновения.

Пример: Контакт-центр с искусственным интеллектом сигнализирует, когда агент слишком часто прерывает или пропускает сигналы эмпатии, а затем рекомендует коучинговые модули.

Воздействие: Постоянное качество обслуживания, более быстрые циклы обучения и уполномоченные агенты.

Читайте также: RAG как услуга.

Каковы преимущества ИИ в обслуживании клиентов?

Преимущества использования ИИ в обслуживании клиентов включают доступность 24/7, более быстрое время отклика, предоставление более точной информации, персонализированные ответы, лучшее эмоциональное взаимодействие, экономичность и многое другое.

24/7 Доступность

Чат-боты и виртуальные помощники на основе искусственного интеллекта позволяют предприятиям быть доступными круглосуточно. Это сокращает время ожидания и повышает удовлетворенность клиентов за счет своевременной помощи, независимо от того, является ли это веб-сайт, мобильное приложение или традиционный колл-центр.

Агент Эмансипация

ИИ обрабатывает простые и повторяющиеся запросы и автоматизирует рутинные задачи. Он также предоставляет агентам информацию в реальном времени и предлагает следующие шаги во время разговоров. Таким образом, он экономит значительное время для людей, чтобы сосредоточиться на более сложных и ценных вопросах. Это уменьшает выгорание и повышает производительность.

Лучший эмоциональный интеллект

С обнаружением чувств и эмоций ИИ имеет тенденцию ощущать разочарование или удовлетворение клиентов в режиме реального времени. С эмоциональным интеллектом ИИ в обслуживании клиентов помогает агентам реагировать с сочувствием и более эффективными решениями.

Персонализированный опыт

ИИ анализирует такие данные, как история клиентов, предпочтения и поведение, чтобы знать и адаптировать решения к их потребностям. Используя эти данные, ИИ предоставляет индивидуальные рекомендации, поддержку и предложения, делая каждое взаимодействие уникальным.

Отличный контроль качества

ИИ в обслуживании клиентов часто отслеживает взаимодействия, выявляет ошибки и обеспечивает последовательное обслуживание. Это, в свою очередь, улучшает обучение и отлично сохраняет общий опыт поддержки.

Ценные идеи

Анализируя большие объемы взаимодействий, ИИ раскрывает тенденции, болевые точки клиентов и их потребности.

Проактивная поддержка

ИИ предсказывает проблемы еще до того, как клиенты обратятся к ним, например, предупреждая пользователей о перебоях в обслуживании или аномалиях выставления счетов. Это то, что создает более плавный опыт.

Улучшенная масштабируемость

Системы с поддержкой ИИ в обслуживании клиентов могут обрабатывать тысячи одновременных запросов без задержек. Это позволяет предприятиям масштабировать поддержку во время пиковых требований без необходимости нанимать дополнительный персонал.

Эффективность затрат

От анализа данных до персонализированных предложений услуг и помощи, ИИ делает обслуживание клиентов экономически эффективным. Он снижает ручную нагрузку и повышает эффективность, тем самым снижая эксплуатационные расходы при предоставлении более быстрой и последовательной поддержки клиентов.

Примеры компаний, использующих ИИ в обслуживании клиентов

SquareDash и Bradesco являются одними из лучших примеров использования ИИ в обслуживании клиентов, которые вы должны знать. Вот почему они внедрили ИИ в обслуживании клиентов и как эта инициатива помогла им облегчить хлопоты и оптимизировать работу с клиентами:

1. SquareDash

SquareDash является фирмой по управлению страховыми претензиями, которая помогает компаниям и частным лицам получать страховые претензии как можно раньше. Компания по разработке AI/ML, помог SquareDash внедрить ИИ, что позволило ему предоставлять уникальный опыт своим клиентам.

SquareDash утверждает, что внедрение ИИ привело к:

• 99%-ное увеличение доступности
• 95% улучшение обработки документов
• 90% снижение ошибок
• 50% сокращение времени обработки претензий

2.Брейдеско

Брейдсеко Бразильский банк, который внедрил диалогового агента для взаимодействия с клиентами и сотрудниками на бразильском португальском языке. Искусственная компания Bradesco Inteligência (BIA)Он может отвечать на вопросы как в речи, так и в тексте, и обрабатывает 94% всех заданных вопросов.

Bradesco утверждает, что BIA привела к:

• 85%-ное повышение уровня удовлетворенности клиентов за счет сокращения времени на ответы на запросы клиентов
• Он отвечает на общие и сложные вопросы о 62 продуктах и услугах.
• Около 85% точности ответа на вопросы контакт-центра, 98% точности письменных вопросов и 83% речевых вопросов.

Стратегии внедрения ИИ в обслуживание клиентов

Внедрение ИИ в обслуживание клиентов требует четко определенной стратегии. Она включает в себя наличие четкой дорожной карты, которой нужно следовать, поддержание человеческого контакта, обучение ИИ качественным данным, приветствие обратной связи для улучшения, измерение эксплуатационных характеристик и так далее. Вот полная стратегия внедрения ИИ для обслуживания клиентов, которую вы должны знать и использовать:

Иметь четкую цель

Во-первых, определите свои цели и задачи, будь то сокращение времени, затрат, масштабирование поддержки или повышение персонализации. Это поможет вам обеспечить согласованную реализацию ИИ с измеримыми результатами.

Поддерживайте человеческое прикосновение

Убедитесь, что ИИ в вашем клиентском сервисе поддерживает, а не заменяет эмпатию во взаимодействии с клиентами. Всегда обеспечивайте легкий путь к человеку-агенту, когда это необходимо. Кроме того, эмоциональные и чувствительные случаи должны быть учтены при взаимодействии с людьми, гарантируя, что клиенты не чувствуют себя в ловушке автоматизации.

Будьте открыты для использования ИИ

Прозрачность формирует доверие. Дайте клиентам знать, когда они взаимодействуют с искусственным интеллектом, и когда человек-агент доступен. Это позволяет им устанавливать правильные ожидания и не чувствовать себя введёнными в заблуждение.

Модель поезда AI с данными о качестве

Ваша модель ИИ так же хороша, как и данные, которые она изучает. Плохие данные, вероятно, приведут к нерелевантным ответам или предвзятому выходу. Поэтому используйте чистые, точные и разнообразные наборы данных, чтобы система понимала запросы клиентов и избегала предвзятости.

Добро пожаловать на Feedback для улучшения

Активно собирайте отзывы клиентов и агентов о взаимодействиях с ИИ. Используйте эти бесценные данные для уточнения процессов и часто улучшайте производительность системы.

Интеграция ИИ с существующими инструментами

Для бесшовных рабочих процессов подключите решения ИИ к платформам CRM, билетам и базам знаний. Интегрируя ИИ с этими инструментами, вы можете обеспечить плавный поток данных и согласованный опыт клиентов.

Используйте данные, персонализируйте помощь

ИИ процветает на данных, как и ваш бизнес. Используйте данные клиентов, включая историю клиентов, поведение и предпочтения, для предоставления персонализированных рекомендаций, решений и поддержки. Это помогает повысить вовлеченность клиентов и опыт.

Обеспечить этичное и ответственное использование

Следуйте этическим практикам ИИ, уважая конфиденциальность, избегая предвзятости и соблюдая законы о защите данных, такие как GDPR. Благодаря этому вы можете завоевать доверие клиентов и предотвратить репутационный ущерб.

Постоянное отслеживание ошибок и предубеждений

Регулярно проверяйте свои системы ИИ, чтобы уловить неточности или предвзятые ответы. Постоянный мониторинг поддерживает систему справедливой, надежной и согласованной с потребностями клиентов.

Обучать и готовить сотрудников

Подумайте о том, чтобы повысить квалификацию ваших агентов-людей для работы с инструментами ИИ. Обучение гарантирует, что они знают, когда полагаться на автоматизацию и когда вступать в отношения с человеческими суждениями.

Сосредоточьтесь на гибкости и масштабируемости

Выберите решения ИИ, которые могут расти вместе с вашим бизнесом. По мере роста спроса клиентов масштабируемый ИИ гарантирует, что вам не нужно пропорциональное увеличение персонала.

Измерение и оптимизация производительности

Отслеживайте KPI, такие как время отклика, скорость разрешения и удовлетворенность клиентов. Используйте эти показатели для точной настройки моделей ИИ и достижения постоянного улучшения.

Каковы проблемы ИИ в обслуживании клиентов?

Несмотря на неоспоримые преимущества, внедрение ИИ в обслуживание клиентов также сопряжено с проблемами. Эти проблемы включают конфиденциальность и безопасность данных, разочарование клиентов роботизированными ответами, предвзятую интерпретацию и первоначальные затраты на настройку и обучение. Вот все о том, как эти проблемы могут повлиять на интеграцию ИИ в обслуживание клиентов:

1.Конфиденциальность и безопасность данных

Конфиденциальность и безопасность данных являются одной из проблем использования ИИ в обслуживании клиентов. Для этого требуется сбор и анализ огромных объемов данных клиентов, от личных данных до истории покупок и даже голосовых записей.

• Риск: Если не обрабатывать должным образом, эти данные могут быть раскрыты через утечки, утечки или неправильное использование.
• Задача: Компании должны обеспечить соблюдение таких правил, как GDPR, CCPA и другие законы о защите данных.
• Почему это важно: Одна неудача с данными может разрушить доверие клиентов, что является тем, что клиентское обслуживание предназначено для защиты.

2. разочарование клиентов «роботическими» ответами

Чат-боты и виртуальные помощники на основе ИИ иногда могут звучать слишком сценарием, повторяющимися или безличными. 

• Риск: Клиенты разочаровываются, когда ИИ не может понять сложные проблемы и продолжает зацикливаться на консервированных ответах.
• Задача: Поразить правильный баланс между автоматизацией и человеческим прикосновением, зная, когда следует перейти к живому агенту.
• Почему это важно: Плохое взаимодействие с ИИ может заставить клиентов чувствовать себя недооцененными, что приводит к неудовлетворенности и оттоку.

3. AI Предвзятость и неправильное толкование тона

ИИ учится на существующих данных, которые с большей вероятностью унаследуют предубеждения, присутствующие в этих данных. Крайне важно серьезно отнестись к ним и обеспечить плавный опыт работы с клиентами. 

• Риск: Неправильное толкование тона клиента, например, чтение сарказма как гнева или предоставление предвзятых ответов, таких как языковые / региональные недоразумения.
• Задача: Обучение ИИ с разнообразными, качественными наборами данных и постоянный мониторинг ошибок.
• Почему это важно: Предвзятые или глухие ответы могут нанести вред отношениям с клиентами и даже нанести репутационный ущерб.

4. Начальная установка/затраты на обучение

Развертывание ИИ в обслуживании клиентов не так просто, как «подключение и игра». Первоначальная настройка, стоимость обучения и многие другие проблемы, которые следует учитывать при реализации. 

• Риск: Компании недооценивают затраты и усилия на внедрение систем ИИ.
• Задача: Инвестирование в инфраструктуру, высококачественные данные обучения, интеграция с существующими инструментами CRM и обучение сотрудников.
• Почему это важно: Хотя ИИ в долгосрочной перспективе снижает затраты, первоначальные инвестиции могут быть значительными, особенно для малого бизнеса.

Завернись!

Поскольку ИИ превосходит традиционный подход к управлению бизнесом в разных нишах, обслуживание клиентов больше не тронуто им. Обслуживание клиентов на основе ИИ стало законодателем тенденций, преодолевая разрыв между предприятиями и клиентами. Будь то доступность 24/7, персонализированные решения или снижение затрат с помощью прогнозной аналитики, ИИ приносит значительные выгоды для обслуживания клиентов.

Теперь, когда этот блог привел вас к овладению современными методами для значимых моментов клиента, пришло время найти правильного партнера и реализовать его. Компания AI Development 14 %-летний опыт работы и опыт работы с более чем 1600 довольными клиентами по всему миру.

Будучи надежной компанией по разработке ИИ / МО, мы понимаем ваши конкретные потребности в бизнесе и предоставляем целевые решения. Начиная от разработки ИИ до разработки ИИ, компьютерного зрения и многого другого, мы поставляем решения, которые отвечают вашим потребностям. Услуги по развитию AI Agent Создать агентов ИИ, которые просто обрабатывают ваши услуги по обслуживанию клиентов.

Вот как мы помогли Sidepocket достичь оптимальных результатов:

Щенок Это приложение для робо-консультирования по распределению активов, которое предназначено для того, чтобы помочь пользователям принимать обоснованные решения при инвестировании. Это минимизирует риск и максимизирует диверсификацию прибыли. Вот что Sidepocket получил с нашей помощью:

• 95% точность в эксплуатации 
• 70%-ное увеличение производительности приложений
• 25%-ный рост ROI
• 15% увеличение доходов

Это показывает, как наличие опытной компании по разработке ИИ помогает вам максимально использовать ваши инвестиции, такие как Sidepocket. 

Поэтому, если вы хотите, чтобы ваш клиентский сервис поддерживался ИИ, подключитесь к нашим экспертам, чтобы получить решения с точностью.

FAQs на AI в обслуживании клиентов