Transformacja obsługi klienta wspierana sztuczną inteligencją

Jak wdrożyć sztuczną inteligencję? Jakie zdania sztuczna inteligencja może realizować? Jakie są nowości sztucznej inteligencji?

Niezależnie na jakim etapie wdrażania sztucznej inteligencji znajduje się Twoja organizacja,  odpowiedz sobie na kilka pytań i dowiedz się, jak z jej pomocą możesz wesprzeć swój biznes.

Transformacja obsługi klienta z pomocą sztucznej inteligencji

Pracownicy obsługi klienta zwykle pracują pod dużą presją i muszą szybko rozwiązywać problemy klientów, a AI przejmując część zadań, daje im więcej czasu na interakcje z klientami. Dzięki automatyzacji sztuczna inteligencja redukuje ręczne i powtarzalne zadania, takie jak kategoryzacja zgłoszeń i wyszukiwanie informacji. Generatywna sztuczna inteligencja szybko podsumowuje informacje o klientach, dzięki czemu agenci nie muszą tracić cennego czasu na szukanie ważnych danych w wielu systemach, więc mogą nawiązać lepsze relacje z klientami.

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia również zasady pracy, jeśli chodzi o tworzenie szybkich, spersonalizowanych wiadomości e-mail. Przechwytuje istotne informacje z wielu źródeł i zajmuje się ich formatowaniem i przygotowaniem rutynowego tekstu. Agenci nadal mogą dodać coś od siebie do każdej interakcji i tekstu, aby mieć pewność, że cała komunikacja jest na najwyższym poziomie i napisana naturalnym językiem – ludzkim, a nie bota.

Połączenie sztucznej i ludzkiej inteligencji to ogromna korzyść dla obu stron – klienci szybko otrzymują wysokiej jakości odpowiedzi, jakich oczekują, przy jednoczesnym zmniejszeniu obciążenia agentów.

Kiedy inteligencja emocjonalna spotyka się ze sztuczną inteligencją

Jeżeli agenci obsługi klienta nie są zajęci rutynowymi zadaniami, mogą poświęcić więcej czasu na czynności, które są esencją ich pracy – aktywne słuchanie, empatię i wiedzę techniczną. Choć narzędzia AI doskonale radzą sobie z przetwarzaniem danych i rozpoznawaniem wzorców, to nie są w stanie odtworzyć języka emocji, empatii  i zrozumieć niuanse, które są charakterystyczne dla ludzi. Gdy sztuczna inteligencja zarządza prostymi zadaniami, wtedy agenci mogą wykorzystać swoje doświadczenie i empatię, aby lepiej zrozumieć potrzeby klientów. Dzięki temu każda interakcja jest lepszym doświadczeniem zarówno dla klientów, jak i agentów.

Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie do szybszego rozwiązywania problemów. Aktualnie zapytania klientów są coraz bardziej złożone i wymagają większej niż wcześniej analizy danych i informacji. Sztuczna inteligencja pomaga agentom zarządzać tą złożonością, wspiera zespoły rekomendowanymi rozwiązaniami, filtrowanymi informacjami i szybkim podsumowaniem długich wiadomości e-mailowych. Pomagając agentom w rozwiązywaniu skomplikowanych zapytań, nie tylko upraszcza pracę, ale także sprzyja poczuciu dobrej realizacji zadań i celów, co motywuje agentów.

Reklamacje Kiedyś, a Teraz

Proces rozwiązywania reklamacji to dobry przykład zmian, jakie następują dzięki AI.

Dawniej pracownik obsługujący reklamacje, po otrzymaniu wiadomości email od klienta na temat uszkodzonego urządzenia (np. miksera) musiał dokładnie przejrzeć swoją pocztę e-mail i załączone zdjęcia, a następnie umówić się na wymianę. Obejmowało to min. sprawdzenie zapasów pod kątem dokładnego modelu i koloru, sprawdzenie zapasów w magazynie, zorganizowanie dostawy i opracowanie właściwej (i empatycznej) odpowiedzi klientowi, następnie rozwiązanie problemu i nakreślenie kolejnych kroków. Tradycyjne metody to kroki ręczne i czasochłonne. Agenci potrzebują dostępu do danych o zamówieniach, produktach i interakcjach z klientami. Muszą działać w oparciu o te informacje. Chociaż doświadczenia niektórych klientów przebiegają bezproblemowo, wielu z nich narzeka na długi czas obsługi oraz słabą komunikacją, co obniża ich satysfakcję i lojalność.

Wyzwania, z jakimi radzili sobie pracownicy obsługi klienta, przed transformacją AI:

• Ręczne przeglądanie kontaktów z klientami i czasochłonna, podatna na opóźnienia praca
• Szukanie powiązań pomiędzy produktem i zapasami oraz zarządzanie skomplikowanym procesem zwrotu
• Konieczność tworzenia empatycznych i jednocześnie konkretnych, wartościowych reakcji

Aktualnie, jak klient ma uszkodzony mikser do wymiany, to proces reklamacji jest obsłużony ze wsparciem sztucznej inteligencji. Gdy pracownik otrzyma e-mail od klienta, sztuczna inteligencja natychmiast analizuje załączone zdjęcia, porównuje zasoby, aby znaleźć odpowiedni zamiennik, a następnie przygotowuje odpowiedź, w której potwierdza sytuację i szczegółowo opisuje kolejne kroki. Cały proces jest szybszy, dokładniejszy i wysoce spersonalizowany. Klient otrzymuje szybką, empatyczną odpowiedź, a mikser zastępczy jest szybko wysyłany. Złe doświadczenie zostało zamienione w pozytywne. Sztuczna inteligencja łączy niezbędne dane, wykrywa wzorce i automatycznie tworzy odpowiedzi i działania. Integruje również kluczowe dane: zamówienia, łańcuch dostaw, szczegóły produktów, stany zapasów i profile klientów. A ta integracja to dopiero początek.

Generatywna sztuczna inteligencja może pobrać te dane i natychmiast przekształcić je w treści, które można wykorzystać. Może stworzyć kompleksowy profil klienta, przygotować empatyczną odpowiedź e-mail, a nawet zbudować nowy artykuł w bazie wiedzy. Dzięki sztucznej inteligencji pracownicy mają natychmiastowy dostęp do potrzebnych im informacji, sformatowanych i gotowych do użycia. Dodatkowe korzyści to:

• Automatyczna integracja danych i aktualizacje w czasie rzeczywistym
• Natychmiastowe generowanie dostosowanych reakcji i działań
• Większa dokładność i personalizacja
• Krótszy czas obsługi i lepsza komunikacja
• Zdolność do wypełniania luk w bazie wiedzy

Sztuczna inteligencja, jak np. SAP Business AI przekształca podstawowe dane CRM i ERP w przydatne informacje. Jakie obszary obejmuje ta zaawansowana technologia?

• Integracja danych: bezproblemowe połączenie danych ERP i CRM, aby gromadzić kompleksowe informacje o klientach i produktach.
• Generacyjna sztuczna inteligencja: wykorzystanie jej do przekształcania danych w czytelne profile klientów, empatyczne odpowiedzi na e-maile i artykuły z bazy wiedzy.
• Analizy biznesowe: Wykorzystanie narzędzia AI do wyodrębniania podmiotów biznesowych, kategoryzacji spraw i dopasowywania podobnych spraw, aby zrozumieć potrzeby klientów.
• Wskazówki w czasie rzeczywistym: zapewnienie pracownikom informacji i wskazówek w czasie rzeczywistym, zapewniając szybkie i skuteczne rozwiązania.

Konkretne przypadki użycia sztucznej inteligencji w obsłudze klienta

Sztuczna inteligencja stwarza ogromne możliwości usprawnienia pracy obsługi klienta na dużą skalę. Oto tylko kilka sposobów, jak przedsiębiorstwa mogą skorzystać z tej rozwijającej się technologii:

Chatboty zasilane sztuczną inteligencją: AI chatboty mogą obsłużyć znaczną część zapytań klientów, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi na często zadawane pytania. Mogą prowadzić klientów przez kolejne kroki rozwiązywania problemów, przetwarzać zamówienia, a w razie potrzeby przekierować złożone sprawy do pracowników. To nie tylko zmniejsza obciążenie pracowników, ale także zapewnia klientom szybką pomoc. Chatboty mogą zostać udźwiękowione i być voicbotami, które wykonują te same zadania, ale komunikują się z klientem rozmawiając jak człowiek.

Segregacja zapytań klientów: Ważnym, a jednocześnie czasochłonnym elementem pracy obsługi klienta jest kategoryzacja i ustalanie priorytetów zapytań klientów w oparciu o pilność i złożoność spraw. Analizując treść każdego zapytania, AI może przypisać sprawy do odpowiednich agentów lub działów, aby kwestie o wysokim priorytecie rozwiązać natychmiast. Ten proces segregacji pomaga skuteczniej zarządzać obciążeniem pracą i skraca czas reakcji.

Proaktywna obsługa klienta: sztuczna inteligencja może przewidywać potrzeby klientów, analizując dane historyczne i przewidywać potencjalne problemy, zanim się pojawią. Np.: jeśli wiadomo, że produkt ma konkretną wadę, to sztuczna inteligencja może identyfikować klientów, których może to dotyczyć i proaktywnie proponować rozwiązania lub środki zapobiegawcze. To proaktywne podejście nie tylko zapobiega problemom, ale także zwiększa zaufanie klientów i ich satysfakcję.

Analiza nastrojów: analizując ton i nastroje w komunikacji z klientami, sztuczna inteligencja może ocenić emocje klientów i odpowiednio dostosować reakcje. Jeśli klient jest sfrustrowany, system szybko może wychwycić to w trakcie interakcji i zasugerować bardziej empatyczne i skoncentrowane na rozwiązaniu reakcje. Analiza nastrojów pomaga tworzyć bardziej spersonalizowane i skuteczne interakcje z klientami.

Zarządzanie bazą wiedzy: sztuczna inteligencja analizując zapytania i opinie klientów, może stale aktualizować i optymalizować bazę wiedzy. Może również zidentyfikować luki w informacjach dostępnych dla pracowników i klientów, sugerując nowe artykuły lub aktualizacje istniejących. Dzięki temu baza wiedzy jest zawsze aktualna i użyteczna, poprawiając ogólną efektywność procesu obsługi.

Zautomatyzowane działania po zamknięciu sprawy: po rozwiązaniu sprawy sztuczna inteligencja może zautomatyzować dalszą komunikację, aby pomóc utrzymać satysfakcję klienta. Może wysyłać ankiety, prosić o opinię i oferować dodatkową pomoc, jeśli jest to wymagane. Te zautomatyzowane działania „po” pomagają utrzymać pozytywne relacje z klientami i zidentyfikować obszary wymagające dalszej poprawy.