Dirbtiniu intelektu pagrįstų klientų aptarnavimo sprendimų kūrimas: pasaulinis vadovas

Dirbtinis intelektas (DI) keičia klientų aptarnavimo sritį, suteikdamas verslui visame pasaulyje precedento neturinčias galimybes gerinti klientų patirtį, didinti efektyvumą ir mažinti išlaidas. Šiame vadove pateikiama išsami dirbtiniu intelektu pagrįstų klientų aptarnavimo sprendimų kūrimo apžvalga, pritaikyta pasaulinei auditorijai. Jame aptariamas planavimas, diegimas, dažniausiai pasitaikantys iššūkiai ir sėkmingo diegimo geriausios praktikos.

Kodėl verta investuoti į DI klientų aptarnavimą?

Šiandienos tarpusavyje susijusiame pasaulyje klientai tikisi greito ir personalizuoto palaikymo, nepriklausomai nuo jų buvimo vietos ar laiko juostos. DI gali padėti verslui pateisinti šiuos lūkesčius, teikdamas:

• Prieinamumas 24/7: DI pagrįsti pokalbių robotai ir virtualūs asistentai gali teikti greitą pagalbą visą parą, užtikrindami, kad klientai visada turėtų prieigą prie pagalbos.
• Sutrumpintas laukimo laikas: DI gali vienu metu apdoroti didelį kiekį užklausų, taip sutrumpindamas laukimo laiką ir didindamas klientų pasitenkinimą.
• Personalizuotos patirtys: DI gali analizuoti klientų duomenis, kad pateiktų personalizuotus atsakymus ir rekomendacijas, gerindamas kliento kelionę.
• Padidintas efektyvumas: DI gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, leisdamas žmonėms agentams susitelkti ties sudėtingesniais ir strateginiais klausimais.
• Išlaidų taupymas: Automatizuodamas užduotis ir mažindamas žmonių agentų poreikį, DI gali žymiai sumažinti klientų aptarnavimo išlaidas.
• Mastelio keitimas: DI sprendimai gali būti lengvai pritaikomi augančiam klientų skaičiui, nereikalaujant didelių investicijų į papildomus darbuotojus.

Pavyzdžiui, pasaulinė el. prekybos įmonė gali naudoti DI pagrįstus pokalbių robotus, kad atsakytų į dažniausiai užduodamus klausimus apie pristatymą, grąžinimus ir produkto informaciją, teikdama greitą pagalbą klientams keliomis kalbomis.

Pagrindiniai DI klientų aptarnavimo sprendimo komponentai

Sėkmingą DI klientų aptarnavimo sprendimą paprastai sudaro šie pagrindiniai komponentai:

1. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)

NLP yra DI klientų aptarnavimo pagrindas, leidžiantis mašinoms suprasti ir apdoroti žmogaus kalbą. Pagrindinės NLP technikos apima:

• Ketinimo atpažinimas: Kliento tikslo ar užklausos priežasties nustatymas.
• Objektų išskyrimas: Pagrindinių informacijos dalių, tokių kaip produktų pavadinimai, datos ir vietovės, nustatymas kliento pranešime.
• Nuotaikos analizė: Kliento emocinio tono supratimas, leidžiantis DI tinkamai reaguoti.

Pavyzdžiui, jei klientas parašo „Noriu grąžinti savo užsakymą“, NLP sistema atpažintų ketinimą kaip „grąžinti užsakymą“ ir galbūt išskirtų užsakymo numerį kaip objektą.

2. Mašininis mokymasis (ML)

Mašininis mokymasis leidžia DI sistemai mokytis ir tobulėti laikui bėgant, remiantis duomenimis ir grįžtamuoju ryšiu. Tai labai svarbu norint pagerinti sprendimo tikslumą ir efektyvumą. Įprastos ML technikos apima:

• Prižiūrimas mokymasis: DI mokymas naudojant pažymėtus duomenis, siekiant numatyti rezultatus, tokius kaip ketinimo atpažinimas ir nuotaikos analizė.
• Neprižiūrimas mokymasis: Šablonų ir įžvalgų atradimas nepažymėtuose duomenyse, pavyzdžiui, klientų segmentavimas ir temų modeliavimas.
• Skatmeninis mokymasis: DI mokymas bandymų ir klaidų metodu, apdovanojant už veiksmus, kurie veda prie norimų rezultatų.

Pavyzdžiui, DI pokalbių robotas gali naudoti mašininį mokymąsi, kad mokytųsi iš ankstesnių pokalbių ir pagerintų savo gebėjimą suprasti kliento ketinimus bei teikti tinkamus atsakymus.

3. Pokalbių roboto arba virtualaus asistento platforma

Tai yra sąsaja, per kurią klientai bendrauja su DI. Tai gali būti tekstinis pokalbių robotas, balso virtualus asistentas arba abiejų derinys. Svarbios savybės, į kurias reikia atsižvelgti:

• Integracija su esamomis sistemomis: Platforma turėtų sklandžiai integruotis su jūsų CRM, bilietų sistema ir kitais klientų aptarnavimo įrankiais.
• Daugiakanalis palaikymas: Galimybė diegti DI keliuose kanaluose, pavyzdžiui, interneto svetainėje, mobiliajame telefone, socialiniuose tinkluose ir pranešimų programėlėse.
• Tinkinimo parinktys: Galimybė pritaikyti pokalbių roboto ar virtualaus asistento išvaizdą ir pojūtį, kad atitiktų jūsų prekės ženklą.
• Analizė ir ataskaitos: Išsamūs analizės ir ataskaitų teikimo įrankiai, skirti veiklos rezultatams stebėti ir tobulintinoms sritims nustatyti.

Europos telekomunikacijų bendrovė galėtų įdiegti pokalbių robotą savo svetainėje ir mobiliojoje programėlėje, kad teiktų techninę pagalbą ir atsakytų į su sąskaitomis susijusias užklausas.

4. Žinių bazė

Išsami žinių bazė suteikia DI informaciją, reikalingą tiksliai atsakyti į klientų klausimus. Ji turi būti gerai organizuota, naujausia ir lengvai prieinama DI sistemai.

• DUK: Atsakymai į dažniausiai užduodamus klausimus.
• Produktų dokumentacija: Išsami informacija apie jūsų produktus ir paslaugas.
• Problemų sprendimo vadovai: Žingsnis po žingsnio instrukcijos, kaip išspręsti dažniausiai pasitaikančias problemas.
• Mokomosios programos ir vaizdo įrašai: Vaizdinės priemonės, padedančios klientams suprasti sudėtingas temas.

Tikslos ir naujausios žinių bazės palaikymas yra labai svarbus siekiant užtikrinti DI atsakymų kokybę ir patikimumą.

5. Perdavimas agentui žmogui

Net pažangiausios DI sistemos negali išspręsti kiekvienos kliento užklausos. Būtina turėti sklandų perdavimo procesą agentui žmogui, kai DI negali išspręsti problemos.

• Konteksto perdavimas: Užtikrinimas, kad agentas žmogus turėtų prieigą prie visos pokalbio istorijos ir konteksto.
• Nukreipimas pagal įgūdžius: Kliento nukreipimas pas agentą, turintį atitinkamų įgūdžių ir kompetencijos.
• Agento pagalbos įrankiai: DI pagrįstų įrankių suteikimas agentams, kad jie galėtų greičiau ir efektyviau spręsti problemas.

Sklandus perdavimo procesas užtikrina, kad klientai gautų reikiamą pagalbą, net kai DI negali pasiūlyti visapusiško sprendimo.

DI klientų aptarnavimo sprendimo planavimas

Prieš diegiant DI klientų aptarnavimo sprendimą, labai svarbu parengti išsamų planą, kuriame būtų aptariamos šios pagrindinės sritys:

1. Apibrėžkite savo tikslus ir uždavinius

Ko tikitės pasiekti su DI klientų aptarnavimu? Ar siekiate sumažinti išlaidas, pagerinti klientų pasitenkinimą ar padidinti efektyvumą? Aiškus tikslų apibrėžimas padės jums pasirinkti tinkamą sprendimą ir įvertinti jo sėkmę.

Tikslų pavyzdžiai:

• Sumažinti klientų aptarnavimo išlaidas 20 %.
• Padidinti klientų pasitenkinimo balus 10 %.
• Sumažinti vidutinį aptarnavimo laiką 15 %.

2. Nustatykite naudojimo atvejus

Kur DI gali turėti didžiausią poveikį jūsų klientų aptarnavimo operacijoms? Nustatykite konkrečius naudojimo atvejus, kur DI gali automatizuoti užduotis, pagerinti efektyvumą ir pagerinti klientų patirtį.

Naudojimo atvejų pavyzdžiai:

• Atsakymas į dažniausiai užduodamus klausimus apie pristatymą ir grąžinimus.
• Techninės pagalbos teikimas dažniausiai pasitaikančioms problemoms spręsti.
• Pagalba klientams pateikiant ir sekant užsakymus.
• Klientų atsiliepimų rinkimas ir skundų sprendimas.

3. Pasirinkite tinkamą technologiją

Yra daug skirtingų DI klientų aptarnavimo platformų, kiekviena turinti savo stipriąsias ir silpnąsias puses. Rinkdamiesi technologijų partnerį, atsižvelkite į savo specifinius poreikius ir reikalavimus.

Veiksniai, į kuriuos reikia atsižvelgti:

• NLP galimybės: Kaip gerai platforma supranta ir apdoroja žmogaus kalbą?
• Mašininio mokymosi galimybės: Kaip lengvai galima apmokyti ir patobulinti platformą?
• Integracijos parinktys: Ar platforma integruojasi su jūsų esamomis sistemomis?
• Kainodara: Kiek kainuoja platforma?
• Mastelio keitimas: Ar platforma gali aptarnauti jūsų augančią klientų bazę?

4. Parengkite mokymo duomenų strategiją

DI sistemoms reikia didelio kiekio mokymo duomenų, kad jos galėtų efektyviai mokytis ir veikti. Parengkite strategiją, kaip rinkti, žymėti ir tvarkyti mokymo duomenis. Tai ypač svarbu specializuotose pramonės šakose, tokiose kaip sveikatos apsauga ar finansai, kur kalba yra labai specifinė.

Apsvarstykite galimybę naudoti:

• Esamus klientų aptarnavimo žurnalus.
• Telefoninių pokalbių stenogramas.
• Klientų atsiliepimų anketas.
• Viešai prieinamus duomenų rinkinius.

5. Suplanuokite žmogaus priežiūrą

Net ir su pažangiausiomis DI sistemomis būtina žmogaus priežiūra. Suplanuokite, kaip stebėsite DI našumą, teiksite grįžtamąjį ryšį ir spręsite eskalacijas.

Apsvarstykite:

• Pranešimų apie neįprastą veiklą nustatymas.
• Klientų pasitenkinimo balų stebėjimas.
• Reguliarių mokymų teikimas agentams žmonėms.

DI klientų aptarnavimo sprendimo diegimas

Parengus planą, laikas įdiegti savo DI klientų aptarnavimo sprendimą. Tai apima šiuos veiksmus:

1. Konfigūruokite savo DI platformą

Nustatykite savo DI platformą ir sukonfigūruokite ją, kad atitiktų jūsų specifinius poreikius. Tai apima ketinimų, objektų ir dialogo srautų apibrėžimą.

Apsvarstykite galimybę naudoti vaizdinę sąsają savo pokalbių robotui ar virtualiam asistentui kurti.

2. Apmokykite savo DI modelį

Apmokykite savo DI modelį naudodami mokymo duomenis. Šis procesas apima duomenų įvedimą į modelį ir leidimą jam išmokti ryšius tarp įvesčių ir išvesčių.

Naudokite įvairias mokymo technikas, kad pagerintumėte savo modelio tikslumą ir efektyvumą.

3. Integruokite su esamomis sistemomis

Integruokite savo DI platformą su esamomis sistemomis, tokiomis kaip CRM, bilietų sistema ir žinių bazė. Tai leis DI pasiekti informaciją, reikalingą tiksliai atsakyti į klientų klausimus.

Naudokite API ir „webhooks“, kad sujungtumėte savo DI platformą su kitomis sistemomis.

4. Testuokite ir tobulinkite

Prieš paleisdami į gamybą, kruopščiai išbandykite savo DI sprendimą. Tai apima DI gebėjimo suprasti kliento ketinimus, tiksliai atsakyti į klausimus ir efektyviai valdyti eskalacijas testavimą.

Naudokite A/B testavimą, kad palygintumėte skirtingas savo DI sprendimo versijas ir nustatytumėte tobulintinas sritis.

5. Įdiekite ir stebėkite

Įdiekite savo DI sprendimą į gamybą ir atidžiai stebėkite jo našumą. Tai apima klientų pasitenkinimo balų sekimą, tobulintinų sričių nustatymą ir reikiamų korekcijų atlikimą.

Naudokite analizės ir ataskaitų teikimo įrankius, kad stebėtumėte savo DI sprendimo našumą.

Dažniausi iššūkiai ir kaip juos įveikti

DI klientų aptarnavimo sprendimo diegimas gali būti sudėtingas. Štai keletas dažniausiai pasitaikančių iššūkių ir kaip juos įveikti:

1. Mokymo duomenų trūkumas

Iššūkis: DI sistemoms reikia didelio kiekio mokymo duomenų, kad jos galėtų efektyviai mokytis ir veikti. Mokymo duomenų trūkumas gali lemti netikslius ir nepatikimus atsakymus.

Sprendimas: Parengkite strategiją, kaip rinkti, žymėti ir tvarkyti mokymo duomenis. Apsvarstykite galimybę naudoti esamus klientų aptarnavimo žurnalus, telefoninių pokalbių stenogramas, klientų atsiliepimų anketas ir viešai prieinamus duomenų rinkinius. Taip pat galite apsvarstyti duomenų papildymo (angl. data augmentation) metodus, kad dirbtinai padidintumėte savo mokymo duomenų rinkinio dydį.

2. Prasta duomenų kokybė

Iššūkis: Jei jūsų mokymo duomenys yra netikslūs, neišsamūs ar nenuoseklūs, tai gali neigiamai paveikti jūsų DI sistemos našumą.

Sprendimas: Įgyvendinkite duomenų kokybės kontrolės procesą, kad užtikrintumėte, jog jūsų mokymo duomenys yra tikslūs ir patikimi. Tai apima duomenų valymą ir patvirtinimą prieš juos naudojant DI modeliui apmokyti.

3. Sunkumai suprantant kliento ketinimus

Iššūkis: DI sistemoms kartais gali būti sunku suprasti kliento ketinimus, ypač kai klientai vartoja sudėtingą ar dviprasmišką kalbą.

Sprendimas: Naudokite pažangias NLP technikas, kad pagerintumėte DI gebėjimą suprasti kliento ketinimus. Tai apima ketinimų atpažinimo, objektų išskyrimo ir nuotaikos analizės naudojimą. Taip pat galite pateikti klientams aiškius ir glaustus nurodymus, kad padėtumėte jiems efektyviau išreikšti savo poreikius.

4. Nesugebėjimas spręsti sudėtingų problemų

Iššūkis: DI sistemos gali nesugebėti spręsti sudėtingų ar niuansuotų problemų, kurioms reikalingas žmogaus sprendimas.

Sprendimas: Įdiekite sklandų perdavimo procesą agentui žmogui, kai DI negali išspręsti problemos. Užtikrinkite, kad agentas žmogus turėtų prieigą prie visos pokalbio istorijos ir konteksto.

5. Vartotojų priėmimo trūkumas

Iššūkis: Klientai gali nenorėti naudotis DI pagrįstais klientų aptarnavimo sprendimais, jei jais nepasitiki arba nemano, kad jie yra naudingi.

Sprendimas: Sukurkite savo DI sprendimą taip, kad jis būtų patogus vartotojui ir intuityvus. Aiškiai informuokite klientus apie DI sprendimo naudojimo privalumus. Teikite mokymus ir pagalbą, kad padėtumėte klientams kuo geriau išnaudoti DI sprendimą. Pradėkite nuo paprastų naudojimo atvejų ir palaipsniui plėskite DI sprendimo apimtį, kai klientai su juo labiau apsipras.

6. Kalbos barjerai

Iššūkis: Pasaulinėms įmonėms kalbos barjerai gali trukdyti DI klientų aptarnavimo efektyvumui. Jei jūsų DI laisvai nekalba jūsų klientų kalbomis, tai gali sukelti nesusipratimų ir nusivylimo.

Sprendimas: Investuokite į daugiakalbius DI sprendimus, kurie gali suprasti ir atsakyti keliomis kalbomis. Užtikrinkite, kad jūsų DI būtų apmokytas duomenimis, atspindinčiais įvairius dialektus ir lingvistinius niuansus. Apsvarstykite galimybę naudoti mašininį vertimą bendravimui palengvinti, tačiau būkite atsargūs dėl galimų netikslumų.

7. Kultūrinis jautrumas

Iššūkis: Klientų aptarnavimo sąveikai įtakos turi kultūrinės normos ir lūkesčiai. DI, kuris nėra kultūriškai jautrus, gali įžeisti ar atstumti klientus iš skirtingų kultūrinių aplinkų.

Sprendimas: Apmokykite savo DI duomenimis, kurie atspindi įvairias kultūrines vertybes ir bendravimo stilius. Venkite žargono, idiomų ar humoro, kurie gali būti netinkamai išversti į kitas kultūras. Apsvarstykite galimybę pritaikyti savo DI atsakymus pagal kliento buvimo vietą ar pageidaujamą kalbą.

8. Šališkumas DI algoritmuose

Iššūkis: DI algoritmai gali paveldėti šališkumą iš duomenų, kuriais jie yra apmokomi, o tai gali lemti nesąžiningus ar diskriminuojančius rezultatus tam tikroms klientų grupėms.

Sprendimas: Atidžiai patikrinkite savo mokymo duomenis dėl galimo šališkumo ir imkitės veiksmų jam sumažinti. Naudokite sąžiningumu pagrįstas mašininio mokymosi technikas, kad užtikrintumėte, jog jūsų DI sistema vienodai teisingai elgiasi su visais klientais. Reguliariai stebėkite savo DI našumą dėl šališkumo požymių ir prireikus atlikite pakeitimus.

Geriausios DI klientų aptarnavimo sprendimų kūrimo praktikos

Norėdami maksimaliai padidinti savo DI klientų aptarnavimo iniciatyvų sėkmę, laikykitės šių geriausių praktikų:

• Pradėkite nuo mažo: Pradėkite nuo bandomojo projekto, kad išbandytumėte savo DI sprendimą ir surinktumėte atsiliepimus.
• Sutelkite dėmesį į konkrečius naudojimo atvejus: Pasirinkite naudojimo atvejus, kuriuose DI gali turėti didžiausią poveikį.
• Teikite pirmenybę duomenų kokybei: Užtikrinkite, kad jūsų mokymo duomenys būtų tikslūs, išsamūs ir nuoseklūs.
• Užtikrinkite žmogaus priežiūrą: Stebėkite DI našumą ir efektyviai valdykite eskalacijas.
• Nuolat tobulėkite: Reguliariai mokykite savo DI modelį ir atlikite pakeitimus, atsižvelgdami į klientų atsiliepimus.
• Būkite skaidrūs: Leiskite klientams žinoti, kada jie bendrauja su DI sistema.
• Matuokite savo rezultatus: Sekite pagrindinius rodiklius, kad įvertintumėte savo DI sprendimo sėkmę.
• Atsižvelkite į etinius aspektus: Užtikrinkite, kad jūsų DI sprendimas būtų sąžiningas, nešališkas ir gerbtų klientų privatumą.
• Atsižvelkite į pasaulinį kontekstą: Pasaulinėms įmonėms užtikrinkite, kad jūsų DI sprendimas būtų daugiakalbis ir kultūriškai jautrus.

DI ateitis klientų aptarnavime

Tikėtina, kad ateinančiais metais DI vaidins dar didesnį vaidmenį klientų aptarnavime. Tobulėjant DI technologijoms, galime tikėtis pamatyti:

• Sudėtingesnės NLP galimybės: DI sistemos taps dar geresnės suprantant ir reaguojant į žmogaus kalbą.
• Daugiau personalizuotų patirčių: DI galės panaudoti klientų duomenis, kad suteiktų itin personalizuotas patirtis.
• Proaktyvesnis palaikymas: DI galės numatyti klientų poreikius ir teikti proaktyvų palaikymą.
• Sklandi integracija su kitomis technologijomis: DI sklandžiai integruosis su kitomis technologijomis, tokiomis kaip papildyta realybė ir virtuali realybė.
• Padidėjusi automatizacija: DI automatizuos dar daugiau klientų aptarnavimo užduočių, leisdamas agentams žmonėms susitelkti ties sudėtingesniais ir strateginiais klausimais.

Priimdami DI ir laikydamiesi šiame vadove aprašytų geriausių praktikų, įmonės gali transformuoti savo klientų aptarnavimo operacijas ir įgyti konkurencinį pranašumą šiandienos greitai besikeičiančioje rinkoje.

Išvada

Dirbtiniu intelektu pagrįstų klientų aptarnavimo sprendimų kūrimas yra kelionė, o ne tikslas. Kruopščiai planuodami, diegdami ir stebėdami savo DI iniciatyvas bei pritaikydami jas prie specifinių savo pasaulinės klientų bazės poreikių, galite atskleisti didžiulį DI potencialą gerinti klientų patirtį, didinti efektyvumą ir skatinti verslo augimą. Klientų aptarnavimo ateitis yra protinga, personalizuota ir visada prieinama – paremta transformuojančiomis dirbtinio intelekto galimybėmis.