Description
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) создает основу для повышения эффективности компаний, особенно когда речь идет об обслуживании клиентов.
Поддержка клиентов на базе ИИ позволяет получить более глубокое понимание и улучшить взаимодействие с пользователем. Это приводит к улучшению качества обслуживания клиентов в Интернете, показателям удержания, имиджу бренда, профилактической помощи и даже увеличению доходов. Ожидается, что к 2035 году ИИ повысит производительность компаний на 40%.
Хотя чат-боты являются популярным подходом к ИИ в сфере обслуживания клиентов, современные решения ИИ предлагают гораздо больше. Клиенты и специалисты по обслуживанию клиентов открывают новые перспективы с такими технологиями, как машинное обучение и обработка естественного языка (NLP).
Как ИИ может автоматизировать поддержку клиентов.
Обслуживание клиентов является жизненно важным для 96% потребителей по всему миру, когда дело доходит до принятия решения о том, оставаться ли лояльными к бизнесу.
Искусственный интеллект — это ключ к предоставлению услуг в режиме реального времени для платформ поддержки клиентов. Более того, эта технология может изменить способ разработки решений для обслуживания клиентов.
ИИ, который может обрабатывать огромные объемы данных и быстро извлекать ценную информацию. Специалист по обслуживанию клиентов сначала устанавливает правила, а затем модель машинного обучения делает все остальное.
Например, клиенты запрашивают, а персонал службы поддержки отвечает на эти запросы, которые создают огромные объемы прилично организованных данных в службе поддержки клиентов. Машинное обучение помогает программе собирать и обрабатывать эти данные, а также обучаться понимать запросы клиентов и отвечать на них. Часто это требует использования дополнительных технологий, таких как программное обеспечение НЛП.
НЛП позволяет машинам понимать устные и письменные сообщения. Например, чат-боты и помощники, такие как Siri и Alexa, используют NLP для интерпретации того, что говорит пользователь, и предоставления ответа.
ИИ в службе поддержки клиентов обычно использует эти два подхода для помощи как пользователям, так и представителям службы поддержки. То, как мы используем модели ИИ для поддержки клиентов, часто зависит от того, работаем ли мы со структурированными или неструктурированными данными или, возможно, даже с частично структурированными данными.
Структурированные и неструктурированные данные.
Программное обеспечение для анализа данных может легко исследовать структурированные данные, поскольку они являются количественными и хорошо организованными. Это данные, организованные единообразно, что позволяет модели понять их.
Примеры структурированных данных включают показатели NPS аналитическую информацию и закрытые анкеты.
Неструктурированные данные не имеют логической структуры и не вписываются в заранее определенные рамки. Аудио, видео, фотографии и все типы текста, такие как ответы на открытые вопросы и онлайн-обзоры, являются примерами неструктурированных данных.
Полуструктурированные данные, которые имеют гибкий принцип организации, находятся в середине этих двух категорий данных. Например, сообщения от клиентов в вашем инструменте CRM могут быть структурированы в соответствии с процессом или функцией, к которым они относятся, но содержание сообщения по-прежнему неструктурировано.
Ваша модель ИИ хороша настолько, насколько хороши данные, которые вы ей предоставляете. Знание того, как вы можете использовать свои данные, является ключом к раскрытию идей, основанных на ИИ. Давайте посмотрим на несколько реальных примеров того, как вы можете использовать инструменты автоматизации в обслуживании клиентов.
Используйте ИИ для классификации обращений в службу поддержки
Благодаря автоматическим инструментам маркировки вы можете легко классифицировать обращения в службу поддержки клиентов.
Это означает, что вы добавляете метки к своим данным, которые помогают вам структурировать их, чтобы вы могли легко их обрабатывать. Вы можете пометить свои билеты в соответствии с различными темами.
Например, вы можете пометить свои билеты в соответствии с функцией, к которой они относятся. Каждая заявка анализируется и классифицируется как относящаяся к определенной функции, и ваша команда лучше понимает, что вызывает проблемы у ваших пользователей.
.png)
Используйте ИИ для анализа текста
Точно так же, как при анализе тональности билетов, вы также можете анализировать фрагменты текста, например запросы в службу поддержки и отзывы конкурентов . Вам просто нужно настроить теги, которые вы хотите, чтобы модель ИИ использовала при анализе и классификации вашего текста, как показано ниже.
Независимо от формата данных или имени, технологии автоматизации могут распознавать основное настроение, цель и срочность текста. Модель ИИ проверяет содержимое и применяет один из тегов, которые вы научили свою модель распознавать.
Используйте чат-бот службы поддержки клиентов с искусственным интеллектом
В настоящее время многие предприятия используют чат-ботов для ответа на основные запросы, используя информацию, полученную из внутренних систем. Это включает в себя такие вещи, как даты доставки, задолженность, статус заказа и многое другое.
Создав чат-бот на основе ИИ для ответов на часто задаваемые вопросы с информацией о клиентах, ваши клиенты смогут быстрее и проще получать ответы на свои вопросы. В свою очередь, это позволяет персоналу службы поддержки клиентов сосредоточиться на более сложных проблемах и обеспечить лучший общий опыт при одновременном снижении операционных расходов.
Используйте ИИ для обеспечения многоязычной поддержки
С помощью инструментов автоматизации вы можете определять языки и предоставлять ответ на предпочитаемом пользователем языке.
Когда у вас есть международный продукт, многоязычная поддержка клиентов может помочь вам привлечь и удержать клиентов. Вы можете превратить их в ярых сторонников бренда, помогая им получать больше преимуществ от ваших продуктов или услуг на языке, который им подходит.
Используйте ИИ для сортировки и маршрутизации входящих писем
Используйте инструмент на базе искусственного интеллекта, чтобы автоматизировать сортировку электронной почты по различным наборам данных, которые можно использовать. Вы можете выбрать ответ вручную, автоматически или получать оповещения о срочных запросах на основе тега.
Например, если ответ по электронной почте относится к категории «Нет на месте», вы можете отправить этому потенциальному клиенту еще одно напоминание через неделю.
Вы также можете получить конкретные сведения об эффективности своей кампании, объединив ответы по категориям в одном месте. Затем вы можете запустить аналитику своих данных, чтобы раскрыть более подробную информацию, интегрировав свою модель с другими решениями.
Каковы преимущества для клиента?
Давайте посмотрим, как улучшится качество обслуживания клиентов, если вы внедрите инструмент ИИ в процесс поддержки клиентов.
Сверхбыстрая поддержка
ИИ позволяет вам настроить автоматические ответы на запросы клиентов, то есть мгновенные ответы, где это возможно. Более сложные проблемы направляются в почтовый ящик соответствующего агента службы поддержки, и они могут предоставлять решения и поддержку быстрее, чем когда-либо.
Это значительно ускоряет решение проблем и повышает общее качество обслуживания клиентов.
Гарантированная постоянная поддержка
Даже если в данный момент свободных представителей нет, средства автоматизации позволяют оказывать постоянную поддержку. Ваши клиенты смогут решить проблему в любое время суток с помощью ботов обслуживания клиентов на базе искусственного интеллекта.
Сокращение человеческих ошибок
Мы все делаем ошибки, но модели на основе ИИ обучены быть точными и точными. Чем больше данных они обрабатывают, тем точнее они становятся. Это означает, что чем больше вы его используете, тем лучше результаты вы получите.
Более высокая точность гарантирует, что вы всегда будете в курсе меняющихся потребностей клиентов в поддержке. В конце концов, вы создадите лучший опыт для своих клиентов.
Каковы преимущества службы поддержки клиентов компании?
Теперь давайте рассмотрим преимущества поддержки клиентов на основе ИИ для вашей организации.
Идентификация потенциальных клиентов
Автоматизированные процессы обслуживания клиентов могут помочь вам определить потенциальных потенциальных клиентов, которые могут превратиться в клиентов. Как только контакт входит в вашу систему, вы можете включить его в маркетинговые потоки, которые направляют его на пути клиента.
Например, если вы отправили кому-то приветственное письмо с призывом к действию, вы, вероятно, отслеживаете, нажали они или нет. Благодаря автоматизированным маркетинговым потокам люди, которые не нажали, могли получить автоматическое напоминание через неделю. Это может помочь вам увеличить коэффициент конверсии и доходы.
Сбор информации
ИИ позволяет быстро и без усилий собирать большие объемы информации. Вы можете превратить эту информацию в действенные шаги, которые улучшат ваш продукт и процесс обслуживания клиентов.
Например, если у вас есть автоматизированный анализ текста , вы можете обработать ряд сообщений клиентов. Когда вы видите, что определенное слово или фраза повторяются, это может означать, что с определенным аспектом вашего продукта постоянно возникают проблемы.
Это может помочь вам замечать тенденции и вносить изменения в продукт, которые устранят проблемы, с которыми сталкиваются клиенты.
Повышение репутации бренда
Удовлетворенные клиенты означают, что у вас есть сторонники бренда, которые будут продвигать ваш бренд повсюду.
Если у вас есть большое количество сообщений клиентов и вы обрабатываете их все вручную, возможно, вы не сможете получить доступ ко всем из них. Это не тот случай, если процесс автоматизирован — вы сможете получить доступ ко всем из них.
Клиенты счастливее, когда получают быструю поддержку, а довольные клиенты становятся более сильными защитниками бренда.
Как начать использовать ИИ для обслуживания клиентов
Приступить к автоматизации обслуживания клиентов — простой процесс, если у вас есть нужные инструменты. Давайте посмотрим, как вы можете сделать это с Левити.
Загрузите данные, которые вы будете использовать для обучения своей модели ИИ
Первым шагом является добавление ваших данных в систему. Ваши данные могут быть:
Внутренний : из файла, который у вас уже есть, например Google Sheet.
Внешний : из других интегрированных приложений, таких как ваш инструмент CRM.
Создайте свои метки для категоризации ваших данных
Содержимое должно соответствовать указанным вами меткам. Так вы обучите свою собственную модель ИИ классифицировать данные в соответствии с вашими спецификациями.
Эти метки предоставляют алгоритму значимую информацию для использования в качестве эталона, которая включает точки входных данных и окончательный результат, который вы ищете в своей модели.
Например, давайте рассмотрим некоторые ярлыки для ряда различных вариантов использования ИИ в обслуживании клиентов:
Разделите заявки на поддержку по категориям : выставление счетов, обратная связь, вопрос, жалоба.
Классифицируйте электронные письма по содержанию : срочные, внутренние, личные, конфиденциальные.
Анализ настроений : положительный, нейтральный, отрицательный .
Классифицируйте вложения электронной почты : счет, резюме, предложение, контракт.
Ваши метки зависят от ваших данных и того, что вы хотите идентифицировать — как только вы это выяснили, пришло время обучить вашу модель.
Обучить модель
Процесс обучения ваших данных включает в себя загрузку данных — будь то текст или изображения — на одну из заранее определенных вами меток. Эти данные называются « данными для обучения» , и они, по сути, дают примеры ИИ, на которых можно учиться. Вы можете использовать внутренние данные — ваши собственные данные или внешние данные — данные, взятые из других источников.
Вы хотите включить в свою модель не менее двух меток и не менее 20 точек данных, чтобы эффективно обучать ее и получать более точные результаты. Со временем точность и точность машины будут улучшаться — чем больше данных вы предоставите, тем точнее будут прогнозы.
Обучить данные с помощью инструмента ИИ так же просто, как нажать кнопку «Начать» и дождаться результатов. Модель ИИ анализирует ваши данные, чтобы делать точные прогнозы на основе новых данных, но эти прогнозы подвержены некоторой неопределенности.
Затем вам нужно рассмотреть сводку, оценку производительности и предложения о том, как улучшить свою производительность. Вы можете оставить человека в цикле или нет. Это означает, что вы можете продолжать отслеживать модель и ее производительность, оценивая процент ее прогнозов, или оставить ее работать независимо.
После того, как вы обучили модель ИИ с помощью своих данных, вы готовы настроить следующие шаги. По сути — что должна делать ваша модель после принятия решения по каждому элементу данных? Вот где потоки ИИ пригодятся.
Подключитесь к вашему рабочему процессу
Наконец, все, что осталось, — это подключить вашу модель к рабочему процессу благодаря интеграции , которую предоставляет Levity. К ним относятся Google Sheets, Zapier, Zendesk, Intercom и многие другие.
Это последний шаг вашей автоматизации, а также самый важный. Здесь вы определяете ввод и вывод — откуда машина получает данные и действия, которые необходимо предпринять после того, как данные будут оценены и классифицированы.
Например, вы можете сохранить выходные данные в Google Sheet. Или вы можете перенести его на другой инструмент, связанный с Zapier. Все зависит от ваших потребностей и процессов, а также от вашего желаемого использования решений поддержки клиентов на основе ИИ.
Завершение работы с ИИ для поддержки клиентов
Использование ИИ для поддержки клиентов автоматизирует многие процессы и экономит много времени и денег. Вы станете более эффективными и будете лучше понимать, что говорят ваши клиенты.
Повышение эффективности и качества процессов поддержки клиентов делает клиентов более довольными. Они становятся защитниками бренда и повышают репутацию вашего бизнеса — хорошие отзывы привлекают больше клиентов и приводят к увеличению доходов.
Автоматически определяя входящие запросы на обслуживание, Levity помогает вашим специалистам по обслуживанию клиентов уделять больше времени важным клиентам. Зарегистрируйтесь в Levity сегодня и узнайте, как вы можете улучшить свою поддержку клиентов с помощью простых в использовании рабочих процессов искусственного интеллекта без кода.
Если у Вас появилась заинтересованность в данной нейронной сети, и она может помочь Вам в реализации Ваших бизнес и других технических задачах, пожалуйста отправьте заявку на email info@ai2b.ru , или позвоните по телефону 8(495)661-61-09
Reviews
There are no reviews yet.