Obsługa klienta a wyzwania związane z wykorzystaniem danych generowanych przez AI

W zmieniającym się krajobrazie obsługi klienta sztuczna inteligencja i automatyzacja odgrywają coraz większą rolę, obiecując większą wydajność i satysfakcję klienta. Pozostaje jednak istotna przeszkoda: skuteczna interpretacja i wykorzystanie ogromnych danych generowanych przez te technologie. W miarę jak przedsiębiorstwa integrują rozwiązania AI, napotykają wyzwania związane z ustaleniem jasnych wskaźników pozwalających ocenić ich wpływ i uzasadnić dalsze inwestycje. W tym artykule omówiono te wyzwania, czerpiąc wnioski z kluczowych raportów branżowych i przykładów, aby nakreślić praktyczne podejścia do wykorzystania danych generowanych przez sztuczną inteligencję w celu usprawnienia operacji klientów.

Luka w gotowości AI i pomiarze wpływu

W obszarze obsługi klienta wdrażanie technologii sztucznej inteligencji i automatyzacji przyspiesza, pozostaje jednak zauważalna „luka w gotowości na sztuczną inteligencję” między entuzjazmem przywódców a realiami w terenie. Z raportu Intercom wynika, że ​​choć większość liderów obsługi klienta pragnie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, praktycy pierwszej linii są mniej przekonani o gotowości sztucznej inteligencji i jej zdolności do skutecznego włączania jej do swoich codziennych zadań.

Ta luka wpływa na sposób komunikowania i wdrażania inicjatyw AI w organizacjach. Z raportu wynika, że ​​ponad dwie trzecie liderów wsparcia ma pewność co do możliwości sztucznej inteligencji i wierzy, że klienci są gotowi na interakcję z systemami opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak chatboty. Jednak mniej niż połowa specjalistów zajmujących się wsparciem podziela tę pewność, co sygnalizuje podział, który może utrudniać sukces operacyjny technologii sztucznej inteligencji w środowiskach obsługi klienta.

Aby wypełnić tę lukę w gotowości, ważne jest, aby liderzy nie tylko opowiadali się za korzyściami płynącymi ze sztucznej inteligencji, ale także inwestowali w szkolenia i systemy wsparcia, które pomogą praktykom zrozumieć narzędzia sztucznej inteligencji i skutecznie je wykorzystywać. Obejmuje to ustanowienie jasnych wskaźników pomiaru powodzenia wdrożeń sztucznej inteligencji – wskaźników, które wykraczają poza teoretyczne korzyści i wykazują wymierną poprawę zadowolenia klientów i wydajności operacyjnej.

Zrozumienie tej luki i bezpośrednie zajęcie się nią jest niezbędne, aby organizacje nie tylko wdrażały technologie AI, ale także je optymalizowały, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom w zakresie obsługi klienta. Dostosowując perspektywy liderów i praktyków, firmy mogą mieć pewność, że ich inwestycje w sztuczną inteligencję przyniosą rzeczywistą wartość zarówno ich zespołom, jak i klientom.

Zrozumienie Dane Obserwowalność w systemach AI

W kontekście obsługi klienta, gdzie systemy AI generują znaczną ilość danych, zrozumienie tych danych i zarządzanie nimi staje się kluczowe. Obserwowalność danych zapewnia ramy, za pomocą których firmy mogą monitorować i utrzymywać stan swoich systemów danych – jest to niezbędny element, biorąc pod uwagę złożoność interakcji danych w operacjach opartych na sztucznej inteligencji.

• Podstawowe zasady obserwowalności danych: Obserwowalność danych obejmuje kilka kluczowych zasad zapewniających jakość danych i niezawodność systemu. Obejmują one ciągłe monitorowanie w czasie rzeczywistym, kompleksowe rejestrowanie i automatyczne wykrywanie anomalii. Każdy z tych komponentów pomaga organizacjom szybko identyfikować i rozwiązywać problemy, które mogą mieć wpływ na dokładność danych i wydajność aplikacji.
• Wpływ na interpretację danych AI: W przypadku systemów AI w obsłudze klienta obserwowalność danych nie polega tylko na monitorowaniu; chodzi o zrozumienie, w jaki sposób dane przepływają przez modele AI i jak te modele wpływają na interakcje z klientami. Dzięki obserwowalności danych szkoleniowych firmy mogą prześledzić błędy aż do ich źródeł, zrozumieć działanie modeli sztucznej inteligencji i podejmować świadome decyzje dotyczące niezbędnych dostosowań lub ulepszeń.
• Uzasadnienie biznesowe dotyczące obserwowalności danych: Wdrożenie obserwowalności danych pomaga firmom zapobiegać problemom, które mogą prowadzić do złego doświadczenia klientów lub błędnego podejmowania decyzji w oparciu o niedokładne dane. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach sztucznej inteligencji, gdzie stawka jest wysoka – np. w narzędziach predykcyjnej obsługi klienta, gdzie brak szybkiego rozwiązania problemów może prowadzić do niezadowolenia klientów i potencjalnej utraty przychodów.
• Stosowanie najlepszych praktyk w zakresie obserwowalności skalowalnych danych: W miarę skalowania aplikacji AI zwiększa się również złożoność danych. Przyjęcie najlepszych praktyk w zakresie obserwowalności danych gwarantuje, że firmy będą mogły skalować swoje działania związane ze sztuczną inteligencją, nie tracąc z pola widzenia integralności danych. Praktyki te obejmują tworzenie solidnych potoków danych, stosowanie zaawansowanych narzędzi do monitorowania danych i wspieranie kultury podejmowania decyzji w zespołach w oparciu o dane.

Dzięki dokładnemu zrozumieniu obserwowalności danych i zintegrowaniu jej zasad z operacjami AI, firmy mogą zwiększyć niezawodność prywatności danych w swoich systemach AI, a ostatecznie poprawić ogólną jakość obsługi klienta. To strategiczne podejście nie tylko odpowiada na bezpośrednie wyzwania związane z zarządzaniem danymi, ale także kładzie podwaliny pod trwałe innowacje i przewagę konkurencyjną w szybko rozwijającym się krajobrazie sztucznej inteligencji.

Pięć filarów obserwowalności danych

W kontekście obsługi klienta, gdzie systemy AI generują znaczną ilość danych, zrozumienie tych danych i zarządzanie nimi staje się krytyczne. Obserwowalność danych zapewnia ramy, za pomocą których firmy mogą monitorować i utrzymywać stan swoich systemów danych – jest to istotny element, biorąc pod uwagę złożoność interakcji danych w operacjach opartych na sztucznej inteligencji.

• Podstawowe zasady obserwowalności danych: Obserwowalność danych obejmuje kilka kluczowych zasad zapewniających jakość danych i niezawodność systemu. Obejmują one monitorowanie w czasie rzeczywistym, kompleksowe rejestrowanie i automatyczne wykrywanie anomalii. Każdy z tych komponentów pomaga organizacjom szybko identyfikować i rozwiązywać problemy, które mogą mieć wpływ na dokładność danych i wydajność aplikacji.
• Pięć filarów obserwowalności danych: Struktura opiera się na modelu sztucznej inteligencji: pięć kluczowych filarów:
  • Świeżość: Terminowa aktualizacja zasobów danych, aby zapewnić ich aktualność i przydatność.
  • Dystrybucja: Monitorowanie dystrybucji danych w celu wykrycia nieoczekiwanych anomalii.
  • Tom: Śledzenie ilości danych w celu identyfikacji znaczących odchyleń, które mogą wskazywać na problemy.
  • Schemat: Obserwowanie zmian w organizacji lub schemacie danych, które mogą mieć wpływ na integralność danych.
  • Rodowód: Zrozumienie pochodzenia danych w celu śledzenia błędów do ich źródeł i zrozumienia zależności danych.

• Wpływ na interpretację danych AI: W przypadku systemów AI w obsłudze klienta obserwowalność danych nie polega tylko na monitorowaniu; chodzi o zrozumienie, w jaki sposób dane przepływają przez modele AI i jak te modele wpływają na interakcje z klientami. Dzięki obserwowalności firmy mogą prześledzić błędy aż do ich źródeł, zrozumieć działanie modeli sztucznej inteligencji i podejmować świadome decyzje dotyczące niezbędnych dostosowań lub ulepszeń.
• Uzasadnienie biznesowe dotyczące obserwowalności danych: Wdrożenie obserwowalności danych pomaga firmom zapobiegać problemom, które mogą prowadzić do złego doświadczenia klientów lub błędnego podejmowania decyzji w oparciu o niedokładne dane. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach sztucznej inteligencji, gdzie stawka jest wysoka – np. w narzędziach predykcyjnej obsługi klienta, gdzie brak szybkiego rozwiązania problemów może prowadzić do niezadowolenia klientów i potencjalnej utraty przychodów.
• Stosowanie najlepszych praktyk w zakresie obserwowalności skalowalnych danych: W miarę skalowania aplikacji AI zwiększa się również złożoność danych. Przyjęcie najlepszych praktyk w zakresie obserwowalności danych gwarantuje, że firmy będą mogły skalować swoje działania związane ze sztuczną inteligencją, nie tracąc z pola widzenia integralności danych. Praktyki te obejmują tworzenie solidnych potoków danych, stosowanie zaawansowanych narzędzi do monitorowania danych i wspieranie kultury podejmowania decyzji w zespołach w oparciu o dane.

Ocena roli sztucznej inteligencji w interakcjach z klientami

W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji jej integracja z operacjami obsługi klienta oferuje niespotykane dotąd możliwości poprawy jakości i wydajności interakcji. Możliwości sztucznej inteligencji wykraczają obecnie poza rutynowe rozwiązywanie zapytań i ułatwiają złożone i bogate kontekstowo rozmowy między klientami a maszynami.

Możliwości AI w obsłudze klienta: Technologie sztucznej inteligencji, zwłaszcza zaawansowane chatboty i generatywna sztuczna inteligencja, zmieniają sposób zarządzania zapytaniami klientów. Początkowo zaprojektowane do obsługi podstawowych żądań informacji lub często zadawanych pytań, systemy sztucznej inteligencji przekształciły się obecnie w zarządzanie bardziej złożonymi zapytaniami. Ta zmiana wynika w dużej mierze z ulepszeń w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i modelach uczenia maszynowego, które pozwalają na bardziej szczegółowe zrozumienie potrzeb klientów i możliwość dostarczania bardziej spersonalizowanych odpowiedzi.

Prawdziwe rozmowy z AI: W eBooku „Przyszłość rozmów wsparcia” podkreślono, że nowoczesne systemy AI są w stanie symulować prawdziwe rozmowy. Obejmuje to generowanie odpowiedzi, które są nie tylko istotne, ale także kontekstowe, zapewniając doświadczenie konwersacyjne, które można dostosować do tonu i przebiegu interakcji międzyludzkich. Ta zdolność ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że ​​sztuczna inteligencja będzie w stanie obsłużyć szerszy zakres scenariuszy obsługi klienta bez interwencji człowieka.

Generacyjna sztuczna inteligencja i obsługa klienta: Szczególnie zauważalna jest rola generatywnej sztucznej inteligencji w obsłudze klienta. Systemy takie jak ChatGPT zrewolucjonizowały potencjał sztucznej inteligencji w zakresie generowania dynamicznych odpowiedzi w postaci treści dostosowanych do indywidualnych interakcji użytkownika. Ta funkcja umożliwia działom obsługi klienta efektywne skalowanie operacji i obsługę większej liczby interakcji z klientami przy mniejszym nadzorze ludzkim.

Wyzwania w interakcjach AI: Pomimo tych postępów nadal istnieją poważne wyzwania związane z zapewnieniem, że interakcje AI spełniają oczekiwania klientów. W eBooku omówiono takie kwestie, jak ograniczenia sztucznej inteligencji w rozumieniu złożonych ludzkich emocji i subtelności. Co więcej, systemy sztucznej inteligencji mogą czasami generować niedokładne lub wprowadzające w błąd informacje, co jest zjawiskiem znanym w żargonie AI jako „halucynacja”, które może prowadzić do niezadowolenia klientów.

Współpraca człowieka i sztucznej inteligencji: Aby złagodzić te wyzwania, eBook sugeruje podejście oparte na współpracy, w ramach którego systemy sztucznej inteligencji są wykorzystywane w połączeniu z pracownikami obsługi klienta. Sztuczna inteligencja może obsługiwać początkowe interakcje z klientami i eskalować bardziej złożone problemy do agentów ludzkich. Zapewnia to nie tylko efektywność, ale także utrzymanie wysokiej jakości usług, w przypadku których kluczowa jest ludzka empatia i zrozumienie.

Oceniając rolę sztucznej inteligencji w interakcjach z klientami poprzez przyjęcie tych perspektyw, firmy mogą lepiej zintegrować te technologie, aby usprawnić obsługę klienta, przygotowując się jednocześnie na wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji. To strategiczne podejście pozwala na optymalizację zasobów i poprawia ogólne doświadczenie klienta.

Lejek wsparcia konwersacyjnego: optymalizacja interakcji z klientami

Lejek wsparcia konwersacyjnego to strategiczna struktura opracowana przez firmę Intercom w celu optymalizacji interakcji z klientami poprzez kategoryzację ich na odrębne etapy — proaktywny, samoobsługowy i wsparcie ludzkie. Lejek ten ma na celu zwiększenie efektywności operacji obsługi Klienta przy jednoczesnym zachowaniu wysokiego poziomu jego satysfakcji. Na etapie proaktywnym firmy przewidują i odpowiadają na potrzeby klientów, zanim one się pojawią, korzystając z ukierunkowanych komunikatów i powiadomień. Zmniejsza to liczbę przychodzących zapytań, rozwiązując problemy, zanim się eskalują. Etap samoobsługi umożliwia klientom samodzielne znajdowanie odpowiedzi za pośrednictwem kompleksowych często zadawanych pytań, baz wiedzy i automatycznych chatbotów, które odgrywają kluczową rolę w odciążaniu rutynowych zapytań od agentów ludzkich. Wreszcie etap wsparcia technicznego jest zarezerwowany dla bardziej złożonych problemów, które wymagają empatii, szczegółowego zrozumienia lub szczegółowej wiedzy technicznej, dzięki czemu agenci obsługi klienta skupiają się na interakcjach, w których ludzki dotyk dodaje największą wartość. Lejek ten nie tylko usprawnia operacje serwisowe, ale także lepiej dopasowuje je do oczekiwań klientów, zapewniając płynniejszą i bardziej responsywną obsługę. Wdrażając lejek wsparcia konwersacyjnego, firmy mogą strategicznie rozmieszczać swoje zasoby, wykorzystując sztuczną inteligencję i automatyzację do obsługi rutynowych interakcji, zachowując jednocześnie wiedzę specjalistyczną tam, gdzie jest ona najbardziej wpływowa.

Wybierz metodę wsparcia

Wsparcie ludzkie, opcje samoobsługi i środki proaktywne odgrywają wyjątkową rolę w obsłudze klienta, specjalizując się w różnych zadaniach, aby osiągnąć różne cele w zespole serwisowym:

• Aktywne wsparcie: Ten początkowy etap lejka obejmuje przewidywanie problemów klienta, zanim one się pojawią. Stosując proaktywne powiadomienia i ukierunkowaną komunikację, firmy mogą wcześnie reagować na potencjalne problemy, ograniczając potrzebę bezpośrednich zapytań klientów i zwiększając ogólną satysfakcję.
• Wsparcie samoobsługowe: Na tym etapie klienci mogą samodzielnie znajdować rozwiązania za pomocą łatwo dostępnych zasobów, takich jak często zadawane pytania, bazy wiedzy i zautomatyzowane narzędzia, takie jak chatboty. Samoobsługowe wsparcie ma kluczowe znaczenie dla efektywnego zarządzania dużą liczbą typowych zapytań, umożliwiając klientom szybkie rozwiązywanie problemów bez konieczności bezpośredniej interakcji z personelem serwisowym.
• Wsparcie ludzkie: Zarezerwowane dla bardziej złożonych i wrażliwych kwestii, wsparcie ludzkie zapewnia niezbędną empatię i fachowe rozwiązywanie problemów, których nie są w stanie zaoferować zautomatyzowane systemy. Ten poziom wsparcia jest niezbędny do obsługi skomplikowanych potrzeb klientów, które wymagają spersonalizowanego podejścia lub szczegółowej pomocy technicznej, zapewniając, że problemy klientów zostaną rozpatrzone ze zrozumieniem i fachową wiedzą

Każdy segment lejka został zaprojektowany tak, aby zoptymalizować alokację zasobów, zapewniając obsługę każdego rodzaju zapytania w najbardziej efektywny i efektywny sposób, poprawiając w ten sposób ogólne doświadczenie klienta i efektywność operacyjną.

Strategiczna integracja sztucznej inteligencji ze wsparciem człowieka

Skuteczna integracja narzędzi AI i ludzkich agentów obsługi klienta stanowi kamień węgielny nowoczesnych strategii obsługi klienta, optymalizując wyniki i zwiększając satysfakcję klienta. Ta strategiczna integracja wykorzystuje mocne strony technologii sztucznej inteligencji i ludzkiej empatii, aby zapewnić kompleksową obsługę.

Wzmocnienie sztucznej inteligencji w interakcjach z klientami: Narzędzia AI doskonale radzą sobie z rutynowymi zapytaniami i zapewnianiem natychmiastowych odpowiedzi, co znacznie skraca czas oczekiwania i zwiększa wydajność. Jednak sztuczna inteligencja odgrywa również kluczową rolę w zwiększaniu ludzkich możliwości, zapewniając agentom dane w czasie rzeczywistym, sugerowane odpowiedzi i historie interakcji z klientami. Informacje te pomagają agentom podejmować świadome decyzje i personalizować interakcje, podnosząc w ten sposób jakość usług.

Nadzór ludzki i inteligencja emocjonalna: Podczas gdy sztuczna inteligencja może zarządzać ogromną ilością danych klientów i obsługiwać wstępne zapytania, agenci ludzcy są niezastąpieni, jeśli chodzi o ich inteligencję emocjonalną i zdolność zarządzania złożonymi emocjami klientów. Agenci ludzcy potrafią dostrzec subtelności w tonie i kontekście, które sztuczna inteligencja może przeoczyć, co pozwala im skutecznie radzić sobie z delikatnymi lub skomplikowanymi problemami. Ten ludzki dotyk jest niezbędny do utrzymania zaufania i satysfakcji wśród klientów, szczególnie w scenariuszach eskalacji lub zniuansowania.

Bezproblemowe przekazywanie informacji między sztuczną inteligencją a ludźmi: Kluczowym aspektem integracji sztucznej inteligencji ze wsparciem człowieka jest płynny proces przekazania. Systemy AI są zaprojektowane tak, aby rozpoznawać swoje ograniczenia i przenosić interakcję na agentów ludzkich, gdy zapytanie przekracza określony próg złożoności lub gdy klient wyrazi niezadowolenie z automatycznych odpowiedzi. Dzięki temu klienci czują się stale wspierani i doceniani, korzystając wyłącznie ze sztucznej inteligencji, nawet jeśli ich potrzeby wykraczają poza możliwości sztucznej inteligencji.

Szkolenia i ciągłe uczenie się: Aby zmaksymalizować synergię między sztuczną inteligencją a czynnikami ludzkimi, kluczowe znaczenie ma ciągłe szkolenie. Agenci muszą zostać przeszkoleni nie tylko w zakresie umiejętności obsługi klienta, ale także tego, jak skutecznie wykorzystywać narzędzia AI. Podobnie systemy sztucznej inteligencji muszą być stale aktualizowane i szkolone w oparciu o nowe dane, aby poprawić ich dokładność i przydatność. Ten wzajemny rozwój sprzyja elastycznemu i responsywnemu środowisku obsługi klienta, w którym zarówno sztuczna inteligencja, jak i agenci ludzcy ewoluują w odpowiedzi na zmieniające się potrzeby klientów.

Strategicznie integrując sztuczną inteligencję ze wsparciem człowieka, firmy mogą stworzyć dynamiczny i responsywny system obsługi klienta, który wykorzystuje to, co najlepsze z obu światów. Ta synergia nie tylko poprawia wydajność i satysfakcję klientów, ale także zapewnia, że ​​ludzki aspekt obsługi klienta pozostanie silny w coraz bardziej cyfrowym świecie.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu zwiększenia możliwości wsparcia

Przekonującą ilustrację transformacyjnego wpływu sztucznej inteligencji na obsługę klienta ujęto w grafice „Potęga automatyzacji”, która przedstawia korzyści postrzegane przez liderów wsparcia. Pokazuje, że znaczące 44% liderów uznaje, że sztuczna inteligencja ułatwia ciągłe, całodobowe wsparcie, co jest umiejętnością kluczową w dzisiejszej globalnej, zawsze aktywnej gospodarce. Ponadto 37% liderów przyznaje, że sztuczna inteligencja przyczynia się do szybszej reakcji na wsparcie, skutecznie skracając czas oczekiwania i poprawiając zadowolenie klientów. 29% zauważyło lepsze ogólne doświadczenie klienta, co ilustruje rolę sztucznej inteligencji w tworzeniu bardziej angażujących i spersonalizowanych interakcji. Co więcej, 28% liderów docenia to, jak sztuczna inteligencja i automatyzacja usprawniają przepływ pracy, przejmując ręczne zadania, takie jak podsumowywanie rozmów, uwalniając agentów do wykonywania bardziej złożonej i satysfakcjonującej pracy. Ta grafika niesie jasny komunikat: strategiczne wdrożenie sztucznej inteligencji w obsłudze klienta nie tylko zwiększa efektywność operacyjną, ale także podnosi jakość usług świadczonych klientom.

Wykorzystaj sztuczną inteligencję w połączeniu z istniejącym stosem technologii

Cassey Bowden, dyrektor ds. sprzedaży w Promet Source, mówi: „To świetny pomysł, aby rozważyć wykorzystanie sztucznej inteligencji do ulepszenia strategii marketingowych. Efektywne wykorzystanie sztucznej inteligencji w połączeniu z innym sprzętem i umiejętnościami naszego zespołu stwarza wiele możliwości. Zachęcam ludzi do myślenia Sztuczna inteligencja może pomóc w przypadku narzędzi cyfrowych Ktokolwiek pozna najlepsze wyniki i czerpie największe korzyści ze sztucznej inteligencji, moim zdaniem, to ten, kto patrzy na technologię z perspektywy diagramu Venna. Kiedy te obszary się pokrywają, możemy wykorzystać technologię, aby wykorzystać nasze możliwości istniejący stos technologii, oprócz naszej bardzo doświadczonej siły roboczej, tam gdzie te elementy się pokrywają.”

Strategie ograniczania ryzyka AI

Kontrola jakości i niezawodność

Materiał wygenerowany przez sztuczną inteligencję może wykazywać dużą niedokładność, co jest szczególnie istotne w zastosowaniach medycznych, prawnych, medycznych lub innych. Do celów medycznych często wykorzystuje się algorytmy sztucznej inteligencji do tworzenia i oceny danych radiograficznych z wykorzystaniem danych obrazu medycznego. Oprogramowanie to zapewnia radiologom możliwość szybkiej analizy. W przeciwieństwie do raportów sporządzanych przez radiologów, raporty mogą czasami być źródłem błędów, błędnie zinterpretowanych i pomijać istotne szczegóły. Metody łagodzenia problemów związanych ze sztuczną inteligencją są niezbędne dla jakości i niezawodności.

Krok 1 – Egzekwuj politykę wykorzystania sztucznej inteligencji w swojej organizacji

Aby skutecznie zarządzać ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją, przedsiębiorstwa muszą wdrożyć politykę obsługującą sztuczną inteligencję, która jest w pełni zrozumiała i zgodna z nią. W ankiecie przeprowadzonej przez Harvard Business School pewna firma w niedawnym wywiadzie wypowiadała się na temat sztucznej inteligencji i 65% kwestionowała, czy została ona wdrożona. Dlatego ważne jest, aby oprócz polityk zapewnić kompleksowe szkolenia. Szkolenia powinny być zgodne ze standardową polityką dotyczącą sztucznej inteligencji dostosowaną do konkretnej roli lub sytuacji, aby zapewnić bezpieczne i skuteczne środowisko.

Krok 2 – Odpowiedzialne wykorzystywanie danych osób trzecich i pozyskiwanie danych stron trzecich w celu etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji

Skuteczny system generatywnego uczenia maszynowego zależy od odpowiedzialnego i niezawodnego wykorzystania danych. Dane właściciela zapewniają kontrolę i legalność, a dane źródłowe wymagają wiarygodnego źródła z odpowiednim zezwoleniem. Takie podejście zapewnia szkolenie generatywnych modeli AI przy użyciu danych szkoleniowych o niskiej jakości i nie narusza praw autorskich. Przedsiębiorstwa muszą także sprawdzić strategie pozyskiwania danych stosowane w celu identyfikacji wadliwych źródeł danych.

Krok 3 – Zainwestuj w narzędzia cyberbezpieczeństwa, które eliminują zagrożenia bezpieczeństwa AI

Prawie połowa (78%) wszystkich przypadków cyberataków była spowodowana niewłaściwym wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Sytuacja ta pokazuje, że pilnie potrzebne są środki bezpieczeństwa. W modelu generatywnej sztucznej inteligencji brakuje natywnej infrastruktury bezpieczeństwa, która czyni go podatnym na ataki. Przedsiębiorstwa powinny postrzegać model jako część powierzchni ataku sieciowego.

Przyszłe kierunki: automatyzacja, sztuczna inteligencja i ciągłe doskonalenie

W przyszłym krajobrazie obsługi klienta automatyzacja i sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzia; są siłami transformacyjnymi, zmieniającymi strukturę interakcji i wsparcia z klientami. Z raportu Intercom dotyczącego stanu sztucznej inteligencji w obsłudze klienta 2023 wynika, że ​​oszałamiające 69% liderów wsparcia przygotowuje się do większych inwestycji w technologie sztucznej inteligencji. Inwestycje te wynikają z uznania zdolności sztucznej inteligencji do zwiększania wydajności i poprawy zadowolenia klientów – co jest najważniejszym celem w dzisiejszym konkurencyjnym środowisku.

W raporcie przedstawiono kilka przewidywanych korzyści, które prognozują obiecującą przyszłość sztucznej inteligencji w obsłudze klienta:

• Zwiększanie wydajności: 66% liderów wsparcia nie może się doczekać wykorzystania sztucznej inteligencji do zwiększenia wydajności, spodziewając się, że technologia ta obniży koszty wsparcia w ciągu najbliższych pięciu lat.
• Poprawa wskaźników obsługi klienta: Liderzy oczekują, że sztuczna inteligencja będzie miała pozytywny wpływ na podstawowe wskaźniki, takie jak czas rozwiązania problemu, koszty organizacji wsparcia, wynik wysiłku klienta i zadowolenie klienta (CSAT).
• Kształtowanie oczekiwań klientów: Zdecydowana większość, bo 73%, uważa, że ​​klienci będą oczekiwać usług wspomaganych sztuczną inteligencją w ciągu pięciu lat, co podkreśla pilną potrzebę wdrożenia, aby zachować konkurencyjność.

Przyszłość rozmów dotyczących wsparcia: automatyzacja, sztuczna inteligencja i autoQA eBook dodatkowo podkreślają rolę sztucznej inteligencji w zapewnianiu jakości i rosnącą potrzebę dostosowywania obsługi klienta do interakcji wspomaganych przez sztuczną inteligencję. W miarę jak sztuczna inteligencja stanie się coraz bardziej powszechna, klienci zaczną przewidywać poziom usług jako standard.

Jednak włączenie sztucznej inteligencji do obsługi klienta to coś więcej niż tylko unowocześnienie technologiczne — to ponowne przemyślenie ról i przepływów pracy. Ponad trzy czwarte liderów wsparcia przewiduje, że sztuczna inteligencja stworzy nowe możliwości, zmieniając kariery i wprowadzając takie role, jak programiści chatbotów, projektanci konwersacji i stratedzy chatbotów AI. W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji i automatyzacji zespoły obsługi klienta będą w coraz większym stopniu polegać na tych technologiach, aby spełniać, a nawet przekraczać oczekiwania klientów. Zaangażowanie w ciągłe doskonalenie aplikacji AI będzie niezbędne, aby firmy mogły utrzymać przewagę konkurencyjną, zapewnić wyjątkową obsługę klienta i wspierać rozwój kariery w swoich zespołach.

Jak sztuczna inteligencja poprawia wynik wysiłku klienta (CES)

Customer Effort Score (CES) to kluczowy wskaźnik pomiaru zadowolenia klientów. Zamiast skupiać się wyłącznie na efektownych funkcjach, firmy mogą zdobyć lojalność klientów poprzez skuteczne rozwiązywanie ich problemów. Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawianiu wyników CES:

1. Automatyczne odpowiedzi: Chatboty i wirtualni asystenci zapewniają szybkie i spójne odpowiedzi, zmniejszając wysiłek klienta.
2. Uczenie się na podstawie interakcji: Uczenie maszynowe analizuje opinie klientów, aby zidentyfikować typowe problemy i wzorce.
3. Usprawnianie procesów: Sztuczna inteligencja sugeruje ulepszenia, aby zminimalizować powtarzający się kontakt, powtarzanie informacji i przełączanie kanałów.

Wykorzystując sztuczną inteligencję, firmy mogą poprawić doświadczenia klientów i zwiększyć ich lojalność. Pamiętaj, że nie chodzi o dzwonki i gwizdki; chodzi o skuteczne rozwiązywanie problemów.

Optymalizacja wydajności za pomocą sztucznej inteligencji: bliższe spojrzenie na ewoluujące wskaźniki

W miarę jak działy obsługi klienta wdrażają sztuczną inteligencję, spodziewają się znaczącej zmiany wskaźników wydajności, przewidując, że sztuczna inteligencja usprawni operacje i poprawi interakcje z klientami. Według grafiki „Metryki w ruchu” najbardziej oczekiwana poprawa dotyczy „Czasu rozwiązania”, przy czym 45% liderów wsparcia przewiduje, że sztuczna inteligencja skróci czas potrzebny na rozwiązywanie problemów klientów. Tuż za nimi 39% liderów uważa, że ​​„Wynik wysiłku klienta” będzie korzystny, co wskazuje, że sztuczna inteligencja ułatwi klientom uzyskanie potrzebnej pomocy. Jeśli chodzi o efektywność kosztową, 36% przewiduje, że sztuczna inteligencja obniży ogólny „koszt organizacji wspierającej”, co podkreśla potencjał sztucznej inteligencji w zakresie przyczyniania się do oszczędności finansowych. Wreszcie, na radarze znajduje się również wynik „Zadowolenie klienta (CSAT)” – 22% liderów oczekuje, że sztuczna inteligencja bezpośrednio zwiększy zadowolenie klientów. Ta grafika przedstawia wieloaspektowe korzyści, jakie sztuczna inteligencja ma przynieść obsłudze klienta, i przedstawia optymistyczny obraz przyszłych interakcji, w których sztuczna inteligencja usprawni każdy aspekt podróży klienta.

Nawigacja w przyszłości dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu w obsłudze klienta

Transformacyjny wpływ sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na krajobraz obsługi klienta jest głęboki i wieloaspektowy. Wnikliwy diagram ilustruje różne sposoby, w jakie te technologie rewolucjonizują świadczenie usług:

1. Możliwość dostosowania do zachowań klientów: Zdolność sztucznej inteligencji do dostosowywania się do zmian w zachowaniach klientów pozwala na dynamiczne dostosowywanie usług do zmieniających się potrzeb.
2. Identyfikacja luk w usługach: Algorytmy uczenia maszynowego doskonale identyfikują nowe luki w usługach, umożliwiając firmom proaktywne ulepszanie swojej oferty.
3. Przewidywanie działań klientów: Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji może prognozować działania klientów, na przykład przewidywać, kiedy mogą porzucić usługę lub produkt, co pozwala na podjęcie odpowiednich interwencji w odpowiednim czasie.
4. Ujednolicone doświadczenie klienta: Systemy AI są w stanie stworzyć jeden, ujednolicony obraz doświadczenia klienta w różnych kanałach, zapewniając spójność i personalizację.
5. Pomoc agenta: Sztuczna inteligencja dostarcza agentom cennych informacji i spostrzeżeń związanych z klientem, wzbogacając interakcje o kontekst oparty na danych.
6. Wytyczne dotyczące sytuacji klientów: Oprócz dostarczania danych sztuczna inteligencja może pomagać agentom w radzeniu sobie z różnymi sytuacjami klientów, oferując sugestie i wsparcie w czasie rzeczywistym.
7. Zmniejszenie obciążenia pracą pracowników: Koncentrując się na sytuacjach o wysokim priorytecie, sztuczna inteligencja może znacznie zmniejszyć obciążenie pracowników, umożliwiając im skoncentrowanie się na zadaniach wymagających ludzkiego dotyku.
8. Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: Zdolność sztucznej inteligencji do analizowania dużych ilości danych nie tylko pozwala na lepsze podejmowanie decyzji, ale także pozwala uzyskać wiedzę, która może przyczynić się do strategicznych ulepszeń biznesowych.
   
    

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie tylko zmieniają kształt obsługi klienta; ustanawiają nowy standard doskonałości. Patrząc w przyszłość, integracja tych technologii zapewnia firmom paradygmat obsługi klienta, który będzie bardziej responsywny, inteligentny i wydajny, co oznacza początek ery, w której zadowolenie klienta i doskonałość operacyjna idą w parze.

Końcowe przemyślenia

Kiedy patrzymy na horyzont obsługi klienta, jasne jest, że wiatr zmian napędzany jest żaglami sztucznej inteligencji i automatyzacji. Spostrzeżenia uzyskane od liderów branży za pośrednictwem raportów i praktycznych studiów przypadków ilustrują przyszłość, w której sztuczna inteligencja wzmacnia zespoły wsparcia, wzmacnia interakcje międzyludzkie i na nowo definiuje mierniki sukcesu. Przewidywany postęp w możliwościach sztucznej inteligencji obiecuje nie tylko poprawę wydajności i opłacalności, ale także głębsze, bardziej spersonalizowane podejście do zadowolenia klientów.

Kończąc naszą podróż przez ewoluujący krajobraz operacji klientów, stwierdzamy, że strategiczna integracja sztucznej inteligencji nie jest odległą przyszłością – jest rozwijającą się teraźniejszością. Liderzy wsparcia nie tylko prognozują, ale aktywnie planują utworzenie ekosystemu, w którym narzędzia sztucznej inteligencji i wiedza ludzka zbiegają się, tworząc niezrównane doświadczenia w zakresie usług. Ta synergia ma na celu zapewnienie obsługi klienta, która jest dostępna przez całą dobę, intuicyjnie rozumie i odpowiada na potrzeby klientów oraz stale ewoluuje poprzez uczenie się i adaptację.

Przyjmując tę ​​transformację technologiczną, przedsiębiorstwa muszą stawić czoła podwójnym wyzwaniom związanym z wdrażaniem technologii i wyzwaniami związanymi ze sztuczną adaptacją człowieka. Inwestując w sztuczną inteligencję i jej integrację z wykwalifikowanym wsparciem ludzkim, firmy mogą odblokować nowy potencjał w zakresie świadczenia usług, zapewniając, że nie tylko spełnią, ale nawet przekroczą oczekiwania coraz bardziej wyrafinowanej bazy klientów. Przyszłość obsługi klienta, jak pokazują dane, to taka, w której każda interakcja jest okazją do wykazania się wydajnością, empatią i doskonałością – trójka, która zdefiniuje liderów w branży.

Źródła:

https://appinventiv.com/blog/ai-risks/
https://www.revechat.com/blog/ai-in-customer-service/
https://coda.io/@intercom/the-conversational-support-funnel-toolkit/optimize-your-funnel-2
https://www.intercom.com/blog/conversational-support-funnel-starter-kit/
https://www.montecarlodata.com/blog-what-is-data-observability/