Как искусственный интеллект улучшает клиентский сервис

Работа в сфере обслуживания клиентов известна своими трудностями, что приводит к поразительным показателям текучести кадров до 45% в год. Это значительный дефицит кадров и огромная финансовая нагрузка на компании, которым постоянно приходится нанимать и обучать новых сотрудников, что в итоге влияет как на опыт клиентов, так и на опыт сотрудников.

Аналитики Goldman Sachs предполагают, что ИИ может потенциально вытеснить почти 300 миллионов полных рабочих мест. Однако эксперты видят другой исход для ролей в обслуживании клиентов. Вместо полной замены ожидается, что ИИ будет дополнять и автоматизировать задачи в сфере обслуживания, повышая эффективность и решая насущные проблемы отрасли, такие как выгорание сотрудников и операционная неэффективность. Поделюсь своим опытом развития операционного продуктов с развитым клиентским сервисом, для чего можно использовать ИИ.

Содержание:

— Генерация контента

— Чат-боты

— Повышение эффективности

— Анализ настроений

— Поддержка на разных языках

— Рекомендательные системы

— Поддержка аккаунт-менеджеров и продажников

— В каких индустриях это актуально

— ИИ и «человечность» клиентского сервиса

Генерация контента

Генеративные нейросети и, в частности, большие языковые модели вроде ChatGPT, могут анализировать сообщения клиентов, извлекать необходимые детали и генерировать «человекоподобные» ответы на вопросы клиентов. Это особенно актуально, когда ИИ использует данные из CRM — тогда у бизнеса появляется возможность создавать FAQ и базы знаний очень быстро на основе настоящих данных. Конечно же, это улучшает эффективность поддержки и удовлетворенность клиентов, потому что дает почувствовать «историчность» общения и сохранить важный контекст.

Чат-боты

Множество исследований подтверждают, что клиенты довольны чат-ботами меньше, чем традиционными звонками по телефону и чатом с «настоящим человеком». Например, по данным отчета Contact Center Benchmark, 75% клиентов уверены, что их вопросы смогут решить только операторы по телефону, а чат-ботам доверяет лишь 16%.

Важно понимать, что, во-первых, опросы часто демонстрируют категоричность ответов. Во-вторых, реакция зависит от аудитории вашего бизнеса и того, как она реагирует на технологические решения. В то же время другие исследования показывают, что разговорные ассистенты на базе ИИ могут повысить производительность труда сотрудников службы поддержки на 14%.

Чат-боты с искусственным интеллектом могут обрабатывать основные запросы клиентов, мгновенно отвечать на них и помогать в решении таких задач, как отслеживание заказов, рекомендации по товарам и устранение неполадок. Они работают круглосуточно и без выходных, сокращая время ответа и повышая доступность обслуживания клиентов. Да, это не всегда выглядит так же естественно, как общение с сотрудником поддержки, но при прочих равных скорость и эффективность может быть важнее, чем чувство, что общаешься с человеком. Это особенно актуально для банковских цифровых продуктов — у их пользователей могут возникать чрезвычайные ситуации, для которых есть шаблонное решение, и важна скорость.

Удовлетворенность пользователей клиентскими чат-ботами в США в июне 2022 г. Источник: statista.com

Повышение эффективности

Рутинные процессы могут быть тяжелым бременем для сервисных агентов. К ним относятся такие задачи, как переключение между системами и экранами для просмотра истории клиента, поиск статей, маршрутизация выездных сотрудников к местам обслуживания и набор ответов вручную — все эти действия человека обычно сопряжены с ошибками. ИИ в клиентском сервисе может дать сотрудникам интеллектуальные рекомендации на основе баз знаний, разговорной информации и данных о клиентах.

Использование нейросетей может повысить производительность и эффективность работы сотрудников с помощью инструментов и средств автоматизации, упрощающих рабочие процессы. Чат-боты для бизнеса способны обрабатывать простые запросы, а автоматизированные процессы устраняют трудоемкие и повторяющиеся задачи. Это снижает нагрузку на команду и освобождает персонал для решения важных задач и сложных проблем клиентов.

Например, системы умной маршрутизации на основе ИИ могут анализировать входящие запросы клиентов и направлять их к представителю службы поддержки или отдела, обладающему нужным опытом или знаниями. Это ускоряет связь клиентов со специалистом, способным эффективно решить их проблемы.

Анализ настроений

Инструменты анализа настроений на основе искусственного интеллекта отслеживают и анализируют отзывы клиентов, обзоры и взаимодействие в социальных сетях, чтобы определить их настроение. Это помогает компаниям выявлять области, требующие улучшения, реагировать на проблемы клиентов и предоставлять персонализированный опыт с учетом их предпочтений.

ИИ может анализировать сообщения клиента, его настроение и намерения, что позволяет сотруднику понять, как лучше подходить к взаимодействию, и подготовиться к тому, чтобы избежать эскалации или снять напряжение с ситуации.

Поддержка на разных языках

ИИ способен мгновенно переводить переписку на нужный язык. Это значит, что можно как обслуживать больше клиентов на родном для них языке, так и снимать языковые барьеры для найма специалистов поддержки.

Рекомендательные системы

Рекомендательные системы на базе искусственного интеллекта анализируют поведение клиентов, историю покупок и предпочтения для предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам или контенту. Понимая индивидуальные предпочтения клиентов, компании могут расширить возможности перекрестных и дополнительных продаж.

Поддержка аккаунт-менеджеров и продажников

По мере быстрого развития нейросетей в сфере обслуживания клиентов будут появляться все новые и новые варианты его использования. Например, генеративный ИИ переместится из контакт-центра в полевые условия и обеспечит аккаунт-менеджерам и сейлзам правильные данные о клиентах, активах и истории обслуживания для выполнения текущей работы. Это значит, что решение можно будет распространить и на сегмент бизнесов (B2B). С помощью ИИ (автоматизированных резюме работ и баз знаний) команды по обслуживанию избавятся от большей части рутинной работы. А значит, смогут лучше сформировать доверительные отношения с клиентом, потому что на это останется больше времени.

В каких индустриях это актуально

Одна из причин, по которой клиенты не любят принимать помощь ИИ — не всегда подходящая для этого сфера услуг. Например, согласно исследованию Treasure Data, 13—15% респондентов в США были бы не против полной поддержки от ИИ в сфере авиаперевозок, отелей, такси, но только 1—3% согласились бы на автоматизированную поддержку со стороны медицинских учреждений, автомобильных и ремонтных сервисов, поставщиков услуг по благоустройству домов и ландшафтов. 

Иными словами, для клиентов важно, что находится на кону, но это не значит, что процессы в бизнесе нельзя сделать более эффективными с помощью ИИ. Для этого важно анализировать клиентский путь, интервьюировать клиентов в процессе, чтобы понять, где они не готовы на компромиссы. И собирать обратную связь при интеграции новых решений, чтобы ориентироваться на нее в развитии — это принцип такой разработки.

ИИ и «человечность» клиентского сервиса

Даже при наличии искусственного интеллекта клиенты всегда будут нуждаться в людях. Устранив многие повторяющиеся задачи, сотрудники службы поддержки смогут сосредоточиться на более творческой и интересной работе, такой как индивидуальное обслуживание, решение сложных вопросов и налаживание отношений.