ИИ в обслуживании клиентов: 11 примеров автоматизации поддержки
Искусственный интеллект (ИИ) в обслуживании клиентов используется для оптимизации внутренних рабочих процессов саппорта и улучшения качества обслуживания клиентов. Наиболее распространенные способы, которые встречаются на рынке сегодня, это сортировщики тикетов и чат-боты, которые помогают автоматизировать взаимодействие с клиентами. Тем не менее, возможности применения ИИ в контакт-центрах и в ecom на этапах продаж практически безграничны. Индустрия ИИ стремительно развивается, и, конечно, внедрение в процессы обслуживания клиентов одна из ведущих отраслей в этом процессе.
Преимущества ИИ в обслуживании клиентов
Наивно полагать, что ИИ для службы поддержки выгоден только для компаний, это также положительно отражается и на коммуникации для клиентов. Вы только посмотрите на основные преимущества, которые каждая из сторон может получить:
Для компаний
- Сокращение объема входящих заявок. ИИ помогает клиентам самостоятельно решать многие проблемы, что снижает количество заявок для обработки операторами.
- Меньше низкоуровневых задач. Алгоритмы AI решают базовые вопросы клиентов, освобождая специалистов от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на более сложных и важных вопросах.
- Снижение затрат при масштабировании. Использование ИИ позволяет компаниям экономить на расходах, которые неизбежны с повышением запросов от клиентов.
- Больше полезных сведений. Машинное обучение анализирует огромные объемы данных, помогая прогнозировать потребности клиентов и заранее учитывать возможные повышения спроса.
Для клиентов
- Более эффективное решение проблем. Клиенты ценят быстрое решение своих вопросов. Чат-боты ИИ зачастую дают ответ быстрее, чем операторы поддержки.
- Более чистый UX. Хорошо внедренный ИИ оптимизирует процессы поддержки и решает проблемы пользователей до их возникновения.
- Более предсказуемый пользовательский интерфейс. Клиенты имеют четкие пути решения проблем с предсказуемым временем отклика.
- Снижение затрат. Логично, что снижение накладных расходов компании позволяет предлагать более низкие цены клиентам.
Как ИИ используется в обслуживании клиентов
Несмотря на тревожные заголовки и антиутопические сюжеты, ИИ не заменяет живых сотрудников по обслуживанию клиентов, а дополняет их работу. Он помогает экономить время, уменьшать количество рутинных задач и более эффективно решать проблемы. Вот как компании используют ИИ в обслуживании клиентов в реальности:
Изучение клиентов. Алгоритмы ML помогают анализировать большие объемы данных о клиентах, выявляя полезные тенденции и выводы как на уровне компании, так и на уровне отрасли.
Большая вовлеченность клиентов. Решения на основе ИИ позволяют клиентам самостоятельно находить ответы на свои вопросы, сокращая время ожидания и уменьшая количество повторных запросов для операторов.
Поддержка для саппорта. Специалисты службы поддержки могут использовать ИИ для доступа к необходимым ресурсам, каналам связи и данным, улучшая качество обслуживания клиентов.
Улучшение процессов. Интеграция ИИ в рабочие процессы устраняет точки трения и добавляет удобные автоматизированные решения, что повышает эффективность поддержки клиентов.
Например, компания Learn It Live сократила количество обращений в службу поддержки на 40 % благодаря простому доброму ИИ чат-боту. Но это, конечно, не все примеры:
11 примеров использования AI в обслуживании клиентов
1. Чат-боты для решения распространенных вопросов
Чат-боты, такие как в службе поддержки HubSpot, могут отвечать на распространенные вопросы, используя готовые ответы или существующие регламенты. Это снижает нагрузку на живых специалистов и позволяет им сосредоточиться на более сложных задачах. Конечно, если бот не может помочь, он направляет клиента к оператору.
Например, покупатель заходит на сайт, чтобы узнать о правилах обмена. Чат-бот с легкостью поможет ему решить такую проблему без участия оператора.
2. Чат-боты для самостоятельного обслуживания клиентов
Такие чат-боты не только отвечают на вопросы, но и предлагают действия на основе просмотренных страниц или популярных запросов, предотвращая обращения в службу поддержки.
Смотрите, вот если потенциальный клиент заходит на сайт перед Новым годом и ищет идеи подарков, а чат-бот уже направляет его к соответствующему разделу подарков.
3. Сортировка тикетов поддержки.
ИИ использует обработку естественного языка (NLP) и анализ настроений для автоматической классификации и назначения тикетов, что сокращает время на рутинные задачи и помогает масштабировать поддержку.
В таком случае запросы автоматически помечаются, маркируются и расставляются по приоритетам. Операторы видят важные запросы в верхней части очереди и решают их в первую очередь.
4. Сбор мнений
При необходимости ИИ анализирует отзывы и посты, создавая отчеты для улучшения обслуживания. Это помогает выявлять общие проблемы клиентов и корректировать рабочие процессы.
Это может быть полезно для внедрения нового функционала в продукт на основе полученных данных.
5. Оценка отзывов конкурентов
Анализ мнений о конкурентах в социальных сетях или на маркетплейсах помогает выявлять сильные и слабые стороны их продуктов и обслуживания.
6. Обработка запросов на иностранном языке
Инструменты перевода на основе ИИ автоматически переводят сообщения клиентов и операторов, позволяя оказывать поддержку на нескольких языках. Это особенно актуально, если вам необходимо обеспечить качественную поддержку для клиентской базы на международном уровне.
7. Машинное обучение для адаптации клиентского опыта
ML помогает предоставлять персонализированные рекомендации и предложения, улучшая опыт покупок. Про такие примеры мы уже писали в кейса Aliexpress
Но такая сегментация профилей покупателей может быть полезна для формирования рассылки с индивидуальными предложениями скидок и акций. .
8. Машинное обучение для управления запасами
ИИ помогает оптимизировать запасы, предотвращая дефицит и излишки. Конечно, это не настолько напрямую связано с поддержкой клиентов, но поддержание необходимого уровня запасов ― это всегда про лояльность и удовлетворенность.
9. Мониторинг времени ожидания
ИИ анализирует архив взаимодействий и прогнозирует время ожидания для клиентов. Клиенты, в свою очередь, имеют четкое представление о предполагаемом времени, которое придется потратить на консультацию, если не могут решить проблему самостоятельно.
10. Автоматизация рекомендаций по действиям оператора
Отличный бонус при масштабировании процессов, потому что ИИ предлагает операторам потенциальные следующие шаги, основываясь на типе тикета и истории взаимодействий, что ускоряет решение проблем клиентов и процессы внедрения новых сотрудников
11. Использование генерируемого ИИ контента в ответах службы поддержки
Генераторы текстов на основе ИИ помогают компаниям создавать ответы, которые можно доработать, добавив формальность или важные нюансы подстраиваясь под клиента.
Вы можете больше не тратить много времени для написания благодарственных сообщений, например. Достаточно будет добавить пару деталей и вуаля!
Риски ИИ в сфере обслуживания клиентов
Несомненно, использование ИИ не лишено рисков. По мере развития технологий некоторые из этих рисков могут быть уменьшены, но стоит учитывать следующие моменты:
- Конфиденциальность. ИИ все еще не совершенен, и существует риск утечки конфиденциальных данных пользователей. Важно обеспечивать анонимизацию данных и их безопасность при обработке больших объемов информации, этого можно добиться индивидуальной разработкой, которая будет учитывать все нюансы
- Долгосрочное обслуживание системы. Мир ИИ постоянно меняется, и поддержание систем в долгосрочной перспективе может быть сложным. Это может потребовать привлечения специалистов с особыми навыками и постоянное обновление алгоритмов.
- Сложности при внедрении. Реализация ИИ-систем может быть сложной и требовать много времени. Компании должны быть готовы к пробам и ошибкам перед запуском.
- Сопротивление команды. Сотрудникам может потребоваться дополнительное обучение для работы с инструментами на базе ИИ, и на начальном этапе они могут сопротивляться изменениям в рабочих процессах.
Внедрение ИИ в процессы обслуживания клиентов может быть сложным, но это приносит значительные выгоды в виде повышения эффективности, удовлетворенности клиентов и их удержания. Вы можете создавать чат-ботов с ИИ без специальных знаний в программировании, а затем подключать их к другим приложениям.
Тема ИИ мне нравится и не нравится одновременно, с одной стороны мир развивается и идёт в гору с новыми технологиями, но с другой стороны меня все же настораживает искусственный интеллект и его сборы информации, сразу начинаешь вспоминать фильмы на тему роботов.
Искусственный интеллект играет решающую роль в отделе продаж, анализируя данные и направляя решения более точно и эффективно. Искусственный интеллект может улучшить качество обслуживания клиентов, увеличить продажи продуктов и улучшить маркетинговые стратегии. Использование интеллектуальных технологий в отделе продаж способствует достижению положительных результатов и устойчивых доходов.
Я считаю, что искусственный интеллект теперь взял под контроль многие рабочие места и выполняет многие задачи лучше, чем люди, потому что он не устает и не подвержен влиянию, например, психологических факторов или стимулов. Он стал угрозой для работников и возможностей трудоустройства.
с одной стороны работа в поддержке самая неблагодарная, но и рабочие места нужны же
если ии заменит сотрудников поддержки, я думаю они только счастливы будут, что сменят работу