AI для службы поддержки: способы использования, интеграция и преимущества

Наверняка вы помните ситуации, когда 40 минут или час вы “висели” на линии службы поддержки и все надежды на быстрое решение вопросы таяли с каждой минутой? Надеемся, что внедрение ИИ в процессы обслуживания клиентов полностью уберут такие ситуации из жизни.

В исследованиях пишут, что к 2025 году 95% всех взаимодействий с клиентами будут происходить без участия человека, только искусственный интеллект. И в этой статье мы расскажем о преимуществах и способах использования решений на базе ИИ в саппорте.

Начнем!

ИИ технологии в саппорте могут применяться по нескольким фронтам: от чат-ботов, которые мгновенно отвечают на частые запросы клиентов, до сложных систем, анализирующих поведение клиентов и предлагающих персонализированные рекомендации по продуктам.

Конечно, чаще всего вы можете встретить в использовании именно чат-боты на основе ИИ. Также инструменты AI могут генерировать контент, воспроизводить ответы, похожие на человеческие, и даже создавать статьи и базы знаний по итогам разговоров с клиентами. Кроме того, ИИ позволяет компаниям анализировать огромные объемы данных для получения инсайтов о клиентах, предсказывать их потребности и предоставлять более персонализированную поддержку.

Вот некоторые из основных преимуществ использования ИИ в нише обслуживания клиентов:

Неоспоримым плюсом ИИ является его мощная способность систематизировать и анализировать большие объемы данных. От улучшения подачи контента до предиктивного моделирования, ИИ может обрабатывать большие данные как опытный профессиональный аналитик. Недавнее исследование Forbes показывает, что благодаря обработке больших данных ММ может автоматизировать около 80% физической работы, 70% обработки данных и 64% сбора данных.

Например, на AI построена система персонализированных рекомендаций Amazon. Алгоритмы анализируют информацию о просмотрах и истории покупок, чтобы предложить наиболее подходящий продукт.

Согласно статистике Statista, 70% клиентов имеют положительное мнение о брендах, предлагающих проактивную клиентскую поддержку. Грубо говоря, это предвидение и решение потенциальных проблем клиентов до того, как они возникнут. Такой подход направлен на улучшение клиентского опыта и повышения уровня лояльности.

В нашем динамичном мире каждая секунда здесь на счету. Так как клиенты ожидают мгновенной помощи, вы можете предложить её благодаря скорости ИИ. Особенно чат-боты, могут одновременно обрабатывать множество запросов клиентов, гарантируя, что ни один клиент не останется без внимания. Более того, способность нейросетей быстро извлекать необходимую информацию означает, что решения будут представлены в рекордные сроки.

Исследование Epsilon показало, что 80% потребителей с большей вероятностью совершат покупку, когда бренды предлагают персонализированные рекомендации. ИИ алгоритмы помогают создавать индивидуальные предложения, анализируя историю взаимодействий клиента, предпочтений и даже их активность в социальных сетях.

Вспомните рекомендации от Spotify или Netflix. Оба используют ИИ для анализа поведения и предпочтений пользователя, гарантируя, что каждая рекомендация будет актуальной.

Согласно отчету IBM, компании могут сэкономить до 30% затрат на поддержку клиентов, внедряя решения на основе ИИ. Технологии могут эффективно обрабатывать рутинные задачи, сокращая необходимость в больших командах саппорта. Как бонус - уменьшается вероятность человеческих ошибок.

Передайте рутинные процессы искусственному интеллекту и освободите ценное время специалистов для решения более сложных процессов.

Такой подход повышает эффективность сотрудника, улучшает его удовлетворенность от работы и снижает уровень профессионального выгорания.

Подключение чат-ботов на ИИ

Чат-боты стали самым популярным направлении в ИИ для сферы обслуживания клиентов. Они могут выполнять множество задач, от ответов на часто задаваемые вопросы до помощи пользователям в сложных процессах. Благодаря прогрессу в обработке естественного языка, современные NLP чат-боты могут понимать и отвечать на запросы пользователей с точностью, сравнимой с человеческой. Такие ИИ боты уже используют такие бренды, как Sephora и H&M для помощи клиентам в выборе продуктов, улучшая тем самым клиентский путь.

💡Как быстро создать собственного чат-бота для обслуживания клиентов на ИИ

Прогресс дошел до того, что для подключения бота нужно просто загрузить URL-адреса вашего сайта, карты сайта или любую другую базу знаний. Конечно, если вопросы секретности используемых данных тут не стоит ребром.

Анализ упоминаний и тональности

Понимание настроений клиентов критически важно для многих бизнесов. ИИ способен к анализу настроений за счет мониторинга взаимодействий с клиентами, будь то отзывы, чаты или посты в социальных сетях.

Это понимание позволяет бизнесам проактивно решать проблемы и лучше адаптировать свои услуги к настроениям и предпочтениям клиентов.

Омниканальность

Клиенты взаимодействуют с бизнесом через различные платформы - электронную почту, социальные сети, телефонные звонки и многое другое. ИИ может интегрировать данные со всех этих каналов, обеспечивая единое ведение клиента. Это гарантирует последовательную и персонализированную поддержку, независимо от выбранной клиентом системы.

Многоязычная поддержка

ИИ может преодолевать языковые сложности, предлагая перевод в реальном времени, что гарантирует клиентам по всему миру качественную поддержку на их языке. Так уже делает Skype используя перевод на основе ИИ для облегчения разговоров между людьми, говорящих на разных языках.

Обеспечение круглосуточной поддержки

Интегрируя решения на основе ИИ, компании могут предложить круглосуточную поддержку клиентов и больше не зависеть от часового пояса или времени суток.

Предложение персонализированного сервиса

Помимо рекомендаций продуктов, ИИ может персонализировать весь путь клиента. От приветствий до индивидуальных предложений, ИИ анализирует данные клиентов, чтобы предоставить уникальный опыт каждому пользователю.

Предиктивная аналитика

ИИ может предсказывать будущие тенденции на основе исторических данных. Для обслуживания клиентов это означает предвидение потенциальных проблем или запросов и подготовку к их обработке заранее. Такой проактивный подход может значительно повысить удовлетворенность и лояльность клиентов.

Вот некоторые препятствия, с которыми вы можете столкнуться при интеграции AI решений в процессы службы поддержки клиентов:

Преодолев эти возможные проблемы, бизнес сможет обеспечить инновационное и клиентоориентированное будущее с наименьшими вложениями. Интеграция ИИ в процессы обслуживания клиентов имеет огромный потенциал на успех, особенно, когда за дело берутся профессионалы - напишите в чат команде flexitech.ai и получите консультацию для вашего бизнеса!