5 способов и планы их внедрения как ИИ помогает улучшить клиентский сервис

Одной из важнейших задач любой компании является предоставление качественного обслуживания клиентов и оперативное решение их вопросов.

Однако по мере роста бизнеса нагрузка на сервисную службу возрастает, и поддерживать высокий уровень обслуживания становится сложнее. К счастью, современные технологии искусственного интеллекта позволяют эффективно решить эту проблему.

Давайте разберем 6 конкретных способов, как ИИ улучшает клиентский сервис.

Чат-боты на основе искусственного интеллекта и машинного обучения способны распознавать тексты или голосовые сообщения и выдавать ответы в диалоговом режиме. Для их создания используются алгоритмы обработки естественного языка. Чат-бот обучается на большом массиве реальных диалогов, чтобы в дальнейшем понимать вопросы клиентов и генерировать ответы, имитируя живую беседу. Такие чат-боты могут 24/7 отвечать на типовые запросы, разгружая сотрудников.

Сформировать базу знаний

Собрать и структурировать информацию по всем типовым вопросам и ответам, с которыми сталкивается поддержка. Это ядро для обучения чат-бота.

Определить поставщика решения

Найти технологического партнера, который предоставит платформу для создания чат-бота. Можно обратиться к разработчикам ИИ или выбрать готовое решение.

Разработать сценарии диалогов

Составить различные диалоги между пользователем и чат-ботом на основе реальных кейсов обращений к поддержке. Это будут обучающие примеры.

Обучить чат-бот

На базе подготовленных данных обучить чат-бота распознавать запросы и генерировать ответы с помощью алгоритмов NLP. Интегрировать с каналами обслуживания

Подключить чат-бота к используемым каналам коммуникации: сайт, мессенджеры, соцсети.

Тестирование и оптимизация

Провести тестирование чат-бота с реальными пользователями, собрать обратную связь, доработать его логику.

Запуск и масштабирование

Запустить чат-бота в работу, постепенно расширяя охват типовых вопросов и каналов коммуникации. Дообучать по мере поступления новых данных.

Такой подход позволит внедрить ИИ-помощника, который сможет оперативно решать стандартные запросы клиентов 24/7. Это значительно разгрузит живых операторов.

С помощью ИИ обращения классифицируются и направляются нужным специалистам. Это оптимизирует распределение нагрузки в сервисных подразделениях.

Собрать данные по истории обращений

Структурировать информацию обо всех поступивших запросах от клиентов за период: тема, содержание, ответ, исполнитель.

Определить категории обращений

Проанализировать собранные данные и выделить основные типы запросов, по которым в дальнейшем будет происходить маршрутизация.

Пометить имеющиеся обращения

Разметить каждое прошлое обращение определенной категорией для последующего обучения системы.

Выбрать технологическую платформу

Найти оптимальное ИИ-решение для автоматизированной классификации и маршрутизации текстов.

Обучить алгоритм на исторических данных

Используя размеченные обращения, обучить алгоритм машинного обучения распознавать категории запросов.

Интегрировать модель в систему обработки обращений

Внедрить готовую ИИ-модель в CRM или ПО для тикетов, чтобы автоматизировать маршрутизацию новых обращений.

Тестирование и оптимизация

Запустить работу системы, собрать данные по точности маршрутизации, при необходимости доработать модель.

Масштабирование функционала

При достижении высокой точности можно наращивать маршрутизацию, добавляя новые каналы и категории обращений.

Данный подход позволяет выстроить процесс интеллектуальной маршрутизации запросов клиентов, что оптимизирует работу службы поддержки.

Для оперативной обработки обращений клиентов нейросети извлекают ключевую информацию из текстов, переводят речь в текст, распознают лица и объекты на фото. Это ускоряет понимание проблемы.

Подготовить обучающую выборку

Отобрать уже имеющиеся обращения клиентов (тексты, изображения, аудио) , в которых требуется извлечь важную информацию.

Разметить тренировочные данные

Эксперты компании должны вручную разметить эти данные, выделяя необходимую информацию — имена, даты, суммы и т. д.

Выбрать подходящую ИИ-платформу

В зависимости от типа контента — текст, изображения или аудио — подобрать решение на базе обработки естественного языка, компьютерного зрения или распознавания речи.

Обучить нейронную сеть

С использованием размеченных данных обучить выбранную нейросетевую модель извлекать нужную информацию из сообщений.

Оптимизировать параметры модели

Провести тестирование и подобрать оптимальные настройки — архитектуру сети, объем обучающей выборки, скорость обучения и т. д.

Интегрировать модель в business process

Внедрить обученную модель в CRM-систему или ПО для тикетов для автоматического извлечения данных из новых обращений.

Регулярное дообучение

Периодически дополнять тренировочную выборку новыми примерами и дообучать модель, повышая точность извлечения данных.

Такой подход позволяет минимизировать ручной труд по обработке сообщений клиентов за счет автоматизации извлечения ключевой информации с помощью ИИ.

На основе баз знаний и истории обращений системы ИИ предлагают оптимальные варианты решения вопроса, помогая сотрудникам службы поддержки.

Подготовить базу знаний

Собрать и систематизировать имеющиеся статьи базы знаний, часто задаваемые вопросы и лучшие ответы операторов.

Структурировать историю обращений

Разметить информацию по уже решенным обращениям: вопрос, ответ, исполнитель, статьи БЗ, которые помогли.

Выбрать платформу для ИИ

Найти технологического vendorа, предоставляющего решение для интеллектуальных рекомендаций на базе ИИ.

Обучить модель рекомендаций

На основе подготовленных данных обучить алгоритмы машинного обучения выдавать релевантные рекомендации операторам.

Интегрировать модель в ПО

Доработать ПО для работы операторов, чтобы оно могло в режиме реального времени запрашивать и отображать рекомендации ИИ.

Протестировать в пилотном режиме

Провести тестирование на небольшой группе операторов, собрать обратную связь, доработать логику рекомендаций.

Запустить для всей службы поддержки

Внедрить систему ИИ-рекомендаций для всех операторов call-центра, продолжая сбор обратной связи и дообучение модели.

Данный подход позволит автоматизировать процесс выдачи релевантных подсказок операторам для быстрого решения поступающих обращений.

Чат-боты на основе ИИ могут не только понимать запросы, но и генерировать развернутые ответы в диалоговом режиме. Это повышает шансы моментально решить вопрос клиента.

Подготовить данные

Собрать типовые диалоги между операторами и клиентами по разным темам обращений.

Выбрать подходящую модель ИИ

Определиться с архитектурой нейросети для генерации текста, например, такой как GPT-3.

Провести обучение

Обучить выбранную ИИ-модель генерировать ответы на основе собранных диалогов.

Оптимизировать параметры

Подобрать оптимальные параметры модели — объем данных, глубину сети, скорость обучения и т. д.

Разработать тесты и метрики

Определить тестовые сценарии и KPI для оценки качества работы модели.

Интегрировать модель в чат-бота

Доработать чат-бот, чтобы он мог в режиме реального времени обращаться к ИИ за генерацией ответов.

Провести тестирование

Проверить работу чат-бота с ИИ на представительном наборе тестовых сценариев.

Запустить систему

Ввести чат-бота с функцией автогенерации ответов в промышленную эксплуатацию, собирая обратную связь.

Регулярное дообучение

Периодически дообучать нейросетевую модель на новых данных для улучшения качества ответов.

Данный подход позволит создать чат-бота, способного оперативно и в полном объеме отвечать на обращения клиентов за счет автоматической генерации текстов ответов на базе ИИ.

#ии #нейросети #продажи #клеинты #Коммкникации