Искусственный интеллект к услугам клиентов: не только чат-боты помогают улучшить обслуживание

Стремясь улучшить качество обслуживания клиентов, компании не могут полагаться на одни лишь чат-боты — им необходимо внедрять технологии на базе ИИ, которые действительно усиливают возможности службы поддержки.

Чат-боты практически стали синонимом искусственного интеллекта (ИИ) в сфере обслуживания клиентов. Чат-боты с использованием ИИ могут расширять возможности команды поддержки, отвечая на типовые вопросы, предоставляя круглосуточный доступ к информации, обеспечивая поддержку на нескольких языках и улучшая общее впечатление клиентов. 

Однако возможности использования ИИ в обслуживании клиентов выходят далеко за рамки традиционных чат-ботов. Предприятия могут внедрять технологии на основе ИИ во многих других аспектах работы службы поддержки, превращая хороший сервис в исключительный.

ИИ-поддержка обслуживания клиентов трансформирует работу компании, обеспечивая комфортное и удобное взаимодействие для клиентов и операторов, а также создавая более эффективные и экономичные процессы. Вместо того чтобы заменять людей, ИИ усиливает их возможности — автоматизируя рутинные задачи и освобождая время для стратегических, креативных и ориентированных на человека взаимодействий.

Ниже приведены примеры того, как использование ИИ может повысить эффективность службы поддержки клиентов.

1. Более глубокая аналитика 

ИИ видит то, что скрыто за цифрами. Он моментально анализирует огромные объемы данных, выявляя закономерности и тренды, которые человек мог бы упустить. Для служб поддержки клиентов и контактных центров это значит: меньше рутины, больше ценных открытий. Анализ данных с помощью ИИ — это скорость, экономия и точные инсайты, которые помогают принимать стратегические решения. 

2. Помощь операторам

ИИ работает как личный ассистент на линии: в нужный момент он подскажет оператору точный ответ, найденный среди тысяч страниц базы знаний. Благодаря технологиям нового поколения, таким как Retrieval-Augmented Generation (RAG), система анализирует разговор в реальном времени и моментально выдает самое полезное решение. Это ускоряет обслуживание, снимает стресс и помогает даже новичкам работать уверенно, создавая для клиентов ощущение, что им помогает эксперт. 

По данным исследования Metrigy, проведенного по заказу Zoom: 64% компаний, использующих систему помощи операторам, сократили среднее время обработки обращений на 28%, а 42% отметили снижение текучести операторов на 29%.

3. Аналитика разговоров

Аналитика разговоров использует технологии обработки естественного языка (NLP) для извлечения данных из взаимодействий с клиентами, включая общение с виртуальными операторами. Благодаря расшифровке голосовых разговоров и анализу тональности компании получают более глубокое понимание впечатления клиентов о сервисе и бренде в целом. Эти данные позволяют не только выявить уровень удовлетворенности, но и определить проблемные точки, оценить эффективность работы операторов, а также увидеть направления для дополнительного обучения или наставничества.

4. Самообслуживание

Самообслуживание становится все более популярным. Согласно исследованию Morning Consult, проведенному по заказу Zoom, около 80% пользователей, которые ранее успешно взаимодействовали с чат- или голосовыми ботами, заявляют, что они всегда, часто или иногда предпочитают поддержку без участия человека.

Хотя традиционные чат-боты позволяют клиентам частично решать вопросы самостоятельно, современные технологии ИИ теперь помогают эффективно справляться с проблемами без участия человека. Новые разработки в области агентного ИИ позволяют ботам понимать контекст поведения человека, запоминать предыдущие взаимодействия, анализировать ситуацию и предпринимать действия, значительно уменьшая необходимость вмешательства оператора.

5. Виртуальное обучение на базе ИИ

ИИ упрощает настройку виртуального оператора: автоматически загружает вопросы и ответы, документы и базы знаний, превращая их в готовые сценарии разговоров. Он способен моделировать взаимодействие с клиентами, тестировать ответы и оптимизировать работу еще до выхода в эфир — чтобы виртуальный оператор был полностью готов к решению реальных задач клиентов.

Технологии ИИ и машинного обучения могут анализировать потоки данных в короткие сроки и гораздо быстрее, чем человек. Кроме того, эти технологии могут определять закономерности, тенденции и аномалии, которые человек может и не заметить в огромных объемах данных, генерируемых отделом обслуживания клиентов или контактным центром. Но с помощью ИИ для обслуживания клиентов операторы могут повысить продуктивность, исключить двойную работу и управлять расходами. 

ИИ и машинное обучение могут непосредственно помочь операторам эффективнее справляться со своими обязанностями. Например, ИИ может анализировать взаимодействия при обслуживании клиентов, быстро находить информацию, необходимую операторам службы поддержки клиентов для разрешения проблем, и отображать ее на экранах компьютеров. 

Такое применение ИИ для обслуживания клиентов экономит время, позволяя операторам отвечать на запросы клиентов быстрее. При этом ИИ также помогает операторам, в частности новым, профессионально выполнять свою работу без лишних хлопот.

В аналитике диалогов используется технология обработки естественной речи для сбора данных из разговоров людей. Эта технология позволяет лучше определять, какое впечатление ваш бренд производит на клиентов и насколько они удовлетворены обслуживанием. Она также помогает оценить продуктивность операторов и определить, по каким аспектам им может потребоваться переподготовка.

Помимо предоставления операторам быстрого доступа к информации, необходимой во время взаимодействия с клиентами, ИИ может выполнять некоторые задачи, отнимающие время у оператора. Роботизированная автоматизация процессов на базе ИИ обеспечивает выполнение простых задач, например обновления записей или генерирования последующих шагов, что позволяет операторам быстро переходить к следующему вызову. 

По данным опроса Deloitte, вложения организаций, внедривших РАП, окупились менее чем за 12 месяцев, при этом решение обеспечило в среднем 20%-й эквивалент полной штатной единицы. Кроме того, 90% компаний, использующих РАП, отмечают улучшение качества и точности, 86% — повышение продуктивности и 59% — сокращение расходов.

Если вы задаетесь вопросом о том, как обеспечить наилучшее обслуживание клиентов, ключ к разгадке — успешное обучение новых операторов отдела обслуживания клиентов. Но, как правило, это долгий процесс, и всегда есть вероятность, что в первом же вызове оператору попадется необычный клиентский запрос. ИИ может создать программу обучения с помощью возможностей преобразования речи в текст. В рамках этого обучения новые операторы смогут пройти тестовые сценарии, основанные на часто задаваемых вопросах, после чего ИИ оценит, готовы ли они начать работать самостоятельно.

Тенденция самообслуживания набирает обороты. Около 71% клиентов предпочитают получать поддержку от компаний посредством сообщений, а не по телефону. 

Несмотря на то что в некоторой степени база знаний дает клиентам возможность самообслуживания, ИИ может грамотно помогать клиентам разрешать проблемы самостоятельно. Технологии ИИ и машинного обучения способны выявлять закономерности поведения пользователей и подбирать наилучшие способы поиска необходимых клиентам ответов.

Хотя автоматизация может оптимизировать процессы, имейте в виду, что ИИ также способен улучшить общее впечатление клиентов, порой гораздо сильнее, чем традиционные методы работы операторов. Ниже представлены несколько примеров того, что может сделать ИИ

1. Персонализирует опыт пользователей

ИИ может быстро анализировать данные и подстраивать ответы под каждого клиента. Например, ИИ способен определить местоположение клиента и предложить продукты или услуги, доступные в его регионе. Кроме того, ИИ может анализировать индивидуальные данные клиента для еще более точной персонализации.

2. Улучшает взаимодействие операторов с клиентами

ИИ также помогает операторам службы поддержки работать эффективнее. Он может подготавливать сводки взаимодействий при передаче запроса, чтобы оператор быстро ориентировался и решал вопросы. Кроме того, когда виртуальные агенты ИИ обрабатывают большинство запросов, операторы могут сосредоточиться на повышении своих навыков, чтобы обеспечивать высокий уровень обслуживания клиентов.

ИИ может быстро анализировать данные и адаптировать ответы под отдельных клиентов. Например, используя ИИ, отдел обслуживания клиентов может узнать местоположение клиента и предложить ему локально доступные продукты или услуги. ИИ также может анализировать данные отдельных пользователей для повышения степени персонализации.

ИИ для обслуживания клиентов также помогает представителям отдела обслуживания клиентов работать эффективнее. ИИ может собирать информацию от обратившегося лица для операторов, чтобы ускорить разрешение проблемы. Более того, пока чат-боты на базе ИИ обрабатывают базовые запросы, операторы могут сосредоточиться на более сложных вопросах и обеспечении первоклассного обслуживания клиентов.

ИИ также помогает операторам, делая работу проще и менее напряженной. Он способен выполнять следующее:

1. Предотвращать выгорание

Работа оператора поддержки клиентов может быть стрессовой: длинные очереди и ограниченное время на решение вопросов создают давление. Слишком много часов, проведенных в напряжении, приводит к выгоранию. ИИ предоставляет клиентам возможности самообслуживания, сокращает очереди и помогает предотвратить выгорание операторов.

2. Оптимизировать рабочие процессы

ИИ делает обслуживание клиентов проще и эффективнее, выполняя следующие функции: 

• Сокращение работы после звонка: ИИ автоматически делает заметки и резюме взаимодействий. 
• ИИ помогает операторам быстро находить нужные данные, чтобы ускорить обслуживание клиентов. 

Когда помощи операторов отдела обслуживания клиентов ожидает длинная очередь клиентов и от времени разрешения проблемы зависят показатели, работа может быть очень напряженной. А множество часов, проведенных в напряжении, приводят к выгоранию. ИИ может предоставить клиентам возможности самообслуживания, что позволяет сократить очереди и избежать выгорания операторов.

ИИ автоматизирует задачи и предоставляет операторам быстрый доступ к необходимой информации, поэтому каждое взаимодействие происходит быстрее и эффективнее. Клиенты удовлетворены тем, что им не приходится долго ждать ответа, а операторы — тем, что могут быстро разрешать проблемы.

Искусственный интеллект открывает множество преимуществ в обслуживании клиентов. В целом они сводятся к повышению эффективности, продуктивности и качества. 3 из 4 потребителей расскажут об успешном или провальном опыте общения с поддержкой другим, поэтому умение наладить позитивный диалог с клиентом, опираясь на возможности ИИ, на наших глазах превращается в отличительный признак хорошей компании. Давайте рассмотрим, какие именно преимущества искусственный интеллект дает бизнесу в плане поддержки клиентов.

1. Снижение затрат и оптимизация ресурсов

Внедрение ИИ экономит время, обеспечивает каналы самообслуживания и позволяет снизить сверхурочную нагрузку на операторов. При этом ИИ предоставляет отличный уровень сервиса, а расширять службу поддержки с его помощью дешевле, чем нанимать новых сотрудников. В долгосрочной же перспективе искусственный интеллект способен предотвратить потерю рабочих мест. Так, если спрос снизится из-за экономического спада, компания сможет сократить использование ИИ, вместо того чтобы увольнять сотрудников.

2. Круглосуточная поддержка

Информация или помощь может потребоваться в любое время дня или ночи, и клиент вряд ли захочет ждать, пока у ваших операторов начнется смена. Решения на базе ИИ способны работать круглосуточно, а обратиться за помощью можно разными способами — по телефону, через социальные сети, чат на сайте или приложение, например Facebook Messenger. Теперь клиенты могут получать ответы в удобное для себя время, что также поможет снизить нагрузку на операторов в пиковые утренние часы.  

3. Анализ и прогнозирование

ИИ часто помогает компаниям отслеживать положение дел: как продвигается проект, как устроен рабочий процесс, на каком этапе производства или доставки находится товар. Но описательная аналитика не предел его возможностей: нейросети также умеют давать прогнозы, и потому их можно и нужно подключать к работе над общей стратегией обслуживания клиентов. Помимо составления поверхностных отчетов, ИИ может выявлять скрытые закономерности в пользовательских данных, ранние признаки оттока клиентов, а также вероятные результаты. Опираясь на этот анализ, руководство сможет принимать быстрые и при том взвешенные решения, которые помогут повысить показатели и качество поддержки.

4. Работа на опережение

ИИ позволяет службе поддержки сменить стратегию с реагирования на упреждение. Нейросеть может подсказать, какая информация потребуется клиенту, исходя из приобретенных им товаров или услуг. Опираясь на эти данные, система запустит напоминания, чтобы клиент сам предпринимал необходимые действия, не обращаясь в службу поддержки. Например, ИИ может напомнить, что запасы продукта на исходе и пора заказать еще.

Через такие, казалось бы, мелочи и проявляется забота о клиенте — та самая, которая превращает обслуживание из посредственного в первоклассное. 

5. Помощь в принятии решений

Многим потребителям уже знакомы традиционные виртуальные агенты на базе ИИ: они отвечают на вопросы и помогают справиться с простыми задачами. Современные ИИ-платформы шагнули далеко вперед, и виртуальные агенты научились обрабатывать более сложные запросы. В частности, они могут помочь клиенту с принятием решений. Например, определиться с покупкой или выбрать услугу с учетом своих нужд.

Внедрение ИИ позволяет сэкономить время, предоставляет возможности самообслуживания, сокращает необходимость сверхурочной работы операторов и при этом помогает безупречно обслуживать клиентов. Кроме того, масштабировать возможности обслуживания клиентов с помощью технологии ИИ гораздо выгоднее, чем нанимать новых операторов. А если из-за ухудшения экономической ситуации спрос упадет, компания сможет продать технологию ИИ, избежав необходимости увольнять сотрудников.

Клиенты не хотят ждать начала рабочего времени, чтобы задать вопрос или получить помощь. Решение на базе ИИ может работать круглосуточно и без выходных, а доступ к нему можно получать с помощью телефонных вызовов, чат-ботов на веб-сайтах, социальных сетей или приложений, например Facebook Messenger. Благодаря ИИ клиенты смогут получить ответы в удобное для них время, а операторам не придется разгребать уйму накопившихся запросов по утрам.  

Компании могут использовать технологии ИИ и машинного обучения, чтобы оценить положение дел: узнать текущее состояние проекта, получить инструкции в рамках того или иного процесса и определить, находятся ли продукты на этапе производства или же уже едут к своим получателям. Однако, помимо содержательной аналитики, технологии ИИ и машинного обучения могут предоставлять также прогностические аналитические сведения, и такие технологии следует включать в общую стратегию обслуживания клиентов. Например, ИИ может отбирать данные для генерирования списка потенциальных клиентов для отдела продаж, анализировать взаимодействия на признаки оттока клиентов, не дождавшихся обслуживания, и предоставлять руководителям компаний сведения о возможных конечных результатах для грамотного принятия решений. 

Благодаря ИИ отдел обслуживания клиентов может сместить фокус внимания с ответных действий на превентивные. По сути, ИИ может предоставить аналитические сведения в отношении информации, которая может потребоваться клиентам, исходя из приобретенных ими продуктов или полученных услуг.

Благодаря этому клиентам не придется ожидать, чтобы связаться со службой поддержки клиентов. Сотрудники могут инициировать взаимодействие и управлять им, чтобы обеспечить превосходный уровень обслуживания клиентов.

Потребители уже знакомы с виртуальными помощниками на базе ИИ, которые отвечают на их вопросы и помогают выполнять простые задачи. Возможности платформ на базе ИИ расширяются, поэтому виртуальные помощники могут предоставлять клиентам инструкции в процессе принятия решений, чтобы они смогли приобрести наиболее подходящий для них продукт, определиться, что им необходимо: ремонт либо замена, — или же подобрать предложения услуг, подходящие под их потребности.

Ценник платформ для обслуживания клиентов на базе ИИ варьируется, однако многие из них предоставляются в виде модели «Программное обеспечение как услуга» (SaaS) с ежемесячной оплатой и, следовательно, не требуют от компании капитальных вложений. 

Безусловно, каждой компании необходимо учитывать свой бюджет и проблемы, которые она планирует решить с помощью ИИ. Но не забудьте учесть общую стоимость владения службой поддержки и сопоставлять затраты на решение на базе ИИ с другими вариантами, в том числе наймом дополнительных сотрудников. Скорее всего, стоимость ИИ будет более выгодной.

Работа с ИИ в обслуживании клиентов изначально требует тщательного планирования. Сначала необходимо определить задачи, которые ИИ будет выполнять для вашего бизнеса, а также данные, необходимые для обучения платформы, например интеграцию с базой знаний или системой управления обслуживанием клиентов. 

Работа с подходящей платформой ИИ для обслуживания клиентов может упростить процесс, поскольку вы получите необходимые рекомендации и поддержку для успешного внедрения.  

Zoom Virtual Agent — это важный шаг к поддержке клиентов с помощью ИИ. Решение для самообслуживания на основе агентного ИИ позволяет предоставлять круглосуточную, проактивную поддержку. Zoom Virtual Agent не просто отвечает, а целенаправленно решает задачи ваших клиентов. Он также интегрируется с различными CRM-системами, системами регистрации заявок и CCaaS-платформами, помогая создать интеллектуальную, связанную и объединенную коммуникацию. 

Обратитесь к эксперту и узнайте все способы, с помощью которых ИИ может повысить эффективность службы поддержки клиентов.