الروبوتات وما بعدها: دليل عملي حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

هل تعلم أن أربعة من كل خمسة عملاء في الولايات المتحدة قد غيروا العلامة التجارية التي يتعاملون معها بسبب تجربة خدمة عملاء سيئة؟

لم تعد خدمة العملاء تقتصر على التعامل مع استفسارات العملاء وحل المشكلات. فقد تطورت من مجرد معاملة تجارية إلى محرك لولاء العلامة التجارية ورضا العملاء.

غالبًا ما تكون توقعات العملاء صعبة للغاية بحيث يتعذر تلبيتها، وهناك فجوة كبيرة بين تقديم الخدمة وما هو متوقع. كيف يمكنك سد هذه الفجوة؟

الذكاء الاصطناعي منتشر في كل مكان، وخدمة العملاء ليست استثناءً. إنها وظيفة تجارية تتناسب بشكل طبيعي مع تطبيق الذكاء الاصطناعي.

من روبوتات الدردشة المتاحة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع إلى لوحات التحكم سهلة الاستخدام التي توفر رؤى في الوقت الفعلي، دعونا نستكشف كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء وزيادة ولاء العملاء للعلامة التجارية.

إليك مقطع فيديو قصير يشرح كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء:

فهم دور الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

ونظراً لتعدد استخدامات الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نكون متفائلين بشأن هذا التوقع. إليك نظرة على كيفية مساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة لخدمة العملاء للشركات:

1. الحد من معدل تغيير العملاء

يساعد الذكاء الاصطناعي في الاحتفاظ بالعملاء من خلال عمليات مثل التعرف على النوايا والتحفيز.

أولاً، تقوم بتحليل تواصل العملاء عبر مختلف القنوات، مثل سجلات الدردشة والرسائل الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي وغيرها، لفهم تصور العملاء للعلامة التجارية.

ثم تُطلق استراتيجيات إعادة الاستهداف وإعادة التفاعل لمعالجة إحباطهم، أو إثارة اهتمامهم، أو حثهم على الشراء. ويؤدي هذا النهج المزدوج إلى تحسين تفاعل العملاء وتقليل معدل توقفهم عن التعامل مع الشركة.

2. مساعدة الموظفين البشريين

يمكنك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي كـمساعدين افتراضيين أذكياء لدعم فرق خدمة العملاء وتحسين كفاءة الموظفين. هذا المزيج بين تقنية الذكاء الاصطناعي والتعاطف البشري يقلل من مقاومة العملاء لاستخدام التكنولوجيا في خدمة العملاء، بينما يعزز قدرات الموظفين البشريين.

يتولى الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء جميع الأعمال الروتينية، مثل عرض المعلومات أو إنشاء نماذج نصية لتسهيل المحادثات والإجابة على أسئلة العملاء. وهذا يتيح لموظف خدمة العملاء التركيز على تقديم لمسة إنسانية وبناء علاقات ذات مغزى.

تتمتع روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بقدرات متعددة اللغات. ويسهل وصولها السريع إلى معلومات موثوقة وذات مصداقية ومتسقة على موظفي الدعم تقديم الخدمة بسرعة وفعالية أكبر بلغة العميل.

علاوة على ذلك، تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع دون المساس بالكفاءة والدقة.

3. أتمتة المهام المتكررة

غالبًا ما تكون جزء كبير من أنشطة خدمة العملاء عبارة عن أعمال غير مثمرة تتعلق بالعمل أو عمليات متكررة. معالجة طلبات إعادة تعيين كلمة المرور، والإجابة على الأسئلة الشائعة، وتتبع تسليم الطلبات — والقائمة تطول.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة للأتمتة أن تعزز الكفاءة والدقة في هذه المهام الروتينية. فهي تعمل على تحسين تجربة العملاء من خلال الرد على استفساراتهم بشكل فوري ودقيق. وفي الوقت نفسه، توفر هذه الأدوات الموارد البشرية للتركيز على المهام عالية القيمة أو المعقدة التي تتطلب مهارات التفكير النقدي أو الخبرة أو اللمسة الإنسانية.

بالإضافة إلى ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على تقليل تكاليف خدمة العملاء من خلال الأتمتة القابلة للتوسع، وتقليل أوقات الانتظار، وتبسيط سير العمل، وتوفير خدمة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

4. تدريب فرق خدمة العملاء

لم يعد التدريب وبناء القدرات يتبعان نهجًا واحدًا يناسب الجميع. تستثمر الشركات الآن في التدريب الشخصي والإرشاد الفردي لمعالجة نقاط القوة والضعف المحددة لأعضاء فريق خدمة العملاء.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات المستمدة من المكالمات والدردشات ورسائل البريد الإلكتروني لإجراء تحليل SWOT شامل. ثم يوصي بوحدات تدريبية موجهة تتناسب مع تفضيلات التعلم الخاصة بالموظف

كما يمكنها قياس مؤشرات مثل معدل التسجيل ومعدل إتمام الدورة والمهام الموكلة، وما إلى ذلك، من أجل تقييم فعالية مثل هذه الدورات التدريبية وتحسين الاستراتيجيات وفقًا لذلك.

5. تخصيص تجربة العملاء

تدور جميع استراتيجيات إدارة العملاء الحديثة حول التخصيص. يمكن للشركات تحقيق زيادة في الإيرادات بنسبة 40% من خلال التخصيص وحده!

يمكن للذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء الاستفادة من البيانات ذات الصلة من سجل الشراء والتفاعلات السابقة والنشاط عبر الإنترنت وما إلى ذلك، لإنشاء ملف تعريفي شامل للعميل. ثم يقوم بتنظيم تجربة خدمة مخصصة تتناسب مع مشاكل العميل أو متطلباته أو تفضيلاته.

تسمح هذه المعلومات السياقية لمتخصصي خدمة العملاء بتخصيص تجربة العميل بما يتجاوز مجرد مناداته باسمه. ويؤدي هذا التخصيص إلى الارتقاء بتجربة العميل وتعزيز ولائه للعلامة التجارية.

6. تحسين التفاعلات مع العملاء

تنتشر تفاعلات خدمة العملاء عبر قنوات متنوعة — البريد الإلكتروني والهاتف والدردشة ووسائل التواصل الاجتماعي وغيرها. ويُعد الذكاء الاصطناعي قوة مركزية تجمع بين هذه القنوات لتوفير تجربة عملاء سلسة ومتسقة عبر القنوات المختلفة. فكر في الأمر على أنه مشغل لوحة مفاتيح يربط العملاء بالموظف أو المورد المناسب لمعالجة استفساراتهم. ويؤدي هذا الحل السريع إلى تعزيز رضا العملاء.

علاوة على ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على توقع احتياجات العملاء بشكل استباقي. وبناءً على التوقعات المستندة إلى البيانات، يمكن للشركات التوصية بمنتجات أو خدمات، وتشجيع عمليات الشراء العفوية، والتغلب على معوقات البيع.

يمكنك القيام بذلك بشكل استباقي. على سبيل المثال، اقتراح ملحق بناءً على عملية شراء حديثة. أو يمكن أن يكون ذلك بشكل تفاعلي، مثل مشاركة دليل حل المشكلات أثناء تفاعل الدعم

7. توليد رؤى مستندة إلى البيانات

تفتح خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي الباب أمام كنز من البيانات والرؤى.

تستوعب نماذج الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات، مثل محادثات العملاء، وردود الاستطلاعات، والمحادثات على وسائل التواصل الاجتماعي، وما إلى ذلك، من أجل تحديد الاتجاهات والأنماط. تُمكّن هذه الرؤية الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تحسين خدمة العملاء.

قد تسلط نقاط الضعف المتكررة لدى العملاء الضوء على الثغرات في المنتج أو الخدمة المقدمة! وبالمثل، يمكنها تسليط الضوء على المشكلات المستمرة التي تعاني منها استراتيجيات التسويق أو المبيعات أو الاحتفاظ بالعملاء.

تساهم هذه الرؤى في دعم عملية اتخاذ القرارات الاستراتيجية على مستوى المؤسسة بأكملها من أجل تقديم خدمة عملاء أكثر كفاءة.

لم يؤد اعتماد ClickUp إلى تحسين عملياتنا فحسب، بل ساعد أيضًا في تشكيل قسم نجاح العملاء، مما مكننا من زيادة عدد عملائنا من 2000 إلى 8000 عميل سنويًا.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء: حالات الاستخدام والأمثلة

انظر إلى حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التالية، إلى جانب بعض الأمثلة، لإضافتها إلى سير عمل خدمة العملاء لديك (وشاهد هذا الفيديو للحصول على نظرة عامة موجزة):

خدمة العملاء عبر جميع القنوات

أمثلة: Zendesk، Salesforce، إلخ.

تخيل عميلاً يتصفح صفحة منتج على موقعك الإلكتروني بشكل عابر.

يظهر روبوت الدردشة ويسألهم عما إذا كان لديهم أي استفسارات حول المنتج. يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي بجلب الإجابة وحل الاستفسار. ومع ذلك، يتلاشى الأثر.

بعد أيام، يرى العميل إعلانك على وسائل التواصل الاجتماعي. يتصل بك عبر Messenger، وتفاجئه بتذكر المنتج الذي أعجبه، وتفاصيل الشحن التي شاركها، والمعلومات الأخرى ذات الصلة. يضيف المنتج إلى سلة التسوق، لكنه لا يتمكن من إتمام عملية الدفع. ترسل إلى العميل قسيمة خصم عبر البريد الإلكتروني، ويقوم العميل أخيرًا بإتمام عملية الشراء!

ومن المثير للاهتمام أن أياً من الأنشطة المذكورة أعلاه لم تتم إدارتها يدوياً. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنك تحديد وتيرة والتركيبة المناسبة من القنوات. سيتتبع نموذج الذكاء الاصطناعي سلوك العملاء وتفاعلاتهم لتسهيل تقديم دعم متسق عبر نقاط الاتصال هذه.

إنشاء المحتوى

أمثلة: ClickUp Brain، ChatGPT، Gemini، إلخ.

جرب ClickUp Brain

يعد إنشاء المحتوى أحد أشهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء. ونظرًا لأن صياغة محتوى عالي الجودة تتطلب وقتًا وموارد، غالبًا ما تلجأ الشركات إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج المحتوى في أوقات الضرورة. وسواء كان الأمر يتعلق بحل المشكلات أو أدلة الإرشادات أو الأسئلة الشائعة والملخصات من صفحات المنتجات، يمكن لأدوات إنشاء المحتوى إنشاء مجموعة متنوعة من المحتوى.

تخيل أنك على وشك إطلاق منتج جديد. يمكن لأدوات التسويق المزودة بقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي أن تساعدك في إثارة ضجة حول هذا الإطلاق الكبير باستخدام رسائل بريد إلكتروني ومنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي مصاغة بذكاء.

بعد الإطلاق، يتلقى فريق خدمة العملاء لديك عددًا كبيرًا من استفسارات العملاء. يمكنهم إنشاء مورد معرفي باستخدام الذكاء الاصطناعي للإجابة على الأسئلة الشائعة وتقليل أعباء العمل. يمكن للموظفين البشريين مراجعة المحتوى الذي تم إنشاؤه والتأكد من دقته واكتماله وتوافقه مع إرشادات علامتك التجارية.

روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

أمثلة: BlenderBot، Erica (بنك أوف أمريكا)، Insomnobot، إلخ.

تعمل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في خدمة العملاء من خلال جعلها أكثر استقلالية وتركيزًا على العملاء. يمكنها التعامل مع مهام مثل الأسئلة الشائعة، وتحديد المواعيد، ومعالجة المدفوعات، ومشاركة تحديثات الطلبات، والتوصية بالمنتجات والخدمات، وغير ذلك الكثير.

على سبيل المثال، قد يتصل أحد العملاء بـ"روبوت الدردشة" الخاص بأحد البنوك للاستفسار عن رصيده المصرفي. وسيقوم "روبوت الدردشة" بالتحقق من هوية المستخدم لتوثيق وصوله إلى هذه المعلومات. وبمجرد التأكد من صحة الهوية، سيقوم باسترداد معلومات رصيد الحساب وعرضها. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه مساعدة المستخدمين في تحويل الأموال، أو الاطلاع على سجل المعاملات، أو حتى إحالة المشكلات إلى موظف بشري.

تستفيد روبوتات الدردشة من تقنيات مثل التعلم الآلي لتحسين أدائها بشكل متكرر. يتيح التعلم الآلي لها تحليل التفاعلات السابقة وتعليقات العملاء لتحسين الردود. ونتيجة لذلك، تصبح أكثر مهارة في التعامل مع التفاعلات المعقدة وإجراء محادثات طبيعية.

الرسائل المعززة

أمثلة: NICE inContact، Velaro، Kore، إلخ.

تُعرف الرسائل المعززة بأنها تزويد الموظف البشري بمساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي. وبفضل هذا المزيج، لا يتعين على موظف خدمة العملاء بذل جهد ذهني كبير، خاصة في الحالات الروتينية والمتكررة.

على سبيل المثال، لنفترض أن شخصًا ما اتصل بشركتك بشأن مشكلة تتعلق بحل المشكلات. يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بجمع المعلومات من شاشة الدردشة في الوقت الفعلي ومعالجتها لتوليد رؤى واقتراح حلول أثناء المحادثة.

عندما يشرح العميل المشكلة، يقوم محرك الذكاء الاصطناعي بتحليل تفاصيل حسابه، أو تحديد مقالات قاعدة المعرفة المناسبة، أو إنشاء دليل تفصيلي لحل المشكلة. يمكن للموظف بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لمساعدة العميل. وهذا يحافظ على اللمسة الإنسانية مع الاستفادة في الوقت نفسه من سرعة تقديم الخدمة.

في بعض الأحيان، يتعامل روبوت الدردشة بشكل مستقل مع استفسارات العملاء، مع إمكانية اللجوء إلى الموظفين البشريين إذا كانت المشكلة معقدة للغاية.

تحليل المشاعر

أمثلة: Dialpad، Repustate، إلخ.

قبل ظهور أدوات تحليل المشاعر، كان تقييم مشاعر العميل يتطلب من موظف الخدمة تفسير نبرة الصوت واللغة لتحديد المشاعر بشكل ذاتي.

ومع ذلك، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي تزيل كل التخمينات من تحليل مشاعر العملاء. تخيل أن عميلاً يتصل بفريق الدعم عبر الدردشة. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل أسلوب العميل في التعبير، وتركيب الجمل، واختيار الكلمات، وحتى الرموز التعبيرية أثناء التفاعل لتقييم حالته العاطفية.

تدرك أن العميل غاضب وتستخدم نبرة أكثر تعاطفًا لتأكيد فهمك لإحباطه. وبالمثل، قد تقوم أدوات تحليل المشاعر المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا بتحليل الصوت والنبرة والإيقاع والصمت وما إلى ذلك، لتصنيف المشاعر.

يمكن استخدام تحليل المشاعر الاستباقي هذا في مجال خدمة العملاء للكشف عن العملاء المعرضين للخطر. يمكن لحلول برمجيات نجاح العملاء الكشف عن المشاعر السلبية وتنسيق التدخل الاستراتيجي للحد من فقدان العملاء.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

أمثلة: ClickUp Brain، IBM Watson، MonkeyLearn، وغيرها.

تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG) لإجراء تفاعلات شبيهة بالبشر. تتمتع هذه الأطر بفهم دقيق للغة البشرية وتعمل معها بشكل طبيعي. ونتيجة لذلك، يمكنك الابتعاد عن روبوتات الدردشة القائمة على القوائم وإجراء محادثات حقيقية!

على سبيل المثال، إذا أرسل عميل قلق رسالة تقول: "لا أستطيع العثور على هاتفي! ساعدوني!!!"، يقوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بتحليل النص، وملاحظة الأخطاء الإملائية واستخدام الأحرف الكبيرة، وفهم المقصد من وراء الكلمات.

ستحدد الأداة أن العميل لا يستطيع العثور على هاتفه وستلاحظ الطابع العاجل لرسالته. بعد ذلك، ستحاول تهدئة العميل وإرشاده خطوة بخطوة للعثور على جهازه.

تتيح هذه القدرة للذكاء الاصطناعي التعامل مع نطاق أوسع من استفسارات العملاء، حتى لو كانت غير صحيحة نحويًا أو سيئة الصياغة. وسيؤدي الحل السريع إلى تحسين تجربة العملاء وزيادة رضاهم.

التحليلات التنبؤية

أمثلة: Altair Rapid Minder، SAP Predictive Analytics، إلخ.

ربما تكون التحليلات التنبؤية ثاني أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا في خدمة العملاء بعد الذكاء الاصطناعي التوليدي. فهي تجعل خدمة العملاء استباقية بدلاً من رد الفعل، حيث تتوقع الشركات متطلبات العملاء وتلبيها.

لنفترض أنك تدير متجرًا للتجارة الإلكترونية. يمكنك توقع زيادة في طلب العملاء خلال تخفيضات "الجمعة السوداء" والمواسم المحددة والعطلات من خلال تحليل البيانات التاريخية مقترنةً بالتحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تتيح لك هذه المعرفة تخزين المخزون وتحسين المتجر وتوسيع نطاق الخوادم بحيث تسير العمليات التجارية دون انقطاع.

يمكن للشركات الاستفادة من التحليلات التنبؤية لتقديم تجربة عملاء سلسة مع تلبية التوقعات. وهذا يقلل من حالات تصعيد المشكلات إلى فريق الدعم خلال أوقات الذروة، مما يتيح لهم التركيز على المهام الأكثر قيمة.

محركات التوصية

أمثلة: أمازون، ونتفليكس، ولينكدإن، وغيرها.

كان من المتوقع ظهور مثل هذا الاتجاه بالنظر إلى كيفية قيام منصات مثل Amazon وNetflix وSpotify وLinkedIn وغيرها بتعميم استخدام هذه الأداة القائمة على الذكاء الاصطناعي.

تقوم محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحليل كميات كبيرة من معلومات العملاء، مثل المشتريات السابقة وسلوك التصفح وموقع العميل والتفاعلات السابقة. وباستخدام هذه المجموعة من البيانات، توصي هذه المحركات بالمنتجات والخدمات والحلول ذات الصلة التي تتوافق مع متطلبات العميل.

على سبيل المثال، تخيل أنك تدير وكالة سفر، ويقوم عميل يبحث عن باقة عطلة شاطئية بزيارة موقعك الإلكتروني. يقوم روبوت الدردشة بإشراكه في محادثة ويجمع تفاصيل حول خطته للسفر وميزانيته ووسيلة السفر المفضلة والتواريخ والمزيد.

وباستخدام هذه المعلومات، يقوم نظام التوصية القائم على الذكاء الاصطناعي الآن بتنظيم باقات مخصصة لمختلف الوجهات والرحلات وخيارات الإقامة في حدود ميزانية العميل ونطاقه. ويؤدي هذا النهج إلى زيادة احتمالية إبرام الصفقة!

موارد الخدمة الذاتية

أمثلة: ClickUp Brain، Userpilot، Freshdesk، Intercom، إلخ.

جرب ClickUp Brain

يجب على الشركات تلبية هذا الطلب الذي يقوده العملاء.

يساعد الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في هذه المهمة بعدة طرق:

وهذا يقلل من العبء على موظفي الخدمة المباشرة ويمكّن العملاء من إيجاد الحلول بشكل مستقل ومريح.

التوجيه الذكي

أمثلة: Genesys، Dialpad، Zoho Desk، إلخ.

تختلف استفسارات العملاء من حيث التعقيد والقناة والقسم الذي يتم توجيهها إليه. مع وجود العديد من العوامل المتغيرة، قد يكون توجيه استفسارات العملاء إلى الموظف المناسب أمرًا معقدًا للغاية، اعتمادًا على سعة عملهم وتوافرهم.

يمكن أن يعمل التوجيه الذكي المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كأداة أتمتة تتيح للشركات تولي مسؤولية طلبات العملاء الواردة. تستخدم مراكز الاتصال التوجيه الذكي لتحليل طبيعة الاستفسار باستخدام معايير محددة مسبقًا أو كلمات رئيسية محددة.

على سبيل المثال، تفترض أنك تدير مركز اتصال مدعوم بالذكاء الاصطناعي لصالح أحد البنوك. يختار أحد العملاء خيار الحصول على معلومات حول رصيد الحساب في نظام الرد الصوتي التفاعلي (IVR). فيتلقى تلقائيًا رسالة نصية تحتوي على هذه المعلومات. ويرغب عميل آخر في استكشاف خيارات القروض والرهون العقارية. وبناءً على ملفه الشخصي ومتطلباته، سيتم توصيله تلقائيًا بموظف متاح ومؤهل تمامًا للتعامل مع هذا الطلب.

تحديد أولويات الطلبات

أمثلة: ClickUp Brain، Todoist، إلخ.

لقد رأينا كيف يعمل الذكاء الاصطناعي كآلة فرز أثناء تحويل طلبات العملاء إلى موظف الخدمة المناسب. بالإضافة إلى ذلك، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في تحديد أولوية الاستفسارات بناءً على مدى إلحاحها وتأثيرها المحتمل وقيمة العميل.

على سبيل المثال، لنفترض أنك قمت بإعداد وتهيئة مصفوفة أولويات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحليل جميع طلبات الدعم. تأخذ هذه المصفوفة في الاعتبار خطورة المشكلة المبلغ عنها، ومجموعة العملاء المتأثرة بها بشكل مباشر، والتأثير المحتمل على العمليات التجارية والإيرادات. استنادًا إلى هذه الأولوية المرجحة، يمكن لفرق دعم العملاء إعطاء الأولوية للمشكلات الحرجة التي تؤثر على قاعدة عملاء أكبر، مما يضمن معالجتها أولاً.

وبالمثل، يمكن لنموذج تحديد الأولويات القائم على الذكاء الاصطناعي الاستفادة من قوالب رحلة العميل لتحديد العملاء المحتملين الأكثر احتمالاً للتحول إلى عملاء دافعين أو العملاء المحتملين الذين يتطابقون مع الملف الشخصي للعميل المثالي. تسمح هذه القرارات المستنيرة لفرق خدمة العملاء والدعم بحل المشكلات بشكل استراتيجي وتحسين تجربة العملاء دون إرهاق.

إدارة البيانات

أمثلة: ClickUp Brain، Astera، Azure Data Factory، إلخ.

تتضمن خدمة العملاء كمًا هائلاً من بيانات العملاء، مثل سجلات الدردشة وتسجيلات المكالمات وسجلات البريد الإلكتروني والإشارات على وسائل التواصل الاجتماعي وغير ذلك. ويعد تخزين هذه الكميات الضخمة من البيانات وإدارتها والعمل بها أمرًا شبه مستحيل باستخدام الأساليب التقليدية. ولحسن الحظ، تتبع حلول الذكاء الاصطناعي مبدأ تنظيميًا قائمًا على القواعد ولكنه مرن لتبسيط هذه العملية التجارية.

تخيل أن فريق خدمة العملاء غير قادر على تقديم خدمة مخصصة بسبب تشتت بيانات العملاء عبر قنوات مختلفة أو في صوامع بيانات منفصلة. كما يتعين عليهم التعامل مع مزيج من البيانات غير المنظمة والمنظمة، مع إضافة بعض البيانات شبه المنظمة. تقوم منصات بيانات العملاء (CDP) المدعومة بالذكاء الاصطناعي بجمع هذه البيانات وتنظيمها وتصنيفها تلقائيًا. ثم تقوم بتنقيتها لإنشاء ملفات تعريف فريدة للعملاء وإقامة علاقات فردية معهم.

إن وجود بيانات موثوقة في مكان مركزي يسهل على الشركات تحديد الاتجاهات والأنماط والمواضيع المتكررة ومجالات التحسين ونقاط الضعف الشائعة. لذا، استخدمها بحكمة لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات من أجل تحسين تقديم خدمة العملاء.

نسخ المكالمات تلقائيًا

أمثلة: ClickUp Brain، Fireflies، Otter، إلخ.

في الماضي، كانت الشركات تعتمد على النسخ اليدوي لاستخراج المعلومات الأساسية من مكالمات العملاء. كانت هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً وتستهلك موارد كثيرة وتكون عرضة للأخطاء. اليوم، يحول النسخ الصوتي للمكالمات المدعوم بالذكاء الاصطناعي الصوت إلى نص في الوقت الفعلي. وهذا يتيح للموظفين تقييم المكالمات الهاتفية، وتحديد الكلمات الرئيسية، وتحليل مشاعر العملاء، وفهم نقاط ضعفهم. وتساعدهم هذه الرؤى على اتخاذ إجراءات أكثر ملاءمة.

بالإضافة إلى المساعدة في الوقت الفعلي، يمكن استخدام هذه النصوص كأشرطة تسجيل، مما يتيح للموظفين تقييم أدائهم. يمكن للشركات إنشاء مكتبة من النصوص الناجحة لتدريب الموظفين الجدد على التعامل مع المواقف المماثلة.

دليل لتطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

الآن بعد أن تعرفت على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، دعنا ننتقل إلى الجزء الأكثر إثارة، وهو تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي. إليك دليل بسيط من 6 خطوات لمساعدتك في هذه العملية:

الخطوة 1: حدد أهداف خدمة العملاء

ابدأ بتحديد أهداف خدمة العملاء الخاصة بك. استشر فرق الخدمة لديك واطلب تعليقات من عملائك الراضين لتحديد نقاط القوة والضعف لديك. إليك بعض الأمثلة لتلهمك:

ستساعدك هذه الأهداف على تحسين خدمة العملاء أو سد أي ثغرات.

الخطوة 2: تقييم البنية التحتية الحالية لخدمة العملاء

بعد ذلك، يجب على قادة الأعمال تقييم نظام خدمة العملاء الحالي لديهم. ويشمل ذلك:

سيساعدك فهم هذه الجوانب على اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن دمجها مع أعمالك.

الخطوة 3: استكشف أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة

لقد اطلعت على عدة طرق لنشر أدوات الذكاء الاصطناعي من أجل تقديم خدمة عملاء ممتازة. يمكنك إعداد روبوتات الدردشة، وإنشاء أدوات تحليل المشاعر، وتكملة مستودعات البيانات، وإنشاء المحتوى، وغير ذلك الكثير.

استخدم أهدافك لتحديد أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة للمهمة. وأثناء القيام بذلك، أعط الأولوية للحلول التي تتمتع بإمكانية أكبر لإحداث تأثير. ابدأ بتطبيق أو تطبيقين أساسيين، ثم قم لاحقًا بتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء.

الخطوة 4: اتبع سياسة قوية لإدارة البيانات

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على البيانات، يجب عليك تطبيق سياسة قوية لإدارة البيانات في مؤسستك. يجب عليك تنفيذ بروتوكولات من أجل:

ستضمن الاستراتيجيات المذكورة أعلاه جودة البيانات مع تقديم الخدمة للعملاء بثقة.

الخطوة 5: تدريب فرق خدمة العملاء وتأهيلها

إن تدريب موظفي خدمة العملاء وتأهيلهم سيبدد أي مخاوف أو تردد أو مقاومة قد تواجهها أثناء تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء. قم بتوعيتهم حول كيفية تحسين أدوات الذكاء الاصطناعي لسير عملهم حتى يصبحوا أكثر انفتاحًا تجاه هذه الفكرة.

بالإضافة إلى التدريب والتأهيل، قم بمشاركة الموارد مثل نماذج إدارة خدمة العملاء لإبراز فائدة الحل. ستعمل مثل هذه العروض العملية على تشجيع اعتماد الحل وستكون بمثابة نقطة انطلاق لفرق خدمة العملاء.

الخطوة 6: المراقبة والتحسين

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يتحسنان بشكل متكرر، يجب عليك مراقبة أدائهما باستمرار. تتبع المقاييس مثل إنتاجية الموظفين أو معدلات حل المشكلات، وحلل ملاحظات العملاء، وقم بإجراء تحليلات SWOT لضبط تنفيذ الذكاء الاصطناعي لديك.

ClickUp Brain: مورد شامل لجميع احتياجاتك المتعلقة بالذكاء الاصطناعي

ClickUp Brain هي أول شبكة عصبية في العالم تربط المهام والوثائق والمشاريع والأشخاص بالذكاء الاصطناعي. يعمل هذا الحل القوي القائم على الذكاء الاصطناعي على تحسين التنسيق بين أعضاء فريق خدمة العملاء، وزيادة الإنتاجية بنسبة 30٪، وخفض التكلفة بنسبة 75٪.

نصنف تطبيقات ClickUp Brain إلى ثلاث وحدات رئيسية: مدير المعرفة بالذكاء الاصطناعي، ومدير المشاريع بالذكاء الاصطناعي، والكاتب بالذكاء الاصطناعي للعمل.

فيما يلي نظرة على كيفية أداء هذه الأدوات في مجال خدمة العملاء:

مدير المعرفة بالذكاء الاصطناعي

استخدم ClickUp Brain من أجل:

مدير مشاريع الذكاء الاصطناعي

أثناء إدارة المشاريع، يساعدك ClickUp Brain في:

AI Writer for Work

ClickUp Brain هو أكثر من مجرد ذكاء اصطناعي توليدي. يمكنك:

يعد ClickUp Brain جزءًا من مجموعة ClickUp. وهذا يعني أنه يمكنك التوسع خارج نطاق هذه الوظائف المدعومة بالذكاء الاصطناعي للاستفادة من ClickUp في خدمة العملاء بشكل عام.

استخدم ClickUp من أجل:

القائمة أعلاه ليست سوى غيض من فيض. يمكن لـ ClickUp و ClickUp Brain تنشيط عمليات خدمة العملاء لديك بعدة طرق.

عزز خدمة العملاء باستخدام قوالب ClickUp

يوفر ClickUp مكتبة غنية من القوالب لمختلف مهام خدمة العملاء مثل:

1. نموذج بيان مشكلة العميل من ClickUp

قم بتنزيل هذا النموذج

يعمل نموذج بيان مشكلة العميل من ClickUp على تبسيط عملية جمع وفهم متطلبات العملاء والتحديات التي يواجهونها. وتسهل هذه الرؤى عملية طرح الأفكار لإيجاد الحلول وتحسين المنتجات لتقديم خدمة عملاء أكثر ثراءً.

يساعدك نموذج المستند هذا على توثيق مشاكل العملاء وتصنيفها وتصورها حسب النوع، وإنشاء مشروع لكل منها حتى يمكن طرح الأفكار لإيجاد الحلول.

2. نموذج خطة نجاح العملاء من ClickUp

قم بتنزيل هذا النموذج

يساعد نموذج خطة نجاح العملاء هذا من ClickUp على تحديد نجاح العملاء باستخدام مقاييس قابلة للقياس. وبوضع هذا الهدف في الاعتبار، يمكن للشركات تنظيم أنشطة العملاء مثل عملية التهيئة، وتتبع التقدم المحرز، والحفاظ على المساءلة مع تقديم خدمة عملاء استثنائية.

3. نموذج دعم العملاء في ClickUp

قم بتنزيل هذا النموذج

يتيح نموذج دعم العملاء من ClickUp لفرق دعم العملاء إدارة الاستفسارات بفعالية. فهو يساعد في تنظيم التذاكر وتحديد أولوياتها، وتوزيع المهام، ومراقبة رضا العملاء لتقديم دعم عالي الجودة. ويتضمن عرضًا للمهام التي تقترب من حالة التأخير لتمكين تحديد الأولويات.

4. نموذج طلب خدمة العملاء في ClickUp

قم بتنزيل هذا النموذج

بفضل نموذج طلب الخدمة من ClickUp، يمكن للشركات إدارة طلبات خدمة العملاء والمشكلات التقنية بشكل استراتيجي. ويقضي توحيد طلبات الخدمة على احتمال حدوث أي لبس أو سوء تفاهم، مع ضمان حل المشكلات بسرعة ودقة.

يساعدك هذا النموذج على:

5. نموذج تصعيد خدمة العملاء في ClickUp

قم بتنزيل هذا النموذج

يُعد نموذج تصعيد خدمة العملاء هذا من ClickUp مكملاً لخدمة دعم العملاء. يمكن للعملاء غير الراضين عن مستوى الخدمة التي يتلقونها تصعيد الأمر بطريقة منظمة، بينما يمكن للشركات تحديد هذه الحالات ومعالجتها على أساس الأولوية.

والمزيد! يمكنك حتى استخدام ClickUp Brain لإنشاء قوالب مخصصة إذا لم تكن هذه كافية.

هل أنت مستعد للارتقاء بمستوى أدائك؟

الذكاء الاصطناعي وخدمة العملاء هما مزيج مثالي.

يؤدي دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء إلى تحسين الاحتفاظ بالعملاء، ومساعدة الموظفين البشريين، وتحسين معنويات الموظفين وإنتاجيتهم، وتقديم دعم مخصص، وتوليد رؤى مستندة إلى البيانات.

يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء بعدة طرق — بدءًا من روبوتات الدردشة وصولاً إلى أدوات تحليل المشاعر. وقد قمنا بمشاركة دليل بسيط من ست خطوات سيساعدك على إدخال الذكاء الاصطناعي في عمليات خدمة العملاء.

الآن أصبحت تعرف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء وكيفية اختيار أداة الذكاء الاصطناعي المفضلة لديك. يمكنك اختيار حل مخصص للذكاء الاصطناعي لمهام مختلفة أو مجرد استخدام ClickUp حتى يتمكن ClickUp Brain من إدخال الذكاء الاصطناعي في جميع عملياتك. الخيار الأخير سيكون الأكثر حكمة، حيث يمنحك المرونة وقابلية التوسع.

سجل في ClickUp لترى كيف يمكنك تحويل خدمة العملاء لديك!