Как работят AI агентите в обслужването на клиенти

Ръководителят на вашия контактен център се занимава с 120 отворени чата в 2 часа сутринта. Обещанията не се спазват и опашката ще се утрои до зори.

На практика това означава, че агентите автоматично разрешават запитвания от типа „Къде е поръчката ми?“ и заявки за нулиране на парола, изготвят отговори за одобрение за възстановяване на суми и прехвърлят ескалации с прикачени транскрипции и подробности за поръчката.

Тази промяна не е хипотетична; Gartner прогнозира, че 80% от организациите ще използват генеративна AI в поддръжката до 2025 г.

Следващият пилотен проект, който ще проведете, ще определи дали екипът ви ще се учи сега или ще прекара следващото тримесечие в наваксване. За да решите къде да се впише този пилотен проект, ви е необходима проста представа за това, какво прави AI агентът от получаването на съобщението до разрешаването на проблема.

Ключови изводи

Как всъщност работят AI агентите в обслужването на клиенти

В типична конфигурация AI агентът чете входящото съобщение, извлича контекста от CRM и базата знания, взема решение за най-добрия отговор, след което изготвя отговор за преглед или го изпраща автоматично.

Можете да конфигурирате агента като помощник, който само предлага отговори, като помощник-пилот, който изготвя отговори за одобрение, или като напълно автономен агент, който сам затваря прости случаи.

Този цикъл се повтаря стотици пъти на час, което позволява на някои екипи да намалят средното време за разрешаване на проблеми от единадесет минути на две.

След като видите ясно цикъла, става по-лесно да забележите къде се вписва той в ежедневната работа.

Как AI агентите се вписват в ежедневната работа на обслужването на клиенти

Реалното въздействие на AI агентите се проявява ясно на три места: в началото на опашките, в разговорите и зад кулисите.

За контекст, няколко примера могат да включват:

Премахнете тези агенти и обслужването на клиенти ще се върне към старите си модели, като повтарящи се отговори, дълги срокове за разрешаване на проблеми и стресирани екипи по време на пиковите часове.

Тези напрежения бързо се превръщат в извънреден труд, изтощени опашки и разочаровани клиенти, които се насочват към конкурентите – пропуски, които бързо се отразяват в показателите ви.

Основни предимства на AI агентите в обслужването на клиенти

Когато са добре настроени, AI агентите ускоряват отговорите и намаляват разходите за взаимодействие. Те обработват рутинни заявки без забавяния или прекъсвания, което освобождава екипа ви да се фокусира върху по-сложни проблеми.

Данните на BCG показват, че напълно внедрените LLM решения повишават производителността с 30 до 50 процента в обслужването на клиенти, като намаляват времето за обработка и освобождават представителите да решават по-трудни проблеми.

Взети заедно, тези стъпки ви осигуряват по-къси опашки, по-ниски разходи за труд и незабавни отговори за прости задачи.

Практически примери за използване на агенти за обслужване на клиенти

Повечето ползи от AI агентите идват от няколко фокусирани работни процеса, а не от цялостна реорганизация.

Екипите обикновено започват с задачи с голям обем и ниска сложност, като целта е 40% автоматично разрешаване в рамките на 60 дни, за да се докаже бързо ползата.

Моделите по-долу показват къде агентите вече оказват измеримо влияние, като ви помагат да изберете най-подходящото за вашите забавени задачи.

1. Автономно отклоняване на често задавани въпроси

В този случай чатботовете на вашия уебсайт или приложение обработват рутинни въпроси, свързани с доставка, връщане на стоки или достъп до акаунт, без човешка намеса.

Пример: AI асистентът на Klarna е обработил 2,3 милиона разговора през първия си месец, което се равнява на натоварването на 700 пълноценни представители. Времето за отговор е спаднало от 11 минути на 2, а удовлетвореността на клиентите е останала сравнима с тази при човешката поддръжка.

2. Отговори, подпомагани от агенти

AI агентът следи чатовете на живо или билетите по имейл и предлага чернови на отговори. След това човешките представители преглеждат, редактират тона и изпращат отговорите.

Пример: Генеративният асистент на JetBlue намали времето за обработка на чата с 280 секунди, освобождавайки 73 000 часа работа на агентите само за едно тримесечие. Представителите могат да обработват повече контакти на смяна, като отделят по-малко време за търсене на информация.

Този подход работи добре и по телефона, когато клиентите се нуждаят предимно от бързи актуализации на статуса.

3. Търсене на поръчки чрез гласово IVR

В този модел клиентите, които се обаждат в поддръжката, предоставят идентификационен номер на поръчката на IVR система. AI извлича статуса на поръчката, предоставя актуализации и изпраща подробности чрез SMS.

Пример: Ботът Ask Delta на Delta Air Lines обработва една трета от всички запитвания, като намалява обема на входящите обаждания с 20%. Рутинните запитвания никога не достигат до човешките агенти, което им позволява да се съсредоточат върху презаписване, откази или сложни нужди на клиентите.

4. Обобщение на бележките след разговора

AI агентите автоматично създават обобщения на разговорите, категоризират проблемите и регистрират последващите действия във вашата CRM система веднага след гласовите или чат взаимодействия.

Пример: Генеративният асистент на SmileDirectClub автоматизира воденето на бележки, което позволява на представителите да преминават бързо към следващия случай, както е описано в казус на CIO Dive. Този процес намалява натоварването след разговора и подобрява съответствието, като предоставя на екипите за контрол на качеството точни и последователни записи.

5. Проактивни известия за прекъсвания

Когато мониторингът открие проблеми в обслужването, AI агентът проактивно изпраща персонализирани съобщения на засегнатите клиенти, обяснявайки ясно проблема и предоставяйки приблизително време за разрешаването му.

Тази стратегия намалява входящите обаждания, свързани с прекъсвания, и позволява на представителите да се концентрират върху уникалните проблеми на клиентите, вместо да дават повтарящи се обяснения за прекъсванията. AI информира клиентите за развитието на ситуацията, което елиминира необходимостта от ръчно проследяване.

Свързано: Разгледайте още примери за използване на агенти за поддръжка, подходящи за вашия технологичен стек.

Как да изберете подходящите агенти за обслужване на клиенти

След като разберете моделите, истинската работа е да изберете инструменти, които съответстват на вашите канали, качеството на данните и толерантността към риска. Избирате между вградени CRM ботове, самостоятелни API инструментариуми и решения за цялостна платформа.

Всеки от тях има различна степен на интеграция, ценови модели и ограничения за персонализиране. Неправилният избор води до загуба на месеци работа и бюджет за инструменти, които не могат да достигнат до вашите данни или да се справят с пиковия обем.

Повечето екипи изготвят кратък списък въз основа на подходящия канал, усилията за интеграция и предвидимостта на цените.

Доставчиците по-долу илюстрират как тези компромиси се проявяват в реални продукти.

Всяка платформа прави компромис между контрола и лесността на настройка и поддръжка.

Изберете архитектура, която отговаря на вашите данни и обем днес, вместо такава, която ще прекарате следващата година в коригиране, за да отговаря на реалността.

След като изготвите кратък списък, преминете към поетапно внедряване, за да можете да докажете стойността, без да навредите на CSAT.

Първи стъпки с агенти за обслужване на клиенти [стъпка по стъпка]

Внедряването на AI в обслужването на клиенти е успешно, когато екипите го поддържат просто. Ето как да докажете стойността му на ранен етап, да избегнете главоболия и да го мащабирате безпроблемно.

1. Проверка на качеството на данните и достъпа до API

Започнете с проверка на последните си билети и чат записи. Уверете се, че идентификаторите на клиентите, подробностите за поръчките и типовете проблеми са ясни и последователни.

След това се уверете, че вашата CRM, платформа за билети и база от знания имат отворени REST API или уебхукове. Без солидни данни и лесна интеграция, ботовете бързо се развалят.

2. Подгответе исторически данни и настройка на модела

Съберете често задаваните въпроси, транскрипти от чатове, шаблони за имейли и документи за продуктите. Качете това съдържание на платформата на вашия агент или в настройките за извличане.

След това проведете вътрешни тестове, използвайки реални въпроси от клиенти, и поправете всички грешни отговори, които видите. Щом точността достигне 90 процента, заключете съдържанието и продължете напред.

3. Интегрирайте с живи системи

След като базата ви от знания е готова, интегрирайте бота си директно в CRM, платформата за билети и системите за поръчки, като използвате сигурни API или OAuth.

Ще трябва да съпоставите често срещаните намерения на клиентите, като търсене на поръчки или възстановяване на пароли, с подходящите ресурси.

След това проведете тест в защитена среда, за да се уверите, че съобщенията се предават безпроблемно от заявките на клиентите към човешките оператори, като потвърдите сигурността и криптирането по време на процеса.

4. Стартирайте контролиран пилотен проект

Започнете с пренасочване на ограничена част от трафика към вашия агент, като се стремите към 40% автоматично разрешаване на проблеми в рамките на 60 дни, като същевременно поддържате удовлетвореността на клиентите.

Екипите трябва да преглеждат ежедневно взаимодействията, като усъвършенстват картирането на намеренията и точките за ескалация, ако е необходимо. Винаги предоставяйте на клиентите ясна възможност да говорят с човешки агент.

5. Мащабиране в различни канали и географски райони

След като пилотният проект постигне целите си, разширете го към всички цифрови канали, а след това добавете гласови услуги, ако е оправдано.

Обучението обхваща преглед на транскрипти, отменяне на решения и обратна връзка за корекции. Актуализирайте SLA и процедурите за ескалация, за да бъде ясно първото ниво на сортиране. Представете промяната като премахване на досадната работа от опашките.

Пропускането на стъпки води до проблеми. Един екип трябваше да преустанови внедряването за един месец, след като тестовете показаха, че ботът дава лоши съвети.

Безопасно и отговорно използване на агенти за обслужване на клиенти

Такива истории не са редки, затова начинът, по който проектирате контролите, е също толкова важен, колкото и моделът, който избирате.

Ботовете, които халюцинират, изтичат данни или пропускат ескалации, разрушават доверието по-бързо, отколкото спестяват пари. Един потребител на Reddit отбеляза, че техният RAG чатбот греши в около 10% от случаите и го определи като твърде рисков за външна употреба.

Решението е набор от контроли, принадлежащи на поддръжката и сигурността, които улавят грешките, преди те да достигнат до клиентите, и ви осигуряват проследимост, когато нещо се изплъзне.

Тези предпазни мерки ви позволяват да внедрите системата с увереност и да знаете, че крайни случаи или нарушения на съответствието ще бъдат открити при преглед, преди да се превърнат в публични оплаквания.

След като вече разполагате с днешните контролни механизми, следващият въпрос е как това ще се развива.

Бъдещето на AI агентите в тази област

През следващите дванадесет месеца очаквайте контактните центрове да добавят мултимодални агенти, които анализират качени снимки на повредени продукти или четат тон в гласовите повиквания. Процентите на задържане ще се повишат с подобряването на моделите.

Gartner прогнозира, че разговорната AI може да спести 80 милиарда долара разходи за труд до 2026 г., което ще доведе до агресивно внедряване в търговията на дребно, телекомуникациите и финансите.

Консолидирайте политиките, потоците на връщания и правилата за ескалация в една собствена база от знания, определете собственик и задайте SLA за актуализации. Стремежът към пълна автономност без солидно съдържание просто прехвърля неудовлетворението от телефонните опашки към чатбот циклите.

След следващата година външният натиск върху екипите за обслужване на клиенти също ще се промени.

В средносрочен план регулаторните органи ще засилят правилата за разкриване на информация и ще се появят специфични за дадена област LLM, които намаляват халюцинациите в банковото дело или здравеопазването, което означава, че трябва да очаквате повече проверки на това как вашите агенти отговарят и записват разговорите.

Ролята на хората ще се измести към решаване на сложни проблеми и надзор на ботовете. Някои основни роли може да се свият, но ще се появят нови позиции като дизайнери на разговори и треньори на ботове. Планирайте хибриден модел: ботовете се занимават с рутинни задачи, а хората управляват нюансите и критичните проблеми.

Често задавани въпроси

Това са въпросите, които ръководителите на поддръжката и операциите обикновено задават преди пилотния проект.

Ще заменят ли AI агентите изцяло човешките представители?

Не. AI агентите се занимават с рутинни въпроси и прости работни процеси, но сложните или емоционални случаи все още се прехвърлят на хора. Gartner установи, че 78% от лидерите в областта на CX считат, че хората са незаменими, когато проблемите са сложни или деликатни, така че планирайте хибриден модел.

Колко време ще отнеме, докато видим възвръщаемост на инвестицията?

Екипите обикновено виждат възвръщаемост на инвестициите в рамките на около шест месеца, след като автоматичното разрешаване достигне приблизително 40%. В този момент AI агентите отклоняват достатъчно билети, за да намалят часовете на агентите и извънредния труд, като същевременно поддържат CSAT стабилен. Повечето пилотни проекти използват 60-дневен период, за да потвърдят тези резултати, преди да преминат към мащабиране.

Какво става, ако ботът даде грешен отговор?

Третирайте грешните отговори като проблем в дизайна, а не като причина да се откажете. Основавайте отговорите на надеждни източници, добавете човешка проверка в крайни случаи и редовно проверявайте транскриптите. Тези контроли поддържат наблюдаваните нива на грешки под 1% при реалния трафик, докато настройвате модела и съдържанието.

Дали клиентите наистина харесват да говорят с ботове?

Клиентите харесват бързи отговори на прости въпроси и хора за сложните. CSAT се повишава, когато ботовете дават незабавни отговори и винаги е налице ясна възможност за разговор с човек. Все пак 64% от клиентите предпочитат изобщо да няма AI, когато ботовете ги затварят в цикли.

Следващи стъпки с агентите за обслужване на клиенти

Предвид вероятното бъдеще, следващата стъпка е да решите къде да проведете първия си безопасен пилотен проект. AI агентите намаляват разходите и ускоряват отговорите, така че екипът ви да може да се съсредоточи върху обажданията и чатовете, които изискват преценка.

Чакането носи риск от по-висока текучество и по-високи разходи за труд. Колкото по-скоро започнете пилотния проект, толкова по-скоро ще разберете какво работи във вашата среда и ще го превърнете в предимство за вашия екип.