Věděli jste, že čtyři z pěti zákazníků v USA změnili značku kvůli špatným zkušenostem se zákaznickým servisem?
Zákaznický servis již není pouze o vyřizování dotazů zákazníků a řešení problémů. Z transakční činnosti se stal hnacím motorem loajality ke značce a spokojenosti zákazníků.
Očekávání zákazníků jsou často příliš vysoká na to, aby je bylo možné uspokojit, a mezi poskytovanými službami a očekáváními existuje propast. Jak tuto propast překlenout?
AI je všudypřítomná a zákaznický servis není výjimkou. Jedná se o obchodní funkci, která se pro použití AI přirozeně hodí.
Od chatbotů, které jsou k dispozici 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, až po intuitivní dashboardy, které generují informace v reálném čase – pojďme se podívat, jak lze AI využít v zákaznickém servisu a k posílení loajality ke značce.
Porozumění roli umělé inteligence v zákaznickém servisu
Fakt ClickUp: Umělá inteligence v zákaznickém servisu by měla do roku 2025 převzít více než 95 % interakcí se zákazníky.
Vzhledem k univerzálnosti AI lze být ohledně této předpovědi optimistický. Zde je přehled toho, jak nástroje AI pro zákaznický servis pomáhají podnikům:
1. Snížení fluktuace zákazníků
Fakt ClickUp: Odchod zákazníků způsobil podnikům ztrátu příjmů ve výši až 1,6 bilionu dolarů.
Umělá inteligence pomáhá s udržením zákazníků prostřednictvím procesů, jako je rozpoznávání záměru a podněcování.
Nejprve analyzují komunikaci se zákazníky napříč různými kanály, chatovými záznamy, e-maily, sociálními médii atd., aby pochopily vnímání značky.
Poté spustí strategie retargetingu a opětovného zapojení, aby vyřešily jejich frustraci, vzbudily zájem nebo podnítily prodej. Takový dvojí přístup zlepšuje zapojení zákazníků a snižuje jejich odchod.
2. Pomoc lidským agentům
Nástroje umělé inteligence můžete nasadit jako inteligentní virtuální asistenty, kteří budou podporovat týmy zákaznického servisu a zvyšovat efektivitu agentů. Taková kombinace technologie umělé inteligence a lidské empatie kompenzuje odpor zákazníků vůči používání technologie v zákaznickém servisu a zároveň posiluje postavení lidských agentů.
AI v zákaznickém servisu zvládá veškerou mechanickou práci, jako je vyhledávání informací nebo generování šablonových skriptů, které usnadňují konverzaci a odpovídání na dotazy zákazníků. Díky tomu se pracovníci zákaznického servisu mohou soustředit na lidský přístup a budování smysluplných vztahů.
Chatboty využívající umělou inteligenci jsou vybaveny vícejazyčnými funkcemi. Díky rychlému přístupu k spolehlivým, důvěryhodným a konzistentním informacím mohou pracovníci podpory poskytovat služby rychleji a efektivněji v jazyce zákazníka.
Fakt ClickUp: Konverzační asistenti využívající AI zvyšují produktivitu agentů o 14 %. Navíc osm z deseti manažerů se domnívá, že také předcházejí vyhoření tím, že snižují pracovní zátěž.
Algoritmy umělé inteligence navíc fungují 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, aniž by došlo ke snížení efektivity a přesnosti.
3. Automatizace opakujících se úkolů
Významná část činností zákaznického servisu často spočívá v neproduktivní práci související s prací nebo opakujících se operacích. Zpracování žádostí o resetování hesla, odpovídání na časté dotazy, sledování doručení objednávek – seznam je dlouhý.
Fakt ClickUp: Automatizace zákaznického servisu může agentům ušetřit více než 2 hodiny denně!
Nástroje umělé inteligence pro automatizaci mohou zvýšit efektivitu a přesnost těchto rutinních úkolů. Zlepšují zákaznickou zkušenost tím, že okamžitě a přesně reagují na dotazy zákazníků. Zároveň uvolňují lidské zdroje, které se tak mohou soustředit na hodnotné nebo složité úkoly, které vyžadují kritické myšlení, odborné znalosti nebo lidský přístup.
Kromě toho umělá inteligence pomáhá firmám snížit náklady na zákaznický servis díky škálovatelné automatizaci, zkrácení čekacích dob, zefektivnění pracovních postupů a nepřetržitému provozu.
4. Školení týmů zákaznického servisu
Školení a budování kapacit již nesledují univerzální přístup. Podniky nyní investují do personalizovaného koučování a individuálního mentorství, aby se zaměřily na konkrétní silné a slabé stránky členů týmu zákaznického servisu.
AI dokáže analyzovat obrovské množství dat z hovorů, chatů a e-mailů pro komplexní SWOT analýzu. Poté doporučí cílené školicí moduly, které vyhovují preferencím agentů v oblasti učení.
Mohou také měřit metriky, jako je míra zápisu, míra dokončení, úkoly atd., aby vyhodnotily účinnost takového školení a podle toho optimalizovaly strategie.
5. Personalizace zákaznické zkušenosti
Moderní strategie řízení zákazníků se točí kolem personalizace. Společnosti mohou pouze díky personalizaci zvýšit své tržby o 40 %!
Fakt ClickUp: Každý dolar vynaložený na personalizaci může potenciálně přinést návratnost 20 dolarů nebo více!
AI v zákaznickém servisu může využívat relevantní data z historie nákupů, minulých interakcí, online aktivity atd. k vytvoření 360stupňového profilu zákazníka. Poté připraví personalizovanou službu, která odpovídá problémům, požadavkům nebo preferencím zákazníka.
Díky těmto kontextovým informacím mohou pracovníci zákaznického servisu personalizovat zákaznickou zkušenost nad rámec oslovování zákazníků jménem. Taková personalizace zvyšuje zákaznickou zkušenost a posiluje loajalitu ke značce.
6. Optimalizace interakcí se zákazníky
Interakce se zákaznickým servisem se odehrávají na různých kanálech – e-mailu, telefonu, chatu, sociálních médiích a dalších. Umělá inteligence je centralizující silou, která tyto kanály kombinuje a zajišťuje tak plynulý a konzistentní zákaznický zážitek napříč všemi kanály. Představte si ji jako telefonní ústřednu, která spojuje zákazníky se správným agentem nebo zdrojem, aby vyřešili jejich dotaz. Takové rychlé řešení zvyšuje spokojenost zákazníků.
Umělá inteligence navíc pomáhá firmám proaktivně předvídat potřeby zákazníků. Na základě datových prognóz mohou firmy doporučovat produkty nebo služby, podněcovat impulzivní nákupy a eliminovat námitky proti prodeji.
Můžete tak činit proaktivně. Například navrhnout příslušenství na základě nedávného nákupu. Nebo to může být reaktivní, například sdílení průvodce řešením problémů během interakce s podporou.
7. Generování datových poznatků
Zákaznický servis s využitím umělé inteligence otevírá pokladnici dat a poznatků.
Modely umělé inteligence zpracovávají velké objemy dat, jako jsou konverzace se zákazníky, odpovědi v průzkumech, diskuze na sociálních sítích atd., aby identifikovaly trendy a vzorce. Tyto poznatky umožňují firmám činit informovaná rozhodnutí o zlepšování zákaznického servisu.
Opakující se problémy zákazníků mohou dokonce odhalit mezery v dodávaných produktech nebo službách! Podobně mohou zdůraznit přetrvávající problémy, které trápí vaše marketingové, prodejní nebo strategie udržení zákazníků.
Tyto poznatky podporují strategické rozhodování v celé organizaci a vedou k lepšímu zákaznickému servisu.
Zavedení ClickUp nejen zlepšilo naše procesy, ale také pomohlo vytvořit oddělení zákaznické podpory, díky kterému jsme mohli zvýšit počet zákazníků z 2 000 na 8 000 ročně.
Zavedení ClickUp nejen zlepšilo naše procesy, ale také pomohlo vytvořit oddělení zákaznické podpory, díky kterému jsme se rozrostli z 2 000 na 8 000 zákazníků ročně.
Jak používat AI v zákaznickém servisu: Případy použití a příklady
Zvažte následující případy použití umělé inteligence spolu s několika příklady, které můžete přidat do svého pracovního postupu v oblasti zákaznických služeb:
Omnichannelový zákaznický servis
Příklady: Zendesk, Salesforce atd.
Představte si zákazníka, který si nenuceně prochází stránku s produkty na vašem webu.
Chatbot se objeví a zeptá se, zda mají nějaké dotazy k produktu. Asistent AI vyhledá odpověď a vyřeší dotaz. Stopa však vychladne.
O několik dní později zákazník uvidí vaši reklamu na sociálních médiích. Kontaktuje vás přes Messenger a vy ho překvapíte tím, že si vzpomenete na produkt, který se mu líbil, podrobnosti o dopravě, které vám sdělil, a další relevantní informace. Zákazník přidá produkt do košíku, ale nedokončí nákup. Pošlete mu e-mailem slevový kupón a zákazník nakonec nákup dokončí!
Zajímavé je, že žádná z výše uvedených činností nebyla řízena ručně. S pomocí AI můžete definovat kadenci a identifikovat správnou kombinaci kanálů. Model AI bude sledovat chování a interakce zákazníků, aby usnadnil konzistentní podporu napříč těmito kontaktními body.
Tvorba obsahu
Příklady: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini atd.
Tvorba obsahu je jednou z nejznámějších aplikací umělé inteligence v oblasti zákaznických služeb. Vzhledem k tomu, že vytváření vysoce kvalitního obsahu vyžaduje čas a zdroje, podniky se často obracejí na generativní umělou inteligenci, aby v nouzi vytvořily obsah. Ať už se jedná o řešení problémů, návody, často kladené otázky nebo shrnutí z produktových stránek, nástroje pro tvorbu obsahu mohou vytvořit celou řadu obsahu.
Představte si, že se chystáte uvést na trh nový produkt. Marketingové nástroje s generativními schopnostmi umělé inteligence vám mohou pomoci vyvolat rozruch kolem tohoto velkého uvedení na trh pomocí chytře vytvořených e-mailů a příspěvků na sociálních médiích.
Po spuštění je váš tým zákaznického servisu zaplaven dotazy zákazníků. Pomocí umělé inteligence mohou vytvořit znalostní zdroj, který odpoví na časté dotazy a sníží jejich pracovní zátěž. Lidští agenti mohou zkontrolovat vygenerovaný obsah a zajistit, aby byl přesný, úplný a v souladu s pokyny vaší značky.
Chatboty s umělou inteligencí
Příklady: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot atd.
Chatboty využívající umělou inteligenci mění zákaznický servis tím, že ho činí autonomnějším a více zaměřeným na zákazníka. Mohou zpracovávat úkoly, jako jsou časté dotazy, plánování schůzek, zpracování plateb, sdílení aktualizací objednávek, doporučování produktů a služeb a mnoho dalšího.
Zákazník může například kontaktovat chatbot banky a zeptat se na stav svého bankovního účtu. Chatbot ověří identitu uživatele, aby ověřil jeho přístup k těmto informacím. Jakmile bude spokojen, vyhledá informace o zůstatku na účtu a zobrazí je. Kromě toho může uživatelům pomáhat s převody finančních prostředků, prohlížením historie transakcí nebo dokonce eskalací problémů na lidského agenta.
Chatboty využívají technologie jako strojové učení k postupnému zdokonalování. Strojové učení jim umožňuje analyzovat minulé interakce a zpětnou vazbu od zákazníků, aby mohly vylepšovat své odpovědi. Díky tomu se stávají zručnějšími v řešení složitých interakcí a vedení přirozených konverzací.
Rozšířené zasílání zpráv
Příklady: NICE inContact, Velaro, Kore atd.
Rozšířené zasílání zpráv znamená, že vybavíte lidského agenta asistentem AI. Díky této kombinaci musí agent zákaznického servisu vynaložit minimální kognitivní úsilí, zejména v rutinních a opakujících se případech.
Například někdo kontaktuje vaši společnost s problémem, který je třeba vyřešit. Model umělé inteligence shromažďuje informace z chatovací obrazovky v reálném čase a zpracovává je, aby během konverzace generoval poznatky a navrhoval řešení.
Zatímco zákazník vysvětluje svůj problém, AI engine analyzuje podrobnosti jeho účtu, vyhledá příslušné články v databázi znalostí nebo vygeneruje podrobného průvodce řešením problému. Agent pak může tyto informace využít k pomoci zákazníkovi. Tím se zachovává lidský přístup a zároveň se využívá rychlost poskytování služeb.
Někdy chatbot autonomně vyřizuje dotazy zákazníků a v případě příliš složitých problémů se obrací na lidské agenty.
Analýza sentimentu
Příklady: Dialpad, Repustate atd.
Před nástupem nástrojů pro analýzu sentimentu vyžadovalo hodnocení emocí zákazníka, aby servisní pracovník interpretoval tón a jazyk a subjektivně pojmenoval emoci.
Technologie AI však eliminuje veškeré dohady z analýzy sentimentu zákazníků. Představte si, že zákazník kontaktuje tým podpory prostřednictvím chatu. AI analyzuje dikci zákazníka, strukturu vět, výběr slov a dokonce i emodži během interakce, aby vyhodnotila jeho emocionální stav.
Uvědomíte si, že zákazník je rozzlobený, a použijete empatičtější tón, abyste vyjádřili pochopení pro jeho frustraci. Podobně mohou nástroje pro analýzu sentimentu založené na AI analyzovat hlas, tón, tempo, ticho atd., aby kategorizovaly emoce.
Taková proaktivní analýza sentimentu může být použita v oblasti zákaznických služeb k detekci rizikových zákazníků. Softwarová řešení pro úspěch zákazníků mohou detekovat negativní sentiment a koordinovat strategické zásahy s cílem zmírnit odchod zákazníků.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Příklady: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn atd.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) využívá porozumění přirozenému jazyku (NLU) a generování přirozeného jazyka (NLG) k interakcím podobným lidským. Tyto rámce disponují nuancovaným porozuměním lidského jazyka a pracují s ním organicky. Výsledkem je, že se můžete odpoutat od chatbotů založených na nabídkách a vést autentické konverzace!
Například pokud zoufalý zákazník napíše zprávu „Nemůžu najít svůj telefon! POMOC!!!“, NLP analyzuje text, zaznamená pravopisné chyby a velká písmena a pochopí záměr za slovy.
Určí, že zákazník nemůže najít svůj telefon, a zaznamená naléhavost jeho zprávy. Poté se pokusí zákazníka uklidnit a provést ho procesem vyhledání zařízení.
Díky této schopnosti může AI zpracovávat širší škálu dotazů zákazníků, i když jsou gramaticky nesprávné nebo špatně formulované. Rychlé řešení zlepší zákaznickou zkušenost a zvýší spokojenost.
Prediktivní analytika
Příklady: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics atd.
Prediktivní analytika je po generativní AI pravděpodobně druhou nejčastější aplikací AI v oblasti zákaznických služeb. Díky ní se zákaznický servis stává proaktivním namísto reaktivním, protože podniky předvídají a řeší požadavky zákazníků.
Předpokládejme, že provozujete e-shop. Na základě analýzy historických dat v kombinaci s prediktivní analýzou pomocí umělé inteligence můžete předvídat nárůst poptávky zákazníků během výprodejů v rámci Black Friday, v určitých ročních obdobích a během svátků. Tyto informace vám umožní doplnit zásoby, optimalizovat obchod a škálovat servery, aby obchodní operace probíhaly bez přerušení.
Podniky mohou využít prediktivní analytiku k poskytování plynulého zákaznického zážitku a zároveň splnění očekávání. Tím se snižuje počet eskalací na tým podpory během špiček, což mu umožňuje soustředit se na úkoly s vyšší přidanou hodnotou.
Doporučovací systémy
Příklady: Amazon, Netflix, LinkedIn atd.
Fakt ClickUp: Očekává se, že globální trh s doporučovacími systémy dosáhne do roku 2025 hodnoty 12 miliard dolarů.
Tento trend byl očekáván, vzhledem k tomu, jak platformy jako Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn atd. popularizovaly tento nástroj umělé inteligence.
Doporučovací systémy založené na umělé inteligenci analyzují velké množství informací o zákaznících, jako jsou minulé nákupy, chování při procházení webu, poloha zákazníka a předchozí interakce. Na základě těchto údajů doporučují relevantní produkty, služby a řešení, které odpovídají požadavkům zákazníka.
Představte si například, že provozujete cestovní kancelář a na vaši webovou stránku zavítá zákazník, který hledá dovolenou u moře. Chatbot s ním naváže konverzaci a zjistí podrobnosti o jeho cestovním plánu, rozpočtu, preferovaném způsobu cestování, termínech a dalších informacích.
Na základě těchto informací nyní systém doporučení AI sestavuje personalizované balíčky pro různé destinace, lety a možnosti ubytování v rámci rozpočtu a rozsahu zákazníka. Takový přístup zvyšuje pravděpodobnost uzavření obchodu!
Zdroje pro samoobslužné služby
Příklady: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom atd.
Fakt ClickUp: Téměř sedm z deseti zákazníků dává přednost samoobsluze před komunikací s profesionály zákaznického servisu.
Podniky by měly reagovat na tuto poptávku ze strany zákazníků.
Využití umělé inteligence pro tento úkol pomáhá v několika ohledech:
- Jak již bylo zmíněno, můžete například použít generativní nástroj umělé inteligence k vytváření znalostních databází.
- Za druhé, chatboty poháněné umělou inteligencí mohou zpracovávat základní dotazy zákazníků a přesměrovat zákazníky na články založené na znalostech, které nabízejí nejlepší řešení.
- Dále může optimalizovat a organizovat znalostní bázi pomocí označování článků, návodů, produktové dokumentace atd. pomocí vhodných klíčových slov a témat. To usnadní pracovníkům zákaznického servisu rychlý přístup k relevantním informacím a orientaci v knihovnách.
Snižují tak zátěž živých agentů a umožňují zákazníkům najít řešení samostatně a pohodlně.
Inteligentní směrování
Příklady: Genesys, Dialpad, Zoho Desk atd.
Dotazy zákazníků se liší svou složitostí, kanálem a oddělením, na které jsou adresovány. Vzhledem k tolika proměnným faktorům může být směrování dotazů zákazníků ke správnému agentovi poměrně komplikované, v závislosti na jeho kapacitě a dostupnosti.
Inteligentní směrování založené na umělé inteligenci a strojovém učení může fungovat jako automatizační nástroj, který umožňuje firmám převzít kontrolu nad příchozími požadavky zákazníků. Kontaktní centra využívají inteligentní směrování k analýze povahy dotazu pomocí předem definovaných kritérií nebo konkrétních klíčových slov.
Například provozujete call centrum pro banku využívající umělou inteligenci. Zákazník si v interaktivním hlasovém systému (IVR) vybere možnost získat informace o zůstatku na účtu. Automaticky obdrží textovou zprávu s těmito informacemi. Jiný zákazník chce prozkoumat možnosti půjček a hypoték. V závislosti na jeho profilu a požadavcích bude automaticky spojován s dostupným agentem, který je dobře vybaven pro vyřízení tohoto požadavku.
Prioritizace požadavků
Příklady: ClickUp Brain, Todoist atd.
Viděli jsme, jak AI funguje jako třídicí stroj při předávání požadavků zákazníků správnému servisnímu technikovi. Kromě toho hraje AI klíčovou roli při stanovování priority dotazů na základě naléhavosti, potenciálního dopadu a hodnoty pro zákazníka.
Představte si například, že jste nastavili a nakonfigurovali matici priorit založenou na umělé inteligenci, která analyzuje všechny žádosti o podporu. Zohledňuje závažnost nahlášeného problému, skupinu zákazníků, kterých se přímo týká, a potenciální dopad na obchodní činnosti a tržby. Na základě této vážené priority mohou týmy zákaznické podpory upřednostnit kritické problémy, které se týkají většího počtu zákazníků, a zajistit, aby byly vyřešeny jako první.
Podobně může model prioritizace založený na AI využívat šablony zákaznické cesty k identifikaci potenciálních zákazníků, u nichž je větší pravděpodobnost, že se stanou platícími zákazníky, nebo potenciálních zákazníků, kteří odpovídají ideálnímu profilu zákazníka. Taková informovaná rozhodnutí umožňují týmům zákaznického servisu a podpory strategicky řešit problémy a zlepšovat zákaznickou zkušenost, aniž by docházelo k jejich vyhoření.
Správa dat
Příklady: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory atd.
Zákaznický servis zahrnuje velké množství zákaznických dat, jako jsou záznamy chatů, nahrávky hovorů, e-mailová korespondence, zmínky na sociálních médiích a další. Ukládání, správa a práce s tak velkým objemem dat je pomocí tradičních metod prakticky nemožná. Naštěstí řešení umělé inteligence využívají pravidla založená na pravidlech, ale flexibilní organizační principy, které tento obchodní proces zefektivňují.
Představte si, že tým zákaznického servisu není schopen nabídnout personalizované služby, protože data zákazníků jsou roztříštěna napříč různými kanály nebo datovými silami. Musí také pracovat s kombinací nestrukturovaných a strukturovaných dat, k nimž se pro jistotu přidávají i některá polostrukturovaná data. Platformy zákaznických dat (CDP) s podporou umělé inteligence tato data automaticky shromažďují, organizují a kategorizují. Poté je čistí, aby vytvořily jedinečné profily zákazníků a navázaly individuální vztahy.
Díky spolehlivým datům na jednom místě mohou podniky snáze identifikovat trendy, vzorce, opakující se témata, oblasti, které je třeba zlepšit, a běžné problémy. Využijte je tedy moudře k přijímání rozhodnutí založených na datech, abyste zlepšili poskytování zákaznických služeb.
Automatický přepis hovorů
Příklady: ClickUp Brain, Fireflies, Otter atd.
Tradičně se podniky spoléhaly na ruční přepisování, aby získaly klíčové informace z hovorů se zákazníky. Takový proces byl časově náročný, vyžadoval mnoho zdrojů a byl náchylný k chybám. Dnes umělá inteligence převádí zvuk na text v reálném čase. To umožňuje agentům vyhodnocovat telefonní hovory, identifikovat klíčová slova, analyzovat náladu zákazníků a porozumět jejich problémům. Tyto poznatky jim pomáhají přijímat relevantnější opatření.
Kromě pomoci v reálném čase mohou tyto přepisy sloužit jako záznamy her, které agentům umožňují reflektovat jejich výkon. Podniky mohou vytvořit knihovnu úspěšných přepisu, aby vyškolily nové agenty pro řešení podobných situací.
Průvodce implementací umělé inteligence v zákaznickém servisu
Nyní, když víte, jak využít AI v zákaznickém servisu, přejděme k nejzajímavější části – implementaci technologie AI. Zde je jednoduchý 6krokový průvodce, který vám pomůže tímto procesem projít:
Krok 1: Definujte své cíle v oblasti zákaznického servisu
Začněte stanovením cílů zákaznického servisu. Poraďte se se svými servisními týmy a vyžádejte si zpětnou vazbu od spokojených zákazníků, abyste zjistili své silné a slabé stránky. Zde je několik příkladů, které vás mohou inspirovat:
- Zkraťte čekací doby a průměrnou dobu vyřízení
- Zlepšete míru vyřešení při prvním kontaktu
- Umožněte zákazníkům najít řešení prostřednictvím samoobslužných možností.
- Personalizujte interakce se zákazníky
- Zvyšte produktivitu agentů
Tyto cíle vám pomohou zlepšit zákaznický servis nebo vyřešit případné nedostatky.
Krok 2: Posuďte svou stávající infrastrukturu zákaznického servisu
Dále musí vedoucí pracovníci zhodnotit stávající nastavení zákaznického servisu. To zahrnuje:
- Digitální vyspělost: Podporuje architektura vašeho zákaznického servisu integraci technologie AI?
- Technologický stack: Jaké jsou různé systémy, aplikace, platformy a softwarová řešení, jako jsou CRM, kontaktní centrum atd., které se používají?
- Komunikační kanály: Jaké kanály (telefon, e-mail, chat, sociální média atd.) používáte pro komunikaci se zákazníky?
- Datový rámec: Jak shromažďujete, ukládáte, spravujete a analyzujete zákaznická data?
Porozumění těmto aspektům vám pomůže vybrat nástroje umělé inteligence, které lze integrovat do vašeho podnikání.
Krok 3: Prozkoumejte různé nástroje umělé inteligence
Viděli jste několik způsobů, jak nasadit nástroje umělé inteligence pro vynikající zákaznický servis. Můžete nastavit chatboty, vytvořit nástroje pro analýzu sentimentu, doplnit datové sklady, generovat obsah a mnoho dalšího.
Na základě svých cílů identifikujte správné nástroje umělé inteligence pro daný úkol. Přitom upřednostněte řešení s větším potenciálem dopadu. Začněte s 1–2 základními aplikacemi a později rozšířete využití umělé inteligence v zákaznickém servisu.
Krok 4: Dodržujte robustní zásady správy dat
Vzhledem k tomu, že AI je do značné míry závislá na datech, musíte ve své organizaci zavést robustní politiku správy dat. Musíte implementovat protokoly pro:
- Sběr dat: Definujte zdroje a standardy pro sběr dat.
- Ukládání dat: Standardizujte formát pro ukládání dat
- Přístup k datům: Zaveďte kontroly přístupu a oprávnění.
- Bezpečnost dat: Dodržujte postupy pro zabezpečení dat.
Výše uvedené strategie zajistí kvalitu dat a zároveň umožní poskytovat zákazníkům služby s důvěrou.
Krok 5: Proškolte a zapojte své týmy zákaznického servisu
Školení a zaškolení zaměstnanců zákaznického servisu rozptýlí veškeré obavy, váhání a odpor, se kterými se můžete setkat při zavádění umělé inteligence do zákaznického servisu. Vysvětlete jim, jak nástroje umělé inteligence zlepší jejich pracovní postupy, aby byli k této myšlence otevřenější.
Kromě školení a zaškolování sdílejte také zdroje, jako jsou šablony pro správu zákaznického servisu, abyste předvedli užitečnost řešení. Takové praktické ukázky podpoří přijetí a budou sloužit jako výchozí bod pro týmy zákaznického servisu.
Krok 6: Monitorujte a optimalizujte
Ačkoli se umělá inteligence a strojové učení neustále zlepšují, je nutné jejich výkonnost průběžně sledovat. Sledujte metriky, jako je produktivita agentů nebo míra vyřešených případů, analyzujte zpětnou vazbu od zákazníků a provádějte SWOT analýzy, abyste mohli implementaci AI doladit.
ClickUp Brain: Komplexní zdroj pro všechny vaše potřeby v oblasti umělé inteligence
ClickUp Brain je první neuronová síť na světě, která propojuje úkoly, dokumenty, projekty a lidi pomocí AI. Toto výkonné AI řešení zlepšuje koordinaci týmu zákaznického servisu, zvyšuje produktivitu o 30 % a snižuje náklady o 75 %.
Použitelnost ClickUp Brain rozdělujeme do tří hlavních modulů – AI Knowledge Manager, AI Project Manager a AI Writer for Work.
Zde je přehled toho, jak si vedou v zákaznickém servisu:
Správce znalostí AI
Používejte ClickUp Brain pro:
- Kategorizace, organizace a aktualizace knihoven znalostních bází usnadňují zákazníkům samostatné hledání řešení. To vyhovuje jejich potřebě samoobsluhy a zároveň snižuje čekací doby a pracovní zátěž agentů.
- Doporučování relevantních článků z databáze znalostí nebo jiných zdrojů agentům během chatu nebo hovoru. Taková pomoc v reálném čase usnadňuje rychlé a přesné řešení dotazů zákazníků.
- Analýza interakcí se zákazníky za účelem vytvoření návrhů návodů, materiálů pro řešení problémů a často kladených dotazů. Tím zvýšíte hodnotu své stávající znalostní báze.
Projektový manažer AI
Při řízení projektů pomáhá ClickUp Brain s:
- Zefektivnění pracovních postupů díky upřednostňování dotazů zákazníků na základě jejich dopadu a naléhavosti, což zajišťuje, že pracovníci zákaznické podpory řeší nejprve kritické problémy.
- Automatizace rutinních a opakujících se úkolů, jako je plánování následných e-mailů, sledování doby vyřízení ticketů, odpovídání na časté dotazy atd.
- Propojení agentů s příslušnými členy týmu na základě povahy dotazu zákazníka, příprava podmínek pro společné řešení problémů.
- Sledování požadavků zákaznického servisu a aktualizace jejich stavu v reálném čase
AI Writer for Work
ClickUp Brain je více než jen generativní AI. Můžete:
- Personalizujte chatové zprávy a e-mailové odpovědi pomocí údajů o zákaznících, abyste podpořili jejich zapojení.
- Odpovídejte na základní dotazy a řešte běžné problémy, zatímco poskytujete podporu 24 hodin denně, 7 dní v týdnu.
- Identifikujte mezery ve znalostech nebo obsahu a doplňte nápady, jak aktualizovat a vzdělávat zákazníky.
- Překládejte otázky a/nebo odpovědi do jiných jazyků, abyste mohli podporovat potřeby zákazníků v různých geografických oblastech.
ClickUp Brain je součástí sady ClickUp. To znamená, že můžete tyto funkce založené na umělé inteligenci využít k celkovému zlepšení zákaznického servisu pomocí ClickUp.
Použijte ClickUp k:
- Nastavte automatizované pracovní postupy pro vyřizování dotazů zákazníků.
- Automatické směrování ticketů zákaznického servisu správnému agentovi
- Upřednostňujte dotazy s velkým dopadem a naléhavostí
- Seskupujte běžné požadavky zákazníků pomocí značek
Výše uvedený seznam je jen špičkou ledovce. ClickUp a ClickUp Brain mohou oživit vaše zákaznické služby několika způsoby.
Vylepšete svůj zákaznický servis pomocí šablon ClickUp
ClickUp nabízí bohatou knihovnu šablon pro různé úkoly v oblasti zákaznického servisu, jako jsou:
1. Šablona pro popis problému zákazníka ClickUp
Šablona ClickUp pro popis problémů zákazníků zefektivňuje sběr a porozumění požadavkům a výzvám zákazníků. Tyto poznatky usnadňují brainstorming řešení a vylepšování produktů s cílem poskytovat bohatší zákaznický servis.
Tato šablona dokumentu vám pomůže zdokumentovat problémy zákazníků, roztřídit je podle typu a vizualizovat je a vytvořit pro každý z nich projekt, aby bylo možné vymýšlet řešení.
2. Šablona plánu úspěchu zákazníků ClickUp
Tato šablona plánu úspěchu zákazníků od ClickUp pomáhá definovat úspěch zákazníků pomocí kvantifikovatelných metrik. S tímto cílem mohou podniky organizovat aktivity zákazníků, jako je onboardování, sledovat pokrok a udržovat odpovědnost při poskytování výjimečného zákaznického servisu.
3. Šablona zákaznické podpory ClickUp
Šablona zákaznické podpory ClickUp umožňuje týmům zákaznické podpory efektivně spravovat dotazy. Pomáhá organizovat a prioritizovat tikety, přiřazovat úkoly a sledovat spokojenost zákazníků, aby bylo možné poskytovat podporu nejvyšší kvality. Obsahuje přehled úkolů, jejichž termín splnění se blíží, aby bylo možné stanovit priority.
4. Šablona žádosti o zákaznický servis ClickUp
Díky šabloně žádosti o službu ClickUp mohou podniky strategicky spravovat žádosti zákazníků o služby a technické problémy. Standardizace žádostí o služby eliminuje možnost záměny nebo nedorozumění a zároveň zajišťuje rychlé a přesné řešení.
Šablona vám pomůže:
- Zefektivněte pracovní postupy při přijímání požadavků zákazníků
- Upřednostňujte požadavky podle naléhavosti a dopadu
- Snadno spolupracujte s kolegy a rychle řešte problémy.
5. Šablona pro eskalaci zákaznického servisu ClickUp
Tato šablona pro eskalaci zákaznického servisu od ClickUp doplňuje služby zákaznické podpory. Zákazníci, kteří nejsou spokojeni s úrovní služeb, které dostávají, mohou tuto skutečnost eskalovat organizovaným způsobem, zatímco podniky mohou tyto případy označit a řešit je přednostně.
A ještě více! Pokud vám to nestačí, můžete dokonce použít ClickUp Brain k vytvoření vlastních šablon.
Jste připraveni posunout se o krok dál?
Umělá inteligence a zákaznický servis jsou ideální kombinací.
Začlenění technologie AI do zákaznického servisu zlepšuje retenci zákazníků, pomáhá lidským agentům, zlepšuje morálku a produktivitu zaměstnanců, poskytuje personalizovanou podporu a generuje poznatky založené na datech.
Umělou inteligenci můžete v zákaznickém servisu implementovat několika způsoby – od chatbotů po nástroje pro analýzu sentimentu. Připravili jsme pro vás jednoduchého průvodce v šesti krocích, který vám pomůže zavést umělou inteligenci do provozu zákaznického servisu.
Nyní víte, jak využít AI v zákaznickém servisu a jak vybrat svůj preferovaný AI nástroj. Můžete si vybrat specializované AI řešení pro různé funkce nebo jednoduše použít ClickUp, aby ClickUp Brain mohl zavést AI do všech vašich operací. Druhá možnost by byla moudřejší volbou, protože vám poskytne flexibilitu a škálovatelnost.
Zaregistrujte se na ClickUp a podívejte se, jak můžete transformovat svůj zákaznický servis!