Věděli jste, že čtyři z pěti zákazníků v USA změnili značku kvůli špatné zkušenosti se zákaznickým servisem?
Zákaznický servis již není pouze o vyřizování dotazů 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 splnit, a mezi poskytovanými službami a očekáváními existuje propast. Jak tuto propast překlenout?
Umělá inteligence je všudypřítomná a zákaznický servis není výjimkou. Jedná se o obchodní funkci, která se pro využití umělé inteligence skvěle hodí.
Od chatbotů, které jsou k dispozici 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, až po intuitivní řídicí panely, které generují přehledy v reálném čase – pojďme se podívat, jak lze AI využít v zákaznickém servisu a k posílení loajality ke značce.
Zde je krátké video vysvětlující, jak využít umělou inteligenci v zákaznickém servisu:
Porozumění roli umělé inteligence v zákaznickém servisu
Fakt ClickUp: Očekává se, že do roku 2025 převezme umělá inteligence v zákaznickém servisu více než 95 % interakcí se zákazníky.
Vzhledem k univerzálnosti umělé inteligence lze být ohledně této předpovědi optimističtí. Zde je přehled toho, jak nástroje umělé inteligence pro zákaznický servis pomáhají firmám:
1. Snížení fluktuace zákazníků
Fakt o ClickUp: Odchod zákazníků způsobil firmám ztrátu tržeb ve výši až 1,6 bilionu dolarů.
Umělá inteligence pomáhá s udržením zákazníků prostřednictvím procesů, jako je rozpoznávání záměru a jemné pobídky.
Nejprve analyzuje komunikaci se zákazníky napříč různými kanály, jako jsou záznamy z chatu, e-maily, sociální sítě atd., aby pochopila vnímání značky.
Poté spustí strategie retargetingu a opětovného zapojení, aby vyřešily jejich frustraci, vzbudily zájem nebo podnítily k nákupu. Takový dvojí přístup zlepšuje zapojení zákazníků a snižuje jejich odchod.
2. Pomoc lidským agentům
Nástroje umělé inteligence můžete nasadit jako inteligentní virtuální asistenty, které podpoří týmy zákaznického servisu a zvýší efektivitu agentů. Taková kombinace technologie umělé inteligence a lidské empatie zmírňuje odpor zákazníků vůči používání technologií v zákaznickém servisu a zároveň posiluje postavení lidských agentů.
Umělá inteligence v zákaznickém servisu zvládá veškerou rutinní práci, jako je vyhledávání informací nebo generování šablonových skriptů, které usnadňují konverzaci a pomáhají odpovídat na dotazy zákazníků. Díky tomu se pracovník zákaznického servisu může soustředit na lidský přístup a budování smysluplných vztahů.
Chatboty využívající umělou inteligenci jsou vybaveny vícejazyčnými funkcemi. Díky jejich rychlému přístupu k spolehlivým, důvěryhodným a konzistentním informacím mohou pracovníci zákaznické podpory snáze poskytovat služby rychle a efektivněji v jazyce zákazníka.
Fakt ClickUp: Konverzační asistenti využívající umělou inteligenci zvyšují produktivitu agentů o 14 %. Navíc osm z deseti manažerů věří, že také předcházejí vyhoření tím, že snižují pracovní zátěž
Algoritmy umělé inteligence navíc fungují nepřetržitě, aniž by došlo ke snížení efektivity a přesnosti.
3. Automatizace opakujících se úkolů
Značná část činností v rámci zákaznického servisu často představuje neproduktivní práci související s administrativou nebo opakující se úkony. Zpracování žádostí o resetování hesla, zodpovídání často kladených otázek, sledování doručení objednávek – seznam by mohl pokračovat.
Fakt ClickUp: Automatizace zákaznického servisu může agentům ušetřit více než 2 hodiny denně!
Nástroje umělé inteligence pro automatizaci mohou zvýšit efektivitu a přesnost při těchto rutinních úkolech. Zlepšují zákaznickou zkušenost tím, že reagují na dotazy zákazníků okamžitě a přesně. Zároveň uvolňují lidské zdroje, aby se mohly soustředit na úkoly s vysokou přidanou hodnotou nebo složité úkoly, které vyžadují schopnost kritického myšlení, odborné znalosti nebo lidský přístup.
Umělá inteligence navíc 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. Firmy nyní investují do personalizovaného koučování a individuálního mentorství, aby se zaměřily na konkrétní silné a slabé stránky členů týmu zákaznického servisu.
Umělá inteligence dokáže analyzovat obrovské množství dat z hovorů, chatů a e-mailů a provést komplexní SWOT analýzu. Následně doporučí cílené školicí moduly, které odpovídají preferencím agenta v oblasti učení
Umí také měřit metriky, jako je míra registrace, míra dokončení, zadání úkolů atd., aby posoudila účinnost takového školení a podle toho optimalizovala strategie.
5. Personalizace zákaznické zkušenosti
Současné strategie řízení vztahů se zákazníky se točí kolem personalizace. Společnosti mohou jen díky personalizaci zvýšit tržby o 40 %!
Fakt ClickUp: Každý dolar vynaložený na personalizaci může potenciálně přinést návratnost 20 dolarů nebo více!
Umělá inteligence v zákaznickém servisu dokáže využít relevantní data z historie nákupů, minulých interakcí, online aktivity atd. k vytvoření 360stupňového profilu zákazníka. Na základě toho pak sestaví personalizovanou zkušenost se službami, která odpovídá problémům, požadavkům nebo preferencím zákazníka.
Díky těmto kontextovým informacím může pracovník zákaznického servisu personalizovat zákaznickou zkušenost nad rámec pouhého oslovení jménem. Taková personalizace zvyšuje kvalitu zákaznické zkušenosti a posiluje loajalitu ke značce.
6. Optimalizace interakcí se zákazníky
Interakce v rámci zákaznického servisu probíhají přes různé kanály – e-mail, telefon, chat, sociální sítě a další. Umělá inteligence je centralizující silou, která je spojuje a zajišťuje tak plynulý a konzistentní zákaznický zážitek napříč všemi kanály. Představte si ji jako operátora ústředny, který spojuje zákazníky se správným pracovníkem nebo zdrojem, aby vyřešil 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 odstraňovat překážky bránící prodeji.
Můžete k tomu přistupovat proaktivně. Například navrhnout doplňkový produkt na základě nedávného nákupu. Nebo můžete reagovat až po problému, například sdílením návodu k řešení potíží během interakce s podporou
7. Získávání poznatků na základě dat
Zákaznický servis využívající umělou inteligenci 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 ohledně zlepšování zákaznického servisu.
Opakující se problémy zákazníků mohou dokonce odhalit mezery v dodávaném produktu nebo službě! Stejně tak mohou upozornit na přetrvávající problémy, které trápí vaše strategie v oblasti marketingu, prodeje nebo udržení zákazníků.
Tyto poznatky podporují strategické rozhodování v celé organizaci a přispívají k lepšímu zákaznickému servisu.
Zavedení ClickUp nejen zlepšilo naše procesy, ale také pomohlo formovat oddělení Customer Success, díky čemuž jsme mohli zvýšit počet zákazníků z 2 000 na 8 000 za rok.
Zavedení ClickUp nejen zlepšilo naše procesy, ale také pomohlo formovat oddělení Customer Success, díky čemuž jsme mohli zvýšit počet zákazníků z 2 000 na 8 000 za rok.
Jak využít umělou inteligenci v zákaznickém servisu: Případy použití a příklady
Zvažte následující případy použití AI spolu s několika příklady, které můžete přidat do svého pracovního postupu v oblasti zákaznického servisu (a podívejte se na toto video, kde najdete stručný přehled):
Omnichannelová zákaznická podpora
Příklady: Zendesk, Salesforce atd.
Představte si zákazníka, který si jen tak prochází stránku s produkty na vašem webu.
Objeví se chatbot a zeptá se zákazníků, zda mají nějaké dotazy k produktu. Asistent s umělou inteligencí vyhledá odpověď a vyřeší dotaz. Stopa však vychladne.
O několik dní později zákazník uvidí vaši reklamu na sociálních sítích. Kontaktuje vás přes Messenger a vy ho překvapíte tím, že si pamatujete produkt, který se mu líbil, údaje o doručení, které sdílel, a další relevantní informace. Zákazník přidá produkt do košíku, ale nedokončí objednávku. Pošlete mu e-mailem slevový kupón a zákazník nakonec nákup dokončí!
Zajímavé je, že žádná z výše uvedených činností nebyla řízena ručně. Díky AI můžete definovat frekvenci a určit 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.
Generování obsahu je jednou z nejznámějších aplikací umělé inteligence v zákaznickém servisu. Vzhledem k tomu, že tvorba kvalitního obsahu vyžaduje čas a zdroje, firmy se často obracejí na generativní umělou inteligenci, aby v nouzi vytvořily obsah. Ať už jde o řešení problémů, návody, často kladené otázky nebo shrnutí z produktových stránek, nástroje pro generování obsahu mohou vytvořit celou řadu různých typů obsahu.
Představte si, že se chystáte uvést na trh nový produkt. Marketingové nástroje s generativními funkcemi umělé inteligence vám mohou pomoci vyvolat zájem o tuto velkou novinku pomocí chytře sestavených e-mailů a příspěvků na sociálních sítích.
Po spuštění je váš tým zákaznického servisu zaplaven dotazy zákazníků. Může vytvořit znalostní databázi s využitím umělé inteligence, která bude odpovídat na běžné dotazy a sníží tak pracovní zátěž. Lidští pracovníci mohou vygenerovaný obsah zkontrolovat a zajistit, aby byl přesný, úplný a v souladu s vašimi značkovými pokyny.
Chatboty s umělou inteligencí
Příklady: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot atd.
Chatboty využívající umělou inteligenci mění podobu zákaznického servisu tím, že jej činí autonomnějším a více zaměřeným na zákazníka. Dokážou zvládat úkoly, jako jsou odpovědi na často kladené dotazy, plánování schůzek, zpracování plateb, sdílení informací o stavu objednávek, doporučování produktů a služeb a mnoho dalšího.
Zákazník může například kontaktovat bankovního chatbota, aby se zeptal na stav svého bankovního účtu. Chatbot ověří totožnost uživatele, aby potvrdil jeho oprávnění k přístupu 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 s eskalací problémů na lidského agenta.
Chatboti využívají technologie, jako je strojové učení, k postupnému zdokonalování. Strojové učení jim umožňuje analyzovat minulé interakce a zpětnou vazbu od zákazníků, aby mohli vylepšovat své odpovědi. Díky tomu se stávají zdatnějšími v řešení složitých interakcí a vedení přirozených konverzací.
Rozšířené zasílání zpráv
Příklady: NICE inContact, Velaro, Kore atd.
O rozšířené komunikaci hovoříme tehdy, když vybavíte lidského agenta asistentem s umělou inteligencí. Díky této kombinaci musí agent zákaznického servisu vynaložit minimální kognitivní úsilí, zejména v rutinních a opakujících se případech.
Řekněme například, že někdo kontaktuje vaši firmu s problémem týkající se řešení potíží. Model umělé inteligence shromažďuje informace z obrazovky chatu v reálném čase a zpracovává je, aby během konverzace generoval poznatky a navrhoval řešení.
Zatímco zákazník vysvětluje svůj problém, AI engine analyzuje údaje o jeho účtu, vyhledá vhodné články v znalostní bázi nebo vygeneruje podrobný návod k řešení problému. Agent pak může tyto informace využít k pomoci zákazníkovi. Tím se zachovává lidský přístup a zároveň se využívá výhod rychlého poskytování služeb.
Někdy chatbot samostatně vyřizuje dotazy zákazníků a v případě příliš složitých problémů se obrací na lidské operátory.
Analýza sentimentu
Příklady: Dialpad, Repustate atd.
Před nástupem nástrojů pro analýzu sentimentu musel pracovník zákaznického servisu při posuzování emocí zákazníka interpretovat tón a jazyk, aby mohl emoci subjektivně pojmenovat.
Technologie umělé inteligence však zcela eliminuje dohady při analýze nálady zákazníků. Představte si, že zákazník kontaktuje tým podpory prostřednictvím chatu. Umělá inteligence během interakce analyzuje slovník zákazníka, strukturu vět, výběr slov a dokonce i emodži, 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 umělé inteligenci analyzovat také hlas, intonaci, tempo, ticho atd., aby emoci zařadily do příslušné kategorie.
Taková proaktivní analýza sentimentu může být v oblasti zákaznického servisu využita k identifikaci ohrožených zákazníků. Softwarová řešení pro zákaznickou podporu mohou detekovat negativní sentiment a koordinovat strategické zásahy s cílem snížit míru odchodu 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 frameworky disponují nuancovaným porozuměním lidského jazyka a pracují s ním organicky. Díky tomu se můžete odklonit od chatbotů založených na nabídkách a vést autentické konverzace!
Například pokud rozrušený zákazník napíše: „Nemůžu najít svůj telefon! POMOC!!!“, NLP analyzuje text, zaznamená pravopisné chyby a velká písmena a pochopí záměr za slovy.
Zjistí, že zákazník nemůže najít svůj telefon, a vyhodnotí naléhavost jeho zprávy. Poté se pokusí zákazníka uklidnit a provede ho procesem vyhledání zařízení.
Díky této schopnosti dokáže umělá inteligence zpracovat širší spektrum dotazů zákazníků, a to i v případě, že jsou gramaticky nesprávné nebo špatně formulované. Rychlé vyřešení dotazu 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 zákaznického servisu. Díky ní je zákaznický servis proaktivní, nikoli reaktivní, protože firmy předvídají a řeší požadavky zákazníků.
Předpokládejme, že provozujete e-shop. Díky analýze historických dat v kombinaci s prediktivní analýzou využívající umělou inteligenci můžete předvídat nárůst poptávky zákazníků během výprodejů v rámci Black Friday, v určitých ročních obdobích a o svátcích. Tyto informace vám umožní doplnit zásoby, optimalizovat provoz obchodu a škálovat servery tak, aby obchodní operace probíhaly bez přerušení.
Podniky mohou využít prediktivní analytiku k tomu, aby nabídly plynulý zákaznický zážitek a zároveň splnily očekávání. Tím se sníží počet eskalací na tým podpory během špiček, což jim umožní soustředit se na úkoly s vyšší přidanou hodnotou.
Doporučovací systémy
Příklady: Amazon, Netflix, LinkedIn atd.
Fakt o ClickUp: Očekává se, že globální trh s doporučovacími systémy dosáhne do roku 2025 hodnoty 12 miliard dolarů.
Tento trend se dal očekávat, vzhledem k tomu, jak platformy jako Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn atd. tento nástroj umělé inteligence zpopularizovaly.
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 dat doporučují relevantní produkty, služby a řešení, která odpovídají požadavkům zákazníka.
Představte si například, že provozujete cestovní kancelář – váš web navštíví zákazník, který hledá zájezd na dovolenou u moře. Chatbot s ním naváže konverzaci a shromáždí podrobnosti o jeho cestovních plánech, rozpočtu, preferovaném způsobu dopravy, termínech a dalších informacích.
Na základě těchto informací nyní doporučovací systém s umělou inteligencí sestavuje personalizované balíčky pro různé destinace, lety a možnosti ubytování v rámci rozpočtu a požadavků zákazníka. Takový přístup zvyšuje pravděpodobnost uzavření obchodu!
Zdroje pro samoobsluhu
Příklady: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom atd.
Fakt ClickUp: Téměř sedm z deseti zákazníků dává přednost samoobsluze před komunikací s pracovníky zákaznického servisu.
Podniky by měly této poptávce vedené zákazníky vyhovět.
Využití umělé inteligence pro tento úkol pomáhá v několika ohledech:
- Jak již bylo zmíněno, můžete například použít generativní nástroj AI k vytváření znalostních databází.
- Za druhé, chatboty využívající umělou inteligenci dokážou vyřídit základní dotazy zákazníků a nasměrovat je na články v znalostní databázi, 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.
To snižuje zátěž živých operátorů a umožňuje zákazníkům najít řešení samostatně a pohodlně.
Inteligentní směrování
Příklady: Genesys, Dialpad, Zoho Desk atd.
Dotazy zákazníků se liší svou složitostí, kanálem a tím, na které oddělení jsou adresovány. Vzhledem k tolika proměnným faktorům může být směrování dotazů zákazníků ke správnému agentovi poměrně komplikované, v závislosti na jeho vytíženosti a dostupnosti.
Inteligentní směrování založené na umělé inteligenci a strojovém učení může fungovat jako automatizační nástroj, který firmám umožňuje převzít kontrolu nad příchozími požadavky zákazníků. Kontaktní centra využívají inteligentní směrování k analýze povahy dotazu na základě předem definovaných kritérií nebo konkrétních klíčových slov.
Představte si například, že provozujete call centrum pro banku využívající umělou inteligenci. Zákazník v systému interaktivní hlasové odezvy (IVR) vybere možnost získání informací o zůstatku na účtu. Automaticky obdrží textovou zprávu s těmito informacemi. Jiný zákazník chce prozkoumat možnosti úvěrů a hypoték. V závislosti na jeho profilu a požadavcích bude automaticky spojován s dostupným operátorem, který je dobře vybaven pro vyřízení tohoto požadavku.
Prioritizace požadavků
Příklady: ClickUp Brain, Todoist atd.
Viděli jsme, jak umělá inteligence funguje jako třídicí stroj při předávání požadavků zákazníků správnému pracovníkovi zákaznického servisu. Kromě toho hraje umělá inteligence klíčovou roli při stanovování priorit 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, kterou přímo ovlivňuje, a potenciální dopad na obchodní operace a tržby. Na základě této vážené priority mohou týmy zákaznické podpory upřednostnit kritické problémy, které ovlivňují větší skupinu zákazníků, a zajistit, aby byly vyřešeny jako první.
Podobně může model pro stanovení priorit založený na umělé inteligenci využívat šablony zákaznické cesty k identifikaci potenciálních zákazníků, u nichž je větší pravděpodobnost, že se stanou platícími zákazníky, nebo potenciálních zákazníků, kteří odpovídají profilu ideálního zákazníka. Taková informovaná rozhodnutí umožňují týmům zákaznického servisu a podpory strategicky řešit problémy a zlepšovat zákaznickou zkušenost, aniž by se vyčerpaly.
Správa dat
Příklady: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory atd.
Zákaznický servis zahrnuje velké množství zákaznických dat, jako jsou záznamy z chatu, nahrávky hovorů, e-mailová korespondence, zmínky na sociálních sítích a další. Ukládání, správa a práce s tak velkým objemem dat je pomocí tradičních metod prakticky nemožná. Naštěstí řešení AI využívají pravidlový, ale flexibilní organizační princip, který tento obchodní proces zefektivňuje.
Představte si, že tým zákaznického servisu není schopen nabídnout personalizované služby, protože zákaznická data jsou roztříštěna napříč různými kanály nebo datovými silami. Musí také pracovat s kombinací nestrukturovaných a strukturovaných dat, k nimž se navíc přidávají i polostrukturovaná data. Platformy zákaznických dat (CDP) s podporou umělé inteligence tato data automaticky shromažďují, organizují a kategorizují. Následně je vyčistí, aby vytvořily jedinečné profily zákazníků a navázaly individuální vztahy.
Díky spolehlivým datům na jednom centrálním místě mohou firmy snadněji identifikovat trendy, vzorce, opakující se témata, oblasti pro zlepšení a běžné problémy. Využijte je tedy moudře k přijímání rozhodnutí založených na datech, abyste zlepšili poskytování zákaznického servisu.
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 přepis hovorů pomocí umělé 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, které agentům umožní zhodnotit jejich výkon. Firmy 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 té nejzajímavější části – k implementaci technologie AI. Zde je jednoduchý 6krokový průvodce, který vám s tímto procesem pomůže:
Krok 1: Definujte své cíle v oblasti zákaznického servisu
Začněte tím, že si stanovíte cíle 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 odstranit případné nedostatky.
Krok 2: Posuďte svou stávající infrastrukturu zákaznického servisu
Dále musí vedoucí pracovníci zhodnotit stávající nastavení zákaznického servisu. To by mělo zahrnovat:
- Digitální vyspělost: Podporuje vaše architektura zákaznického servisu integraci technologií umělé inteligence?
- Technologický stack: Jaké různé systémy, aplikace, platformy a softwarová řešení, jako jsou CRM, kontaktní centra atd., se používají?
- Komunikační kanály: Které kanály (telefon, e-mail, chat, sociální sítě atd.) používáte pro komunikaci se zákazníky?
- Datová infrastruktura: 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 vyberte ty správné nástroje umělé inteligence pro daný úkol. Přitom upřednostňujte řešení s větším potenciálem pro dosažení výsledků. Začněte s 1–2 základními aplikacemi a později rozšířte využití umělé inteligence v zákaznickém servisu.
Krok 4: Dodržujte důslednou politiku správy dat
Vzhledem k tomu, že umělá inteligence je silně závislá na datech, musíte ve své organizaci zavést robustní zásady pro správu dat. Musíte implementovat protokoly pro:
- Sběr dat: Definujte zdroje a standardy pro sběr dat
- Ukládání dat: Standardizujte formát ukládání dat
- Přístup k datům: Nastavte řízení přístupu a oprávnění
- Zabezpečení dat: Dodržujte zásady zabezpečení dat
Výše uvedené strategie zajistí kvalitu dat a zároveň umožní poskytovat zákazníkům služby s jistotou.
Krok 5: Proškolte a zapojte své týmy zákaznického servisu
Školení a zapracování zaměstnanců zákaznického servisu odstraní veškeré obavy, váhání a odpor, s nimiž 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 zaškolení sdílejte zdroje, jako jsou šablony pro řízení zákaznického servisu, abyste předvedli užitečnost řešení. Takové praktické ukázky podpoří přijetí a poslouží jako výchozí bod pro týmy zákaznického servisu.
Krok 6: Sledujte a optimalizujte
Ačkoli se umělá inteligence a strojové učení neustále zdokonalují, je nutné jejich výkon průběžně sledovat. Sledujte metriky, jako je produktivita agentů nebo míra vyřešených případů, analyzujte zpětnou vazbu od zákazníků a provádějte SWOT analýzy, abyste mohli implementaci umělé inteligence 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 řešení AI 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 oblasti zákaznického servisu:
AI Knowledge Manager
Využijte ClickUp Brain pro:
- Kategorizace, organizace a aktualizace knihoven znalostních bází usnadňuje zákazníkům samostatné vyhledávání řešení. To uspokojuje jejich potřebu samoobsluhy a zároveň snižuje čekací doby a pracovní zátěž agentů.
- Doporučování relevantních článků z znalostní báze 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 otázek. Tím zvýšíte hodnotu vaší stávající znalostní báze
Projektový manažer pro AI
Při řízení projektů vám ClickUp Brain pomůže s:
- Zefektivnění pracovních postupů prostřednictvím prioritizace dotazů zákazníků na základě 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, zodpovídání často kladených otázek atd.
- Propojení agentů s příslušnými členy týmu na základě povahy dotazu zákazníka, čímž se vytváří podmínky pro společné řešení problémů
- Sledování žádostí v rámci 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 posílili zapojení
- Odpovídejte na základní dotazy a řešte běžné problémy a zároveň poskytujte podporu 24 hodin denně, 7 dní v týdnu
- Zjistěte, kde jsou mezery ve znalostech nebo obsahu, a navrhněte nápady, jak je aktualizovat a vzdělávat zákazníky
- Překládejte otázky a/nebo odpovědi do jiných jazyků, abyste mohli uspokojit potřeby zákazníků v různých regionech
ClickUp Brain je součástí sady ClickUp. To znamená, že můžete tyto funkce založené na umělé inteligenci využít v širším kontextu a využít ClickUp pro zákaznický servis jako celek.
Použijte ClickUp k:
- Nastavte automatizované pracovní postupy pro vyřizování dotazů zákazníků
- Automaticky směrujte požadavky zákazníků ke správnému pracovníkovi
- Upřednostňujte dotazy s velkým dopadem a naléhavostí
- Seskupujte běžné požadavky zákazníků pomocí štítků
Výše uvedený seznam je jen špičkou ledovce. ClickUp a ClickUp Brain mohou oživit vaše operace v oblasti zákaznického servisu několika způsoby.
Vylepšete svůj zákaznický servis pomocí šablon ClickUp
ClickUp nabízí rozsáhlou knihovnu šablon pro různé úkoly v oblasti zákaznického servisu, jako jsou:
1. Šablona pro popis problému zákazníka v ClickUp
Šablona pro popis problémů zákazníků od ClickUp zjednodušuje sběr a pochopení požadavků a výzev zákazníků. Tyto poznatky usnadňují brainstorming řešení a vylepšování produktů s cílem poskytovat kvalitnější zákaznický servis.
Tato šablona dokumentu vám pomůže zaznamenat problémy zákazníků, roztřídit je podle typu a vizualizovat je, a pro každý z nich vytvořit projekt, aby bylo možné vymýšlet řešení.
2. Šablona plánu pro úspěch zákazníků ClickUp
Tato šablona plánu zákaznického úspěchu od ClickUp pomáhá definovat zákaznický úspěch pomocí kvantifikovatelných metrik. S tímto cílem mohou firmy organizovat aktivity související se zákazníky, jako je zapojení nových zákazníků, sledovat pokrok a udržovat odpovědnost, a zároveň poskytovat výjimečný zákaznický servis.
3. Šablona zákaznické podpory ClickUp
Šablona zákaznické podpory ClickUp umožňuje týmům zákaznické podpory efektivně spravovat dotazy. Pomáhá organizovat a prioritizovat tikety, přidělovat úkoly a sledovat spokojenost zákazníků, aby bylo možné poskytovat podporu nejvyšší kvality. Obsahuje přehled úkolů, u nichž se blíží termín splnění, což umožňuje jejich prioritizaci.
4. Šablona žádosti o zákaznický servis ClickUp
Díky šabloně žádosti o službu od ClickUp mohou firmy strategicky spravovat žádosti o zákaznický servis a technické problémy. Standardizace žádostí o službu eliminuje možnost zmatků 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 v zákaznickém servisu ClickUp
Tato šablona pro eskalaci v zákaznickém servisu od ClickUp doplňuje služby zákaznické podpory. Zákazníci nespokojení s úrovní poskytovaných služeb mohou svůj případ eskalovat organizovaným způsobem, zatímco firmy mohou tyto případy označit a řešit je s prioritou.
A to není vše! Pokud vám tyto šablony nestačí, můžete dokonce použít ClickUp Brain k vytvoření vlastních šablon.
Jste připraveni posunout se o krok dál?
Umělá inteligence a zákaznický servis jsou ideální kombinace.
Začlenění technologie AI do zákaznického servisu zvyšuje 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 až 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 ten správný nástroj. Můžete si vybrat specializované AI řešení pro různé funkce, nebo jednoduše použít ClickUp, aby ClickUp Brain mohl zavést AI do všech vašich procesů. Druhá možnost je rozumnější volbou, která vám poskytne flexibilitu a škálovatelnost.
Zaregistrujte se na ClickUp a zjistěte, jak můžete proměnit svůj zákaznický servis!