Tudta, hogy az Egyesült Államokban az ügyfelek ötödének négyötöde váltott márkát a rossz ügyfélszolgálati tapasztalatok miatt?
Az ügyfélszolgálat már nem csupán az ügyfélkérdések kezeléséről és a problémák megoldásáról szól. A tranzakciós jellegű szolgáltatásból a márkahűség és az ügyfélelégedettség motorjává fejlődött.
Az ügyfelek elvárásai gyakran túl magasak ahhoz, hogy teljesíteni lehessen őket, és szakadék tátong a szolgáltatásnyújtás és az elvárások között. Hogyan hidalhatja át ezt a szakadékot?
A mesterséges intelligencia minden területen jelen van, és az ügyfélszolgálat sem kivétel. Ez egy olyan üzleti funkció, amely természetesen kiválóan alkalmas a mesterséges intelligencia alkalmazására.
A nap 24 órájában elérhető csevegőrobotoktól a valós időben betekintést nyújtó intuitív irányítópultokig – vizsgáljuk meg, hogyan használható az AI az ügyfélszolgálatban és a márkahűség növelésében.
Íme egy rövid videó, amely bemutatja, hogyan használható az AI az ügyfélszolgálatban:
Az AI szerepének megértése az ügyfélszolgálatban
ClickUp-tény: Az ügyfélszolgálati mesterséges intelligencia várhatóan 2025-re az ügyfélkapcsolatok több mint 95%-át fogja átvenni.
Az AI sokoldalúságát tekintve optimistán tekinthetünk erre a jóslatra. Íme egy áttekintés arról, hogyan segítik az ügyfélszolgálati AI-eszközök a vállalkozásokat:
1. Az ügyfélvesztés csökkentése
ClickUp-tény: Az ügyfélelvándorlás miatt a vállalkozások akár 1,6 billió dollár bevételt is elveszíthetnek.
A mesterséges intelligencia olyan folyamatok révén segít az ügyfélmegtartásban, mint a szándékfelismerés és a finom ösztönzés.
Először is elemzi az ügyfelekkel folytatott kommunikációt a különböző csatornákon – csevegési naplókon, e-maileken, közösségi médián stb. –, hogy megértse a márka megítélését.
Ezt követően retargeting és újra-elkötelező stratégiákat indít el, hogy kezelje az ügyfelek frusztrációját, felkeltse érdeklődésüket, vagy ösztönözze őket a vásárlásra. Ez a kettős megközelítés javítja az ügyfél-elkötelezettséget és csökkenti az ügyfélvesztést.
2. Az emberi ügyintézők támogatása
Az AI-eszközöket intelligens virtuális asszisztensekként is bevetheti az ügyfélszolgálati csapatok támogatására és az ügyintézők hatékonyságának javítására. Az AI-technológia és az emberi empátia ilyen ötvözete ellensúlyozza az ügyfelek ellenállását a technológia ügyfélszolgálati felhasználásával szemben, miközben támogatja az emberi ügyintézőket.
Az ügyfélszolgálati mesterséges intelligencia elvégzi az összes rutinmunkát, például az információk előkeresését vagy sablonok generálását, hogy megkönnyítse a beszélgetéseket és megválaszolja az ügyfelek kérdéseit. Ezáltal az ügyfélszolgálati munkatársnak több ideje marad arra, hogy személyes kapcsolatot építsen ki az ügyfelekkel.
A mesterséges intelligenciával működő chatbotok többnyelvűek. Mivel gyorsan hozzáférnek megbízható, hiteles és következetes információkhoz, a ügyfélszolgálati munkatársak könnyebben tudnak gyors és hatékony szolgáltatást nyújtani az ügyfél nyelvén.
ClickUp-tény: A mesterséges intelligenciával működő beszélgető asszisztensek 14%-kal növelik az ügyintézők termelékenységét. Ráadásul a vezetők tízéből nyolc úgy véli, hogy a munkaterhelés csökkentésével ez a kiégés megelőzését is szolgálja
Ráadásul az AI-algoritmusok a hatékonyság és a pontosság romlása nélkül, a nap 24 órájában, a hét 7 napján működnek.
3. Ismétlődő feladatok automatizálása
Az ügyfélszolgálati tevékenységek jelentős része gyakran nem produktív, a munkával kapcsolatos vagy ismétlődő feladatokból áll. Jelszó-visszaállítási kérelmek feldolgozása, gyakran ismételt kérdések megválaszolása, a megrendelések szállításának nyomon követése – és a lista folytatódik.
ClickUp-tény: Az ügyfélszolgálat automatizálása naponta több mint 2 órát takaríthat meg az ügyintézőknek!
Az automatizálásra szolgáló AI-eszközök növelhetik a hatékonyságot és a pontosságot ezekben a mindennapi feladatokban. Javítják az ügyfélélményt azáltal, hogy az ügyfelek kérdéseire azonnal és pontosan válaszolnak. Ugyanakkor felszabadítják az emberi erőforrásokat, hogy azok a kritikus gondolkodási képességeket, szakértelmet vagy emberi érintést igénylő, nagy értékű vagy összetett feladatokra összpontosíthassanak.
Ezen felül a mesterséges intelligencia segít a vállalkozásoknak csökkenteni az ügyfélszolgálati költségeket a skálázható automatizálás, a rövidebb várakozási idők, a racionalizált munkafolyamatok és a 24 órás szolgáltatás révén.
4. Az ügyfélszolgálati csapatok képzése
A képzés és a kapacitásépítés már nem követi az „egységes méretű” megközelítést. A vállalkozások ma már személyre szabott coachingba és egyéni mentorálásba fektetnek be, hogy kezeljék az ügyfélszolgálati csapat tagjainak egyedi erősségeit és gyengeségeit.
A mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű adatot tud elemezni a hívásokból, csevegésekből és e-mailekből egy átfogó SWOT-elemzés készítése érdekében. Ezután olyan célzott képzési modulokat ajánl, amelyek megfelelnek az ügyintéző tanulási preferenciáinak.
Emellett olyan mutatókat is mérhet, mint a regisztrációs arány, a befejezési arány, a feladatok stb., hogy felmérje az ilyen képzések hatékonyságát, és ennek megfelelően optimalizálja a stratégiákat.
5. Az ügyfélélmény személyre szabása
A modern ügyfélkezelési stratégiák mind a személyre szabás köré épülnek. A vállalatok pusztán a személyre szabás révén 40%-kal több bevételt érhetnek el!
ClickUp-tény: Minden személyre szabásra költött dollár akár 20 dollár vagy annál is több bevételt hozhat!
Az ügyfélszolgálati mesterséges intelligencia a vásárlási előzményekből, a korábbi interakciókból, az online tevékenységekből stb. származó releváns adatokat felhasználva 360 fokos ügyfélprofilt készít. Ezután személyre szabott szolgáltatási élményt alakít ki, amely megfelel az ügyfél problémáinak, igényeinek vagy preferenciáinak.
Az ilyen kontextusinformációk lehetővé teszik az ügyfélszolgálati szakemberek számára, hogy az ügyfélélményt a név szerinti megszólításon túl is személyre szabják. Az ilyen személyre szabás javítja az ügyfélélményt és erősíti a márkahűséget.
6. Az ügyfélkapcsolatok optimalizálása
Az ügyfélszolgálati interakciók különböző csatornákon zajlanak – e-mail, telefon, csevegő, közösségi média és egyebek. A mesterséges intelligencia egy központosító erő, amely ezeket egyesíti a csatornák közötti zökkenőmentes és következetes ügyfélélmény érdekében. Képzelje el úgy, mint egy telefonközpontos operátort, aki az ügyfeleket a megfelelő ügyintézőhöz vagy erőforráshoz kapcsolja, hogy megoldja a kérdésüket. Az ilyen gyors megoldás növeli az ügyfélelégedettséget.
Ezenkívül a mesterséges intelligencia segít a vállalkozásoknak proaktívan előre jelezni az ügyfelek igényeit. Az adatokon alapuló előrejelzések alapján a vállalkozások ajánlhatnak termékeket vagy szolgáltatásokat, ösztönözhetik az impulzusvásárlásokat, és kiküszöbölhetik az értékesítési ellenérveket.
Ezt proaktív módon is megteheti. Például javasolhat egy kiegészítőt a legutóbbi vásárlás alapján. Vagy reaktív módon is, például megoszthat egy hibaelhárítási útmutatót egy ügyfélszolgálati interakció során.
7. Adat alapú betekintés generálása
A mesterséges intelligenciával támogatott ügyfélszolgálat hatalmas adat- és információkincset tár fel.
A mesterséges intelligencia modellek nagy mennyiségű adatot dolgoznak fel – például ügyfélbeszélgetéseket, felmérési válaszokat, közösségi médiában megjelenő hozzászólásokat stb. –, hogy azonosítsák a trendeket és a mintákat. Ez a betekintés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak az ügyfélszolgálat fejlesztése érdekében.
Az ügyfelek visszatérő problémái akár rá is világíthatnak a nyújtott termék vagy szolgáltatás hiányosságaira! Hasonlóképpen, kiemelhetik azokat a tartós problémákat is, amelyek marketing-, értékesítési vagy ügyfélmegtartási stratégiáit nehezítik.
Ezek az információk elősegítik a stratégiai döntéshozatalt a szervezet egészében, így biztosítva a hatékonyabb ügyfélszolgálatot.
A ClickUp bevezetése nemcsak folyamatainkat javította, hanem segített kialakítani az ügyfélsiker-osztályt is, amelynek köszönhetően ügyfeleink száma évente 2 ezerről 8 ezerre nőtt.
A ClickUp bevezetése nemcsak folyamatainkat javította, hanem segített kialakítani az ügyfélsiker-osztályt is, amelynek köszönhetően ügyfeleink száma évente 2 ezerről 8 ezerre nőtt.
Az AI használata az ügyfélszolgálatban: felhasználási esetek és példák
Tekintse át az alábbi AI-alkalmazási eseteket és néhány példát, amelyeket beépíthet az ügyfélszolgálati munkafolyamatába (és nézze meg ezt a videót egy rövid áttekintésért):
Omnichannel ügyfélszolgálat
Példák: Zendesk, Salesforce stb.
Képzelje el, hogy egy ügyfél véletlenül rákattint a weboldalán egy termékoldalra.
Megjelenik a chatbot, és megkérdezi tőlük, van-e kérdésük a termékkel kapcsolatban. Az AI-asszisztens előkeresi a választ, és megoldja a problémát. Azonban a nyom elhalványul.
Néhány nappal később az ügyfél meglátja a hirdetését a közösségi médiában. Kapcsolatba lép Önnel a Messenger-en keresztül, és Ön meglepi azzal, hogy felidézi a neki tetsző terméket, a megosztott szállítási adatokat és egyéb releváns információkat. Az ügyfél a terméket a kosárba helyezi, de a fizetésnél elakad a folyamat. Ön e-mailben elküldi az ügyfélnek a kedvezményes kupont, és az ügyfél végül meg is valósítja a vásárlást!
Érdekes módon a fenti tevékenységek egyike sem történt manuálisan. A mesterséges intelligenciával meghatározhatja a ritmust és azonosíthatja a csatornák megfelelő kombinációját. Az AI-modell nyomon követi az ügyfelek viselkedését és interakcióit, hogy ezeken a kapcsolódási pontokon át egységes támogatást biztosítson.
Tartalomkészítés
Példák: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini stb.
A tartalomkészítés az AI egyik legismertebb alkalmazási területe az ügyfélszolgálatban. Mivel a magas színvonalú tartalom elkészítése időt és erőforrásokat igényel, a vállalkozások gyakran generatív AI-hez fordulnak, hogy sürgős esetben is tartalmat tudjanak előállítani. Legyen szó hibaelhárításról, útmutatókról, GYIK-ről vagy termékoldalak összefoglalóiról, a tartalomkészítő eszközök széles körű tartalmakat képesek létrehozni.
Képzelje el, hogy épp egy új termék bevezetésére készül. A generatív mesterséges intelligenciával rendelkező marketingeszközök segítségével ügyesen megfogalmazott e-mailek és közösségi média bejegyzések révén felkeltheti az érdeklődést e nagy bevezetés iránt.
A termék vagy szolgáltatás bevezetése után az ügyfélszolgálati csapatot elárasztják az ügyfélkérdések. Az AI segítségével létrehozhatnak egy tudásbázist, amely megválaszolja a gyakori kérdéseket, és csökkenti a munkaterhelést. Az ügyintézők átnézhetik a generált tartalmat, és biztosíthatják, hogy az pontos, teljes és összhangban áll a márkairányelvekkel.
Mesterséges intelligenciával működő csevegőrobotok
Példák: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot stb.
A mesterséges intelligenciával működő chatbotok átalakítják az ügyfélszolgálatot, önállóbbá és ügyfélközpontúbbá téve azt. Képesek olyan feladatokat ellátni, mint a gyakran ismételt kérdések kezelése, időpontok egyeztetése, fizetések feldolgozása, a megrendelésekkel kapcsolatos frissítések megosztása, termékek és szolgáltatások ajánlása, és még sok más.
Például egy ügyfél felveheti a kapcsolatot egy bank chatbotjával, hogy érdeklődjön a bankszámla egyenlegéről. A chatbot ellenőrzi a felhasználó személyazonosságát, hogy hitelesítse a hozzáférését az információkhoz. Ha minden rendben van, lekérdezi a számlaegyenleg adatait, és megjeleníti azokat. Ezen felül segíthet a felhasználóknak az átutalásokban, a tranzakciós előzmények megtekintésében, vagy akár a problémák továbbításában egy emberi ügyintézőhöz.
A chatbotok olyan technológiákat használnak, mint a gépi tanulás, hogy folyamatosan fejlődjenek. A gépi tanulás lehetővé teszi számukra, hogy elemezzék a korábbi interakciókat és az ügyfelek visszajelzéseit, és így finomítsák a válaszokat. Ennek eredményeként egyre ügyesebben kezelik a bonyolult interakciókat és folytatnak természetes beszélgetéseket.
Kiterjesztett üzenetküldés
Példák: NICE inContact, Velaro, Kore stb.
A kiterjesztett üzenetküldés azt jelenti, hogy az emberi ügyintézőt egy mesterséges intelligencia-asszisztenssel támogatja. Ezzel a kombinációval az ügyfélszolgálati ügyintézőnek minimális kognitív terhelést kell vállalnia, különösen a rutin jellegű és ismétlődő esetekben.
Tegyük fel például, hogy valaki problémamegoldás céljából lép kapcsolatba a vállalkozásával. Az AI-modell valós időben gyűjti össze az információkat a csevegőablakból, feldolgozza azokat, és a beszélgetés során következtetéseket von le, valamint megoldásokat javasol.
Amíg az ügyfél elmagyarázza a problémát, az AI-motor elemzi a fiók adatait, megkeresi a megfelelő tudásbázis-cikkeket, vagy lépésről lépésre leírja a hibaelhárítás menetét. Az ügyintéző ezután felhasználhatja ezeket az információkat az ügyfél segítésére. Ezzel megmarad az emberi kapcsolat, miközben a gyors szolgáltatásnyújtás előnyeit is kihasználják.
Előfordul, hogy a chatbot önállóan kezeli az ügyfelek kérdéseit, és csak akkor fordul az emberi ügyintézőkhöz, ha a probléma túl bonyolult.
Érzelemelemzés
Példák: Dialpad, Repustate stb.
A hangulatelemző eszközök elterjedése előtt az ügyfél érzelmeinek felméréséhez a szolgáltató munkatársának kellett értelmeznie a hangnemet és a nyelvet, hogy szubjektíven megnevezhesse az érzelmet.
Az AI-technológia azonban teljesen kiküszöböli a találgatásokat az ügyfelek hangulatának elemzéséből. Képzelje el, hogy egy ügyfél csevegésen keresztül lép kapcsolatba az ügyfélszolgálattal. Az AI elemzi az ügyfél szóhasználatát, mondatszerkezetét, szóválasztását, sőt az interakció során használt hangulatjeleket is, hogy felmérje az érzelmi állapotát.
Észreveszi, hogy az ügyfél dühös, és empatikusabb hangnemet használ, hogy elismerje a frusztrációját. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencián alapuló érzelemelemző eszközök is elemezhetik a hangot, a hangszínt, a tempót, a csendet stb. az érzelem kategorizálása érdekében.
Az ilyen proaktív érzelemelemzés felhasználható az ügyfélszolgálati területen a kockázatnak kitett ügyfelek felismerésére. Az ügyfélsiker-szoftvermegoldások felismerhetik a negatív érzelmeket, és stratégiai beavatkozást szervezhetnek az ügyfélvesztés mérséklése érdekében.
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
Példák: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn stb.
A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) a természetes nyelvértés (NLU) és a természetes nyelvgenerálás (NLG) segítségével emberhez hasonló interakciókat tesz lehetővé. Ezek a keretrendszerek finoman értelmezik az emberi nyelvet, és organikusan működnek vele együtt. Ennek eredményeként elhagyhatja a menüalapú csevegőrobotokat, és hiteles beszélgetéseket folytathat!
Például, ha egy ideges ügyfél azt írja: „Nem találom a telefonomat! SEGÍTSÉG!!!”, az NLP elemzi a szöveget, figyelembe veszi a helyesírási hibákat és a nagybetűket, és megérti a szavak mögötti szándékot.
A rendszer felismeri, hogy az ügyfél nem találja a telefonját, és észleli az üzenet sürgősségét. Ezután megpróbálja megnyugtatni az ügyfelet, és végigvezeti a készülék megtalálásának folyamatán.
Ez a képesség lehetővé teszi az AI számára, hogy szélesebb körű ügyfélkérdéseket kezeljen, még akkor is, ha azok nyelvtanilag hibásak vagy rosszul vannak megfogalmazva. A gyors megoldás javítja az ügyfélélményt és növeli az elégedettséget.
Prediktív elemzés
Példák: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics stb.
A prediktív analitika talán a generatív mesterséges intelligencia után a második leggyakoribb alkalmazási területe az ügyfélszolgálatban. Ezáltal az ügyfélszolgálat proaktívvá válik ahelyett, hogy reaktív lenne, mivel a vállalkozások előre látják és kielégítik az ügyfelek igényeit.
Tegyük fel, hogy Ön egy e-kereskedelmi áruházat üzemeltet. A korábbi adatok elemzésével és a mesterséges intelligencián alapuló prediktív elemzéssel előre jelezheti az ügyfélkereslet megugrását a Black Friday akciók, bizonyos szezonok és ünnepek idején. Ez az információ lehetővé teszi, hogy feltöltse a raktárkészletet, optimalizálja az áruházat és méretezze a szervereket, így az üzleti tevékenységek zavartalanul folyhatnak.
A vállalkozások a prediktív elemzések segítségével zökkenőmentes ügyfélélményt nyújthatnak, miközben teljesítik az elvárásokat. Ez csökkenti a csúcsidőszakokban a támogatási csapat felé érkező eskalációk számát, így a csapat tagjai az értékteremtőbb feladatokra koncentrálhatnak.
Ajánló rendszerek
Példák: Amazon, Netflix, LinkedIn stb.
ClickUp-tény: A globális ajánlómotor-piac értéke várhatóan 2025-re eléri a 12 milliárd dollárt.
Ez a tendencia várható volt, tekintve, hogy olyan platformok, mint az Amazon, a Netflix, a Spotify, a LinkedIn stb. népszerűsítették ezt az AI-eszközt.
A mesterséges intelligencián alapuló ajánló rendszerek nagy mennyiségű ügyféladatot elemeznek, például a korábbi vásárlásokat, a böngészési szokásokat, az ügyfél tartózkodási helyét és a korábbi interakciókat. Ezen adatok alapján olyan releváns termékeket, szolgáltatásokat és megoldásokat ajánlanak, amelyek megfelelnek az ügyfél igényeinek.
Képzelje el például, hogy egy utazási irodát vezet, és egy tengerparti nyaralási csomagot kereső ügyfél látogatja meg a weboldalát. Egy chatbot beszélgetésbe kezdeményez vele, és összegyűjti az utazási tervvel, a költségkerettel, a preferált utazási móddal, az időpontokkal és egyéb részletekkel kapcsolatos információkat.
Ezeket az információkat felhasználva az AI ajánló rendszer mostantól személyre szabott csomagokat állít össze különböző úti célokra, járatokra és szálláslehetőségekre, az ügyfél költségvetésének és igényeinek megfelelően. Egy ilyen megközelítés növeli az üzletkötés esélyét!
Önkiszolgáló források
Példák: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom stb.
ClickUp-tény: Tíz ügyfél közül közel hét inkább az önkiszolgálást választja, mint hogy ügyfélszolgálati szakemberekkel beszéljen.
A vállalkozásoknak ki kell elégíteniük ezt az ügyfélvezérelt igényt.
Az AI alkalmazása ebben a feladatban több szempontból is előnyös:
- Egyrészt, ahogy már említettük, generatív AI-eszközt használhat tudásbázisok írásához.
- Másodszor, az AI-alapú chatbotok képesek kezelni az alapvető ügyfélkérdéseket , és átirányítani az ügyfeleket olyan tudásbázisú cikkekhez, amelyek a legjobb megoldást kínálják.
- Ezenkívül optimalizálhatja és szervezheti a tudásbázist azáltal, hogy cikkeket, útmutatókat, termékdokumentációkat stb. címkéz megfelelő kulcsszavakkal és témákkal. Ez megkönnyíti az ügyfélszolgálati munkatársak számára a releváns információk gyors elérését és a könyvtárakban való navigálást.
Ez csökkenti az ügyintézők terhelését, és lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy önállóan és kényelmesen találjanak megoldásokat.
Intelligens irányítás
Példák: Genesys, Dialpad, Zoho Desk stb.
Az ügyfélkérdések összetettsége, csatornája és az a részleg, amelyhez intézik őket, változó. Ennyi változó tényező mellett az ügyfélkérdések megfelelő ügyintézőhöz való irányítása meglehetősen bonyolult lehet, attól függően, hogy az ügyintézők mennyire leterheltek és elérhetőek.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás által támogatott intelligens irányítás olyan automatizálási eszközként működhet, amely lehetővé teszi a vállalkozások számára a beérkező ügyfélkérések kezelését. Az ügyfélszolgálati központok az intelligens irányítást használják a megkeresések jellegének elemzésére előre meghatározott kritériumok vagy konkrét kulcsszavak alapján.
Tegyük fel, hogy egy bank számára működtet egy AI-alapú call centert. Egy ügyfél az interaktív hangválasz-rendszerben (IVR) a számlaegyenleg-információk opcióját választja ki. Automatikusan kap egy SMS-t, amelyben megkapja ezt az információt. Egy másik ügyfél hitel- és jelzálogkölcsön-lehetőségeket szeretne megismerni. Profiljától és igényeitől függően automatikusan összekapcsolják egy elérhető ügyintézővel, aki megfelelően felkészült az ilyen kérések kezelésére.
Kérések prioritásba sorolása
Példák: ClickUp Brain, Todoist stb.
Láttuk, hogy az AI hogyan működik szortírozóként, miközben az ügyfélkéréseket a megfelelő ügyintézőhöz továbbítja. Ezen felül az AI döntő szerepet játszik a megkeresések fontossági sorrendbe állításában a sürgősség, a potenciális hatás és az ügyfélérték alapján.
Tegyük fel például, hogy létrehozott és beállított egy AI-alapú prioritási mátrixot az összes ügyfélszolgálati kérelem elemzésére. Ez figyelembe veszi a bejelentett probléma súlyosságát, az azt közvetlenül érintő ügyfélcsoportot, valamint az üzleti működésre és a bevételekre gyakorolt potenciális hatást. Ezen súlyozott prioritás alapján az ügyfélszolgálati csapatok rangsorolhatják a nagyobb ügyfélkört érintő kritikus problémákat, biztosítva, hogy ezeket kezeljék elsőként.
Hasonlóképpen, egy AI-alapú prioritás-meghatározási modell felhasználhatja az ügyfélút-sablonokat annak érdekében, hogy azonosítsa azokat a potenciális ügyfeleket, akik nagyobb valószínűséggel válnak fizető ügyfelekké, vagy azokat a potenciális ügyfeleket, akik megfelelnek az ideális ügyfélprofilnak. Az ilyen megalapozott döntések lehetővé teszik az ügyfélszolgálati és támogatási csapatok számára, hogy stratégiailag oldják meg a problémákat, és javítsák az ügyfélélményt anélkül, hogy kiégnének.
Adatkezelés
Példák: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory stb.
Az ügyfélszolgálat során rengeteg ügyféladat keletkezik, például csevegési naplófájlok, hívásfelvételek, e-mailek, közösségi médiában megjelenő említések és még sok más. Ilyen nagy mennyiségű adat tárolása, kezelése és feldolgozása hagyományos módszerekkel gyakorlatilag lehetetlen. Szerencsére az AI-megoldások szabályalapú, de rugalmas szervezési elvet követnek, hogy egyszerűsítsék ezt az üzleti folyamatot.
Képzelje el, hogy az ügyfélszolgálati csapat nem tud személyre szabott szolgáltatást nyújtani, mert az ügyféladatok különböző csatornákra vagy adatsilókra vannak szétszórva. Emellett strukturálatlan és strukturált adatok keverékével kell dolgozniuk, amelyhez még némi félig strukturált adat is társul. Az AI-alapú ügyféladat-platformok (CDP) automatikusan összegyűjtik, rendszerezik és kategorizálják ezeket az adatokat. Ezután megtisztítják őket, hogy egyedi ügyfélprofilokat hozzanak létre és egyéni kapcsolatokat építsenek ki.
A megbízható adatok központi helyen történő tárolása megkönnyíti a vállalkozások számára a trendek, minták, visszatérő témák, fejlesztési területek és gyakori problémák azonosítását. Használja tehát okosan az adatokat, hogy azok alapján hozhasson döntéseket az ügyfélszolgálat javítása érdekében.
Automatizált hívásleírás
Példák: ClickUp Brain, Fireflies, Otter stb.
Hagyományosan a vállalkozások manuális átírásra támaszkodtak az ügyfélhívásokból származó kulcsfontosságú információk kinyeréséhez. Ez a folyamat időigényes, erőforrás-igényes és hibalehetőségekkel járó volt. Ma az AI-alapú hívásátírás valós időben alakítja át az audiót szöveggé. Ez lehetővé teszi az ügyintézők számára, hogy értékeljék a telefonhívásokat, azonosítsák a kulcsszavakat, elemezzék az ügyfelek hangulatát és megértsék problémáikat. Ezek az információk segítenek nekik relevánsabb intézkedéseket hozni.
A valós idejű segítségnyújtáson túl ezek a beszélgetési jegyzőkönyvek visszajátszási anyagként is szolgálhatnak, lehetővé téve az ügyintézők számára, hogy elemezzék teljesítményüket. A vállalkozások létrehozhatnak egy könyvtárat a sikeres beszélgetési jegyzőkönyvekből, hogy az új ügyintézőket hasonló helyzetek kezelésére képezzék ki.
Útmutató az AI ügyfélszolgálatban való bevezetéséhez
Most, hogy már tudja, hogyan használhatja az AI-t az ügyfélszolgálatban, térjünk át a legizgalmasabb részre: az AI-technológia bevezetésére. Íme egy egyszerű, 6 lépésből álló útmutató, amely segít Önnek a folyamatban:
1. lépés: Határozza meg az ügyfélszolgálati céljait
Kezdje azzal, hogy meghatározza az ügyfélszolgálati céljait. Konzultáljon az ügyfélszolgálati csapataival, és kérjen visszajelzést elégedett ügyfeleitől, hogy azonosítsa erősségeit és gyengeségeit. Íme néhány példa inspirációként:
- Csökkentse a várakozási időt és az átlagos ügyintézési időt
- Növelje az első kapcsolatfelvétel során megoldott ügyek arányát
- Lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy önkiszolgáló opciók segítségével találjanak megoldásokat
- Személyre szabott ügyfélkapcsolatok
- Növelje az ügyintézők termelékenységét
Ezek a célok segítenek Önnek az ügyfélszolgálat fejlesztésében vagy az esetleges hiányosságok orvoslásában.
2. lépés: Mérje fel a meglévő ügyfélszolgálati infrastruktúráját
Ezt követően az üzleti vezetőknek át kell tekinteniük a meglévő ügyfélszolgálati rendszerüket. Ez magában foglalja a következőket:
- Digitális érettség: Támogatja-e az ügyfélszolgálati architektúrája a mesterséges intelligencia technológiájának integrálását?
- Technológiai háttér: Milyen rendszerek, alkalmazások, platformok és szoftvermegoldások, például CRM, ügyfélszolgálati rendszer stb. vannak használatban?
- Kommunikációs csatornák: Mely csatornákat (telefon, e-mail, csevegő, közösségi média stb.) használja az ügyfelekkel való kapcsolattartáshoz?
- Adatkezelési keretrendszer: Hogyan gyűjti, tárolja, kezeli és elemzi az ügyféladatokat?
Ezeknek a szempontoknak a megértése segít kiválasztani azokat az AI-eszközöket, amelyek integrálhatók az Ön vállalkozásába.
3. lépés: Fedezze fel a különböző AI-eszközöket
Már megismerte az AI-eszközök kiváló ügyfélszolgálat céljából történő bevezetésének számos módját. Beállíthat chatbotokat, érzelemelemző eszközöket hozhat létre, kiegészítheti az adattárházakat, tartalmat generálhat és még sok minden mást tehet.
Céljai alapján válassza ki a feladathoz legmegfelelőbb AI-eszközöket. Eközben helyezze előtérbe azokat a megoldásokat, amelyek nagyobb hatást gyakorolhatnak. Kezdjen 1–2 alapvető alkalmazással, majd később bővítse az AI használatát az ügyfélszolgálatban.
4. lépés: Kövesse a szigorú adatkezelési irányelveket
Mivel a mesterséges intelligencia nagymértékben támaszkodik az adatokra, be kell vezetnie egy szilárd adatkezelési irányelvet a szervezetében. Protokollokat kell bevezetnie a következőkre vonatkozóan:
- Adatgyűjtés: Határozza meg az adatgyűjtés forrásait és szabványait
- Adattárolás: Egységesítse az adattárolás formátumát
- Adathozzáférés: Hozzon létre hozzáférés-ellenőrzéseket és jogosultságokat
- Adatbiztonság: Tartsa be az adatbiztonsági gyakorlatokat
A fenti stratégiák biztosítják az adatok minőségét, miközben magabiztosan szolgálhatja ki az ügyfeleket.
5. lépés: Képezze ki és vezesse be az ügyfélszolgálati csapatokat
Az ügyfélszolgálati munkatársak képzése és bevezetése eloszlatja az esetleges félelmeket, habozást és ellenállást, amelyekkel az AI ügyfélszolgálatban való bevezetése során találkozhat. Ismertesse velük, hogyan javítják az AI-eszközök a munkafolyamatokat, hogy nyitottabbak legyenek az ötletre.
A képzés és az új munkatársak betanítása mellett ossza meg az olyan erőforrásokat, mint az ügyfélszolgálati menedzsment sablonok, hogy bemutassa a megoldás hasznosságát. Az ilyen gyakorlati bemutatók elősegítik a bevezetést, és kiindulópontként szolgálnak az ügyfélszolgálati csapatok számára.
6. lépés: Figyelemmel kísérés és optimalizálás
Bár a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás folyamatosan fejlődik, teljesítményüket folyamatosan figyelemmel kell kísérnie. Kövesse nyomon a mutatókat, például az ügyintézők termelékenységét vagy a megoldási arányokat, elemezze az ügyfelek visszajelzéseit, és végezzen SWOT-elemzéseket az AI-bevezetés finomhangolása érdekében.
ClickUp Brain: egy helyen minden, ami az AI-hez szükséges
A ClickUp Brain a világ első olyan neurális hálózata, amely feladatokat, dokumentumokat, projekteket és embereket kapcsol össze a mesterséges intelligenciával. Ez a nagy teljesítményű mesterséges intelligencia-megoldás javítja az ügyfélszolgálati csapat összehangoltságát, 30%-kal növeli a termelékenységet és 75%-kal csökkenti a költségeket.
A ClickUp Brain alkalmazhatóságát három fő modulba soroljuk: AI Knowledge Manager, AI Project Manager és AI Writer for Work.
Íme egy áttekintés arról, hogyan teljesítenek ezek az ügyfélszolgálatban:
AI Knowledge Manager
Használja a ClickUp Brain-t a következőkre:
- A tudásbázisok kategorizálása, rendszerezése és frissítése megkönnyíti az ügyfelek számára, hogy önállóan találjanak megoldásokat. Ez kielégíti az önkiszolgálás iránti igényüket, miközben csökkenti a várakozási időt és az ügyintézők munkaterhelését.
- Releváns tudásbázis-cikkek vagy egyéb források ajánlása az ügyintézőknek csevegés vagy telefonhívás közben. Az ilyen valós idejű segítség elősegíti az ügyfélkérdések gyors és pontos megoldását
- Az ügyfélkapcsolatok elemzése vázlatok készítéséhez útmutatókhoz, hibaelhárítási anyagokhoz és GYIK-ekhez. Ez további értéket ad a meglévő tudásbázisához
Mesterséges intelligencia projektmenedzser
A projektek kezelése során a ClickUp Brain a következő területeken nyújt segítséget:
- A munkafolyamatok racionalizálása az ügyfélkérdések hatása és sürgőssége alapján történő rangsorolásával, biztosítva, hogy az ügyfélszolgálati munkatársak a kritikus problémákat kezeljék elsőként
- Automatizálja a rutin és ismétlődő feladatokat, például az e-mailes nyomon követések ütemezését, a jegyek megoldási idejének nyomon követését, a gyakran ismételt kérdések megválaszolását stb.
- Az ügyintézők és a megfelelő csapattagok összekapcsolása az ügyfélkérdés jellege alapján, megteremtve ezzel a feltételeket a közös problémamegoldáshoz
- Az ügyfélszolgálati kérelmek nyomon követése és állapotuk valós idejű frissítése
AI Writer for Work
A ClickUp Brain több, mint generatív mesterséges intelligencia. Lehetőségei:
- Személyre szabhatja a csevegőüzeneteket és az e-mailes válaszokat az ügyféladatok felhasználásával, hogy növelje az elkötelezettséget
- Válaszoljon az alapvető ügyfélszolgálati kérdésekre, és oldja meg a gyakori problémákat, miközben 24 órás ügyfélszolgálatot biztosít
- Azonosítsa a tudásbeli vagy tartalmi hiányosságokat, és gyűjtsön ötleteket az ügyfelek tájékoztatására és oktatására
- Fordítsa le a kérdéseket és/vagy válaszokat más nyelvekre, hogy az ügyfelek igényeit földrajzi határokon átnyúlóan kielégíthesse
A ClickUp Brain a ClickUp csomag része. Ez azt jelenti, hogy ezeken az AI-alapú funkciókon túl is kihasználhatja a ClickUp általános ügyfélszolgálati lehetőségeit.
Használja a ClickUp-ot a következőkre:
- Állítson be automatizált munkafolyamatokat az ügyfélkérdések kezelésére
- Az ügyfélszolgálati jegyek automatikus továbbítása a megfelelő ügyintézőhöz
- Adjon prioritást a nagy hatással bíró és sürgős kérdéseknek
- Csoportosítsa a gyakori ügyfélkéréseket címkék segítségével
A fenti lista csupán a jéghegy csúcsa. A ClickUp és a ClickUp Brain számos módon új életet lehelhet az ügyfélszolgálati tevékenységeibe.
Fokozza ügyfélszolgálatát a ClickUp sablonokkal
A ClickUp gazdag sablonkönyvtárat kínál különböző ügyfélszolgálati feladatokhoz, például:
1. ClickUp ügyfélprobléma-leírási sablon
A ClickUp ügyfélprobléma-leírási sablonja egyszerűsíti az ügyféligények és kihívások összegyűjtését és megértését. Az így nyert betekintés megkönnyíti a megoldások kidolgozását és a termékek fejlesztését, így gazdagabb ügyfélszolgálatot nyújthat.
Ez a dokumentumsablon segít dokumentálni az ügyfelek problémáit, típus szerint kategorizálni és vizualizálni azokat, valamint mindegyikhez létrehozni egy projektet, hogy megoldásokat lehessen kidolgozni.
2. ClickUp ügyfélsiker-terv sablon
A ClickUp által készített ügyfélsiker-terv sablon segít számszerűsíthető mutatók segítségével meghatározni az ügyfélsikert. Ezt a célt szem előtt tartva a vállalkozások megszervezhetik az ügyfélkapcsolati tevékenységeket, például az új ügyfelek bevonását, nyomon követhetik az előrehaladást, és fenntarthatják a felelősségvállalást, miközben kiváló ügyfélszolgálatot nyújtanak.
3. ClickUp ügyfélszolgálati sablon
A ClickUp ügyfélszolgálati sablonja lehetővé teszi az ügyfélszolgálati csapatok számára a megkeresések hatékony kezelését. Segít a jegyek rendszerezésében és prioritásainak meghatározásában, a feladatok kiosztásában, valamint az ügyfél-elégedettség nyomon követésében, hogy a legjobb minőségű támogatást nyújthassa. Tartalmazza a lejáró határidőhöz közeledő feladatok áttekintését is, hogy megkönnyítse a prioritások meghatározását.
4. ClickUp ügyfélszolgálati kérelem sablon
A ClickUp szolgáltatási kérelem sablonjával a vállalkozások stratégiailag kezelhetik az ügyfélszolgálati kérelmeket és a technikai problémákat. A szolgáltatási kérelmek egységesítése kiküszöböli a zavarok és a félreértések lehetőségét , miközben biztosítja a gyors és pontos megoldást.
A sablon segítségével:
- Egyszerűsítse az ügyfélszolgálati kérelmek fogadásának munkafolyamatát
- Rangsorolja a kéréseket a sürgősség és a hatás alapján
- Könnyedén együttműködhet csapattársaival a problémák gyors megoldása érdekében
5. ClickUp ügyfélszolgálati eskalációs sablon
Ez a ClickUp ügyfélszolgálati eskalációs sablon kiegészíti az ügyfélszolgálati szolgáltatást. Azok az ügyfelek, akik nem elégedettek a kapott szolgáltatási színvonallal, szervezett módon eskalálhatják az ügyet, míg a vállalkozások ezeket megjelölhetik és prioritásként kezelhetik.
És még több! Ha ezek nem lennének elégek, a ClickUp Brain segítségével akár egyedi sablonokat is létrehozhat.
Készen áll arra, hogy egy szinttel feljebb lépjen?
A mesterséges intelligencia és az ügyfélszolgálat egymásnak teremtett páros.
Az AI-technológia beépítése az ügyfélszolgálatba javítja az ügyfélmegtartást, segíti az emberi ügyintézőket, javítja a munkatársak hangulatát és termelékenységét, személyre szabott támogatást nyújt, valamint adat alapú betekintést biztosít.
Az AI-t többféle módon is bevezetheti az ügyfélszolgálatba – a chatbotoktól a hangulatelemző eszközökig. Összeállítottunk egy egyszerű, hat lépésből álló útmutatót, amely segít az AI bevezetésében az ügyfélszolgálati tevékenységekbe.
Most már tudja, hogyan használhatja az AI-t az ügyfélszolgálatban, és hogyan válassza ki a számára legmegfelelőbb AI-eszközt. Választhat különálló AI-megoldásokat a különböző funkciókhoz, vagy egyszerűen használhatja a ClickUp-ot, hogy a ClickUp Brain bevezesse az AI-t az egész működésébe. Ez utóbbi lenne a bölcsebb választás, mivel rugalmasságot és skálázhatóságot biztosít.
Regisztráljon a ClickUp-ra, és nézze meg, hogyan alakíthatja át ügyfélszolgálatát!