Czy wiesz, że czterech na pięciu niestandardowych klientów w USA zmieniło markę z powodu złej obsługi klienta?
Obsługa klienta nie polega już tylko na obsłudze zapytań i rozwiązywaniu problemów. Przekształciła się ona z transakcji w siłę napędową lojalności wobec marki i zadowolenia klientów.
Oczekiwania klientów są często zbyt wysokie, aby je spełnić, a między świadczeniem usług a oczekiwaniami istnieje przepaść. Jak do zrobienia?
AI jest wszechobecna, a obsługa klienta nie jest wyjątkiem. Jest to funkcja biznesowa, która doskonale nadaje się do zastosowania AI.
Od chatbotów dostępnych 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, po intuicyjne pulpity generujące spostrzeżenia w czasie rzeczywistym - przyjrzyjmy się, w jaki sposób AI może być wykorzystywana w obsłudze klienta i zwiększaniu lojalności wobec marki.
Zrozumienie roli AI w obsłudze klienta
Fakt ClickUp: AI w obsłudze klienta ma przejąć kontrolę 95% niestandardowych interakcji z klientami do 2025 r .
Biorąc pod uwagę wszechstronność AI, można być optymistą co do tej prognozy. Oto spojrzenie na to, w jaki sposób Narzędzia AI do obsługi klienta pomagają firmom:
1. Łagodzenie rotacji niestandardowych klientów
Fakt ClickUp: Zwrot klientów spowodował, że Business stracił aż 1,6 biliona dolarów przychodów_ .
Sztuczna inteligencja pomaga w utrzymaniu klientów dzięki procesom takim jak rozpoznawanie intencji i szturchnięcia.
Po pierwsze, analizuje komunikację z klientami w różnych kanałach, dzienniki czatów, e-maile, media społecznościowe itp. w celu zrozumienia postrzegania marki.
Następnie wyzwala strategie retargetingu i ponownego zaangażowania, aby zaradzić ich frustracji, wzbudzić odsetki lub zachęcić do sprzedaży. Takie dwutorowe podejście zwiększa zaangażowanie klientów i zmniejsza ich rotację.
2. Wspomaganie ludzkich agentów
Można wdrożyć Narzędzia AI jako inteligentni wirtualni asystenci w celu wsparcia zespołów obsługi klienta i poprawy wydajności agentów. Takie połączenie technologii AI i ludzkiej empatii równoważy niestandardowy sprzeciw klientów wobec wykorzystywania technologii w obsłudze klienta, jednocześnie wzmacniając pozycję ludzkich agentów.
AI do obsługi klienta wykonuje całą mechaniczną pracę, taką jak wyświetlanie informacji lub generowanie szablonów skryptów ułatwiających rozmowy i odpowiadanie na pytania klientów. Dzięki temu agent obsługi klienta może skupić się na zapewnianiu ludzkiego kontaktu i budowaniu znaczących powiązań.
Chatboty oparte na AI są wyposażone w funkcje wielojęzyczne. Ich szybki dostęp do rzetelnych, wiarygodnych i spójnych informacji ułatwia agentom wsparcia szybkie i skuteczniejsze świadczenie usług w języku klienta.
Fakt ClickUp: Asystenci konwersacyjni wykorzystujący sztuczną inteligencję zwiększają wydajność agentów o 14%_ . Dodatkowo, ośmiu na dziesięciu menedżerów uważa, że zapobiega to również wypaleniu zawodowemu poprzez zmniejszenie obciążenia pracą
Co podoba się Business w AI w obsłudze klienta przez Dialpad Co więcej, algorytmy AI działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, bez uszczerbku dla wydajności i dokładności.
3. Automatyzacja powtarzalnych zadań
Znaczna część działań związanych z obsługą klienta to często bezproduktywna praca nad pracą lub powtarzalne czynności. Przetwarzanie żądań zresetowania hasła, odpowiadanie na często zadawane pytania, śledzenie dostaw zamówień - lista jest długa.
Fakt ClickUp: Automatyzacja obsługi klienta może zaoszczędzić agentom imponujące ponad 2 godziny dziennie ! Narzędzia AI do automatyzacji mogą zwiększyć wydajność i dokładność tych przyziemnych zadań. Poprawiają obsługę klienta, odpowiadając na jego zapytania w sposób natychmiastowy i dokładny. Jednocześnie uwalniają zasoby ludzkie, aby skupić się na zadaniach o wysokiej wartości lub złożonych, które wymagają umiejętności krytycznego myślenia, wiedzy specjalistycznej lub ludzkiego podejścia.
Ponadto, sztuczna inteligencja pomaga firmom obniżyć koszty obsługi klienta dzięki skalowalnej automatyzacji, skróceniu czasu oczekiwania, usprawnieniu cyklu pracy i obsłudze 24/7.
4. Szkolenie teamów obsługi klienta
Szkolenia i budowanie obciążeń nie opierają się już na uniwersalnym podejściu. Firmy inwestują teraz w spersonalizowany coaching i mentoring jeden na jeden, aby zająć się konkretnymi mocnymi i słabymi stronami członków zespołu obsługi klienta.
AI może analizować ogromne ilości danych z rozmów, czatów i e-maili w celu przeprowadzenia kompleksowej analizy SWOT. Następnie rekomenduje celowe moduły szkoleniowe, które odpowiadają preferencjom edukacyjnym agenta
Może również mierzyć wskaźniki, takie jak wskaźnik rejestracji, wskaźnik zakończonych szkoleń, zadania itp. w celu oceny skuteczności takich szkoleń i odpowiedniej optymalizacji strategii.
5. Personalizacja obsługi klienta
wielu agentów obsługi klienta zgadza się, że AI pomaga w personalizacji poprzez *[_HubSpot](https://blog.hubspot.com/service/state-of-ai-in-service)* Współczesność niestandardowe strategie zarządzania klientami wszystkie obracają się wokół personalizacji. Firmy mogą odblokować 40% więcej przychodów **z samą personalizacją!
Fakt ClickUp: Każdy dolar wydany na personalizację może potencjalnie przyciągnąć 20 USD lub więcej w zamian !
AI do obsługi klienta może wykorzystywać odpowiednie dane z historii zakupów, wcześniejszych interakcji, aktywności online itp. w celu stworzenia 360-stopniowego profilu klienta, a następnie tworzy spersonalizowane doświadczenie serwisowe, które odpowiada problemom, wymaganiom lub preferencjom klienta.
Takie informacje kontekstowe pozwalają specjalistom ds. obsługi klienta spersonalizować doświadczenie klienta, wykraczając poza zwracanie się do niego po imieniu. Taka personalizacja podnosi jakość obsługi klienta i zwiększa lojalność wobec marki.
6. Optymalizacja interakcji niestandardowych
Interakcje z obsługą klienta obejmują różne kanały - e-mail, telefon, czat, media społecznościowe i inne. AI jest siłą centralizującą, która łączy je w celu zapewnienia płynnej i spójnej obsługi klienta w różnych kanałach. Pomyśl o niej jak o operatorze centrali telefonicznej, który łączy niestandardowych klientów z odpowiednim agentem lub zasobem, aby odpowiedzieć na ich zapytanie. Takie szybkie rozwiązanie zwiększa zadowolenie klientów.
Co więcej, AI pomaga firmom proaktywnie przewidywać potrzeby klientów. W oparciu o prognozowanie oparte na danych, Business może polecać produkty lub usługi, zachęcać do zakupów impulsowych i eliminować zastrzeżenia dotyczące sprzedaży.
Można to zrobić proaktywnie. Na przykład sugerując akcesorium na podstawie ostatniego zakupu. Lub może to być reaktywne, takie jak udostępnianie przewodnika rozwiązywania problemów podczas interakcji ze wsparciem technicznym
7. Generowanie spostrzeżeń opartych na danych
Obsługa klienta AI odblokowuje skarbnicę danych i spostrzeżeń.
Modele AI pozyskują duże ilości danych, takich jak rozmowy z klientami, odpowiedzi na ankiety, dyskusje w mediach społecznościowych itp. w celu identyfikacji trendów i wzorców, co umożliwia firmom podejmowanie świadomych decyzji dotyczących poprawy obsługi klienta.
Powtarzające się bolączki klientów mogą nawet rzucić światło na luki w dostarczanym produkcie lub usłudze! Podobnie, może to wyświetlić utrzymujące się problemy nękające strategie marketingowe, sprzedażowe lub strategie utrzymania klienta.
Te spostrzeżenia napędzają podejmowanie strategicznych decyzji w całej organizacji w celu zapewnienia lepszej obsługi klienta.
Wdrożenie ClickUp nie tylko usprawniło nasze procesy, ale także pomogło ukształtować dział Customer Success, co pozwoliło nam zwiększyć liczbę klientów z 2 tys. do 8 tys. rocznie.
Angella Vecchione, analityk ds. operacji biznesowych, Percheek
Jak wykorzystać AI w obsłudze klienta: Przypadki użycia i przykłady
Rozważmy następujące kwestie Przypadki użycia AI wraz z kilkoma przykładami, które można dodać do swojego cyklu pracy związanego z obsługą klienta:
Obsługa klienta omnichannel
Przykłady: Zendesk, Salesforce itp.
Wyobraź sobie niestandardowego klienta przewijającego stronę produktu w Twojej witrynie.
Wyskakuje chatbot i pyta go, czy ma jakieś zapytania dotyczące produktu. Asystent AI wyszukuje odpowiedź i rozwiązuje zapytanie. Jednak ślad staje się zimny.
Kilka dni później klient widzi Twoją reklamę w mediach społecznościowych. Kontaktuje się z tobą przez Messengera, a ty zaskakujesz go, przypominając produkt, który mu się podobał, szczegóły wysyłki, które udostępniał, i inne istotne informacje. Dodaje produkt do koszyka, ale nie udaje mu się przejść do kasy. Wysyłasz klientowi e-mail z kuponem rabatowym, a on w końcu dokonuje zakupu!
Co ciekawe, żadne z powyższych działań nie było zarządzane ręcznie. Dzięki AI można zdefiniować kadencję i zidentyfikować właściwą kombinację kanałów. Model AI będzie śledzić zachowanie klienta i interakcje, aby ułatwić spójną obsługę klienta w tych punktach kontaktu.
Generowanie zawartości
Przykłady: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini itp.
Generowanie zawartości w kilka sekund za pomocą ClickUp Brain
Generowanie zawartości jest jednym z najbardziej znanych zastosowań AI w niestandardowej obsłudze klienta. Ponieważ tworzenie wysokiej jakości treści wymaga czasu i zasobów, firmy często zwracają się do generatywnej AI, aby tworzyć zawartość w mgnieniu oka. Niezależnie od tego, czy chodzi o rozwiązywanie problemów, poradniki, czy też często zadawane pytania i podsumowania ze stron produktów, narzędzia do generowania treści mogą tworzyć różnorodną zawartość
Wyobraź sobie, że masz zamiar wprowadzić na rynek nowy produkt. Narzędzia marketingowe z generatywnymi możliwościami AI mogą pomóc w wygenerowaniu szumu wokół tej wielkiej premiery za pomocą sprytnie spreparowanych e-maili i postów w mediach społecznościowych.
Po premierze Twój zespół obsługi klienta jest zalewany zapytaniami od klientów. Mogą oni utworzyć zasób wiedzy przy użyciu AI, aby odpowiedzieć na typowe pytania i zmniejszyć obciążenie pracą. Agenci mogą przeglądać wygenerowaną zawartość i upewnić się, że jest ona dokładna, zakończona i zgodna z wytycznymi marki.
Chatboty AI
Przykłady: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot itp.
Chatboty mogą komunikować się z niestandardowymi klientami i potencjalnymi klientami za pośrednictwem Amazon Chatboty oparte na AI przekształcają obsługę klienta, czyniąc ją bardziej autonomiczną i zorientowaną na klienta. Mogą one obsługiwać zadania takie jak FAQ, planowanie spotkań, przetwarzanie płatności, udostępnianie aktualizacji zamówień, rekomendowanie produktów i usług oraz wiele innych.
Przykładowo, klient może skontaktować się z chatbotem banku, aby zapytać o stan swojego konta. Chatbot zweryfikuje tożsamość użytkownika, aby uwierzytelnić jego dostęp do tych informacji. Po spełnieniu tego warunku pobierze informacje o saldzie konta i wyświetli je. Dodatkowo, chatbot może pomóc użytkownikowi w transferze środków, widoku historii transakcji, a nawet eskalacji problemów do ludzkiego agenta.
Chatboty wykorzystują technologie takie jak uczenie maszynowe do iteracyjnego doskonalenia. Uczenie maszynowe pozwala im analizować wcześniejsze interakcje i opinie klientów w celu udoskonalenia odpowiedzi. W wyniku tego stają się one bardziej biegłe w obsłudze złożonych interakcji i prowadzeniu naturalnych rozmów
Rozszerzone przesyłanie wiadomości
Przykłady: NICE inContact, Velaro, Kore, itp.
Wspieranie agentów obsługi klienta za pomocą asystentów AI przez Kore.ai Rozszerzone przesyłanie wiadomości ma miejsce, gdy wyposażasz ludzkiego agenta w asystenta AI. Dzięki takiemu połączeniu agent obsługi klienta musi zastosować minimalne obciążenie poznawcze, szczególnie w rutynowych i powtarzalnych przypadkach.
Na przykład, powiedzmy, że ktoś kontaktuje się z Twoją firmą z problemem. Model AI zbiera informacje z ekranu czatu w czasie rzeczywistym i przetwarza je w celu generowania spostrzeżeń i sugerowania rozwiązań podczas rozmowy.
Gdy klient wyjaśnia problem, silnik AI analizuje szczegóły jego konta, lokalizuje odpowiednie artykuły w bazie wiedzy lub generuje przewodnik krok po kroku dotyczący rozwiązywania problemów. Agent może następnie wykorzystać te informacje, aby pomóc klientowi. Pozwala to zachować ludzki charakter, jednocześnie wykorzystując szybkość świadczenia usług.
Czasami chatbot autonomicznie obsługuje zapytania klientów, a jeśli problem jest zbyt złożony, może zwrócić się do agenta.
Analiza nastrojów
Przykłady: Dialpad, Repustate, itp.
Analiza opinii klientów w celu poprawy świadczenia usług poprzez Dialpad Przed pojawieniem się narzędzi do analizy sentymentu, ocena emocji klienta wymagała od pracownika obsługi zinterpretowania tonu i języka w celu subiektywnego nazwania emocji.
Jednak technologia AI eliminuje wszelkie domysły z analizy nastrojów klientów. Wyobraźmy sobie, że klient kontaktuje się z zespołem wsparcia za pośrednictwem czatu. AI analizuje dykcję klienta, strukturę zdania, dobór słów, a nawet emoji podczas interakcji, aby ocenić jego stan emocjonalny.
Zdajesz sobie sprawę, że klient jest zły i używasz bardziej empatycznego tonu, aby wyrazić jego frustrację. Podobnie, narzędzia do analizy nastrojów oparte na AI mogą również analizować głos, tonację, tempo, ciszę itp. w celu kategoryzacji emocji.
Taka proaktywna analiza nastrojów może być wykorzystywana w przestrzeni obsługi klienta do wykrywania klientów z grupy ryzyka. Oprogramowanie do niestandardowego powodzenia klienta rozwiązania mogą wykryć negatywny sentyment i zaaranżować strategiczną interwencję w celu złagodzenia rezygnacji.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przykłady: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, itp.
Używaj języka naturalnego podczas automatyzacji zadań z ClickUp Brain
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) wykorzystuje rozumienie języka naturalnego (NLU) i generowanie języka naturalnego (NLG) do interakcji podobnych do ludzkich. Struktury te posiadają zniuansowane zrozumienie ludzkiego języka i pracują z nim organicznie. W wyniku tego można odejść od chatbotów opartych na menu i prowadzić autentyczne rozmowy!
Na przykład, jeśli zaniepokojony klient wysyła wiadomość: "Nie mogę znaleźć telefonu! POMOCY!!!" NLP analizuje tekst, zwraca uwagę na błędy ortograficzne i wielkie litery oraz rozumie intencje kryjące się za słowami.
Określi, że klient nie może znaleźć swojego telefonu i odnotuje pilność w jego wiadomości. Następnie spróbuje uspokoić klienta i przeprowadzić go przez proces lokalizacji urządzenia.
Takie możliwości pozwalają AI na obsługę szerszego zakresu zapytań klientów, nawet jeśli są one gramatycznie niepoprawne lub źle sformułowane. Szybkie rozwiązanie poprawi doświadczenie klienta i zwiększy jego satysfakcję.
Analityka predykcyjna
Przykłady: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, itp.
Buduj modele predykcyjne przy użyciu AI przez RapidMiner Analityka predykcyjna jest prawdopodobnie drugim najbardziej powszechnym zastosowaniem AI w obsłudze klienta po generatywnej AI. Sprawia, że obsługa klienta staje się proaktywna, a nie reaktywna, ponieważ firmy przewidują i spełniają wymagania klientów
Załóżmy, że prowadzisz sklep eCommerce. Dzięki analizie danych historycznych w połączeniu z analityką predykcyjną opartą na AI możesz przewidzieć wzrost popytu ze strony klientów podczas wyprzedaży w Czarny Piątek, w określonych porach roku i w święta. Wiedza ta pozwala na gromadzenie zapasów, optymalizację sklepu i skalowanie serwerów, aby operacje biznesowe przebiegały bez zakłóceń.
Business może wykorzystywać analitykę predykcyjną do oferowania płynnej obsługi klienta przy jednoczesnym spełnianiu oczekiwań. Zmniejsza to liczbę eskalacji do zespołu wsparcia podczas szczytowych wydarzeń, pozwalając im skupić się na zadaniach o większej wartości.
Silniki rekomendujące
Przykłady: Amazon, Netflix, LinkedIn, itp.
silniki rekomendacji używają różnych technik filtrowania poprzez Towards Data Science Fakt ClickUp: _Oczekuje się, że globalny rynek silników rekomendacji osiągnie wycenę na poziomie 12 miliardów dolarów do 2025 roku .
Takiego trendu można było się spodziewać patrząc na to, jak platformy takie jak Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn itp. spopularyzowały to narzędzie AI.
Silniki rekomendacji oparte na AI analizują duże ilości informacji o klientach, takich jak wcześniejsze zakupy, zachowanie podczas przeglądania, lokalizacja klienta i poprzednie interakcje. Korzystając z tego szyku danych, rekomendują odpowiednie produkty, usługi i rozwiązania, które spełniają wymagania klienta
Na przykład, wyobraź sobie, że prowadzisz biuro podróży - klient szukający pakietu wakacyjnego na plaży odwiedza Twoją stronę internetową. Chatbot angażuje go w rozmowę i zbiera szczegółowe informacje na temat jego planu podróży, budżetu, preferowanego sposobu podróży, dat i innych.
Korzystając z tych informacji, system rekomendacji AI tworzy teraz spersonalizowane pakiety dla różnych miejsc docelowych, lotów i opcji zakwaterowania w ramach budżetu i zakresu klienta. Takie podejście zwiększa prawdopodobieństwo zawarcia umowy!
Zasoby samoobsługowe
Przykłady: ClickUp Brain , Userpilot, Freshdesk, Intercom itp.
Użyj ClickUp Brain, aby odpowiedzieć na często zadawane pytania
Fakt ClickUp: Niemal siedmiu na dziesięciu klientów przedkłada samoobsługę nad rozmowę ze specjalistą ds. obsługi klienta.
Business powinien zaspokoić ten niestandardowy popyt.
Wykorzystanie AI do tego zadania pomaga na kilka sposobów:
- Po pierwsze, jak już wspomniano, można użyć generatywnego narzędzia AI do pisania repozytoriów wiedzy.
- Po drugie, chatboty oparte na AI mogą obsługiwać podstawowe zapytania klientów i przekierowywać klientów do artykułów opartych na wiedzy, które oferują najlepsze rozwiązanie.
- Następnie może zoptymalizować i zorganizować bazę wiedzy poprzez etykiety artykułów, poradników, dokumentacji produktów itp. przy użyciu odpowiednich słów kluczowych i tematów. Ułatwi to agentom obsługi klienta szybki dostęp do odpowiednich informacji i nawigację po bibliotekach.
Zmniejsza to obciążenie agentów na żywo i umożliwia klientom samodzielne i wygodne znajdowanie rozwiązań.
Inteligentny routing
Przykłady: Genesys, Dialpad, Zoho Desk itp.
via Genesys Zapytania klientów różnią się pod względem złożoności, kanału i działu, do którego są kierowane. Przy tak wielu ruchomych częściach, kierowanie zapytań klientów do właściwego agenta może być dość skomplikowane, zależnie od jego przepustowości i dostępności.
Inteligentny routing oparty na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym może działać jako narzędzie automatyzacji, które pozwala Business przejąć kontrolę nad przychodzącymi zapytaniami klientów. Centra kontaktowe wykorzystują inteligentny routing do analizy charakteru zapytania przy użyciu wstępnie zdefiniowanych kryteriów lub określonych słów kluczowych.
Na instancję, prowadzisz call center oparte na AI dla banku. Klient wybiera opcję informacji o stanie konta w interaktywnym systemie odpowiedzi głosowej (IVR). Automatycznie otrzymuje tekst przekazujący te informacje. Inny klient chce poznać opcje pożyczki i kredytu hipotecznego. W zależności od jego profilu i wymagań, zostanie on automatycznie połączony z dostępnym agentem, który jest dobrze przygotowany do obsługi tego żądania.
Priorytetyzacja zapytań
Przykłady: ClickUp Brain, Todoist, itp.
ustawianie priorytetów w ClickUp w celu strategicznej obsługi klienta_
Widzieliśmy już, jak AI działa jako maszyna sortująca podczas przekazywania zapytań klientów do odpowiedniego agenta obsługi. Oprócz tego AI odgrywa kluczową rolę w priorytetyzacji zapytań w oparciu o pilność, potencjalny wpływ i wartość dla klienta.
Załóżmy na przykład, że ustawiłeś i skonfigurowałeś matrycę priorytetów opartą na AI, aby analizować wszystkie żądania wsparcia. Uwzględnia ona wagę zgłaszanego problemu, kohortę klientów, których on bezpośrednio dotyczy, oraz potencjalny wpływ na operacje biznesowe i przychody. W oparciu o ten ważony priorytet, zespoły wsparcia klienta mogą nadać priorytet krytycznym problemom, które mają wpływ na większą bazę klientów, zapewniając, że zostaną one rozwiązane w pierwszej kolejności.
Podobnie, model priorytetyzacji oparty na AI może wykorzystywać niestandardowe szablony podróży klienta aby zidentyfikować potencjalnych klientów, którzy z większym prawdopodobieństwem przekształcą się w płacących klientów lub potencjalnych klientów, którzy pasują do profilu idealnego klienta. Takie świadome decyzje pozwalają zespołom obsługi klienta i wsparcia na strategiczne rozwiązywanie problemów i wzmacnianie doświadczenia klienta bez wypalania się.
Zarządzanie danymi
Przykłady: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, itp.
Generowanie podsumowań danych w celu efektywnego zarządzania danymi
Obsługa klienta wiąże się z dużą ilością danych o klientach, takich jak dzienniki czatów, nagrania rozmów, wiadomości e-mail, wzmianki w mediach społecznościowych i wiele innych. Przechowywanie, zarządzanie i praca z tak dużą ilością danych jest praktycznie niemożliwa przy użyciu tradycyjnych metod. Na szczęście rozwiązania AI stosują oparte na regułach, ale elastyczne zasady organizacji, aby usprawnić ten proces biznesowy.
Wyobraźmy sobie, że zespół obsługi klienta nie jest w stanie zaoferować spersonalizowanej obsługi ze względu na dane klientów rozproszone w różnych kanałach lub silosach danych. Muszą również pracować z mieszanką danych nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych, z pewną ilością danych częściowo ustrukturyzowanych. Platformy danych klientów (CDP) z obsługą AI automatycznie zbierają, organizują i kategoryzują te dane. Następnie oczyszczają je w celu stworzenia unikalnych profili klientów i nawiązania relacji jeden na jeden.
Posiadanie wiarygodnych danych w scentralizowanej lokalizacji ułatwia firmom identyfikację trendów, wzorców, powtarzających się tematów, obszarów wymagających poprawy i wspólnych punktów bólu. Wykorzystaj je mądrze, aby podejmować decyzje oparte na danych w celu poprawy jakości obsługi klienta.
Automatyzacja transkrypcji połączeń
Przykłady: ClickUp Brain, Fireflies, Otter, itp.
Generuj automatyczne transkrypcje z rozmów lub klipów audio za pomocą ClickUp Brain
Tradycyjnie, Business polegał na ręcznej transkrypcji w celu wyodrębnienia kluczowych informacji z rozmów z klientami. Taki proces był czasochłonny, wymagał dużych zasobów i był podatny na błędy. Obecnie transkrypcja połączeń oparta na AI konwertuje dźwięk na tekst w czasie rzeczywistym. Pozwala to agentom oceniać rozmowy telefoniczne, identyfikować słowa kluczowe, analizować nastroje klientów i rozumieć ich bolączki. Te spostrzeżenia pomagają im podejmować bardziej odpowiednie działania.
Oprócz pomocy w czasie rzeczywistym, transkrypcje te mogą służyć jako taśmy do gry, pozwalając agentom zastanowić się nad ich wydajnością. Business może stworzyć bibliotekę zwycięskich transkrypcji, aby szkolić nowych agentów do radzenia sobie w podobnych sytuacjach.
Przewodnik po wdrażaniu AI w obsłudze klienta
Teraz, gdy już wiesz, jak wykorzystać AI w obsłudze klienta, przejdźmy do najbardziej ekscytującej części - wdrożenia technologii AI. Oto 6 prostych kroków, które pomogą ci przejść przez ten proces:
Krok 1: Zdefiniuj cele obsługi klienta
Używaj narzędzi takich jak ClickUp do skutecznego wyznaczania celów
Zacznij od ustawienia celów związanych z obsługą klienta. Skonsultuj się ze swoimi teamami obsługi i poszukaj informacji zwrotnych od zadowolonych klientów, aby zidentyfikować swoje mocne i słabe strony. Oto kilka przykładów, które mogą Cię zainspirować:
- Skrócenie czasu oczekiwania i średniego czasu obsługi
- Poprawa wskaźnika rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie
- Umożliwienie klientom lokalizacji rozwiązań poprzez opcje samoobsługowe
- Personalizacja interakcji z klientami
- Zwiększenie wydajności agentów
Cele te pomogą ci usprawnić obsługę klienta lub wyeliminować wszelkie luki.
Krok 2: Oceń istniejącą infrastrukturę obsługi klienta
Następnie liderzy biznesu muszą podsumować istniejące ustawienia obsługi klienta. Obejmuje to:
- Dojrzałość cyfrową: Czy architektura obsługi klienta wspiera integrację technologii AI?
- Stos technologiczny: Jakie są różne systemy, aplikacje, platformy i narzędzia do obsługi klienta?rozwiązania programowe, takie jak CRM, contact center itp. w użyciu?
- Kanały komunikacji: Jakie kanały (telefon, e-mail, czat, media społecznościowe itp.) są używane do zrobienia kontaktu z klientami?
- Struktura danych: W jaki sposób zbierasz, przechowujesz, zarządzasz i analizujesz dane klientów?
Zrozumienie tych aspektów pomoże ci wybrać narzędzia AI, które mogą zintegrować się z twoim biznesem.
Krok 3: Poznaj różne narzędzia AI
narzędzia takie jak ClickUp Brain pomagają w różnych funkcjach związanych z obsługą klienta
Widziałeś już kilka sposobów na wdrożenie narzędzi AI w celu zapewnienia doskonałej obsługi klienta. Można ustawić chatboty, budować narzędzia do analizy sentymentu, uzupełniać magazyny danych, generować zawartość i nie tylko.
Wykorzystaj swoje cele, aby zidentyfikować odpowiednie narzędzia AI do danego zadania. Do zrobienia tego, nadaj priorytet rozwiązaniom o większym potencjale wpływu. Zacznij od 1-2 podstawowych zastosowań, a później rozszerz wykorzystanie AI w obsłudze klienta.
Krok 4: Przestrzegaj solidnej polityki zarządzania danymi
Ponieważ AI w dużej mierze opiera się na danych, musisz wprowadzić solidną politykę zarządzania danymi w swojej organizacji. Musisz wdrożyć protokoły dla:
- Gromadzenia danych: Zdefiniowania źródeł i standardów gromadzenia danych
- Przechowywania danych: Standaryzacja formatu przechowywania danych
- Dostęp do danych: Ustanowienie kontroli dostępu i autorów
- Bezpieczeństwo danych: Zgodność z praktykami bezpieczeństwa danych
Powyższe strategie zapewnią jakość danych przy jednoczesnej niestandardowej obsłudze klientów.
Krok 5: Przeszkolenie i wdrożenie zespołów obsługi klienta
Szkolenie i wdrażanie pracowników obsługi klienta rozwieje wszelkie obawy, wahania i sprzeciw, jakie można napotkać podczas wdrażania AI w obsłudze klienta. Poinformuj ich, w jaki sposób narzędzia AI usprawnią ich cykl pracy, aby byli bardziej otwarci na ten pomysł.
Oprócz szkoleń i wdrażania, udostępniaj zasoby takie jak szablony do zarządzania niestandardową obsługą klienta aby zaprezentować użyteczność rozwiązania. Takie praktyczne demonstracje promują przyjęcie i służą jako punkt wyjścia dla zespołów obsługi klienta.
Krok 6: Monitorowanie i optymalizacja
pulpity ClickUp pozwalają mierzyć wydajność w stosunku do ustawionych celów
Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ulepszane iteracyjnie, musisz stale monitorować ich wydajność. Śledzenie metryk, takich jak wydajność agentów lub wskaźniki rozwiązywania problemów, analizowanie opinii klientów i przeprowadzanie analiz SWOT w celu dopracowania wdrożenia AI.
ClickUp Brain: A One-Stop Resource for All Your AI Needs ClickUp Brain ClickUp Brain to pierwsza na świecie sieć neuronowa, która łączy zadania, dokumenty, projekty i ludzi za pomocą AI. To potężne rozwiązanie AI poprawia dopasowanie zespołu obsługi klienta, zwiększa wydajność o 30% i zmniejsza koszty o 75%
Zastosowanie ClickUp Brain klasyfikujemy w trzech podstawowych modułach - ClickUp AI Knowledge Manager, AI Project Manager i AI Writer for Moja Praca.
Oto, jak radzą sobie one w obsłudze klienta:
AI Knowledge Manager
Użyj ClickUp Brain do zarządzania wiedzą organizacyjną
Użyj ClickUp Brain do:
- Kategoryzowania, organizowania i aktualizowania bibliotek bazy wiedzy, ułatwiając klientom samodzielne znajdowanie rozwiązań. Zaspokaja to ich potrzebę samoobsługi, jednocześnie skracając czas oczekiwania i zmniejszając obciążenie pracą agentów
- Rekomendowanie odpowiednich artykułów z bazy wiedzy lub innych zasobów agentom podczas czatu lub rozmowy telefonicznej. Taka pomoc w czasie rzeczywistym ułatwia szybkie i dokładne rozwiązywanie zapytań klientów
- Analizowanie interakcji z klientami w celu generowania szkiców poradników, materiałów dotyczących rozwiązywania problemów i często zadawanych pytań. Zwiększy to wartość istniejącej bazy wiedzy
AI Project Manager
_ClickUp Brain pomaga firmom śledzić status zgłoszeń do obsługi klienta
Podczas zarządzania projektami, ClickUp Brain pomaga w:
- Usprawnianiu cyklu pracy poprzez nadawanie priorytetów zapytaniom klientów w oparciu o wpływ i pilność, zapewniając, że agenci obsługi klienta zajmą się krytycznymi problemami w pierwszej kolejności
- Automatyzację rutynowych i powtarzalnych zadań, takich jak planowanie działań następczych przez e-mail, śledzenie czasu rozwiązania zgłoszenia, odpowiadanie na często zadawane pytania itp.
- Połączenie agentów z odpowiednimi członkami zespołu w oparciu o charakter zapytania klienta, ustawienie sceny dla współpracy w rozwiązywaniu problemów
- Śledzenie zgłoszeń serwisowych klientów i aktualizowanie ich statusu w czasie rzeczywistym
AI Writer for Work
ClickUp Brain to więcej niż generatywne AI. Możesz:
- Personalizować wiadomości na czacie i odpowiedzi e-mail przy użyciu danych klientów, aby zwiększyć zaangażowanie
- Odpowiadać na podstawowe zapytania dotyczące wsparcia i rozwiązywać typowe problemy, zapewniając wsparcie 24/7
- Identyfikować luki w wiedzy lub zawartości i populować pomysły, aby aktualizować i edukować klientów
- Tłumaczenie pytań i/lub odpowiedzi na inne języki w celu wsparcia obsługi klienta w różnych regionach geograficznych
ClickUp Brain jest częścią pakietu ClickUp. Oznacza to, że możesz rozszerzyć te funkcje oparte na AI, aby wykorzystać ClickUp do ogólnej obsługi klienta.
Wykorzystaj ClickUp do:
- Ustawienia zautomatyzowanych cykli pracy do obsługi niestandardowych zapytań klientów
- Automatycznie kierować zgłoszenia obsługi klienta do właściwego agenta
- Priorytetyzować zapytania o dużym wpływie i pilności
- Klubować niestandardowe zapytania klientów za pomocą etykiet
Powyższa lista to tylko wierzchołek góry lodowej. ClickUp i ClickUp Brain mogą ożywić operacje obsługi klienta na kilka sposobów.
Dial Up Your Customer Service With ClickUp Templates (Usprawnij obsługę klienta dzięki szablonom ClickUp)
ClickUp oferuje bogatą bibliotekę szablonów do różnych zadań związanych z obsługą klienta, takich jak:
1. Szablon oświadczenia o problemie klienta ClickUp
Uchwyć problemy swoich klientów w standardowym formacie dzięki szablonowi ClickUp Customer Problem Statement Template
Szablon oświadczenia o problemie klienta ClickUp usprawnia gromadzenie i zrozumienie wymagań i wyzwań klientów. Takie spostrzeżenia ułatwiają burzę mózgów i ulepszanie produktów w celu zapewnienia lepszej obsługi klienta.
Ten szablon Doc pomaga dokumentować problemy klientów, kategoryzować i wizualizować je według typu oraz tworzyć projekty dla każdego z nich, aby umożliwić burzę mózgów nad rozwiązaniami.
2. Szablon planu powodzenia dla klientów ClickUp
Przygotuj plan działania na rzecz powodzenia klienta dzięki szablonowi ClickUp Customer Success Plan Template
To Szablon planu powodzenia klienta od ClickUp pomaga zdefiniować powodzenie klienta za pomocą wymiernych wskaźników. Mając ten cel na uwadze, Business może organizować działania klientów, takie jak onboarding, śledzenie postępów i utrzymywanie odpowiedzialności podczas dostarczania wyjątkowej obsługi klienta.
3. Szablon obsługi klienta ClickUp
Zapewnij ponadprzeciętną obsługę klienta dzięki szablonowi obsługi klienta ClickUp
Szablon obsługi klienta ClickUp umożliwia zespołom wsparcia klienta efektywne zarządzanie zapytaniami. Pomaga organizować i ustalać priorytety zgłoszeń, przydzielać zadania i monitorować zadowolenie klientów w celu zapewnienia najwyższej jakości wsparcia. Zawiera widok zadań zbliżających się do zaległego statusu, aby umożliwić ustalanie priorytetów.
4. Szablon zgłoszenia do działu obsługi klienta ClickUp
Uzyskaj przegląd i monitoruj wszystkie zgłoszenia obsługi klienta za pomocą szablonu ClickUp Customer Service Request Template
Z Szablon zgłoszenia serwisowego ClickUp, business może strategicznie zarządzać zgłoszeniami serwisowymi i problemami technicznymi. Standaryzacja zgłoszeń serwisowych eliminuje możliwość pomyłek lub nieporozumień, zapewniając jednocześnie podpowiedź i dokładne rozwiązanie.
Szablon pomaga:
- Usprawnić cykl pracy związany z przyjmowaniem zgłoszeń obsługi klienta
- Ustalać priorytety zgłoszeń w oparciu o ich pilność i wpływ
- Łatwo współpracować z członkami zespołu w celu szybkiego rozwiązywania problemów
5. Szablon eskalacji obsługi klienta ClickUp
Zarządzaj zgłoszeniami serwisowymi i kolejnymi eskalacjami za pomocą szablonu ClickUp Customer Service Escalation Template
To Szablon eskalacji obsługi klienta od ClickUp uzupełnia obsługę klienta. Klienci niezadowoleni z otrzymanego poziomu obsługi mogą eskalować je w zorganizowany sposób, podczas gdy Business może je oznaczać i zajmować się nimi priorytetowo.
I nie tylko! Możesz nawet użyć ClickUp Brain do generowania niestandardowych szablonów, jeśli te nie są wystarczające.
**Gotowy, by podnieść poprzeczkę?
Sztuczna inteligencja i obsługa klienta to niestandardowe połączenie.
Włączenie technologii AI do obsługi klienta poprawia jego retencję, wspomaga ludzkich agentów, poprawia morale i wydajność pracowników, zapewnia spersonalizowane wsparcie i generuje spostrzeżenia oparte na danych.
AI można wdrożyć w obsłudze klienta na kilka sposobów - od chatbotów po narzędzia do analizy nastrojów. Udostępniamy prosty przewodnik w sześciu krokach, który pomoże ci wprowadzić AI w operacjach obsługi klienta.
Teraz już wiesz, jak wykorzystać AI w obsłudze klienta i jak wybrać preferowane narzędzie AI. Możesz wybrać dedykowane rozwiązanie AI dla różnych funkcji lub po prostu skorzystać z ClickUp, aby ClickUp Brain mógł wprowadzić AI do wszystkich Twoich operacji. To drugie rozwiązanie byłoby mądrzejszym wyborem, zapewniając elastyczność i skalowalność. Zarejestruj się na ClickUp aby zobaczyć, jak możesz zmienić swoją niestandardową obsługę klienta!