Czy wiesz, że czterech na pięciu klientów w Stanach Zjednoczonych zmieniło markę z powodu złych doświadczeń związanych z obsługą klienta?
Obsługa klienta to już nie tylko odpowiadanie na zapytania i rozwiązywanie problemów. Z funkcji transakcyjnej przekształciła się w czynnik budujący lojalność wobec marki i satysfakcję klientów.
Oczekiwania klientów są często zbyt wysokie, by je spełnić, a między świadczonymi usługami a oczekiwaniami istnieje przepaść. Jak wypełnić tę lukę?
AI jest wszechobecne, a obsługa klienta nie stanowi tu wyjątku. Jest to funkcja działalności, która naturalnie nadaje się do zastosowania AI.
Od chatbotów dostępnych 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, po intuicyjne pulpity nawigacyjne generujące analizy w czasie rzeczywistym – przyjrzyjmy się, jak AI może być wykorzystywana w obsłudze klienta i do budowania lojalności wobec marki.
Oto krótkie wideo wyjaśniające, jak wykorzystać AI w obsłudze klienta:
Zrozumienie roli AI w obsłudze klienta
Ciekawostka ClickUp: Szacuje się, że do 2025 r. AI w obsłudze klienta przejmie ponad 95% interakcji z klientami.
Biorąc pod uwagę wszechstronność AI, można z optymizmem patrzeć na tę prognozę. Oto przegląd tego, w jaki sposób narzędzia oparte na AI wspomagają firmy w obsłudze klienta:
1. Ograniczanie rotacji klientów
Ciekawostka ClickUp: Odpływ klientów spowodował, że firmy straciły aż 1,6 biliona dolarów przychodów.
Sztuczna inteligencja pomaga w utrzymaniu klientów dzięki procesom takim jak rozpoznawanie intencji i delikatne przypomnienia.
Najpierw analizują komunikację z klientami w różnych kanałach – na czatach, w e-mailach, mediach społecznościowych itp. – aby zrozumieć postrzeganie marki.
Następnie uruchamia strategie retargetingu i ponownego angażowania, aby zaradzić ich frustracji, wzbudzić zainteresowanie lub zachęcić do zakupu. Takie dwutorowe podejście poprawia zaangażowanie klientów i zmniejsza ich odpływ.
2. Wspieranie pracowników obsługi
Możesz wdrożyć narzędzia AI jako inteligentnych wirtualnych asystentów, aby zapewnić wsparcie zespołom obsługi klienta i zwiększyć wydajność agentów. Takie połączenie technologii AI i ludzkiej empatii niweluje opór klientów wobec stosowania technologii w obsłudze klienta, jednocześnie wzmacniając pozycję ludzkich agentów.
Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta przejmuje wszystkie rutynowe zadania, takie jak wyszukiwanie informacji czy generowanie szablonów rozmów, aby ułatwić komunikację i odpowiadać na pytania klientów. Dzięki temu pracownik obsługi klienta może skupić się na zapewnieniu osobistego podejścia i budowaniu wartościowych relacji.
Chatboty oparte na AI są wyposażone w funkcje wielojęzyczne. Dzięki szybkiemu dostępowi do rzetelnych, wiarygodnych i spójnych informacji pracownicy obsługi klienta mogą łatwiej świadczyć usługi szybko i skuteczniej w języku klienta.
Ciekawostka ClickUp: Asystenci konwersacyjni oparci na AI zwiększają wydajność agentów o 14%. Ponadto ośmiu na dziesięciu menedżerów uważa, że zapobiegają one również wypaleniu zawodowemu poprzez zmniejszenie obciążenia pracą
Ponadto algorytmy AI działają przez całą dobę, 7 dni w tygodniu, bez utraty wydajności i dokładności.
3. Automatyzacja powtarzalnych zadań
Znaczna część działań związanych z obsługą klienta to często nieproduktywna praca nad pracą lub powtarzalne czynności. Przetwarzanie wniosków o resetowanie hasła, odpowiadanie na często zadawane pytania, śledzenie dostaw zamówień — lista jest długa.
Ciekawostka ClickUp: Automatyzacja obsługi klienta pozwala agentom zaoszczędzić aż ponad 2 godziny dziennie!
Narzędzia AI do automatyzacji mogą zwiększyć wydajność i dokładność w tych rutynowych zadaniach. Poprawiają one jakość obsługi klienta, odpowiadając na zapytania natychmiastowo i precyzyjnie. Jednocześnie odciążają pracowników, pozwalając im skupić się na zadaniach o wysokiej wartości lub złożonych, wymagających umiejętności krytycznego myślenia, wiedzy specjalistycznej lub ludzkiego podejścia.
Ponadto sztuczna inteligencja pomaga firmom obniżyć koszty obsługi klienta dzięki skalowalnej automatyzacji, skróceniu czasu oczekiwania, usprawnieniu cykli pracy oraz całodobowej obsłudze.
4. Szkolenie zespołów obsługi klienta
Szkolenia i budowanie kompetencji nie opierają się już na uniwersalnym podejściu. Firmy inwestują obecnie w spersonalizowane coachingi i indywidualny mentoring, aby zająć się konkretnymi mocnymi i słabymi stronami członków zespołów obsługi klienta.
AI może analizować ogromne ilości danych pochodzących z rozmów telefonicznych, czatów i e-maili w celu przeprowadzenia kompleksowej analizy SWOT. Następnie rekomenduje ukierunkowane moduły szkoleniowe, które odpowiadają preferencjom edukacyjnym konsultanta.
Może również mierzyć wskaźniki, takie jak wskaźnik rejestracji, wskaźnik ukończenia, zadania itp., aby ocenić skuteczność takich szkoleń i odpowiednio zoptymalizować strategie.
5. Personalizacja doświadczeń klientów
Współczesne strategie zarządzania klientami koncentrują się na personalizacji. Firmy mogą zwiększyć przychody o 40% wyłącznie dzięki personalizacji!
Ciekawostka ClickUp: Każdy dolar wydany na personalizację może potencjalnie przynieść zwrot w wysokości 20 dolarów lub więcej!
AI w obsłudze klienta może wykorzystywać odpowiednie dane z historii zakupów, wcześniejszych interakcji, aktywności online itp. w celu stworzenia kompleksowego profilu klienta. Następnie dostosowuje spersonalizowaną obsługę do problemów, wymagań lub preferencji klienta.
Takie informacje kontekstowe pozwalają pracownikom obsługi klienta spersonalizować obsługę klienta w sposób wykraczający poza zwracanie się do niego po imieniu. Taka personalizacja podnosi jakość obsługi klienta i buduje lojalność wobec marki.
6. Optymalizacja interakcji z klientami
Interakcje w ramach obsługi klienta odbywają się w różnych kanałach — przez e-mail, telefon, czat, media społecznościowe i nie tylko. AI pełni rolę centralizatora, który łączy te kanały, zapewniając płynną i spójną obsługę klienta we wszystkich kanałach. Pomyśl o niej jak o operatorze centrali telefonicznej, który łączy klientów z odpowiednim konsultantem lub zasobem, aby odpowiedzieć na ich zapytanie. Takie szybkie rozwiązywanie problemów zwiększa zadowolenie klientów.
Ponadto AI pomaga firmom proaktywnie przewidywać potrzeby klientów. W oparciu o prognozy oparte na danych firmy mogą rekomendować produkty lub usługi, zachęcać do zakupów impulsowych oraz eliminować przeszkody w sprzedaży.
Możesz to robić proaktywnie. Na przykład sugerując akcesoria na podstawie ostatniego zakupu. Może to być również działanie reaktywne, takie jak udostępnianie przewodnika rozwiązywania problemów podczas interakcji z działem wsparcia.
7. Generowanie wniosków opartych na danych
Obsługa klienta oparta na AI otwiera dostęp do bogatego źródła danych i wniosków.
Modele AI przetwarzają duże ilości danych, takich jak rozmowy z klientami, odpowiedzi z ankiet, wpisy w mediach społecznościowych itp., aby wykrywać trendy i wzorce. Ta wiedza pozwala firmom podejmować świadome decyzje dotyczące poprawy obsługi klienta.
Powtarzające się problemy klientów mogą nawet rzucić światło na luki w dostarczanym produkcie lub usłudze! Podobnie mogą one wskazać na uporczywe problemy nękające Twoje strategie marketingowe, sprzedażowe lub związane z utrzymaniem klientów.
Te spostrzeżenia wspierają proces podejmowania strategicznych decyzji w całej organizacji, przyczyniając się do poprawy jakości obsługi klienta.
Wdrożenie ClickUp nie tylko usprawniło nasze procesy, ale także pomogło w stworzeniu działu ds. sukcesu klienta, dzięki czemu liczba naszych klientów wzrosła z 2 tys. do 8 tys. rocznie.
Wdrożenie ClickUp nie tylko usprawniło nasze procesy, ale także pomogło w stworzeniu działu ds. sukcesu klienta, dzięki czemu liczba naszych klientów wzrosła z 2 tys. do 8 tys. rocznie.
Jak wykorzystać AI w obsłudze klienta: zastosowania i przykłady
Rozważ poniższe zastosowania AI wraz z kilkoma przykładami, które możesz włączyć do swoich cykli pracy obsługi klienta (a żeby szybko uzyskać przegląd tematu, obejrzyj to wideo):
Obsługa klienta w modelu wielokanałowym
Przykłady: Zendesk, Salesforce itp.
Wyobraź sobie klienta, który swobodnie przegląda stronę produktu w Twojej witrynie.
Pojawia się chatbot i pyta, czy mają jakieś pytania dotyczące produktu. Asystent AI wyszukuje odpowiedź i rozwiązuje zapytanie. Jednak ślad się urywa.
Kilka dni później klient widzi Twoją reklamę w mediach społecznościowych. Kontaktuje się z Tobą przez Messengera, a Ty zaskakujesz go, przypominając sobie produkt, który mu się spodobał, informacje o wysyłce, które udostępnił, oraz inne istotne informacje. Dodaje produkt do koszyka, ale nie udaje mu się przejść do kasy. Wysyłasz klientowi e-mailem kupon rabatowy, a klient w końcu finalizuje zakup!
Co ciekawe, żadna z powyższych czynności nie była wykonywana ręcznie. Dzięki AI możesz określić częstotliwość i zidentyfikować odpowiednią kombinację kanałów. Model AI będzie śledził zachowania i interakcje klientów, aby zapewnić spójne wsparcie we wszystkich tych punktach kontaktu.
Tworzenie zawartości
Przykłady: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini itp.
Tworzenie zawartości to jedno z najbardziej znanych zastosowań sztucznej inteligencji w obsłudze klienta. Ponieważ tworzenie wysokiej jakości zawartości wymaga czasu i zasobów, firmy często sięgają po generatywną sztuczną inteligencję, aby szybko wygenerować zawartość. Niezależnie od tego, czy chodzi o poradniki dotyczące rozwiązywania problemów, instrukcje obsługi, często zadawane pytania czy podsumowania ze stron produktów, narzędzia do generowania zawartości mogą tworzyć różnorodną zawartość.
Wyobraź sobie, że zamierzasz wprowadzić na rynek nowy produkt. Narzędzia marketingowe z funkcjami generatywnej sztucznej inteligencji mogą pomóc Ci wywołać szum wokół tej wielkiej premiery dzięki sprytnie skonstruowanym wiadomościom e-mailowym i postom w mediach społecznościowych.
Po uruchomieniu produktu Twój zespół obsługi klienta jest zasypywany zapytaniami. Może on stworzyć bazę wiedzy przy użyciu AI, aby odpowiadać na typowe pytania i zmniejszyć obciążenie pracą. Konsultanci mogą sprawdzać wygenerowaną zawartość i upewniać się, że jest ona dokładna, kompletna i zgodna z wytycznymi marki.
Chatboty oparte na AI
Przykłady: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot itp.
Chatboty oparte na AI zmieniają oblicze obsługi klienta, czyniąc ją bardziej autonomiczną i zorientowaną na klienta. Mogą one wykonywać takie zadania, jak udzielanie odpowiedzi na często zadawane pytania, umawianie spotkań, przetwarzanie płatności, udostępnianie informacji o statusie zamówienia, rekomendowanie produktów i usług oraz wiele innych.
Na przykład klient może skontaktować się z chatbotem banku, aby zapytać o stan swojego konta. Chatbot zweryfikuje tożsamość użytkownika, aby potwierdzić jego uprawnienia do dostępu do tych informacji. Po zweryfikowaniu danych pobierze informacje o saldzie konta i wyświetli je. Ponadto może pomagać użytkownikom w przelewach środków, przeglądaniu historii transakcji, a nawet przekazywaniu problemów do obsługi przez prawdziwego konsultanta.
Chatboty wykorzystują technologie takie jak uczenie maszynowe, aby stopniowo się doskonalić. Uczenie maszynowe pozwala im analizować wcześniejsze interakcje i opinie klientów w celu udoskonalenia odpowiedzi. W rezultacie stają się one coraz bardziej biegłe w obsłudze złożonych interakcji i prowadzeniu naturalnych rozmów.
Rozszerzona komunikacja
Przykłady: NICE inContact, Velaro, Kore itp.
Rozszerzona komunikacja polega na wyposażeniu konsultanta w asystenta AI. Dzięki temu połączeniu konsultant obsługi klienta musi wkładać minimalny wysiłek umysłowy, zwłaszcza w rutynowych i powtarzalnych sytuacjach.
Załóżmy na przykład, że ktoś kontaktuje się z Twoją firmą w sprawie rozwiązywania problemów. Model AI zbiera informacje z okna czatu w czasie rzeczywistym i przetwarza je, aby wygenerować wnioski i zaproponować rozwiązania w trakcie rozmowy.
Gdy klient opisuje problem, silnik AI analizuje szczegóły jego konta, dokonuje lokalizacji odpowiednich artykułów z bazy wiedzy lub generuje przewodnik krok po kroku dotyczący rozwiązywania problemów. Konsultant może następnie wykorzystać te informacje, aby pomóc klientowi. Pozwala to zachować ludzki wymiar obsługi, a jednocześnie zapewnia szybką realizację usług.
Czasami chatbot samodzielnie obsługuje zapytania klientów, a w przypadku zbyt skomplikowanych problemów zwraca się do konsultantów.
Analiza nastrojów
Przykłady: Dialpad, Repustate itp.
Przed pojawieniem się narzędzi do analizy nastrojów ocena emocji klienta wymagała od pracownika obsługi zinterpretowania tonu i języka w celu subiektywnego określenia emocji.
Jednak technologia AI eliminuje wszelkie domysły z analizy nastrojów klientów. Wyobraź sobie, że klient kontaktuje się z zespołem wsparcia przez czat. AI analizuje słownictwo klienta, strukturę zdań, dobór słów, a nawet emotikony podczas interakcji, aby ocenić jego stan emocjonalny.
Zauważasz, że klient jest zły, i używasz bardziej empatycznego tonu, aby wyrazić zrozumienie dla jego frustracji. Podobnie narzędzia do analizy nastrojów oparte na AI mogą również analizować głos, ton, tempo, ciszę itp., aby sklasyfikować emocje.
Taka proaktywna analiza nastrojów może być wykorzystywana w przestrzeni obsługi klienta do wykrywania klientów zagrożonych odejściem. Oprogramowanie do zarządzania powodzeniem klienta może wykrywać negatywne nastroje i koordynować strategiczne działania mające na celu ograniczenie odpływu klientów.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przykłady: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn itp.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) wykorzystuje rozumienie języka naturalnego (NLU) oraz generowanie języka naturalnego (NLG), aby zapewnić interakcje przypominające ludzkie. Te frameworki charakteryzują się subtelnym zrozumieniem języka ludzkiego i działają w oparciu o niego w sposób naturalny. Dzięki temu możesz odejść od chatbotów opartych na menu i prowadzić autentyczne rozmowy!
Na przykład, jeśli zaniepokojony klient wyśle wiadomość: „Nie mogę znaleźć mojego telefonu! POMOC!!!”, NLP analizuje tekst, zwraca uwagę na błędy ortograficzne i wielkie litery oraz rozumie intencję stojącą za słowami.
System stwierdzi, że klient nie może znaleźć swojego telefonu i pozostawi notatkę o pilnym charakterze wiadomości. Następnie spróbuje uspokoić klienta i przeprowadzi go przez proces lokalizacji urządzenia.
Dzięki tym możliwościom AI może obsługiwać szerszy zakres zapytań klientów, nawet jeśli są one niepoprawne gramatycznie lub źle sformułowane. Szybkie rozwiązanie problemów poprawi jakość obsługi klienta i zwiększy jego zadowolenie.
Analiza predykcyjna
Przykłady: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics itp.
Analiza predykcyjna jest prawdopodobnie drugim najczęstszym zastosowaniem AI w obsłudze klienta, zaraz po AI generatywnej. Sprawia ona, że obsługa klienta staje się proaktywna, a nie reaktywna, ponieważ firmy przewidują i reagują na potrzeby klientów.
Załóżmy, że prowadzisz sklep internetowy. Dzięki analizie danych historycznych w połączeniu z analizą predykcyjną opartą na AI możesz przewidzieć wzrost popytu wśród klientów podczas wyprzedaży w Czarny piątek, w określonych porach roku i w okresie świąt. Ta wiedza pozwala na uzupełnienie zapasów, optymalizację sklepu i skalowanie serwerów, dzięki czemu działalność firmy przebiega bez zakłóceń.
Firmy mogą wykorzystać analitykę predykcyjną, aby zapewnić płynną obsługę klienta, spełniając jednocześnie jego oczekiwania. Ogranicza to liczbę zgłoszeń kierowanych do zespołu wsparcia w okresach wydarzeń o wzmożonym ruchu, pozwalając mu skupić się na zadaniach o większej wartości.
Silniki rekomendacji
Przykłady: Amazon, Netflix, LinkedIn itp.
Ciekawostka ClickUp: Oczekuje się, że do 2025 r. wartość globalnego rynku silników rekomendacji osiągnie 12 mld dolarów.
Taki trend był do przewidzenia, biorąc pod uwagę, jak platformy takie jak Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn itp. spopularyzowały to narzędzie AI.
Silniki rekomendacyjne oparte na AI analizują duże ilości informacji o klientach, takich jak dotychczasowe zakupy, zachowania podczas przeglądania stron, lokalizacja klienta oraz wcześniejsze interakcje. Wykorzystując ten zbiór danych, rekomendują odpowiednie produkty, usługi i rozwiązania, które odpowiadają wymaganiom klienta.
Wyobraź sobie na przykład, że prowadzisz biuro podróży — klient szukający pakietu wakacyjnego na plaży odwiedza Twoją stronę internetową. Chatbot nawiązuje z nim rozmowę i zbiera informacje na temat planu podróży, budżetu, preferowanego środka transportu, terminów i innych szczegółów.
Wykorzystując te informacje, system rekomendacji oparty na AI tworzy spersonalizowane pakiety obejmujące różne miejsca docelowe, loty i opcje zakwaterowania, dostosowane do zakresu budżetu i preferencji klienta. Takie podejście zwiększa prawdopodobieństwo sfinalizowania transakcji!
Zasoby samoobsługowe
Przykłady: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom itp.
Ciekawostka ClickUp: Prawie siedmiu na dziesięciu klientów woli samodzielne rozwiązywanie problemów niż rozmowę z pracownikami obsługi klienta.
Firmy powinny zaspokajać te potrzeby klientów.
Wykorzystanie AI do tego zadania pomaga na kilka sposobów:
- Po pierwsze, jak już wspomniano, można wykorzystać narzędzie generatywnej AI do tworzenia repozytorii wiedzy.
- Po drugie, chatboty oparte na AI mogą obsługiwać podstawowe zapytania klientów i przekierowywać ich do artykułów z bazy wiedzy, które oferują najlepsze rozwiązanie.
- Ponadto mogą one zoptymalizować i uporządkować bazę wiedzy poprzez przyczepianie etykiet do artykułów, poradników, dokumentacji produktów itp. odpowiednimi słowami kluczowymi i tematami. Ułatwi to pracownikom obsługi klienta szybki dostęp do odpowiednich informacji oraz poruszanie się po bibliotekach.
Zmniejsza to obciążenie konsultantów obsługujących klientów na żywo i umożliwia klientom samodzielne oraz wygodne znajdowanie rozwiązań.
Inteligentne kierowanie połączeń
Przykłady: Genesys, Dialpad, Zoho Desk itp.
Zapytania klientów różnią się pod względem złożoności, kanału komunikacji oraz działu, do którego są kierowane. Przy tak wielu zmiennych czynnikach skierowanie zapytania klienta do odpowiedniego agenta może być dość skomplikowane, w zależności od jego obciążenia pracą i dostępności.
Inteligentne kierowanie połączeń oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym może służyć jako narzędzie do automatyzacji, które pozwala firmom przejąć kontrolę nad przychodzącymi zgłoszeniami klientów. Centra kontaktowe wykorzystują inteligentne kierowanie połączeń do analizowania charakteru zapytania na podstawie wcześniej zdefiniowanych kryteriów lub konkretnych słów kluczowych.
Załóżmy, że prowadzisz centrum obsługi telefonicznej oparte na AI dla banku. Klient wybiera opcję sprawdzenia salda konta w systemie interaktywnej odpowiedzi głosowej (IVR). Automatycznie otrzymuje tekst z tą informacją. Inny klient chce zapoznać się z ofertą kredytów i kredytów hipotecznych. W zależności od jego profilu i wymagań zostanie automatycznie połączony z dostępnym konsultantem, który jest odpowiednio przygotowany do obsługi tego zapytania.
Priorytetyzacja zgłoszeń
Przykłady: ClickUp Brain, Todoist itp.
Widzieliśmy już, jak AI działa jak maszyna sortująca, przekazując zgłoszenia klientów do odpowiedniego konsultanta. Ponadto AI odgrywa kluczową rolę w ustalaniu priorytetów zgłoszeń na podstawie ich pilności, potencjalnego wpływu i wartości dla klienta.
Załóżmy na przykład, że utworzyłeś i skonfigurowałeś matrycę priorytetów opartą na AI w celu analizowania wszystkich zgłoszeń do pomocy technicznej. Uwzględnia ona wagę zgłoszonego problemu, grupę klientów, na którą ma on bezpośredni wpływ, oraz potencjalny wpływ na działalność biznesową i przychody. Na podstawie tego ważonego priorytetu zespoły obsługi klienta mogą nadać pierwszeństwo krytycznym problemom, które dotyczą większej grupy klientów, zapewniając, że zostaną one rozwiązane w pierwszej kolejności.
Podobnie model ustalania priorytetów oparty na AI może wykorzystywać szablony ścieżek klienta do identyfikacji potencjalnych klientów, którzy z większym prawdopodobieństwem staną się płacącymi klientami, lub potencjalnych klientów odpowiadających profilowi idealnego klienta. Takie świadome decyzje pozwalają zespołom obsługi klienta i wsparcia strategicznie rozwiązywać problemy i poprawiać jakość obsługi klienta bez nadmiernego obciążenia.
Zarządzanie danymi
Przykłady: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory itp.
Obsługa klienta wiąże się z ogromną ilością danych dotyczących klientów, takich jak logi czatów, nagrania rozmów telefonicznych, korespondencja e-mailowa, wzmianki w mediach społecznościowych i wiele innych. Przechowywanie, zarządzanie i praca z tak dużymi ilościami danych jest praktycznie niemożliwa przy użyciu tradycyjnych metod. Na szczęście rozwiązania oparte na AI działają zgodnie z opartą na regułach, ale elastyczną zasadą organizacji, która usprawnia ten proces biznesowy.
Wyobraź sobie, że zespół obsługi klienta nie jest w stanie zaoferować spersonalizowanej obsługi, ponieważ dane klientów są rozproszone po różnych kanałach lub silosach danych. Musi on również pracować z mieszanką danych nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych, a dla urozmaicenia dochodzi do tego jeszcze część danych częściowo ustrukturyzowanych. Platformy danych klientów (CDP) oparte na AI automatycznie gromadzą, porządkują i kategoryzują te dane. Następnie je oczyszczają, aby stworzyć unikalne profile klientów i nawiązać indywidualne relacje.
Posiadanie wiarygodnych danych w scentralizowanej lokalizacji ułatwia firmom identyfikację trendów, wzorców, powtarzających się tematów, obszarów wymagających poprawy oraz typowych problemów. Wykorzystaj je więc mądrze, aby podejmować decyzje oparte na danych i poprawić jakość obsługi klienta.
Automatyczna transkrypcja rozmów
Przykłady: ClickUp Brain, Fireflies, Otter itp.
Tradycyjnie firmy polegały na ręcznej transkrypcji, aby wyodrębnić kluczowe informacje z rozmów z klientami. Taki proces był czasochłonny, wymagał dużych zasobów i był podatny na błędy. Obecnie transkrypcja rozmów oparta na AI przekształca 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 trafne działania.
Oprócz pomocy w czasie rzeczywistym transkrypcje te mogą służyć jako materiały do analizy, umożliwiając konsultantom refleksję nad własną pracą. Businessy mogą stworzyć bibliotekę najlepszych transkrypcji, aby szkolić nowych konsultantów w zakresie obsługi podobnych sytuacji.
Przewodnik po wdrażaniu AI w obsłudze klienta
Skoro już wiesz, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w obsłudze klienta, przejdźmy do najbardziej ekscytującej części — wdrażania technologii AI. Oto prosty przewodnik w 6 krokach, który pomoże Ci przejść przez ten proces:
Krok 1: Określ cele obsługi klienta
Zacznij od określenia celów obsługi klienta. Skonsultuj się z zespołami obsługi i poproś zadowolonych klientów o opinie, aby zidentyfikować swoje mocne i słabe strony. Oto kilka przykładów, które mogą Cię zainspirować:
- Skróć czas oczekiwania i średni czas obsługi
- Zwiększ wskaźnik rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie
- Umożliw klientom samodzielną lokalizację rozwiązań dzięki opcjom samoobsługi
- Spersonalizuj interakcje z klientami
- Zwiększ wydajność pracy agentów
Te cele pomogą Ci usprawnić obsługę klienta lub wyeliminować wszelkie niedociągnięcia.
Krok 2: Oceń swoją obecną infrastrukturę obsługi klienta
Następnie liderzy biznesowi muszą dokonać przeglądu obecnych ustawień obsługi klienta. Obejmuje to:
- Dojrzałość cyfrowa: Czy architektura Twojej obsługi klienta zapewnia wsparcie dla integracji technologii AI?
- Stos technologiczny: Jakie systemy, aplikacje, platformy i rozwiązania programowe, takie jak CRM, centrum kontaktowe itp., są obecnie w użyciu?
- Kanały komunikacji: Jakich kanałów (telefon, e-mail, czat, media społecznościowe itp.) używasz do komunikacji z klientami?
- Struktura danych: W jaki sposób gromadzisz, przechowujesz, zarządzasz i analizujesz dane klientów?
Zrozumienie tych aspektów pomoże Ci wybrać narzędzia AI, które można zintegrować z Twoją działalnością.
Krok 3: Poznaj różne narzędzia AI
Poznałeś już kilka sposobów wykorzystania narzędzi AI do zapewnienia doskonałej obsługi klienta. Możesz skonfigurować chatboty, stworzyć narzędzia do analizy nastrojów, uzupełniać hurtownie danych, generować zawartość i nie tylko.
Wybierz odpowiednie narzędzia AI do danego zadania, kierując się swoimi celami. Przy tym nadaj priorytet rozwiązaniom o największym potencjale oddziaływania. Zacznij od 1–2 podstawowych aplikacji, a później rozszerz wykorzystanie sztucznej inteligencji w obsłudze klienta.
Krok 4: Stosuj solidną politykę zarządzania danymi
Ponieważ AI w dużym stopniu opiera się na danych, należy wdrożyć w organizacji solidną politykę zarządzania danymi. Należy wdrożyć protokoły dotyczące:
- Gromadzenie danych: Określ źródła danych i standardy gromadzenia danych
- Przechowywanie danych: Ujednolicenie formatu przechowywania danych
- Dostęp do danych: Ustal mechanizmy kontroli dostępu i uprawnienia
- Bezpieczeństwo danych: Przestrzegaj zasad bezpieczeństwa danych
Powyższe strategie zapewnią wysoką jakość danych, a jednocześnie pozwolą obsługiwać klientów z pewnością siebie.
Krok 5: Przeszkol i wdroż swoje zespoły obsługi klienta
Szkolenie i wdrożenie pracowników obsługi klienta pozwoli rozwiać wszelkie obawy, wahania i opór, z jakimi możesz się spotkać podczas wdrażania AI w obsłudze klienta. Wyjaśnij im, w jaki sposób narzędzia AI usprawnią ich cykle pracy, aby byli bardziej otwarci na ten pomysł.
Oprócz szkoleń i wdrażania nowych pracowników udostępnij zasoby, takie jak szablony do zarządzania obsługą klienta, aby pokazać przydatność rozwiązania. Takie praktyczne prezentacje sprzyjać będą wdrażaniu i będą stanowić punkt wyjścia dla zespołów obsługi klienta.
Krok 6: Monitoruj i optymalizuj
Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe ulegają ciągłemu udoskonalaniu, należy nieustannie monitorować ich wydajność. Śledź wskaźniki, takie jak wydajność agentów czy wskaźniki skuteczności rozwiązywania spraw, analizuj opinie klientów i przeprowadzaj analizy SWOT, aby dopracować wdrożenie AI.
ClickUp Brain: kompleksowe źródło informacji na temat wszystkich Twoich potrzeb związanych z AI
ClickUp Brain to pierwsza na świecie sieć neuronowa, która łączy zadania, dokumenty, projekty i ludzi za pomocą AI. To potężne rozwiązanie oparte na AI usprawnia koordynację pracy zespołów obsługi klienta, zwiększa wydajność o 30% i obniża koszty o 75%.
Zastosowania ClickUp Brain dzielimy na trzy główne moduły: AI Knowledge Manager, AI Project Manager oraz AI Writer for Work.
Oto przegląd ich zastosowań w obsłudze klienta:
Menedżer wiedzy AI
Wykorzystaj ClickUp Brain do:
- Kategoryzowanie, porządkowanie i aktualizowanie bibliotek baz wiedzy, ułatwiających klientom samodzielne wyszukiwanie rozwiązań. Zaspokaja to ich potrzebę samodzielnego rozwiązywania problemów, a jednocześnie skraca czas oczekiwania i zmniejsza obciążenie pracą pracowników obsługi klienta.
- Rekomendowanie agentom odpowiednich artykułów z bazy wiedzy lub innych zasobów podczas czatu lub rozmowy telefonicznej. Taka pomoc w czasie rzeczywistym ułatwia szybkie i trafne rozwiązywanie zapytań klientów
- Analiza interakcji z klientami w celu tworzenia szkiców poradników, materiałów dotyczących rozwiązywania problemów oraz sekcji FAQ. Dzięki temu Twoja istniejąca baza wiedzy zyska na wartości.
Kierownik projektu AI
Podczas zarządzania projektami ClickUp Brain pomaga w:
- Usprawnianie cykli pracy poprzez ustalanie priorytetów zapytań klientów na podstawie ich znaczenia i pilności, co gwarantuje, że pracownicy obsługi klienta zajmują się najpierw problemami o krytycznym znaczeniu
- Automatyzacja rutynowych i powtarzalnych zadań, takich jak planowanie działań następczych za pośrednictwem e-maila, śledzenie czasu rozwiązania zgłoszeń, udzielanie odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania itp.
- Połączenie agentów z odpowiednimi członkami zespołu w zależności od charakteru zapytania klienta, co stwarza warunki do wspólnego rozwiązywania problemów
- Śledzenie zgłoszeń do obsługi klienta i aktualizowanie ich statusu w czasie rzeczywistym
AI Writer for Work
ClickUp Brain to coś więcej niż tylko generatywna sztuczna inteligencja. Możesz:
- Personalizuj wiadomości na czacie i odpowiedzi e-mailowe, wykorzystując dane klientów, aby zwiększyć zaangażowanie
- Odpowiadaj na podstawowe zapytania dotyczące wsparcia technicznego i rozwiązuj typowe problemy, zapewniając wsparcie techniczne przez całą dobę, siedem dni w tygodniu
- Zidentyfikuj luki w wiedzy lub zawartości i zbieraj pomysły, aby aktualizować informacje i edukować klientów
- Przetłumacz pytania i/lub odpowiedzi na inne języki w celu zapewnienia wsparcia dla potrzeb klientów w różnych regionach geograficznych
ClickUp Brain jest częścią pakietu ClickUp. Oznacza to, że możesz wyjść poza te funkcje oparte na AI i wykorzystać ClickUp do obsługi klienta w szerszym zakresie.
Wykorzystaj ClickUp do:
- Skonfiguruj zautomatyzowane cykle pracy obsługi zapytań klientów
- Automatycznie kieruj zgłoszenia do odpowiedniego konsultanta
- Nadaj priorytet zapytaniom o dużym znaczeniu i pilnym charakterze
- Grupuj niestandardowe zapytania klientów za pomocą etykiet
Powyższa lista to tylko wierzchołek góry lodowej. ClickUp i ClickUp Brain mogą ożywić Twoje działania w zakresie obsługi klienta na wiele sposobów.
Ulepsz obsługę klienta dzięki szablonom ClickUp
ClickUp oferuje bogatą bibliotekę szablonów do różnych zadań związanych z obsługą klienta, takich jak:
1. Szablon opisu problemu klienta w ClickUp
Szablon opisu problemu klienta w ClickUp usprawnia gromadzenie i analizę wymagań oraz wyzwań klientów. Takie informacje ułatwiają burzę mózgów nad rozwiązaniami i ulepszanie produktów, co pozwala zapewnić lepszą obsługę klienta.
Ten szablon dokumentu pomaga dokumentować problemy klientów, kategoryzować je i wizualizować według typu oraz tworzyć projekt dla każdego z nich, aby można było przeprowadzić burzę mózgów w celu znalezienia rozwiązań.
2. Szablon planu sukcesu klienta ClickUp
Szablon planu sukcesu klienta opracowany przez ClickUp pomaga zdefiniować sukces klienta przy użyciu mierzalnych wskaźników. Mając ten cel na uwadze, firmy mogą organizować działania związane z obsługą klienta, takie jak wdrażanie nowych klientów, śledzić postępy i zachować odpowiedzialność, jednocześnie zapewniając wyjątkową obsługę klienta.
3. Szablon obsługi klienta ClickUp
Szablon obsługi klienta ClickUp umożliwia zespołom obsługi klienta skuteczne zarządzanie zapytaniami. Pomaga organizować i ustalać priorytety zgłoszeń, przydzielać zadania oraz monitorować zadowolenie klientów, aby zapewnić obsługę na najwyższym poziomie. Zawiera widok zadań zbliżających się do statusu „nadchodzące”, co pozwala na ustalenie priorytetów.
4. Szablon zgłoszenia do obsługi klienta w ClickUp
Dzięki szablonowi zgłoszenia serwisowego ClickUp firmy mogą strategicznie zarządzać zgłoszeniami do obsługi klienta i problemami technicznymi. Standaryzacja zgłoszeń serwisowych eliminuje możliwość nieporozumień lub błędów w komunikacji , zapewniając jednocześnie szybkie i dokładne rozwiązanie.
Ten szablon pomoże Ci:
- Usprawnij cykl pracy dotyczący przyjmowania zgłoszeń do obsługi klienta
- Priorytetyzuj zgłoszenia na podstawie pilności i znaczenia
- Łatwo współpracuj z członkami zespołu, aby szybko rozwiązywać problemy
5. Szablon eskalacji w obsłudze klienta ClickUp
Ten szablon eskalacji obsługi klienta od ClickUp stanowi uzupełnienie usług obsługi klienta. Klienci niezadowoleni z poziomu obsługi mogą w uporządkowany sposób zgłaszać swoje sprawy, a firmy mogą je oznaczyć i zająć się nimi z priorytetem.
I nie tylko! Jeśli to nie wystarczy, możesz nawet użyć ClickUp Brain do tworzenia niestandardowych szablonów.
Gotowy, aby przejść na wyższy poziom?
Sztuczna inteligencja i obsługa klienta to idealne połączenie.
Wdrożenie technologii AI w obsłudze klienta poprawia retencję klientów, wspiera pracowników obsługi, podnosi morale i wydajność pracowników, zapewnia spersonalizowane wsparcie oraz generuje wnioski oparte na danych.
AI można wdrożyć w obsłudze klienta na kilka sposobów — od chatbotów po narzędzia do analizy nastrojów. Udostępniliśmy prosty, sześciokrokowy przewodnik, który pomoże Ci wprowadzić AI do działań związanych z obsługą klienta.
Teraz wiesz już, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w obsłudze klienta i jak wybrać preferowane narzędzie AI. Możesz wybrać dedykowane rozwiązanie AI do różnych funkcji lub po prostu korzystać z ClickUp, aby ClickUp Brain mógł wdrożyć sztuczną inteligencję w całym Twoim przedsiębiorstwie. To drugie rozwiązanie byłoby rozsądniejszym wyborem, zapewniającym elastyczność i skalowalność.
Zarejestruj się w ClickUp, aby zobaczyć, jak możesz zmienić swoją obsługę klienta!