Jak działają agenci AI w obsłudze klienta

Kierownik Twojego centrum kontaktowego obsługuje 120 otwartych czatów o 2 w nocy. Obietnice nie są dotrzymywane, a do świtu kolejka potroi się.

W praktyce oznacza to, że agenci automatycznie rozwiązują problemy związane z zapytaniami „gdzie jest moje zamówienie?” i resetowaniem hasła, przygotowują projekty odpowiedzi dotyczących zwrotów do zatwierdzenia oraz przekazują sprawy do eskalacji wraz z transkrypcją i załącznikami – szczegółami zamówienia.

Ta zmiana nie jest hipotetyczna; firma Gartner prognozuje, że do 2025 r. 80% organizacji będzie korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji w wsparciu klienta.

Kolejny pilotażowy projekt, który przeprowadzisz, zadecyduje o tym, czy Twój zespół nauczy się teraz, czy też będzie musiał nadrabiać zaległości w następnym kwartale. Aby zdecydować, gdzie najlepiej przeprowadzić pilotażowy projekt, potrzebujesz prostego obrazu tego, co robi agent AI od momentu otrzymania wiadomości do momentu rozwiązania problemu.

Najważniejsze wnioski

Jak faktycznie działają agenci AI w obsłudze klienta

W typowych ustawieniach agent AI odczytuje przychodzącą wiadomość, pobiera kontekst z systemu CRM i bazy wiedzy, wybiera najlepszą odpowiedź, a następnie tworzy projekt odpowiedzi do weryfikacji lub wysyła ją automatycznie.

Możesz skonfigurować agenta jako pomocnika, który tylko sugeruje odpowiedzi, jako kopilota, który przygotowuje odpowiedzi do zatwierdzenia, lub jako w pełni autonomicznego agenta, który samodzielnie zamyka proste sprawy.

Pętla ta uruchamia się setki razy na godzinę, dzięki czemu niektóre zespoły skracają średni czas rozwiązania problemu z jedenastu minut do dwóch.

Gdy już dobrze zrozumiesz ten cykl, łatwiej będzie Ci dostrzec, gdzie można go włączyć do codziennej pracy.

Jak agenci AI wpisują się w codzienną pracę obsługi niestandardowej

Rzeczywisty wpływ agentów AI jest wyraźnie widoczny w trzech obszarach: na początku kolejki, w trakcie rozmów i za kulisami.

Dla kontekstu, kilka przykładów może obejmować:

Po usunięciu tych agentów obsługa klienta powraca do starych wzorców, takich jak powtarzające się odpowiedzi, długi czas rozwiązywania problemów i zestresowane zespoły w godzinach szczytu.

Presja ta szybko przeradza się w nadgodziny, wyczerpujące kolejki i sfrustrowanych klientów, którzy przechodzą do konkurencji – luki, które szybko pojawiają się w Twoich wskaźnikach.

Kluczowe zalety agentów AI w obsłudze klienta

Dobrze ustawione agenci AI przyspieszają odpowiedzi i obniżają koszty każdej interakcji. Obsługują rutynowe zgłoszenia bez opóźnień i przestojów, dzięki czemu Twój zespół może skupić się na bardziej złożonych problemach.

Dane Dane BCG pokazują, że w pełni wdrożone rozwiązania LLM zwiększają wydajność obsługi klienta o 30 do 50 procent, skracając czas obsługi i pozwalając przedstawicielom obsługi klienta skupić się na rozwiązywaniu trudniejszych problemów.

Wszystkie te działania razem pozwalają skrócić kolejki, obniżyć koszty pracy i uzyskać natychmiastowe odpowiedzi na proste zadania.

Praktyczne przykłady zastosowań agentów obsługi niestandardowej

Większość korzyści płynących z zastosowania agentów AI wynika z kilku ukierunkowanych cykli pracy, a nie z gruntownej przebudowy.

Teams zazwyczaj zaczynają od zadań o dużej objętości i niskim stopniu złożoności, mając na celu osiągnięcie 40-procentowego wskaźnika automatycznego rozwiązywania problemów w ciągu 60 dni, aby szybko udowodnić swoją wartość.

Poniższe wzorce pokazują, gdzie agenci już osiągają wymierny wpływ, pomagając Ci wybrać najlepsze rozwiązanie dla Twoich zaległości.

1. Autonomiczne przekierowywanie często zadawanych pytań

W tym przypadku chatboty na Twojej stronie internetowej lub w aplikacji obsługują rutynowe pytania dotyczące wysyłki, zwrotów lub dostępu do konta bez interwencji człowieka.

Przykład: Asystent AI firmy Klarna obsłużył 2,3 miliona rozmów w pierwszym miesiącu, co odpowiada obciążeniu pracą 700 pełnoetatowych przedstawicieli. Czas odpowiedzi spadł z 11 minut do 2, a satysfakcja klientów pozostała porównywalna z obsługą świadczoną przez ludzi.

2. Pomoc agentów w tworzeniu szablonów odpowiedzi

Agent AI monitoruje czaty na żywo lub zgłoszenia e-mailowe i sugeruje projekty odpowiedzi. Następnie pracownicy sprawdzają je, edytują pod kątem tonu i wysyłają odpowiedzi.

Przykład: Generatywny asystent JetBlue skrócił czas obsługi czatu o 280 sekund, zwalniając 73 000 godzin pracy agentów w ciągu zaledwie jednego kwartału. Przedstawiciele mogą obsłużyć więcej kontaktów na zmianę, poświęcając mniej czasu na wyszukiwanie informacji.

Takie podejście sprawdza się również w przypadku obsługi telefonicznej, gdy klienci potrzebują przede wszystkim szybkich informacji o statusie sprawy.

3. Wyszukiwanie zamówień za pomocą głosowego systemu IVR

W tym modelu klienci dzwoniący do wsparcia technicznego podają numer zamówienia do systemu IVR. AI pobiera status zamówienia, dostarcza aktualizacje i wysyła szczegóły za pomocą wiadomości SMS.

Przykład: Bot Ask Delta linii lotniczych Delta Air Lines obsługuje jedną trzecią wszystkich zapytań, zmniejszając liczbę przychodzących połączeń o 20%. Rutynowe zapytania nigdy nie trafiają do konsultantów, dzięki czemu mogą oni skupić się na zmianach rezerwacji, zwolnieniach z opłat lub złożonych potrzebach klientów.

4. Podsumowanie notatek po rozmowie

Agenci AI automatycznie tworzą podsumowania rozmów, kategoryzują problemy i rejestrują działania następcze w systemie CRM natychmiast po zakończeniu interakcji głosowej lub czatu.

Przykład: Asystent generatywny SmileDirectClub automatyzuje sporządzanie notatek, umożliwiając przedstawicielom szybkie przejście do następnej sprawy, jak opisano w studium przypadku CIO Dive. Proces ten zmniejsza obciążenie pracą po zakończeniu rozmowy i poprawia zgodność z przepisami, zapewniając zespołom ds. kontroli jakości dokładne i spójne zapisy.

5. Proaktywne powiadomienia o awariach

Gdy monitorowanie wykryje problemy z obsługą, agent AI proaktywnie wysyła spersonalizowane wiadomości do klientów, których dotyczy problem, jasno wyjaśniając problem i podając szacowany czas rozwiązania.

Strategia ta zmniejsza liczbę połączeń przychodzących związanych z awariami i pozwala przedstawicielom obsługi klienta skupić się na indywidualnych problemach klientów, a nie na powtarzających się wyjaśnieniach dotyczących awarii. AI na bieżąco informuje klientów o rozwoju sytuacji, eliminując potrzebę ręcznego wysyłania wiadomości z aktualnymi informacjami.

Powiązane: Poznaj więcej przykładów zastosowań agentów wsparcia technicznego dostosowanych do Twojego zestawu technologii.

Jak wybrać odpowiednich agentów obsługi niestandardowej

Kiedy już dostrzeżesz wzorce, prawdziwą pracą będzie dobór narzędzi, które pasują do Twoich kanałów, jakości danych i tolerancji ryzyka. Masz do wyboru wbudowane boty CRM, samodzielne zestawy narzędzi API oraz rozwiązania obejmujące całą platformę.

Każdy z nich ma inny poziom integracji, modele cenowe i limity dotyczące niestandardowego dostosowywania. Niewłaściwy wybór powoduje stratę miesięcy pracy i budżetu na narzędzia, które nie mogą uzyskać dostępu do danych lub obsłużyć szczytowego obciążenia.

Większość zespołów tworzy krótką listę na podstawie dopasowania kanału, nakładu pracy związanego z integracją i przewidywalności cen.

Poniżsi dostawcy pokazują, jak te kompromisy przejawiają się w rzeczywistych produktach.

Każda platforma wymaga kompromisu między kontrolą a łatwością ustawień i konserwacji.

Wybierz architekturę, która pasuje do Twoich danych i obrotów już dziś, zamiast takiej, którą będziesz musiał w przyszłym roku dostosowywać do rzeczywistości.

Po ustaleniu listy kandydatów przejdź do wdrożenia etapowego, abyś mógł udowodnić wartość bez negatywnego wpływu na poziom satysfakcji klientów (CSAT).

Pierwsze kroki z agentami obsługi klienta [krok po kroku]

Wdrożenie AI w obsłudze niestandardowej kończy się sukcesem, gdy zespoły dbają o prostotę. Oto jak szybko udowodnić wartość, uniknąć problemów i płynnie skalować.

1. Kontrola jakości danych i dostępu do API

Zacznij od sprawdzenia ostatnich zgłoszeń i logów czatów. Upewnij się, że ID klientów, szczegóły zamówień i typy problemów są jasne i spójne.

Następnie upewnij się, że Twój system CRM, platforma obsługi zgłoszeń i baza wiedzy mają otwarte interfejsy API REST lub webhooki. Bez solidnych danych i łatwej integracji boty szybko się psują.

2. Przygotuj dane historyczne i ustawienia modelu

Zbierz często zadawane pytania, transkrypcje czatów, szablony wiadomości e-mail i dokumentację produktów. Prześlij tę zawartość na platformę agenta lub do ustawień wyszukiwania.

Następnie przeprowadź wewnętrzne testy, korzystając z prawdziwych pytań niestandardowych klientów z przeszłości i popraw wszelkie błędne odpowiedzi. Gdy dokładność osiągnie 90 procent, zablokuj zawartość i przejdź dalej.

3. Integracja z systemami na żywo

Gdy baza wiedzy będzie już gotowa, zintegruj bota bezpośrednio z systemem CRM, platformą obsługi zgłoszeń i systemami zamówień za pomocą bezpiecznych interfejsów API lub Uwierzytelniania OA.

Musisz przyporządkować częste intencje niestandardowych klientów, takie jak sprawdzanie zamówień lub resetowanie hasła, do odpowiednich zasobów.

Następnie przeprowadź test w środowisku testowym, aby upewnić się, że przepływ wiadomości jest płynny od zgłoszeń klientów do przekazywania ich pracownikom, potwierdzając przy tym bezpieczeństwo i szyfrowanie.

4. Rozpocznij kontrolowany program pilotażowy

Zacznij od przekierowania ograniczonej części ruchu do swojego agenta, mając na celu osiągnięcie 40-procentowej oceny automatycznego rozwiązywania problemów w ciągu 60 dni przy zachowaniu satysfakcji klientów.

Teams powinny codziennie przeglądać interakcje, udoskonalając map intencji i punkty eskalacji w razie potrzeby. Zawsze należy zapewnić klientom jasną opcję rozmowy z prawdziwym agentem.

5. Skalowanie w różnych kanałach i regionach geograficznych

Gdy pilotaż osiągnie swoje cele, rozszerz go na wszystkie kanały cyfrowe, a następnie dodaj obsługę głosową, jeśli jest to uzasadnione.

Szkolenie obejmuje przegląd transkrypcji, nadpisywanie i wprowadzanie poprawek. Zaktualizuj umowy SLA i procedury eskalacji, aby proces segregacji na pierwszym poziomie był jasny. Przedstaw zmianę jako eliminację żmudnej pracy z kolejek.

Pomijanie kroków może spowodować problemy. Jeden z zespołów musiał wstrzymać wdrażanie na miesiąc po tym, jak testy wykazały, że bot udzielał złych porad.

Bezpieczne i odpowiedzialne korzystanie z usług agentów obsługi niestandardowej

Takie historie nie są rzadkością, dlatego sposób projektowania kontroli ma tak samo duże znaczenie jak wybór modelu.

Boty, które mają halucynacje, ujawniają dane lub pomijają eskalacje, niszczą zaufanie szybciej, niż są w stanie zaoszczędzić pieniądze. Jeden z użytkowników Reddita zauważył, że ich chatbot RAG mylił się w około 10% przypadków i notował, że jest zbyt ryzykowny do użytku zewnętrznego.

Rozwiązaniem jest zestaw kontroli, należących do działu wsparcie i bezpieczeństwa, które wychwytują błędy, zanim dotrą one do klientów, i zapewniają identyfikowalność, gdy coś prześlizgnie się przez kontrolę.

Te zabezpieczenia pozwalają na pewne wdrożenie i zapewniają, że skrajne przypadki lub naruszenia zgodności zostaną wykryte podczas przeglądu, zanim przerodzą się w publiczne skargi.

Po wdrożeniu obecnych środków kontroli następnym pytaniem jest to, jak sytuacja będzie się rozwijać.

Przyszłość agentów AI w tym polu

W ciągu najbliższych dwunastu miesięcy centra kontaktowe będą wprowadzać agentów multimodalnych, którzy będą analizować przesłane zdjęcia uszkodzonych produktów lub odczytywać ton głosu podczas rozmów telefonicznych. Wraz z udoskonalaniem modeli wskaźniki powstrzymywania będą rosnąć.

Gartner przewiduje, że do 2026 r. konwersacyjna AI może przynieść oszczędności w wysokości 80 mld dolarów w zakresie kosztów pracy, co spowoduje agresywne wdrażanie tej technologii w handlu detalicznym, telekomunikacji i finansach.

Skonsoliduj zasady, przepływy zwrotów i reguły eskalacji w jednej bazie wiedzy, przypisz właściciela i ustal SLA dotyczące aktualizacji. Dążenie do pełnej autonomii bez solidnej zawartości tylko przenosi frustrację z kolejek telefonicznych do pętli chatbotów.

W przyszłym roku zmieni się również presja zewnętrzna wywierana na zespoły obsługi klienta.

W perspektywie średnioterminowej organy regulacyjne zaostrzą zasady dotyczące ujawniania informacji, a na rynku pojawią się modele LLM dostosowane do konkretnych dziedzin, które ograniczą halucynacje w bankowości lub służbie zdrowia, co oznacza, że należy spodziewać się większej liczby audytów dotyczących sposobu, w jaki agenci odpowiadają na pytania i rejestrują rozmowy.

Rola człowieka będzie się zmieniać w kierunku rozwiązywania złożonych problemów i nadzorowania botów. Niektóre podstawowe role mogą ulec ograniczeniu, ale pojawią się nowe pozycje, takie jak projektanci konwersacji i trenerzy botów. Plan model hybrydowy: boty zajmują się rutynowymi zadaniami, a ludzie zarządzają niuansami i krytycznymi problemami.

Często zadawane pytania

Są to pytania, które kierownicy działów wsparcie i operacji zazwyczaj zadają przed rozpoczęciem pilotażu.

Czy agenci /AI całkowicie zastąpią ludzkich przedstawicieli?

Nie. Agenci AI obsługują rutynowe pytania i proste cykle pracy, ale złożone lub emocjonalne sprawy nadal trafiają do ludzi. Firma Gartner odkryła, że 78% liderów CX uważa, iż ludzie są niezastąpieni w przypadku złożonych lub delikatnych problemów, więc należy planować model hybrydowy.

Jak długo trzeba czekać na zwrot z inwestycji?

Teams zazwyczaj osiągają zwrot z inwestycji w ciągu około sześciu miesięcy, gdy automatyczne rozwiązywanie problemów osiąga poziom około 40%. W tym momencie agenci AI odrzucają wystarczającą liczbę zgłoszeń, aby skrócić godziny pracy agentów i nadgodziny, jednocześnie utrzymując stały poziom CSAT. Większość pilotów wykorzystuje 60-dniowy okres, aby potwierdzić te wyniki przed skalowaniem.

Co się stanie, jeśli bot udzieli błędnej odpowiedzi?

Traktuj błędne odpowiedzi jako problem projektowy, a nie powód do rezygnacji. Opieraj odpowiedzi na wiarygodnych źródłach, dodaj weryfikację ludzką w skrajnych przypadkach i regularnie kontroluj transkrypcje. Dzięki tym kontrolom obserwowany poziom błędów w ruchu na żywo utrzymuje się poniżej 1%, podczas gdy Ty dostosowujesz model i zawartość.

Czy klienci naprawdę lubią rozmawiać z botami?

Klienci lubią szybkie odpowiedzi na proste pytania, a w przypadku trudnych pytań wolą rozmawiać z ludźmi. Poziom satysfakcji klientów rośnie, gdy boty udzielają natychmiastowych odpowiedzi i zawsze istnieje możliwość rozmowy z człowiekiem. Jednak 64% klientów woli całkowicie zrezygnować z AI, gdy boty wpędzają ich w pętlę.

Kolejne kroki z agentami obsługi klienta

Biorąc pod uwagę prawdopodobną przyszłość, następnym krokiem jest podjęcie decyzji, gdzie przeprowadzić pierwsze bezpieczne wdrożenie pilotażowe. Agenci AI obniżają koszty i przyspieszają odpowiedzi, dzięki czemu Twój zespół może skupić się na rozmowach i czatach wymagających oceny.

Oczekiwanie wiąże się z ryzykiem zarówno większej utraty klientów, jak i wyższych kosztów pracy. Im szybciej przeprowadzisz pilotaż, tym szybciej dowiesz się, co sprawdza się w Twoim środowisku, i przekształcisz to w przewagę dla swojego zespołu.