Bots och mer: En praktisk guide till hur man använder AI inom kundservice

Visste du att fyra av fem kunder i USA har bytt varumärke på grund av dålig kundservice?

Kundservice handlar inte längre bara om att hantera kundfrågor och lösa problem. Det har utvecklats från att vara transaktionsbaserat till att vara en drivkraft för varumärkeslojalitet och kundnöjdhet.

Kundernas förväntningar är ofta för höga för att kunna uppfyllas, och det finns en klyfta mellan den service som levereras och vad som förväntas. Hur överbryggar man denna klyfta?

AI är allestädes närvarande, och kundservice är inget undantag. Det är en affärsfunktion som passar utmärkt för AI-tillämpningar.

Från chattbottar som är tillgängliga dygnet runt till intuitiva instrumentpaneler som genererar insikter i realtid – låt oss undersöka hur AI kan användas inom kundservice och för att öka varumärkeslojaliteten.

Förstå AI:s roll inom kundservice

Med tanke på AI:s mångsidighet kan man vara optimistisk om denna prognos. Här är en titt på hur AI-verktyg för kundservice hjälper företag:

1. Minska kundomsättningen

Artificiell intelligens hjälper till att behålla kunder genom processer som avsiktsigenkänning och nudging.

Först analyseras kundkommunikationen i olika kanaler, chattloggar, e-post, sociala medier etc. för att förstå varumärkesuppfattningen.

Därefter utlöser det strategier för retargeting och återengagemang för att hantera deras frustration, väcka intresse eller uppmuntra till en försäljning. En sådan dubbel strategi förbättrar kundengagemanget och minskar kundbortfallet.

2. Assistans till mänskliga agenter

Du kan använda AI-verktyg som intelligenta virtuella assistenter för att stödja kundtjänstteam och förbättra agenternas effektivitet. En sådan blandning av AI-teknik och mänsklig empati motverkar kundernas motstånd mot att använda teknik i kundtjänsten samtidigt som den stärker de mänskliga agenterna.

Kundtjänst-AI hanterar allt mekaniskt arbete, såsom att ta fram information eller generera mallar för att underlätta konversationer och svara på kundfrågor. Detta frigör kundtjänstmedarbetaren så att hen kan fokusera på att ge en mänsklig touch och bygga meningsfulla relationer.

AI-drivna chatbots är utrustade med flerspråkiga funktioner. Deras snabba tillgång till tillförlitlig, trovärdig och konsekvent information gör det enklare för supportagenter att leverera service snabbt och mer effektivt på kundens språk.

Dessutom körs AI-algoritmer dygnet runt utan att kompromissa med effektivitet och noggrannhet.

3. Automatisera repetitiva uppgifter

En betydande del av kundtjänstaktiviteterna är ofta improduktivt arbete eller repetitiva uppgifter. Att hantera begäranden om återställning av lösenord, svara på vanliga frågor, spåra leveranser – listan kan göras lång.

AI-verktyg för automatisering kan öka effektiviteten och noggrannheten i dessa vardagliga uppgifter. De förbättrar kundupplevelsen genom att besvara kundfrågor direkt och korrekt. Samtidigt frigör de personalresurser som kan fokusera på värdefulla eller komplexa uppgifter som kräver kritiskt tänkande, expertis eller en mänsklig touch.

Dessutom hjälper artificiell intelligens företag att minska kostnaderna för kundservice med skalbar automatisering, kortare väntetider, effektiviserade arbetsflöden och service dygnet runt.

4. Utbildning av kundserviceteam

Utbildning och kapacitetsuppbyggnad följer inte längre en universallösning. Företag investerar nu i personlig coaching och individuell mentorskap för att ta itu med kundserviceteamets specifika styrkor och svagheter.

AI kan analysera stora mängder data från samtal, chattar och e-postmeddelanden för en omfattande SWOT-analys. Därefter rekommenderar den riktade utbildningsmoduler som passar agentens inlärningspreferenser.

De kan också mäta parametrar som anmälningsfrekvens, slutförandegrad, uppgifter etc. för att mäta effektiviteten hos sådan utbildning och optimera strategierna därefter.

5. Personalisera kundupplevelsen

Dagens strategier för kundhantering kretsar alla kring personalisering. Företag kan öka sina intäkter med 40 % bara genom personalisering!

AI för kundservice kan utnyttja relevant data från köphistorik, tidigare interaktioner, onlineaktivitet etc. för att skapa en 360-graders kundprofil. Därefter skapar den en personlig serviceupplevelse som matchar kundens problem, krav eller preferenser.

Med sådan kontextuell information kan kundtjänstmedarbetaren personalisera kundupplevelsen utöver att tilltala kunden med namn. Sådan personalisering höjer kundupplevelsen och odlar varumärkeslojalitet.

6. Optimera kundinteraktioner

Kundtjänstinteraktioner sprids över olika kanaler – e-post, telefon, chatt, sociala medier och mycket mer. AI är en centraliserande kraft som kombinerar dessa för en smidig och konsistent kundupplevelse över alla kanaler. Tänk på det som en telefonist som kopplar kunderna till rätt agent eller resurs för att hantera deras förfrågan. En sådan snabb lösning ökar kundnöjdheten.

Dessutom hjälper AI företag att proaktivt förutsäga kundernas behov. Baserat på datadriven framsynthet kan företag rekommendera produkter eller tjänster, uppmuntra impulsköp och eliminera invändningar mot försäljning.

Du kan göra detta proaktivt. Till exempel genom att föreslå ett tillbehör baserat på ett nyligen gjort köp. Eller så kan det vara reaktivt, till exempel genom att dela en felsökningsguide under en supportinteraktion.

7. Generera datadrivna insikter

AI-kundservice öppnar upp en skattkista av data och insikter.

AI-modeller tar in stora mängder data, såsom kundkonversationer, enkätsvar, diskussioner på sociala medier etc., för att identifiera trender och mönster. Denna insikt gör det möjligt för företag att fatta välgrundade beslut om hur kundservicen kan förbättras.

Återkommande problem för kunderna kan till och med belysa brister i den produkt eller tjänst som levereras! På samma sätt kan det belysa ihållande problem som plågar dina strategier för marknadsföring, försäljning eller kundbehållning.

Dessa insikter driver strategiskt beslutsfattande i hela organisationen för en skarpare kundservice.

Införandet av ClickUp förbättrade inte bara våra processer, utan bidrog också till att forma kundframgångsavdelningen, vilket gjorde det möjligt för oss att växa från 2 000 till 8 000 kunder per år.

Hur man använder AI inom kundservice: användningsområden och exempel

Tänk på följande användningsområden för AI, tillsammans med några exempel, som du kan lägga till i ditt kundservicearbetsflöde:

Omnikanal-kundservice

Exempel: Zendesk, Salesforce, etc.

Tänk dig en kund som bläddrar igenom en produktsida på din webbplats.

Chatboten dyker upp och frågar om de har några frågor om produkten. AI-assistenten hämtar svaret och löser frågan. Men spåret kallnar.

Några dagar senare ser kunden din annons på sociala medier. De kontaktar dig via Messenger, och du överraskar dem genom att komma ihåg produkten de gillade, leveransuppgifterna de delade med sig av och annan relevant information. De lägger produkten i varukorgen, men kommer inte längre än till kassan. Du skickar en rabattkupong via e-post till kunden, och kunden genomför slutligen köpet!

Intressant nog hanterades ingen av ovanstående aktiviteter manuellt. Med AI kan du definiera en rytm och identifiera den rätta kombinationen av kanaler. AI-modellen spårar kundbeteende och interaktioner för att underlätta ett konsekvent stöd över dessa kontaktpunkter.

Innehållsgenerering

Exempel: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini, etc.

Prova ClickUp Brain

Innehållsgenerering är en av de mest kända tillämpningarna av AI inom kundservice. Eftersom det krävs tid och resurser för att skapa högkvalitativt innehåll vänder sig företag ofta till generativ AI för att producera innehåll i en snabb process. Oavsett om det handlar om felsökning, användarhandböcker, vanliga frågor eller sammanfattningar från produktsidor kan verktyg för innehållsgenerering skapa ett brett utbud av innehåll.

Tänk dig att du ska lansera en ny produkt. Marknadsföringsverktyg med generativa AI-funktioner kan hjälpa dig att skapa buzz kring denna stora lansering med hjälp av smart utformade e-postmeddelanden och inlägg på sociala medier.

Efter lanseringen översvämmas din kundtjänst av kundförfrågningar. De kan skapa en kunskapsresurs med hjälp av AI för att svara på vanliga frågor och minska sin arbetsbelastning. Mänskliga agenter kan granska det genererade innehållet och se till att det är korrekt, fullständigt och överensstämmer med dina varumärkesriktlinjer.

AI-chattbottar

Exempel: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot, etc.

AI-drivna chatbots förändrar kundtjänsten genom att göra den mer autonom och kundorienterad. De kan hantera uppgifter som vanliga frågor, boka möten, behandla betalningar, dela orderuppdateringar, rekommendera produkter och tjänster och mycket mer.

En kund kan till exempel kontakta en banks chattbot för att fråga om sitt banksaldo. Chattboten verifierar användarens identitet för att autentisera deras åtkomst till denna information. När detta är klart hämtar den informationen om kontosaldot och visar den. Dessutom kan den hjälpa användare med överföringar, visa transaktionshistorik eller till och med eskalera ärenden till en mänsklig agent.

Chatbots utnyttjar tekniker som maskininlärning för att förbättras iterativt. Maskininlärning gör det möjligt för dem att analysera tidigare interaktioner och kundfeedback för att förfina sina svar. Som ett resultat blir de mer skickliga på att hantera komplexa interaktioner och föra naturliga konversationer.

Augmented messaging

Exempel: NICE inContact, Velaro, Kore, etc.

Augmented messaging innebär att du utrustar en mänsklig agent med en AI-assistent. Med denna kombination behöver kundtjänstagenten lägga ner minimalt med kognitiv energi, särskilt i rutinmässiga och repetitiva fall.

Anta till exempel att någon kontaktar ditt företag med ett felsökningsproblem. AI-modellen samlar in information från chattfönstret i realtid och bearbetar den för att generera insikter och föreslå lösningar under konversationen.

När kunden förklarar problemet analyserar AI-motorn deras kontouppgifter, lokaliserar lämpliga artiklar i kunskapsbasen eller genererar en steg-för-steg-guide för felsökning. Agenten kan sedan använda denna information för att hjälpa kunden. Detta bibehåller den mänskliga kontakten samtidigt som man drar nytta av snabb service.

Ibland hanterar chatboten kundfrågor självständigt och vänder sig till mänskliga agenter om problemet är för komplicerat.

Sentimentanalys

Exempel: Dialpad, Repustate, etc.

Innan sentimentanalysverktygen gjorde sitt intåg krävdes det att en kundtjänstmedarbetare tolkade tonfall och språk för att subjektivt kunna benämna en kunds känslor.

AI-tekniken eliminerar dock alla gissningar från analysen av kundernas känslor. Tänk dig att en kund kontaktar supportteamet via chatt. AI analyserar kundens ordval, meningsbyggnad, ordval och till och med emojis under interaktionen för att bedöma deras känslomässiga tillstånd.

Du inser att kunden är arg och använder en mer empatisk ton för att bekräfta deras frustration. På samma sätt kan AI-drivna verktyg för sentimentanalys också analysera röst, tonfall, tempo, tystnad etc. för att kategorisera känslor.

Sådan proaktiv sentimentanalys kan användas inom kundtjänsten för att upptäcka kunder som är i riskzonen. Programvarulösningar för kundframgång kan upptäcka negativ sentiment och samordna strategiska åtgärder för att minska kundbortfallet.

Naturlig språkbehandling (NLP)

Exempel: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, etc.

Natural Language Processing (NLP) använder Natural Language Understanding (NLU) och Natural Language Generation (NLG) för att skapa mänskliga interaktioner. Dessa ramverk har en nyanserad förståelse för mänskligt språk och arbetar med det på ett organiskt sätt. Som ett resultat kan du frångå menybaserade chatbots och föra autentiska konversationer!

Om en upprörd kund till exempel skickar meddelandet ”Jag kan inte hitta min telefon! HJÄLP!!!” analyserar NLP texten, noterar stavfel och versaler och förstår avsikten bakom orden.

Det kommer att fastställa att kunden inte kan hitta sin telefon och notera att det är brådskande i meddelandet. Därefter kommer det att försöka lugna kunden och guida dem genom att lokalisera enheten.

Denna förmåga gör det möjligt för AI att hantera ett bredare spektrum av kundförfrågningar, även om de är grammatiskt felaktiga eller dåligt formulerade. Den snabba lösningen förbättrar kundupplevelsen och ökar kundnöjdheten.

Prediktiv analys

Exempel: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, etc.

Prediktiv analys är kanske den näst vanligaste tillämpningen av AI inom kundservice efter generativ AI. Det gör kundservicen proaktiv snarare än reaktiv, eftersom företagen förutser och tillgodoser kundernas behov.

Anta att du driver en e-handelsbutik. Du kan förutse en ökning av kundernas efterfrågan under Black Friday-rean, vissa säsonger och helgdagar genom historisk dataanalys i kombination med AI-baserad prediktiv analys. Denna kunskap gör att du kan fylla på lagret, optimera butiken och skala servrarna så att verksamheten kan fortsätta utan avbrott.

Företag kan utnyttja prediktiv analys för att erbjuda en smidig kundupplevelse och samtidigt uppfylla förväntningarna. Detta minskar eskaleringar till supportteamet under högtrafik, vilket gör att de kan fokusera på mer värdedrivna uppgifter.

Rekommendationsmotorer

Exempel: Amazon, Netflix, LinkedIn, etc.

En sådan trend var att förvänta sig med tanke på hur plattformar som Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn etc. har populariserat detta AI-verktyg.

AI-drivna rekommendationsmotorer analyserar stora mängder kundinformation, såsom tidigare köp, surfbeteende, kundens plats och tidigare interaktioner. Med hjälp av denna mängd data rekommenderar de relevanta produkter, tjänster och lösningar som matchar kundens behov.

Tänk dig till exempel att du driver en resebyrå – en kund som letar efter ett paketresepaket till stranden besöker din webbplats. En chatbot inleder en konversation med kunden och samlar in information om kundens resplan, budget, önskat resesätt, datum och mer.

Med hjälp av denna information sammanställer AI-rekommendationssystemet nu personliga paket för olika destinationer, flyg och boendealternativ inom kundens budget och räckvidd. En sådan strategi ökar sannolikheten för att affären blir av!

Självbetjäningsresurser

Exempel: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom, etc.

Prova ClickUp Brain

Företag bör tillgodose denna kunddrivna efterfrågan.

Att utnyttja AI för denna uppgift hjälper på flera sätt:

Detta minskar belastningen på kundtjänstmedarbetarna och gör det möjligt för kunderna att hitta lösningar på egen hand och på ett bekvämt sätt.

Intelligent dirigering

Exempel: Genesys, Dialpad, Zoho Desk, etc.

Kundförfrågningar varierar i komplexitet, kanal och vilken avdelning de riktas till. Med så många rörliga delar kan det vara ganska komplicerat att dirigera kundförfrågningar till rätt agent, beroende på deras kapacitet och tillgänglighet.

Intelligent routing som drivs av artificiell intelligens och maskininlärning kan fungera som ett automatiseringsverktyg som gör det möjligt för företag att hantera inkommande kundförfrågningar. Kontaktcenter använder intelligent routing för att analysera förfrågningens karaktär med hjälp av fördefinierade kriterier eller specifika nyckelord.

Du driver till exempel ett AI-drivet callcenter för en bank. En kund väljer alternativet för kontosaldoinformation i det interaktiva röstsvarssystemet (IVR). De får automatiskt ett sms med denna information. En annan kund vill utforska lån- och hypoteksalternativ. Beroende på deras profil och krav kopplas de automatiskt till en tillgänglig agent som är väl rustad för att hantera denna förfrågan.

Prioritering av förfrågningar

Exempel: ClickUp Brain, Todoist, etc.

Vi har sett hur AI fungerar som en sorteringsmaskin när kundförfrågningar vidarebefordras till rätt servicemedarbetare. Dessutom spelar AI en avgörande roll när det gäller att prioritera förfrågningar utifrån hur brådskande de är, vilken potentiell inverkan de har och vilket kundvärde de representerar.

Anta till exempel att du har skapat och konfigurerat en AI-driven prioritetsmatris för att analysera alla supportförfrågningar. Den tar hänsyn till hur allvarligt det rapporterade problemet är, vilken kundgrupp som direkt påverkas av det och den potentiella inverkan på verksamheten och intäkterna. Baserat på denna viktade prioritet kan kundsupportteamet prioritera kritiska problem som påverkar en större kundbas, så att dessa hanteras först.

På samma sätt kan en AI-baserad prioriteringsmodell utnyttja mallar för kundresan för att identifiera leads som är mer benägna att konvertera till betalande kunder eller prospekt som matchar den ideala kundprofilen. Sådana välgrundade beslut gör det möjligt för kundtjänst- och supportteam att lösa problem strategiskt och förbättra kundupplevelsen utan att bli utbrända.

Datahantering

Exempel: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, etc.

Kundservice innebär en stor mängd kunddata, såsom chattloggar, samtalsinspelningar, e-postkonversationer, omnämnanden i sociala medier och mycket mer. Att lagra, hantera och arbeta med så stora datamängder är praktiskt taget omöjligt med traditionella metoder. Lyckligtvis följer AI-lösningar en regelbaserad men flexibel organisationsprincip för att effektivisera denna affärsprocess.

Tänk dig att kundserviceteamet inte kan erbjuda personlig service på grund av att kunddata är spridda över olika kanaler eller datasilor. De måste också arbeta med en blandning av ostrukturerade och strukturerade data, med en del semistrukturerade data på köpet. AI-aktiverade kunddataplattformar (CDP) samlar in, organiserar och kategoriserar automatiskt dessa data. Därefter rensar de dem för att skapa unika kundprofiler och etablera personliga relationer.

Att ha tillförlitliga data på en central plats gör det lättare för företag att identifiera trender, mönster, återkommande teman, förbättringsområden och vanliga problemområden. Använd dem därför klokt för att fatta datadrivna beslut som förbättrar kundservicen.

Automatisk transkription av samtal

Exempel: ClickUp Brain, Fireflies, Otter, etc.

Traditionellt har företag förlitat sig på manuell transkription för att extrahera viktig information från kundsamtal. En sådan process var tidskrävande, resurskrävande och felbenägen. Idag omvandlar AI-driven samtalstranskription ljud till text i realtid. Detta gör det möjligt för agenter att utvärdera telefonsamtal, identifiera nyckelord, analysera kundernas åsikter och förstå deras problem. Dessa insikter hjälper dem att vidta mer relevanta åtgärder.

Förutom hjälp i realtid kan dessa transkriptioner fungera som spelinspelningar, så att agenterna kan reflektera över sin prestation. Företag kan skapa ett bibliotek med framgångsrika transkriptioner för att utbilda nya agenter i att hantera liknande situationer.

Guide till implementering av AI i kundservice

Nu när du vet hur du använder AI i kundtjänsten kan vi gå vidare till den mest spännande delen – att implementera AI-tekniken. Här är en enkel guide i sex steg som hjälper dig genom processen:

Steg 1: Definiera dina mål för kundtjänsten

Börja med att sätta upp mål för din kundservice. Rådfråga dina serviceteam och be om feedback från nöjda kunder för att identifiera dina styrkor och svagheter. Här är några exempel som kan inspirera dig:

Dessa mål hjälper dig att förbättra kundservicen eller åtgärda eventuella brister.

Steg 2: Utvärdera din befintliga kundtjänstinfrastruktur

Därefter måste företagsledare göra en inventering av sin befintliga kundservice. Detta innefattar:

Att förstå dessa aspekter hjälper dig att välja de AI-verktyg som kan integreras i din verksamhet.

Steg 3: Utforska olika AI-verktyg

Du har sett flera sätt att använda AI-verktyg för att uppnå utmärkt kundservice. Du kan konfigurera chattbottar, bygga verktyg för sentimentanalys, komplettera datalager, generera innehåll och mycket mer.

Använd dina mål för att identifiera rätt AI-verktyg för uppgiften. Prioritera samtidigt lösningar med större potential att påverka. Börja med 1–2 kärnfunktioner och utöka sedan användningen av AI inom kundservice.

Steg 4: Följ en robust policy för datahantering

Eftersom AI är starkt beroende av data måste du införa en robust policy för datahantering i din organisation. Du måste implementera protokoll för:

Ovanstående strategier säkerställer datakvaliteten samtidigt som kunderna får en trygg service.

Steg 5: Utbilda och introducera dina kundserviceteam

Genom att utbilda och introducera dina kundtjänstmedarbetare kan du undanröja eventuella farhågor, tveksamheter och motstånd som kan uppstå när du implementerar AI i kundtjänsten. Informera dem om hur AI-verktyg kan förbättra deras arbetsflöden så att de blir mer öppna för idén.

Förutom utbildning och introduktion kan du dela resurser som mallar för kundtjänsthantering för att visa lösningens användbarhet. Sådana praktiska demonstrationer främjar användningen och fungerar som en utgångspunkt för kundtjänstteam.

Steg 6: Övervaka och optimera

Även om artificiell intelligens och maskininlärning förbättras kontinuerligt måste du övervaka deras prestanda kontinuerligt. Spåra mätvärden som agenters produktivitet eller lösningsfrekvens, analysera kundfeedback och utför SWOT-analyser för att finjustera din AI-implementering.

ClickUp Brain: En samlad resurs för alla dina AI-behov

ClickUp Brain är världens första neurala nätverk som kopplar samman uppgifter, dokument, projekt och människor med AI. Denna kraftfulla AI-lösning förbättrar samordningen inom kundserviceteamet, ökar produktiviteten med 30 % och minskar kostnaderna med 75 %.

Vi klassificerar ClickUp Brains tillämpbarhet i tre huvudmoduler: AI Knowledge Manager, AI Project Manager och AI Writer for Work.

Här är en översikt över hur dessa fungerar inom kundservice:

AI Knowledge Manager

Använd ClickUp Brain för:

AI-projektledare

När du hanterar projekt hjälper ClickUp Brain dig med:

AI Writer for Work

ClickUp Brain är mer än generativ AI. Du kan:

ClickUp Brain är en del av ClickUp-paketet. Det innebär att du kan zooma ut från dessa AI-drivna funktioner för att utnyttja ClickUp för kundservice i stort.

Använd ClickUp för att:

Ovanstående lista är bara toppen av isberget. ClickUp och ClickUp Brain kan vitalisera din kundservice på flera sätt.

Förbättra din kundservice med ClickUp-mallar

ClickUp erbjuder ett rikt bibliotek med mallar för olika kundtjänstuppgifter, till exempel:

1. ClickUp-mall för kundproblem

Ladda ner den här mallen

ClickUps mall för kundproblemförklaringar effektiviserar insamlingen och förståelsen av kundernas krav och utmaningar. Sådana insikter gör det lättare att brainstorma lösningar och förbättra produkterna för att leverera en rikare kundservice.

Denna dokumentmall hjälper dig att dokumentera kundproblem, kategorisera och visualisera dem efter typ samt skapa ett projekt för varje problem så att lösningar kan diskuteras.

2. Mall för ClickUps kundframgångsplan

Ladda ner den här mallen

Denna mall för kundframgångsplan från ClickUp hjälper dig att definiera kundframgång med hjälp av mätbara mått. Med detta mål i åtanke kan företag organisera kundaktiviteter som onboarding, spåra framsteg och upprätthålla ansvarsskyldighet samtidigt som de levererar exceptionell kundservice.

3. ClickUp-mall för kundsupport

Ladda ner den här mallen

ClickUps mall för kundsupport gör det möjligt för kundsupportteam att hantera förfrågningar effektivt. Den hjälper till att organisera och prioritera ärenden, tilldela uppgifter och övervaka kundnöjdheten för att leverera support av högsta kvalitet. Den innehåller en översikt över uppgifter som närmar sig förfallodatum för att möjliggöra prioritering.

4. ClickUp-mall för kundtjänstförfrågningar

Ladda ner den här mallen

Med ClickUps mall för serviceförfrågningar kan företag strategiskt hantera kundtjänstförfrågningar och tekniska problem. Standardiseringen av serviceförfrågningar eliminerar risken för förvirring eller missförstånd samtidigt som den säkerställer snabb och korrekt lösning.

Mallen hjälper dig att:

5. ClickUp-mall för eskalering av kundtjänstärenden

Ladda ner den här mallen

Denna mall för eskalering av kundtjänst från ClickUp kompletterar kundsupporttjänsten. Kunder som är missnöjda med den servicenivå de får kan eskalera ärendet på ett organiserat sätt, medan företagen kan flagga dessa ärenden och hantera dem med prioritet.

Och mer! Du kan till och med använda ClickUp Brain för att skapa anpassade mallar om dessa inte räcker till.

Redo att ta det till nästa nivå?

Artificiell intelligens och kundservice är ett perfekt matchande par.

Att integrera AI-teknik i kundtjänsten förbättrar kundlojaliteten, underlättar arbetet för kundtjänstmedarbetarna, förbättrar personalens arbetsmoral och produktivitet, ger personlig support och genererar datadrivna insikter.

Du kan implementera AI i kundtjänsten på flera sätt – från chattbottar till verktyg för sentimentanalys. Vi har tagit fram en enkel guide i sex steg som hjälper dig att införa AI i kundtjänsten.

Nu vet du hur du använder AI i kundtjänsten och hur du väljer ditt favoritverktyg för AI. Du kan välja en dedikerad AI-lösning för olika funktioner eller bara använda ClickUp så att ClickUp Brain kan introducera AI i hela din verksamhet. Det senare skulle vara det klokare valet, eftersom det ger dig flexibilitet och skalbarhet.

Registrera dig på ClickUp för att se hur du kan förvandla din kundservice!