หัวหน้าศูนย์ติดต่อของคุณต้องรับมือกับแชทที่เปิดค้างอยู่ถึง 120 รายการในเวลาตีสอง สัญญาต่าง ๆ เริ่มผิดนัด และคิวจะเพิ่มขึ้นเป็นสามเท่าก่อนรุ่งสาง
ในทางปฏิบัติ นั่นหมายความว่าตัวแทนจะแก้ไขปัญหา "คำสั่งซื้อของฉันอยู่ที่ไหน?" และการรีเซ็ตรหัสผ่านโดยอัตโนมัติ จัดทำร่างการตอบกลับการขอคืนเงินเพื่อขออนุมัติ และส่งต่อการร้องเรียนที่ซับซ้อนพร้อมบันทึกการสนทนาและรายละเอียดคำสั่งซื้อ
การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่เรื่องสมมติ; Gartner คาดการณ์ว่า80 เปอร์เซ็นต์ขององค์กรจะใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการสนับสนุนภายในปี 2025
การทดลองนำร่องครั้งต่อไปที่คุณดำเนินการจะเป็นตัวกำหนดว่าทีมของคุณจะเรียนรู้ในตอนนี้หรือต้องใช้เวลาในไตรมาสหน้าเพื่อตามให้ทัน ในการตัดสินใจว่าควรนำการทดลองนำร่องนั้นไปใช้ที่ไหน คุณจำเป็นต้องมีภาพที่ชัดเจนและเรียบง่ายเกี่ยวกับสิ่งที่ตัวแทน AI ทำตั้งแต่รับข้อความไปจนถึงการแก้ไขปัญหา
ประเด็นสำคัญ
- ตัวแทน AI ช่วยลดงานตั๋วที่ซ้ำซ้อน เพื่อให้ทีมของคุณจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้
- คุณจะได้รับคำตอบที่รวดเร็วขึ้น ค่าใช้จ่ายต่อการติดต่อที่ต่ำลง และคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าที่มั่นคง
- ตัวแทน AI ในงานบริการลูกค้าต้องการข้อมูลที่สะอาดและการผสานรวมที่แน่นหนา
- การเปิดตัวแบบเป็นขั้นตอนช่วยให้ทีมของคุณสามารถพิสูจน์คุณค่าได้โดยไม่กระทบต่อลูกค้า
การทำงานจริงของตัวแทน AI ในบริการลูกค้า
ในการตั้งค่าทั่วไป ตัวแทน AI จะอ่านข้อความที่เข้ามา ดึงบริบทจาก CRM และฐานความรู้ของคุณ ตัดสินใจเลือกการตอบสนองที่ดีที่สุด จากนั้นจะร่างคำตอบเพื่อตรวจสอบหรือส่งโดยอัตโนมัติ
คุณสามารถกำหนดค่าตัวแทนให้เป็นผู้ช่วยที่เพียงแค่แนะนำคำตอบ, ผู้ช่วยที่ร่างคำตอบเพื่อขออนุมัติ, หรือตัวแทนที่ทำงานอย่างอิสระที่สามารถปิดเคสที่ง่ายได้ด้วยตัวเอง
- ข้อมูลนำเข้าประกอบด้วยข้อความตั๋ว, รายการใน CRM, และประวัติการสั่งซื้อล่าสุด
- ผลลัพธ์ที่ได้คือร่างคำตอบ สถานะคำสั่งซื้อที่ได้รับการยืนยัน หรือการยกระดับปัญหาที่มีการระบุเจตนาและรหัสลูกค้า
ลูปนั้นทำงานหลายร้อยครั้งต่อชั่วโมง ซึ่งเป็นวิธีที่บางทีมสามารถลดเวลาเฉลี่ยในการแก้ไขปัญหาจากสิบเอ็ดนาทีเหลือเพียงสองนาที
เมื่อคุณเห็นลูปอย่างชัดเจนแล้ว มันจะง่ายขึ้นที่จะสังเกตเห็นว่ามันเชื่อมต่อเข้ากับงานประจำวันอย่างไร
บทบาทของตัวแทน AI ในการทำงานบริการลูกค้าในชีวิตประจำวัน
ผลกระทบที่เกิดขึ้นจริงของตัวแทน AI แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนในสามจุด: ที่หน้าแถว, ภายในบทสนทนา, และเบื้องหลัง.
เพื่อให้เข้าใจบริบท ตัวอย่างบางส่วนอาจประกอบด้วย:
- บนช่องทางดิจิทัล แชทบอทจะจัดการตรวจสอบคำสั่งซื้อและการรีเซ็ตรหัสผ่าน เพื่อให้มนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่การคืนเงินและปัญหาที่ซับซ้อน
- ในระบบรองรับเสียง ระบบ IVR จะจัดการสถานะกระเป๋า การอัปเดตเที่ยวบิน และการจองใหม่แบบง่าย ๆ ก่อนที่ผู้โทรจะติดต่อกับเจ้าหน้าที่
- ในสำนักงานหลังบ้าน ตัวแทน AI จะถอดเสียงการสนทนา ติดแท็กความรู้สึก และกรอกข้อมูลในตั๋วเบื้องต้น เพื่อให้ตัวแทนสามารถตรวจสอบและอนุมัติได้ในไม่กี่วินาที
นำเอเจนต์เหล่านี้ออกไป และบริการลูกค้าจะกลับไปสู่รูปแบบเดิม เช่น การตอบกลับซ้ำๆ ระยะเวลาในการแก้ไขปัญหาที่ยาวนาน และทีมงานที่เครียดในช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูงสุด
แรงกดดันเหล่านั้นจะทวีความรุนแรงขึ้นอย่างรวดเร็วจนกลายเป็นการทำงานล่วงเวลา คิวที่เต็มไปด้วยความเหนื่อยล้า และลูกค้าที่รู้สึกหงุดหงิดซึ่งเริ่มหันไปหาคู่แข่ง ช่องว่างเหล่านี้จะปรากฏให้เห็นอย่างชัดเจนในตัวชี้วัดของคุณ
ประโยชน์หลักของตัวแทน AI ในการบริการลูกค้า
เมื่อตั้งค่าไว้เป็นอย่างดี ตัวแทน AI จะช่วยเพิ่มความเร็วในการตอบสนองและลดต้นทุนต่อการโต้ตอบ. พวกเขาสามารถจัดการกับคำขอที่เป็นกิจวัตรได้โดยไม่มีความล่าช้าหรือเวลาหยุดทำงาน ทำให้ทีมของคุณมีเวลาไปมุ่งเน้นกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น.
ข้อมูลจาก BCG แสดงให้เห็นว่าโซลูชัน LLM ที่ถูกนำมาใช้อย่างเต็มรูปแบบช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการลูกค้าได้ถึง 30 ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ลดเวลาการจัดการและช่วยให้พนักงานสามารถแก้ไขปัญหาที่ยากขึ้นได้
- แชทบอทเชิงสร้างสรรค์ของ H&Mลดเวลาการตอบกลับลง 70 เปอร์เซ็นต์ ทีมงานเห็นเวลาการจัดการที่สั้นลงและมีพื้นที่มากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ยากขึ้น
- การโต้ตอบกับแชทบอทมีค่าใช้จ่ายประมาณ 0.50 ถึง 0.70 ดอลลาร์ต่อครั้ง ซึ่งทำให้ต้นทุนของการติดต่อแบบง่าย ๆ ต่ำกว่าการใช้เจ้าหน้าที่สดอย่างมาก
- แชทบอท AI ของ Wealthsimpleเพิ่มคะแนน CSAT ขึ้น 10 คะแนนหลังเปิดตัว โดยตอบคำถาม 80,000 คำถามต่อเดือน
เมื่อพิจารณาทั้งหมดแล้ว การดำเนินการเหล่านั้นช่วยให้คุณลดเวลารอคอย ลดต้นทุนแรงงาน และได้รับคำตอบสำหรับงานง่าย ๆ ทันที
กรณีการใช้งานจริงของเจ้าหน้าที่บริการลูกค้า
ประโยชน์ส่วนใหญ่จากตัวแทน AI มาจากกระบวนการทำงานที่มุ่งเน้นเพียงไม่กี่อย่าง ไม่ใช่การปรับปรุงครั้งใหญ่ทั้งหมด
ทีมมักจะเริ่มต้นด้วยงานที่มีปริมาณมากและซับซ้อนน้อยโดยตั้งเป้าหมายอัตราการแก้ไขอัตโนมัติที่ 40 เปอร์เซ็นต์ภายใน60 วัน เพื่อพิสูจน์คุณค่าอย่างรวดเร็ว
รูปแบบด้านล่างนี้เน้นให้เห็นถึงจุดที่ตัวแทนสามารถสร้างผลลัพธ์ที่วัดได้แล้ว ซึ่งจะช่วยคุณเลือกวิธีที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานค้างของคุณ
1. การเบี่ยงเบนคำถามที่พบบ่อยโดยอัตโนมัติ
ในกรณีการใช้งานนี้ แชทบอทบนเว็บไซต์หรือแอปของคุณจะจัดการกับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับการจัดส่ง การคืนสินค้า หรือการเข้าถึงบัญชีโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
ตัวอย่าง: ผู้ช่วย AI ของ Klarnaจัดการสนทนาได้ 2.3 ล้านครั้งในเดือนแรก เทียบเท่ากับปริมาณงานของพนักงานเต็มเวลา 700 คน เวลาในการตอบกลับลดลงจาก 11 นาทีเหลือเพียง 2 นาที ในขณะที่ความพึงพอใจของลูกค้ายังคงอยู่ในระดับใกล้เคียงกับการสนับสนุนโดยมนุษย์
2. การร่างคำตอบโดยมีตัวแทนช่วยเหลือ
ตัวแทน AI ตรวจสอบการสนทนาสดหรือตั๋วอีเมลและแนะนำร่างคำตอบ ตัวแทนมนุษย์จะตรวจสอบ แก้ไขโทนเสียง และส่งคำตอบกลับไป
ตัวอย่าง: ผู้ช่วยสร้างเนื้อหาของ JetBlueช่วยลดเวลาการจัดการแชทลง 280 วินาที ทำให้มีเวลาว่างของพนักงานเพิ่มขึ้น 73,000 ชั่วโมงในไตรมาสเดียว ตัวแทนสามารถจัดการกับผู้ติดต่อได้มากขึ้นต่อกะ โดยใช้เวลาในการค้นหาข้อมูลน้อยลง
แนวทางนี้ยังใช้ได้ดีทางโทรศัพท์เมื่อลูกค้าต้องการทราบสถานะอย่างรวดเร็วเป็นหลัก
3. การค้นหาคำสั่งซื้อด้วยระบบตอบรับเสียงอัตโนมัติ (IVR)
ในรูปแบบนี้ ลูกค้าที่โทรติดต่อฝ่ายสนับสนุนจะแจ้งหมายเลขคำสั่งซื้อให้กับระบบ IVR จากนั้น AI จะดึงสถานะคำสั่งซื้อขึ้นมา แจ้งข้อมูลอัปเดต และส่งรายละเอียดผ่าน SMS
ตัวอย่าง: บอท Ask Delta ของสายการบิน Delta AirLines จัดการกับคำถามหนึ่งในสามของทั้งหมด ลดปริมาณการโทรเข้าได้ถึง 20% คำขอที่เป็นกิจวัตรจะไม่ถึงเจ้าหน้าที่มนุษย์ ทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การจองใหม่ การยกเว้น หรือความต้องการที่ซับซ้อนของลูกค้าได้
4. สรุปบันทึกหลังการโทร
ตัวแทน AI สร้างสรุปการโทรโดยอัตโนมัติ จัดหมวดหมู่ปัญหา และบันทึกการดำเนินการติดตามผลใน CRM ของคุณทันทีหลังจากการโต้ตอบด้วยเสียงหรือแชท
ตัวอย่าง: ผู้ช่วยสร้างเนื้อหาของ SmileDirectClub ช่วยในการจดบันทึกโดยอัตโนมัติ ทำให้ตัวแทนสามารถดำเนินการไปยังกรณีถัดไปได้อย่างรวดเร็ว ตามที่ระบุไว้ในกรณีศึกษาของ CIO Dive กระบวนการนี้ช่วยลดภาระงานหลังการโทรและปรับปรุงการปฏิบัติตามข้อกำหนด ทำให้ทีม QA มีบันทึกที่ถูกต้องและสม่ำเสมอ
5. การแจ้งเตือนการหยุดให้บริการล่วงหน้า
เมื่อระบบตรวจสอบตรวจพบปัญหาการให้บริการ ตัวแทน AI จะส่งข้อความส่วนตัวไปยังลูกค้าที่ได้รับผลกระทบโดยอัตโนมัติ โดยอธิบายปัญหาอย่างชัดเจนและแจ้งเวลาที่คาดว่าจะแก้ไขปัญหาได้
กลยุทธ์นี้ช่วยลดจำนวนสายเรียกเข้าที่เกี่ยวข้องกับการหยุดให้บริการ และช่วยให้ตัวแทนสามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาของลูกค้าที่ไม่ซ้ำกันแทนการอธิบายการหยุดให้บริการซ้ำ ๆ ระบบ AI จะอัปเดตข้อมูลให้ลูกค้าทราบเมื่อสถานการณ์มีการเปลี่ยนแปลง ทำให้ไม่จำเป็นต้องมีการติดตามผลแบบแมนนวล
ที่เกี่ยวข้อง: สำรวจกรณีการใช้งานตัวแทนสนับสนุนเพิ่มเติมที่เหมาะกับเทคโนโลยีของคุณ
วิธีเลือกตัวแทนบริการลูกค้าที่เหมาะสม
เมื่อคุณเห็นรูปแบบแล้ว งานที่แท้จริงคือการเลือกเครื่องมือที่ตรงกับช่องทางของคุณ คุณภาพข้อมูล และระดับความเสี่ยงที่คุณยอมรับได้ คุณกำลังเลือกระหว่างบอท CRM ที่ฝังตัวอยู่ในระบบ ชุดเครื่องมือ API แบบสแตนด์อโลน และโซลูชันแบบครบวงจรทั้งแพลตฟอร์ม
แต่ละตัวมีความลึกของการผสานรวม, รูปแบบการกำหนดราคา, และขีดจำกัดการปรับแต่งที่แตกต่างกัน. การเลือกใช้ไม่เหมาะสมจะทำให้เสียเวลาหลายเดือนและงบประมาณไปกับเครื่องมือที่ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลของคุณหรือรองรับปริมาณการใช้งานสูงสุดได้.
- ความพร้อมของข้อมูล: ระบบ CRM และระบบคำสั่งซื้อของคุณต้องเปิดเผย API แบบเรียลไทม์หรือเว็บฮุคเพื่อให้ตัวแทนสามารถตรวจสอบบัญชีและดำเนินการได้
- การเปลี่ยนแปลงปริมาณ: หากปริมาณการแชทเพิ่มขึ้นเป็นสามเท่าในช่วงฤดูสูงสุด การกำหนดราคาแบบอัตราคงที่จะช่วยหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิดซึ่งอาจเกิดขึ้นจากแผนการคิดค่าบริการตามการใช้งาน
- ความต้องการด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: การสนับสนุนทางการเงินหรือด้านการดูแลสุขภาพจำเป็นต้องมีการลบข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวตนได้ (PII) บันทึกการตรวจสอบ และมักต้องมีการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนที่บอทจะปิดเคสที่มีความอ่อนไหว
ทีมส่วนใหญ่จะสร้างรายชื่อที่คัดเลือกแล้วโดยพิจารณาจากความเหมาะสมของช่องทาง ความพยายามในการบูรณาการ และความคาดการณ์ได้ของราคา
ผู้ขายด้านล่างนี้แสดงให้เห็นว่าการแลกเปลี่ยนเหล่านั้นปรากฏในผลิตภัณฑ์จริงอย่างไร
| ผู้ขาย | ประเภทของตัวแทน | รูปแบบการกำหนดราคา | ช่วงราคาปกติรายเดือน | เหมาะที่สุดสำหรับ |
|---|---|---|---|---|
| Ada CX | แชทบอทแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (เว็บ, การส่งข้อความ) | แพ็กเกจ SaaS แบบแบน | 5,000 ถึง 10,000 | ปริมาณที่คาดการณ์ได้พร้อมกับความต้องการในการใช้งานไม่จำกัด |
| Google Dialogflow CX | กรอบการสนทนาแบบทำเอง | จ่ายต่อการเรียกใช้ API | 0.007 บาทต่อข้อความ, 0.06 บาทต่อนาทีเสียง | โหลดแปรผัน, การควบคุมการปล่อย |
| Zendesk Answer Bot | การเบี่ยงเบนคำถามไปยังศูนย์ช่วยเหลือ | ส่วนเสริมตามความละเอียด | ประมาณ 1 ดอลลาร์ต่อความละเอียด | ร้านค้า Zendesk ที่มีอยู่แล้ว |
| เซลส์ฟอร์ซ อายน์สไตน์ จีพีที | ผู้ช่วยที่ผสานระบบ CRM | ต่อผู้ใช้ หรือองค์กร | มากกว่า $50 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน | บริบท CRM ที่ลึกซึ้ง, การช่วยเหลือตัวแทน |
| IBM Watson Assistant | ตัวแทนเสมือนสำหรับองค์กร | การสมัครสมาชิกอินสแตนซ์พร้อมการใช้งาน | ประมาณ $140 ต่อ 1,000 ครั้ง (Plus) | การปรับใช้ขนาดใหญ่, NLU แบบกำหนดเอง |
| Amazon Lex พร้อม Connect | ระบบตอบกลับด้วยเสียงและแชทบอท, ชุดศูนย์บริการลูกค้า | AWS แบบวัดการใช้งาน (ตามการใช้งานจริง) | 0.01 บาทต่อข้อความ, 0.018 บาทต่อนาที | ชำระเงินตามการใช้งานในร้านค้าที่ใช้โครงสร้างพื้นฐานของ AWS อยู่แล้ว |
| ไลฟ์เพอร์สัน คอนเวอร์เซชั่น คลาวด์ | แชทบอทที่จัดการได้พร้อมแชทสด | สัญญาประจำปี | 2,000 ถึง 15,000 ดอลลาร์ต่อเดือน | ที่นั่งแบบรวมสำหรับผู้ใช้จริงและบอท |
| อินเตอร์คอม ฟิน | ส่วนเสริมแชทบอทสนับสนุน | ต่อความละเอียด หรือ ต่อผู้ใช้ | เบต้าฟรี, ราคาจะแจ้งให้ทราบภายหลัง | ผู้ใช้ระบบอินเตอร์คอม, ความซับซ้อนต่ำ |
แต่ละแพลตฟอร์มมีการแลกเปลี่ยนการควบคุมเพื่อความสะดวกในการติดตั้งและการบำรุงรักษา
- เลือก Dialogflow หรือ Lex เมื่อคุณมีเวลาทางวิศวกรรมและต้องการตรรกะเฉพาะตัว
- เลือก Ada หรือ Zendesk เมื่อความเร็วและการตั้งค่าด้วยโค้ดต่ำเป็นสิ่งสำคัญ
เลือกสถาปัตยกรรมที่เหมาะกับข้อมูลและปริมาณในปัจจุบันของคุณ แทนที่จะเลือกสถาปัตยกรรมที่คุณจะต้องใช้เวลาในปีหน้าเพื่อแก้ไขให้สอดคล้องกับความเป็นจริง
เมื่อได้รายชื่อที่คัดเลือกแล้ว ให้ดำเนินการเปิดตัวเป็นขั้นตอนเพื่อพิสูจน์คุณค่าโดยไม่ส่งผลกระทบต่อคะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT)
เริ่มต้นใช้งานเจ้าหน้าที่บริการลูกค้า [ขั้นตอนต่อขั้นตอน]
การเปิดตัว AI บริการลูกค้าจะประสบความสำเร็จเมื่อทีมทำให้เรียบง่าย นี่คือวิธีพิสูจน์คุณค่าตั้งแต่เริ่มต้น หลีกเลี่ยงปัญหา และขยายตัวอย่างราบรื่น
1. ตรวจสอบคุณภาพข้อมูลและการเข้าถึง API
เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบตั๋วและบันทึกการแชทล่าสุดของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าหมายเลขลูกค้า รายละเอียดคำสั่งซื้อ และประเภทปัญหาชัดเจนและสอดคล้องกัน
ถัดไป ตรวจสอบให้แน่ใจว่า CRM, แพลตฟอร์มการจัดการตั๋ว และฐานความรู้ของคุณมี REST API หรือ webhooks ที่เปิดใช้งานอยู่ หากไม่มีข้อมูลที่มั่นคงและการผสานรวมที่ง่ายดาย บอทจะทำงานผิดพลาดอย่างรวดเร็ว
2. เตรียมข้อมูลทางประวัติศาสตร์และตั้งค่าแบบจำลอง
รวบรวมคำถามที่พบบ่อย, บันทึกการสนทนา, แม่แบบอีเมล และเอกสารผลิตภัณฑ์ อัปโหลดเนื้อหาเหล่านี้ไปยังแพลตฟอร์มของตัวแทนหรือการตั้งค่าการเรียกค้นของคุณ
จากนั้นให้ทำการทดสอบภายในโดยใช้คำถามจากลูกค้าจริงในอดีต และแก้ไขคำตอบที่ผิดพลาดทั้งหมดที่คุณพบ เมื่อความแม่นยำของคุณถึง 90 เปอร์เซ็นต์แล้ว ให้ล็อกเนื้อหาและดำเนินการขั้นตอนต่อไป
3. ผสานรวมกับระบบสด
เมื่อคุณมีฐานความรู้พร้อมแล้ว ให้ผสานระบบบอทของคุณเข้ากับระบบ CRM, แพลตฟอร์มการจัดการคำขอ, และระบบคำสั่งซื้อของคุณโดยตรงผ่าน API ที่ปลอดภัยหรือ OAuth
คุณจะต้องกำหนดแผนการตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าที่พบบ่อย เช่น การค้นหาคำสั่งซื้อหรือการรีเซ็ตรหัสผ่าน ให้สอดคล้องกับทรัพยากรที่เหมาะสม
จากนั้น ให้ทำการทดสอบในสภาพแวดล้อมจำลอง (sandbox) เพื่อให้แน่ใจว่าข้อความสามารถไหลเวียนได้อย่างราบรื่นจากคำขอของลูกค้าไปยังการส่งต่อให้มนุษย์ โดยยืนยันความปลอดภัยและการเข้ารหัสตลอดกระบวนการ
4. เปิดตัวโครงการนำร่องแบบควบคุม
เริ่มต้นด้วยการกำหนดเส้นทางให้ปริมาณการจราจรเพียงบางส่วนไปยังตัวแทนของคุณ โดยมีเป้าหมายให้มีการแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติร้อยละ 40 ภายใน 60 วัน พร้อมทั้งรักษาความพึงพอใจของลูกค้าไว้
ทีมควรตรวจสอบการโต้ตอบทุกวัน ปรับปรุงการจับเจตนาและจุดที่ต้องยกระดับตามความจำเป็น ให้ตัวเลือกที่ชัดเจนแก่ลูกค้าเสมอในการพูดคุยกับเจ้าหน้าที่
5. ขยายขอบเขตข้ามช่องทางและภูมิภาค
เมื่อโครงการนำร่องบรรลุเป้าหมายแล้ว ให้ขยายไปยังทุกช่องทางดิจิทัล จากนั้นเพิ่มการสื่อสารด้วยเสียงหากมีความเหมาะสม
การฝึกอบรมครอบคลุมการตรวจสอบบันทึกการเรียน, การยกเลิกการตั้งค่า, และการส่งการแก้ไขกลับ. อัปเดตข้อตกลงการให้บริการ (SLAs) และขั้นตอนการส่งต่อเพื่อให้การคัดกรองระดับหนึ่งชัดเจน. ให้การเปลี่ยนแปลงเป็นการนำงานที่น่าเบื่อออกจากคิว.
การข้ามขั้นตอนอาจนำไปสู่ปัญหา ทีมงานหนึ่งต้องหยุดการเปิดตัวชั่วคราวเป็นเวลาหนึ่งเดือนหลังจากพบว่าบอทให้คำแนะนำที่ไม่ถูกต้อง
การใช้ตัวแทนบริการลูกค้าอย่างปลอดภัยและรับผิดชอบ
เรื่องราวเหล่านั้นไม่ใช่เรื่องหายาก นั่นคือเหตุผลว่าทำไมวิธีการที่คุณออกแบบการควบคุมจึงมีความสำคัญไม่แพ้กับแบบจำลองที่คุณเลือก
บอทที่เกิดภาพหลอน, รั่วไหลข้อมูล, หรือพลาดการส่งต่อการแจ้งเตือนจะทำลายความไว้วางใจเร็วกว่าที่พวกเขาสามารถประหยัดเงินได้ ผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งได้สังเกตว่าแชทบอท RAG ของพวกเขาผิดพลาดประมาณ 10 เปอร์เซ็นต์ของเวลาทั้งหมดและเรียกมันว่ามีความเสี่ยงเกินไปสำหรับการใช้งานภายนอก
การแก้ไขคือชุดของตัวควบคุมที่เป็นของฝ่ายสนับสนุนและฝ่ายความปลอดภัย ซึ่งทำหน้าที่จับข้อผิดพลาดก่อนที่มันจะถึงมือลูกค้า และให้คุณสามารถติดตามได้เมื่อมีบางสิ่งหลุดรอดไป
- การยกระดับความรู้สึก: ส่งต่อบทสนทนาไปยังเจ้าหน้าที่ทันทีที่ลูกค้าใช้ภาษาที่แสดงความไม่พอใจหรือขอพูดคุยกับบุคคลอื่น
- บันทึกการตรวจสอบ: บันทึกบทสนทนา, แหล่งอ้างอิงที่ถูกอ้างถึง, การเรียกใช้ API ที่เกิดขึ้น, และเหตุผลในการส่งต่อ เพื่อให้การตรวจสอบสามารถแสดงสิ่งที่บอทได้เห็นและดำเนินการ
- การลบข้อมูลส่วนบุคคล (PII): ลบหรือปกปิดหมายเลขบัตรเครดิต ข้อมูลประกันสังคม และรหัสผ่าน ก่อนบันทึกการสนทนาใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับบอท
ราวกันตกเหล่านี้ช่วยให้คุณดำเนินการได้อย่างมั่นใจ และมั่นใจได้ว่ากรณีพิเศษหรือการละเมิดข้อกำหนดจะได้รับการตรวจพบในขั้นตอนการตรวจสอบ ก่อนที่จะกลายเป็นข้อร้องเรียนจากสาธารณะ
เมื่อคุณได้ติดตั้งระบบควบคุมของวันนี้แล้ว คำถามต่อไปคือสิ่งนี้จะพัฒนาไปอย่างไร
อนาคตของตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ในสาขานี้
ในช่วงสิบสองเดือนข้างหน้า คาดว่าศูนย์บริการลูกค้าจะเพิ่มเจ้าหน้าที่ที่สามารถใช้หลายช่องทางในการวิเคราะห์รูปภาพที่อัปโหลดของผลิตภัณฑ์ที่เสียหายหรืออ่านโทนเสียงในการโทรเข้า อัตราการควบคุมปัญหาจะเพิ่มขึ้นเมื่อแบบจำลองมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Gartner คาดการณ์ว่า AI แบบสนทนาอาจช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายด้านแรงงานได้ถึง 80 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 ส่งผลให้เกิดการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้อย่างกว้างขวางในภาคค้าปลีก โทรคมนาคม และการเงิน
รวบรวมนโยบาย, การไหลกลับของผลตอบแทน, และกฎการยกระดับปัญหาให้เป็นฐานความรู้เดียวที่มีเจ้าของ, กำหนดเจ้าของ, และตั้งค่า SLA สำหรับการอัปเดต การไล่ตามความเป็นอิสระอย่างเต็มที่โดยไม่มีเนื้อหาที่มั่นคงเพียงแค่ย้ายความหงุดหงิดจากคิวโทรศัพท์ไปยังวงจรแชทบอทเท่านั้น
นอกเหนือจากปีหน้าแล้ว แรงกดดันจากภายนอกที่มีต่อทีมบริการลูกค้าก็จะเปลี่ยนแปลงไปด้วยเช่นกัน
ในระยะกลาง หน่วยงานกำกับดูแลจะเข้มงวดกฎการเปิดเผยข้อมูลมากขึ้น และคุณจะเห็น LLM เฉพาะด้านที่ลดการเกิดภาพหลอนในภาคธนาคารหรือการดูแลสุขภาพ ซึ่งหมายความว่าคุณควรคาดหวังการตรวจสอบเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ตัวแทนของคุณตอบและบันทึกการสนทนา
บทบาทของมนุษย์จะเปลี่ยนไปสู่การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและการกำกับดูแลบอท บทบาทพื้นฐานบางอย่างอาจลดลง แต่ตำแหน่งใหม่ๆ เช่น นักออกแบบบทสนทนาและผู้ฝึกอบรมบอทจะเกิดขึ้น วางแผนสำหรับรูปแบบการทำงานแบบผสมผสาน: บอทจัดการงานประจำ มนุษย์จัดการความละเอียดอ่อนและประเด็นสำคัญ
คำถามที่พบบ่อย
นี่คือคำถามที่ผู้นำฝ่ายสนับสนุนและฝ่ายปฏิบัติการมักจะถามก่อนเริ่มโครงการนำร่อง
ตัวแทน AI จะมาแทนที่ตัวแทนมนุษย์ทั้งหมดหรือไม่?
ไม่. ตัวแทน AI จัดการกับคำถามที่เป็นกิจวัตรและขั้นตอนการทำงานที่ง่าย แต่กรณีที่มีความซับซ้อนหรือเกี่ยวข้องกับอารมณ์ยังคงต้องพึ่งพาคน Gartner พบว่า 78 เปอร์เซ็นต์ของผู้นำด้านประสบการณ์ลูกค้าเชื่อว่ามนุษย์ไม่สามารถถูกแทนที่ได้เมื่อปัญหาซับซ้อนหรือละเอียดอ่อน ดังนั้นควรวางแผนสำหรับรูปแบบการทำงานแบบผสมผสาน
เราจะต้องรออีกนานแค่ไหนกว่าจะเห็นผลตอบแทนจากการลงทุน?
ทีมมักจะเห็นผลตอบแทนจากการลงทุนภายในประมาณหกเดือนเมื่อการแก้ไขอัตโนมัติถึงประมาณ 40 เปอร์เซ็นต์ ในจุดนั้นตัวแทน AI จะเบี่ยงเบนตั๋วได้เพียงพอที่จะลดชั่วโมงการทำงานและเวลาล่วงเวลาของตัวแทน ในขณะที่รักษา CSAT ให้คงที่ ส่วนใหญ่การทดลองใช้จะใช้เวลา 60 วันเพื่อยืนยันผลลัพธ์เหล่านั้นก่อนที่จะขยายขนาด
หากบอทให้คำตอบผิดล่ะ?
ให้คำตอบที่ผิดเป็นปัญหาด้านการออกแบบ ไม่ใช่เหตุผลที่จะยอมแพ้ ให้คำตอบอยู่บนพื้นฐานของแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ทำการตรวจสอบโดยมนุษย์ในกรณีที่ไม่ปกติ และตรวจสอบบันทึกการตอบกลับเป็นประจำ การควบคุมเหล่านี้ช่วยให้อัตราการเกิดข้อผิดพลาดที่สังเกตได้ต่ำกว่า 1% ในปริมาณการใช้งานจริง ในขณะที่คุณปรับปรุงแบบจำลองและเนื้อหา
ลูกค้าชอบคุยกับบอทจริงหรือ?
ลูกค้าชอบคำตอบที่รวดเร็วสำหรับคำถามง่าย ๆ และชอบมนุษย์สำหรับคำถามที่ซับซ้อน คะแนน CSAT จะเพิ่มขึ้นเมื่อบอทให้คำตอบทันทีและมีตัวเลือก "พูดคุยกับมนุษย์" ที่ชัดเจนเสมอ อย่างไรก็ตาม 64 เปอร์เซ็นต์ของลูกค้ายังคงชอบไม่ใช้ AI เลยเมื่อบอททำให้พวกเขาติดอยู่ในลูป
ขั้นตอนต่อไปกับตัวแทนบริการลูกค้า
เมื่อพิจารณาถึงอนาคตที่เป็นไปได้ ขั้นตอนต่อไปคือการตัดสินใจว่าจะเริ่มโครงการนำร่องที่ปลอดภัยครั้งแรกของคุณที่ไหน ตัวแทน AI ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความเร็วในการตอบกลับ ทำให้ทีมของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การโทรและแชทที่ต้องการการตัดสินใจ
- หากคุณดูแลศูนย์ช่วยเหลือลูกค้าค้าปลีกที่มีปริมาณสูง ให้เริ่มต้นด้วยการเบี่ยงเบนคำถามไปยังคำถามที่พบบ่อย (FAQ deflection) และตั้งเป้าให้สามารถแก้ไขปัญหาอัตโนมัติได้ 40 เปอร์เซ็นต์ภายใน 60 วันแรก
- หากคุณดูแลการสนับสนุน B2B SaaS ให้เริ่มต้นด้วยการร่างคำตอบที่ช่วยตัวแทนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เปลี่ยนจุดติดต่อกับลูกค้า
- หากการปฏิบัติตามข้อกำหนดเข้มงวด ให้มุ่งเน้นที่ผู้สรุปข้อมูลภายในก่อนการใช้งานบอทสาธารณะ และพิสูจน์ความถูกต้องในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย
การรอคอยเสี่ยงต่อการสูญเสียลูกค้าและต้นทุนแรงงานที่สูงขึ้น ยิ่งคุณเริ่มทดลองใช้เร็วเท่าไร คุณก็จะยิ่งเรียนรู้สิ่งที่ได้ผลในสภาพแวดล้อมของคุณได้เร็วขึ้นเท่านั้น และเปลี่ยนให้เป็นข้อได้เปรียบสำหรับทีมของคุณ