ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่ตัวแทนบริการลูกค้าหรือไม่?

สรุป: คำถามที่ว่า "AI จะมาแทนที่พนักงานบริการลูกค้าหรือไม่" เป็นเรื่องจริง แต่บทบาทกำลังเปลี่ยนแปลง ไม่ใช่หายไป ค้นพบวิธีที่จะก้าวล้ำหน้าการเปลี่ยนแปลงนี้

ประเด็นสำคัญ

ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่พนักงานบริการลูกค้าได้จริงหรือไม่?

AI จะไม่สามารถทดแทนพนักงานบริการลูกค้าได้อย่างสมบูรณ์ แต่กำลังเปลี่ยนแปลงลักษณะของบทบาทหน้าที่ของพวกเขา งานที่เป็นกิจวัตร เช่น การตอบคำถามพื้นฐาน การร่างคำตอบ และการสรุปการโต้ตอบกำลังถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติมากขึ้นเรื่อย ๆ

แรงงานมนุษย์ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งในด้านที่เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนทางอารมณ์ การตัดสินใจที่ละเอียดอ่อน การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการจัดการกับสถานการณ์ที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้

พนักงานที่ทำเพียงงานตามสคริปต์มีความเสี่ยงที่จะถูกแทนที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับผู้ที่ผสานเทคโนโลยีเข้ากับการทำงานและรับผิดชอบงานที่ซับซ้อนมากขึ้น

ผลกระทบในโลกจริง: สิ่งที่ถูกรวมเข้ากับระบบอัตโนมัติแล้ว

เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา แถวคิวเต็มไปด้วยคำถามแบบ "คัดลอก-วาง" เจ้าหน้าที่ต้องค้นหาฐานความรู้ด้วยตนเอง และสรุปทุกสายการโทร

ขณะนี้ แชทบอทและตัวแทนเสมือนสามารถจัดการกับคำถามที่พบบ่อยได้, AI ช่วยร่างคำตอบและสรุป, และระบบอัตโนมัติช่วยจัดเส้นทาง, ติดแท็ก, และอัปเดตตั๋ว. ตัวแทนหลายคนกล่าวว่าคิวของพวกเขาดูเล็กลงแต่มีความเข้มข้นมากขึ้น.

สิ่งที่ AI สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติในปัจจุบัน ได้แก่:

ทีมต่างๆ ยังรายงานผลตอบแทนที่วัดได้จาก AI ในการสนับสนุน โดยบางทีมระบุว่ามีการคืนทุนเฉลี่ย $3.50 สำหรับทุก $1 ที่ลงทุนตามที่สรุปโดยสถิติการบริการลูกค้า AI ของ Fullview

ในแต่ละวัน พนักงานจำนวนมากต้องแก้ไขร่างที่สร้างโดย AI จัดการกับปัญหาที่ยากขึ้น และค้นหาแนวโน้มสำหรับการแก้ไขผลิตภัณฑ์

แนวโน้ม AI ที่กำลังเกิดขึ้นซึ่งกำลังกำหนดรูปแบบการบริการลูกค้า / ประสบการณ์ของลูกค้า

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่แค่แชทบอทที่อยู่ตรงมุมอีกต่อไป มันมีบทบาทในเส้นทาง การฝึกสอน การวิเคราะห์ และการออกแบบเส้นทาง

ความคาดหวังเพิ่มสูงขึ้นสำหรับการแก้ไขปัญหาที่รวดเร็วขึ้น การปรับให้เหมาะกับบุคคลมากขึ้น และความสม่ำเสมอที่สูงขึ้น ซึ่งเปลี่ยนแปลงสิ่งที่พนักงานบริการลูกค้าทำและวิธีการวัดผลของพวกเขา

1. ผู้ช่วย AI สร้างสรรค์สำหรับตัวแทน

ผู้ช่วยเสมือนปัญญาประดิษฐ์ (Gen AI) จะร่างคำตอบ สรุปประวัติ แนะนำขั้นตอนถัดไป และดึงข้อมูลสำคัญเข้าสู่พื้นที่ทำงาน พนักงานมีหน้าที่กำกับ ตรวจสอบ แก้ไข และปรับแต่งร่างเหล่านั้นให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล

สิ่งนี้ยกระดับมาตรฐานความรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ การตัดสินใจเรื่องน้ำเสียง และความรวดเร็ว ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการค้นหาด้วยตนเอง

2. การคัดแยกและจัดเส้นทางด้วย AI แบบครบวงจร

ระบบ AI ตัดสินใจเลือกเส้นทางที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละปัญหาผ่านช่องทางและคิวต่างๆ มากขึ้น การต่ออายุที่เป็นกิจวัตรย้ายไปสู่การให้บริการตนเอง ในขณะที่กรณีที่มีความซับซ้อนหรือมูลค่าสูงจะถูกส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่อาวุโส

ตัวแทนเห็นตั๋วที่มีมูลค่าน้อยน้อยลง และมีปัญหาที่ต้องการการรับผิดชอบและการประสานงานข้ามทีมมากขึ้น

3. การตรวจสอบคุณภาพและการให้คำแนะนำอย่างต่อเนื่อง

ระบบตรวจสอบคุณภาพด้วย AI สามารถสแกนการโทรและแชทเกือบทุกครั้งเพื่อตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด, ความรู้สึก, และโอกาสในการให้คำแนะนำ. ผู้บังคับบัญชาใช้เวลาในการตรวจสอบน้อยลงและมีเวลาในการให้คำแนะนำมากขึ้น.

พนักงานได้รับคำติชมที่บ่อยขึ้นและเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ซึ่งอาจรู้สึกเหมือนถูกตรวจสอบมากขึ้น แต่บ่อยครั้งช่วยปรับปรุงความสม่ำเสมอและผลลัพธ์ของลูกค้า

4. ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าและกลยุทธ์ CX ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ข้อมูลการโต้ตอบกลายเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และนโยบาย. ระบบ AI จัดกลุ่มตั๋วเป็นหัวข้อที่เน้นข้อบกพร่องหรือปัญหา.

พนักงานที่มีประสบการณ์สามารถก้าวเข้าสู่บทบาทการเป็นผู้แทนเสียงของลูกค้าหรือนักวิเคราะห์ประสบการณ์ลูกค้า (CX) โดยสามารถแปลรูปแบบปัญหาให้เป็นการแก้ไขและลำดับความสำคัญในแผนงานได้

แนวโน้มเหล่านี้ทำให้บทบาทนี้มีความเป็นเชิงวิเคราะห์และพึ่งพาเทคโนโลยีมากขึ้น แทนที่จะล้าสมัย นั่นคือเหตุผลที่ขั้นตอนต่อไปคือการเลือกทักษะที่ควรเสริมสร้างและทักษะที่ควรปล่อยทิ้งไป

ทักษะที่ควรพัฒนาและยกเลิก

AI เปลี่ยนรูปแบบจากการจัดการปริมาณและการทำตามสคริปต์ไปสู่การแก้ปัญหา การมีความเห็นอกเห็นใจ และการทำงานร่วมกับเครื่องมือ เป้าหมายคือการเป็นบุคคลที่ AI ช่วยเสริม ไม่ใช่ทดแทน

เรื่องราวจากชุมชนสนับสนุนข้อมูลนี้ โดยมีพนักงานจำนวนมากย้ายไปทำงานในด้านการจัดการบอท การปฏิบัติการ หรือบทบาทด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

ทักษะที่ควรพัฒนาให้เชี่ยวชาญยิ่งขึ้น

นี่คือทักษะที่มีคุณค่าเพิ่มขึ้นเมื่อ AI ขยายขอบเขตพื้นฐาน:

นำสิ่งนี้ไปปฏิบัติโดยการติดตามทีมเทคนิค, อาสาปรับปรุงบทความความรู้, และทดสอบคุณสมบัติของ AI ในเวอร์ชันเบต้า ให้เป็นนิสัยในการตรวจสอบตั๋วปัญหาที่ยากหนึ่งใบต่อสัปดาห์ จากนั้นสร้างหรือปรับปรุงตัวอย่างมาโครหรือบอทจากตั๋วนั้น

ทักษะที่ควรลดความสำคัญหรือถ่ายโอน

สิ่งเหล่านี้ไม่ได้ไร้ประโยชน์ แต่เครื่องมือสามารถจัดการกับภาระงานส่วนใหญ่ได้:

ใช้เครื่องมือที่ช่วยอัตโนมัติงานเหล่านี้ จากนั้นขอรับผิดชอบงานที่ยากขึ้น เช่น การจัดการปัญหาที่ต้องส่งต่อ เอกสาร หรือรายงาน

นั่นสร้างสะพานไปสู่การวิเคราะห์ การออกแบบการสนทนา หรือการทำงานด้านกลยุทธ์ CX ที่การตัดสินใจของมนุษย์มีความสำคัญ

แนวโน้มอาชีพ

ความต้องการบริการยังคงสูงเนื่องจากผลิตภัณฑ์และบริการต่าง ๆ ย้ายไปออนไลน์มากขึ้น แต่การเติบโตในตำแหน่งงานศูนย์บริการที่มีทักษะต่ำอยู่ภายใต้แรงกดดันจากการอัตโนมัติและการย้ายงานไปต่างประเทศ

การนำไปใช้มีความกว้างขวาง และการลงทุนยังคงดำเนินต่อไปในกระบวนการทำงานที่ได้รับการเสริมสร้างด้วยปัญญาประดิษฐ์ตามสถิติการให้บริการลูกค้าด้วยปัญญาประดิษฐ์ของ Zendesk

กลุ่มตลาดที่มีความยืดหยุ่นสูง ได้แก่ อุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลซึ่งการตรวจสอบเป็นข้อบังคับ, B2B SaaS และการสนับสนุนทางเทคนิคที่ต้องการความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ และแบรนด์พรีเมียมที่ขับเคลื่อนความภักดีด้วยความเข้าอกเข้าใจ

เส้นทางแบบผสมผสานกำลังเติบโตเช่นกัน เช่น นักวิเคราะห์ประสบการณ์ลูกค้า (CX analyst) นักออกแบบการสนทนา (conversational designer) และเจ้าหน้าที่ปฏิบัติการสนับสนุนด้วย AI รายงานจากชุมชนมีความแตกต่างกันไปตามสภาพแวดล้อม โดยบางบริษัท BPO ระบุถึงการชะลอการจ้างงาน ขณะที่ทีม SaaS ยังคงรักษาจำนวนพนักงานให้คงที่ โดยปรับเปลี่ยนตำแหน่งงานและทักษะให้สูงขึ้น

อะไรต่อไป: ขั้นตอนเชิงรุกที่ควรดำเนินการ

การเปลี่ยนแปลงจะยังคงดำเนินต่อไป แต่คุณสามารถลดความวิตกกังวลได้ด้วยการก้าวไปข้างหน้าทีละเล็กทีละน้อยอย่างเห็นได้ชัด ซึ่งสอดคล้องกับวิธีที่ AI ทำงานจริงในด้านการสนับสนุน มุ่งเน้นที่จะเป็นคนที่ ปรับปรุง ระบบ ไม่ใช่คนที่ ต่อต้าน ระบบ

1. สร้างความมั่นคงในบทบาทของคุณในอีก 6 เดือนข้างหน้า

กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเครื่องมือ AI ของทีมคุณ

เรียนรู้วิธีการทำงานของแชทบอทและโคไพลอตของคุณ เข้าร่วมการฝึกอบรมจากผู้ให้บริการ และให้ข้อเสนอแนะอย่างเป็นระบบ ขอเข้าร่วมสังเกตการณ์กรณีซับซ้อนและขอรับคำแนะนำเกี่ยวกับการโต้ตอบภายใต้การกำกับดูแลของ AI

การดำเนินการเหล่านี้ช่วยสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าเป้าหมายและเสริมสร้างทักษะที่คุณจะต้องใช้เมื่อคิวของคุณมีปัญหาที่ยากขึ้น

2. ยกระดับห่วงโซ่คุณค่าภายใน 6–12 เดือน

ดำเนินโครงการข้อมูลเชิงลึกขนาดเล็กที่แปลงรูปแบบปัญหาให้เป็นการแก้ไข

ตัวอย่างเช่น จัดกลุ่มตั๋วที่เข้ามาล่าสุด วัดปริมาณจุดที่มีปัญหาหลัก และนำเสนอข้อเสนอแนะต่อฝ่ายผลิตภัณฑ์หรือฝ่ายปฏิบัติการ

การเป็นเจ้าของในลักษณะนี้เตรียมคุณให้พร้อมสำหรับบทบาทผู้เชี่ยวชาญสนับสนุนอาวุโส, ผู้ร่วมงานด้านประสบการณ์ลูกค้า (CX), หรือผู้นำทีม

3. เปิดเส้นทางใหม่ในระยะเวลา 12–24 เดือน

สำรวจบทบาทที่เกี่ยวข้องซึ่งประสบการณ์ด้านการบริการเป็นข้อได้เปรียบ

การออกแบบการสนทนา, การวิเคราะห์ CX, หรือการดำเนินงาน AI มักเริ่มต้นด้วยผู้สร้างที่ไม่มีโค้ดและทักษะข้อมูลพื้นฐาน ไม่ใช่การวิศวกรรมซอฟต์แวร์

คุณไม่จำเป็นต้องเป็นวิศวกร ความรู้ด้านเทคโนโลยี ความอยากรู้อยากเห็น และความรู้สึกต่อผลิตภัณฑ์สามารถไปได้ไกล

ข้อคิดสุดท้าย

ปัญญาประดิษฐ์กำลังทำให้งานบริการลูกค้าเป็นอัตโนมัติอย่างเลือกสรร ไม่ได้ลบงานออกไป การผสมผสานเปลี่ยนไป และคุณค่าของคุณก็เปลี่ยนไปพร้อมกับมัน มุ่งสู่การตัดสินใจ ความเห็นอกเห็นใจ และการคิดเชิงระบบ

หากคุณกล้าเผชิญกับปัญหาที่ซับซ้อน ช่วยปรับแต่งเครื่องมือ และบันทึกสิ่งที่คุณเรียนรู้ คุณจะพบเส้นทางที่ยังคงความเป็นมนุษย์และน่าสนใจยิ่งขึ้น

คำถามที่พบบ่อย

AI กำลังจัดการกับคำขอที่เป็นกิจวัตร เช่น การตรวจสอบสถานะและคำถามที่พบบ่อยอย่างง่ายอยู่แล้ว แต่การแทนที่อย่างสมบูรณ์นั้นไม่น่าจะเกิดขึ้นในเร็วๆ นี้ ความเสี่ยงขึ้นอยู่กับงานที่คุณทำ หากคุณทำงานที่อาศัยเพียงสคริปต์พื้นฐาน ความเสี่ยงจะเพิ่มขึ้น หากคุณจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและควบคุม AI มูลค่าของคุณจะเพิ่มขึ้น

การยอมรับกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และทีมต่างๆ รายงานว่าประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้น ดังที่เน้นย้ำในรายงานแนวโน้มการบริการลูกค้าของ Intercom คุณยังมีเวลาหากเริ่มต้นตอนนี้ การเปลี่ยนแปลงทักษะอย่างต่อเนื่องเป็นเวลา 6 ถึง 24 เดือนสามารถปรับตำแหน่งคุณไปสู่การทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้นได้

ใช่ หากคุณมองว่ามันเป็นแพลตฟอร์ม หลายคนย้ายจากบทบาทแนวหน้ามาสู่การวิเคราะห์ CX การออกแบบการสนทนา การสนับสนุนผลิตภัณฑ์ หรือการเป็นผู้นำทีม มันจะน่าสนใจน้อยลงหากคุณวางแผนที่จะทำงานที่มีความซับซ้อนต่ำโดยไม่พัฒนาทักษะที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม