This is the Trace Id: b04ae9abc858fa7a605d9200505777df
تخطي إلى المحتوى الرئيسي
Dynamics 365

استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

تعرَّف على الاتجاه المتزايد لاستخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، وكيف يمكن لمؤسستك الاستفادة من التقنيات الذكية لتخصيص تجارب العملاء مع تقليل التكاليف في الوقت نفسه.

ما هي خدمة العملاء القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي؟

خدمة العملاء المُحسَّنة بالذكاء الاصطناعي هي استخدام تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلُّم الآلي، والمساعدات الرقمية لتحسين تجارب العملاء وتبسيط العمليات.

وبدلاً من أن يحل محل الأشخاص، يعمل الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع فرق خدمة العملاء لأتمتة المهام الروتينية وتقديم دعم ذكي. يمنح الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء الفرق مزيدًا من الوقت للتركيز على المهام المعقدة ذات القيمة العالية ويولّد الرؤى اللازمة لتخصيص التفاعلات وحل المشكلات وتعزيز الرضا.

الاستنتاجات الرئيسية

  • تستخدم خدمة العملاء المُحسَّنة بالذكاء الاصطناعي تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام الروتينية وتقديم الدعم الذكي حتى تتمكن المؤسسات من تقديم خدمات أكثر كفاءة وتخصيصًا.
  • تشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تُحدث تحولاً في خدمة العملاء: معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلُّم الآلي، والتحليلات التنبؤية، وتحليلات التوجه.
  • تتضمَّن أدوات خدمة العملاء الشائعة القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي روبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين، ومساعدي الذكاء الاصطناعي الصوتيين، وأنظمة التذاكر الآلية، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وتحليلات خدمة العملاء.
  • تتضمَّن خطوات تنفيذ الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء تقييم احتياجات العمل، وإعداد البنية التحتية والبيانات، واختيار تقنيات الذكاء الاصطناعي المناسبة، وتدريب الفرق، ومراقبة الأداء.
  • تشمل التحديات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي المخاطر الأمنية، وقضايا التكامل، والافتقار إلى التخصيص، والموثوقية المحدودة، والمقاومة لأدوات الذكاء الاصطناعي، والمخاوف بشأن الذكاء الاصطناعي المسؤول.
  • تسلط الأمثلة الواقعية لخدمة العملاء القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الضوء على مزايا حلول دعم العملاء الهجينة ومهام سير العمل الآلية ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
  • تتضمَّن الاتجاهات المستقبلية في خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي التطورات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والذكاء الاصطناعي العاطفي، والتخصيص الفائق، والتجارب الغامرة.

مزايا الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

يقدِّم الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء العديد من المزايا التي يمكن أن تساعد مؤسستك على تقديم تجارب استباقية وشخصية بكفاءة:

  • زيادة الكفاءة والإنتاجية. عندما تُدعّم فرق الخدمة بالذكاء الاصطناعي، يمكنها العمل بكفاءة وسرعة أكبر. على سبيل المثال، تقوم روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء بالإجابة السريعة على الأسئلة الأساسية للعملاء، كما تعمل مهام سير العمل الآلية على إلغاء المهام المتكررة وتقليل الأخطاء الناجمة عن الإنسان.

  • يقلل من أوقات الاستجابة. باستخدام أدوات الخدمة الذاتية للعملاء، يتلقَّى العملاء ردودًا فورية، مما يقضي على أوقات الانتظار الطويلة. إذا لم تتمكن أدوات الخدمة الذاتية من حل أسئلة أو مخاوف العميل الخاصة، فإن أنظمة التوجيه الذكية تستطيع بسرعة ربط العميل بالممثل المباشر المناسب. بمجرد الاتصال، يمكن للممثل الاطّلاع على الرؤى والتوصيات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي واللازمة لتسريع الحل.

  • يدعم تجارب استباقية ومخصَّصة. يحلِّل الذكاء الاصطناعي بيانات العملاء والتفاعلات السابقة ليزوّد ممثلي مراكز الاتصال، وفنيي الخدمة الميدانية، وغيرهم من الموظفين المتعاملين مع العملاء برؤى حول الاحتياجات الفريدة لكل عميل وتوصيات مخصَّصة بأفضل الخطوات التالية. يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمة العملاء طوال رحلة العميل إلى تعزيز العلاقات والولاء.

  • يعمل على تحسين العمليات. يساهم الذكاء الاصطناعي في تخصيص الموارد بكفاءة من خلال تبسيط سير العمل وربط العملاء والموظفين بسرعة بالمعلومات التي يحتاجون إليها للإجابة على أسئلتهم وحل المشكلات. كما يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحديد استفسارات الخدمة التي من الأفضل توجيهها إلى أدوات الخدمة الذاتية والتي تتطلب تدخلاً بشريًا، مما يقلل من إجراءات التصعيد المكلفة.

  • يوفر دعمًا متاحًا دائمًا. تساعد روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء على ضمان حصول العملاء على خدمة سريعة أينما كانوا، وفي أي وقت يحتاجون إليها. يساعد هذا المستوى من السهولة المؤسسات على إدارة أحجام الدعم الكبيرة بفعالية مع خفض التكاليف.

  • يساعد في تقليل الإرهاق ودوران الموظفين. يمنح الذكاء الاصطناعي فرق خدمة ودعم العملاء المزيد من الوقت لأداء أعمال ذات مغزى وقيَّمة، مثل المهام التي تتطلب التعاطف، وحل المشكلات بطريقة إبداعية، والتفكير النقدي. يؤدي تقليل الإرهاق ومعدلات دوران الموظفين إلى توفير التكاليف على المؤسسات، حيث يقلّ الحاجة إلى التوظيف المستمر وتدريب موظفين جدد.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

إليك كيف يغيِّر الذكاء الاصطناعي والتقنيات المتقدمة الأخرى مفهوم خدمة العملاء و ما يمكنها إنجازه:

  • تسمح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأنظمة الذكاء الاصطناعي بفهم وتفسير والرد على اللغة البشرية بشكل طبيعي، مما يجعل التفاعلات بين الأشخاص والواجهات القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أكثر بساطة وجاذبية.

  • تحلِّل خوارزميات التعلُّم الآلي كميات هائلة من بيانات العملاء وتفاعلاتهم، وتتعلم مع مرور الوقت كيفية مساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي على تقديم ردود أكثر دقة وملاءمة.

  • تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية للتنبؤ باحتياجات العملاء وتفضيلاتهم، مما يسمح لفرق خدمة العملاء بتخصيص التوصيات ومعالجة القضايا المحتملة بشكل استباقي قبل ظهورها.

  • تستخلص تحليلات التوجه تحليلات من رسائل البريد الإلكتروني والدردشات والاستطلاعات ووسائل التواصل الاجتماعي لمساعدة المؤسسات على فهم مخاوف العملاء وشكاواهم وانطباعاتهم عن العلامة التجارية والرد بشكل مناسب.

  • الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي ينشئ محتوى جديد، مثل النصوص، أو الصور، أو مقاطع الفيديو، بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها. لدى الذكاء الاصطناعي عدة تطبيقات في خدمة العملاء، منها تعزيز إنتاجية مراكز الاتصال من خلال أتمتة تدوين الملاحظات أثناء مكالمات العملاء، وتوفير ملخصات مفصّلة للمكالمات تتضمن النقاط الرئيسية والإجراءات المطلوبة.

أدوات خدمة العملاء القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المستخدمة بشكل شائع

تستخدم المؤسسات العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز عمليات خدمة العملاء، بما في ذلك ما يلي:

  • تُعدُّ روبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية أدوات خدمة ذاتية تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلُّم الآلي لتقديم المساعدة الفورية للعملاء في الوقت الحقيقي. تساعد روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء على فهم الأسئلة البسيطة والمباشرة والرد باستخدام نصوص محددة مسبقًا. وعلى النقيض من ذلك، يمكن للمساعدين الافتراضيين مساعدة العملاء في تنفيذ مهام أكثر تعقيدًا مثل جدولة المواعيد ومعالجة المعاملات. يمكنهم أيضًا الانخراط في محادثات مخصَّصة مصمَّمة لتلبية احتياجات كل عميل.

  • مساعدو الصوت بالذكاء الاصطناعي يستخدمون تقنيات التعرُّف على الصوت للتعامل بكفاءة مع الاستفسارات الهاتفية على مدار الساعة دون الحاجة إلى تدخل بشري. يمكنهم إجراء محادثات، والإجابة على الاستفسارات، وتنفيذ المهام، مقدمين دعمًا مخصَّصًا إضافةً إلى تقليل أوقات الانتظار.

  • تساعد أنظمة التذاكر الذكية في تبسيط دعم العملاء من خلال تصنيف وتحديد أولويات وتوجيه تذاكر الدعم بناءً على احتياجات كل عميل الحالية وتاريخ التفاعل والبيانات الديموغرافية. بدلاً من توجيه العملاء إلى أول وكيل متاح، تقوم أنظمة التذاكر الذكية بتوجيه العملاء تلقائيًا إلى الوكلاء بناءً على خبراتهم وأعباء العمل لديهم، مما يُحسّن توزيع الاستفسارات ويضمن حل المشكلات بشكل أسرع

  • يزيد وكلاء الذكاء الاصطناعيالإنتاجية ورضا العملاء من خلال تقديم المساعدة في الوقت الحقيقي للعملاء والممثلين المباشرين. على سبيل المثال، توفر قواعد المعرفة القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إجابات فورية للعملاء على الأسئلة الشائعة، مما يقلل الحاجة إلى الدعم البشري. كما تولّد أدوات الذكاء الاصطناعي توصيات تساعد ممثلي الخدمة المباشرة على الرد على العملاء بناءً على السياق والتاريخ السابق للتفاعل.

  • عوامل الذكاء الاصطناعي المستقلة تعمل نيابة عن الأفراد أو الفرق أو الأقسام لتنفيذ وتنظيم العمليات التجارية. تشمل الأمثلة وكلاء إدارة الحالات الذين يقومون بأتمتة المهام الرئيسية طوال دورة حياة الحالة، ووكلاء جدولة العمليات الذين يعملون على تحسين جداول عمل الفنيين الميدانيين بناءً على ظروف يوم العمل المتغيرة.

    ابدأ باستخدام عامل إدارة الحالات لـ Dynamics 365 Customer Service.

  • تستخدم أدوات تحليلات خدمة العملاء تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلُّم الآلي، والتحليلات التنبؤية لتوليد تحليلات حول العملاء مثل قيمة العميل مدى الحياة أو مخاطر فقدانه. يمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات استراتيجية قائمة على البيانات.

خطوات تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

اتبع هذه الخطوات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بنجاح في عمليات خدمة العملاء لديك:

  1. تقييم احتياجات وأهداف العمل. حدِّد نقاط الضعف في خدمة العملاء لديك، وقرر أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف أكبر قيمة. قد تقرر تحديث برنامج مكتب المساعدة فقط، أو تحديث كامل مجموعة برامج خدمة العملاء لديك.

  2. تحضير البنية الأساسية والبيانات. تأكد من أن مؤسستك تمتلك البنية الأساسية اللازمة، مثل قدرات تخزين البيانات ومعالجتها، لدعم تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي. كما تأكد من أن بياناتك نظيفة ومنظمة وجاهزة للتحليل باستخدام الذكاء الاصطناعي.

  3. اختيار التقنيات المناسبة للذكاء الاصطناعي. اختر حلول الذكاء الاصطناعي التي تتوافق مع احتياجاتك وأهدافك، والتي تتكامل مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وتخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وغيرها من الأنظمة الموجودة لديك لضمان تجربة متكاملة.

  4. تدريب فريقك: قدِّم تدريبًا شاملاً لفريق خدمة العملاء حول كيفية العمل مع أدوات الذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى استفادة منها.

  5. تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. حسِّن نماذج الذكاء الاصطناعي وحدِّثها باستمرار لكي تتطور مع الوقت من خلال التعلُّم من التفاعلات السابقة.

  6. مراقبة الأداء وتحسينه. قم بمراقبة أداء حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك باستمرار، بما في ذلك جمع التعليقات من العملاء والوكلاء. عدِّل حسب الحاجة لتحسين الكفاءة والفعالية.

  7. الالتزام بأفضل الممارسات. خلال عملية التخطيط وتنفيذ الذكاء الاصطناعي، احرص على الالتزام بأفضل الممارسات، مثل حماية خصوصية البيانات واتخاذ إجراءات الأمان اللازمة.

ستة تحديات شائعة عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء:

إليك ستة تحديات شائعة وطرق التغلب عليها:

  1. مخاطر الأمان وخصوصية البيانات
    التحدي: تتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع بيانات العملاء الحساسة، مما يجعلها أهدافًا للتهديدات السيبرانية ويثير مخاوف الخصوصية.
    الحل: تنفيذ تشفير قوي، وفرض عناصر التحكم في الوصول، والامتثال للوائح حماية البيانات. أبلغ العملاء عن سياسات استخدام البيانات وقدِّم خيارات إلغاء الاشتراك.

  2. التكامل مع الأدوات الموجودة
    التحدي: غالبًا ما تحتاج أدوات الذكاء الاصطناعي للعمل جنبًا إلى جنب مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وتخطيط موارد المؤسسات (ERP)، ومنصات مراكز الاتصال الموجودة، مما يؤدي إلى تعقيدات تقنية.
    الحل: استخدم حلول الذكاء الاصطناعي التي تحتوي على واجهات برمجة تطبيقات مفتوحة وتأكد من التوافق مع التقنيات الحالية. اعمل مع فرق تكنولوجيا المعلومات لتطوير استراتيجيات اعتماد الذكاء الاصطناعي على مراحل تقلِّل من الانقطاعات.

  3. نقص التخصيص
    التحدي: يمكن أن تبدو التفاعلات المُحسَّنة بالذكاء الاصطناعي غير شخصية، مما يؤدي إلى إحباط العملاء الذين يتوقعون تجربة أكثر تخصيصًا.
    الحل: استخدم نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على تاريخ العملاء وتفضيلاتهم والتفاعلات السابقة لتقديم استجابات مخصصة وسياقية.

  4. موثوقية محدودة
    التحدي: يمكن أن تكافح المساعدات الرقمية بالذكاء الاصطناعي أحيانًا للتعامل مع الاستفسارات المعقدة والمتعددة الأجزاء من العملاء، مما يؤدي إلى ردود غير صحيحة أو غير مكتملة تخيب آمال العملاء.
    الحل: تنفيذ نماذج دعم هجينة حيث يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الاستفسارات الروتينية ويصعد الحالات المعقدة إلى ممثلي الخدمة المباشرة. حدِّث قواعد المعرفة بانتظام ودرّب الذكاء الاصطناعي باستمرار على التفاعلات الحقيقية مع العملاء لتحسين الفهم السياقي.

  5. مقاومة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
    التحدي: قد يكون بعض الموظفين بطيئين في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي، وقد يفضل بعض العملاء الدعم البشري.
    الحل: قدِّم تدريبًا كافيًا وأظهر بوضوح فوائد الذكاء الاصطناعي للموظفين. ساعد في جعل التفاعلات مع العملاء طبيعية ومفيدة، ووفّر انتقالات سلسة إلى ممثلي الخدمة المباشرة عند الحاجة.

  6. مخاوف الذكاء الاصطناعي المسؤول
    التحدي: قد ترث نماذج الذكاء الاصطناعي تحيّزات من بيانات التدريب، مما يؤدي إلى معاملة غير عادلة أو غير متسقة للعملاء.
    الحل: تأكد من تنوع مجموعات بيانات التدريب وطبق تدقيقات العدالة لاكتشاف التحيزات والتخفيف منها. استخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI) التي توفّر تفسيرات واضحة ومفهومة للقرارات والإجراءات التي توجهها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

أمثلة من العالم الحقيقي على خدمة العملاء القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

لقد حولت العديد من المؤسسات تجارب عملائها من خلال الذكاء الاصطناعي. إليك بعض الأمثلة على قصص النجاح في العالم الحقيقي:

  • شركة مُصنّعة عالمية تتعامل مع أكثر من 600 مليون اتصال دعم فني سنويًا أرادت تحسين دعم العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي. قامت الشركة بنشر مساعد افتراضي يتفاعل مع العملاء عبر واجهة محادثة ذاتية الخدمة تساعدهم على استكشاف المشكلات وحلها بسرعة. إذا لزم الأمر، يمكن للمساعد نقل العميل بسلاسة إلى ممثل مركز الاتصال المباشر مع تزويده بمعلومات سياقية قيمة حول حالة العميل.
    الاستنتاج الأساسي: مع حل الدعم المختلط، يختبر العملاء أوقات استجابة وحل أسرع.

  • مؤسسة خدمات مالية كبيرة في المملكة المتحدة سعت إلى تبسيط إدارة أكثر من 50 مليون تفاعل سنوي مع العملاء. قام البنك بتوحيد عدة أنظمة قائمة في منصَّة واحدة سهلة الاستخدام لتفاعل العملاء، تجمع بيانات العملاء في رؤى شاملة وكاملة، وتقوم بأتمتة حجز المواعيد عبر الأقسام المختلفة، مما أدى إلى تحقيق ملايين الدولارات من التوفير السنوي في تكاليف البرامج.
    الاستنتاج الأساسي: تمكين فرق الخدمة بالأدوات الرقمية يعزز الاحتفاظ بالعملاء من خلال مساعدة المؤسسات على تلبية توقعات العملاء للخدمة السريعة والشخصية.

  • شركة تكنولوجيا عالمية أرادت تقديم وصول أسرع للعملاء إلى فريق الدعم المتميز مع تبسيط وأتمتة المهام المتكررة للممثلين. تم اعتماد وكيل ذكاء اصطناعي يتيح للعملاء التواصل مع المندوبين على مدار الساعة وتسع لغات مختلفة، ويوفر لممثلي الخدمة الرؤى اللازمة لتحديد الحلول المثلى لمشاكل العملاء. انخفض متوسط زمن معالجة الطلبات لدى فريق الدعم المتميز بنسبة 20٪، وارتفعت إنتاجيتهم بنسبة 15٪.
    الاستنتاج الأساسي: يساعد الذكاء الاصطناعي ممثلي الخدمة على التحرر من المهام الروتينية والمتكررة، مما يتيح لهم التركيز بشكل أكبر على حل مشكلات العملاء بفعالية.

كيف يتطور الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

ستستمر التطورات التكنولوجية الجديدة في دفع تبني الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية. ستكون مؤسسات خدمة العملاء من بين المستفيدين الذين يحققون ميزة تنافسية من خلال التقنيات والاتجاهات الناشئة التالية في مجال الذكاء الاصطناعي:

  • معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة: ستتيح التطورات المستمرة في معالجة اللغة الطبيعية تواصلاً وتفاعلات أكثر تطورًا تشبه الإنسان بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والعملاء.

  • الذكاء الاصطناعي العاطفي: ستصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أفضل في التعرف على المشاعر البشرية ومحاكاتها والرد عليها، مما يسمح لأدوات خدمة العملاء والدعم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بالتعبير عن تعاطف أكبر.

  • التخصيص الفائق: ستواصل أنظمة الذكاء الاصطناعي استخدام تقنيات تحليل البيانات المتقدمة لفهم سلوكيات وتفضيلات كل عميل بشكل أفضل. ستتمكن هذه الأنظمة المُزودة برؤى أعمق من ابتكار تجارب أكثر تخصيصًا وفردية من أي وقت مضى.

  • التكامل مع التقنيات المبتكرة الأخرى: ستتزايد قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التكامل مع أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) لتقديم دعم استباقي للعملاء. كما ستتصل هذه الأنظمة بتقنيات الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) لابتكار تجارب غامرة وتفاعلية.
صورة لامرأة تحمل كمبيوتر لوحيًا.

تجربة Dynamics 365 مجانًا

مكّن فرق خدمة ودعم العملاء لديك باستخدام حلول Dynamics 365 القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، التي تساعدك على زيادة الكفاءة، وتقليل أوقات الاستجابة، وتخصيص التجارب بما يتناسب مع احتياجات كل عميل.

الأسئلة المتداولة

  • يشمل الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين، والتحليلات التنبؤية لأتمتة وتخصيص التفاعلات مع العملاء. يعزِّز الذكاء الاصطناعي طرق خدمة العملاء التقليدية لتحسين الكفاءة، وتقليل أوقات الاستجابة، وزيادة الرضا.
  • لا يحل الذكاء الاصطناعي محل أساليب خدمة العملاء التقليدية، بل يعمل على تعزيزها. يتولى الذكاء الاصطناعي المهام والاستفسارات الروتينية، مما يتيح للبشر التركيز على التفاعلات الأكثر تعقيدًا وذات القيمة العالية التي تتطلب التفكير النقدي والتعاطف. يعزِّز الذكاء الاصطناعي تجربة خدمة العملاء بشكل عام من خلال تقديم ردود في الوقت الحقيقي، وتوصيات مخصَّصة، وتوفير الخدمة على مدار الساعة.
  • يشمل مستقبل الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء تطورات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والذكاء الاصطناعي العاطفي، والتخصيص المفرط، والتكامل مع أجهزة إنترنت الأشياء (IoT). ستؤدي هذه التطورات إلى تفاعلات عملاء أكثر طبيعية وتعاطفًا وخدمات تنبؤية تحدد احتياجات العملاء وتقوم بتلبيتها بشكل استباقي.
  • ستقوم المؤسسات بتحويل خدمة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام الروتينية، وتقليل أوقات الاستجابة، وتخصيص التجارب. كما ستستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي للتعامل مع أعداد أكبر من استفسارات العملاء بشكل أكثر كفاءة، وتقديم دعم استباقي، وبناء علاقات أقوى.
  • من ضمن الأمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء هو روبوتات الدردشة القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلُّم الآلي للتفاعل مع العملاء بمحادثات شبيهة بالبشر. تعمل روبوتات الدردشة في الوقت الحقيقي للإجابة على الأسئلة الشائعة، وحجز المواعيد، وتقديم المعلومات ذات الصلة، مما يقلل العبء على ممثلي الخدمة المباشرة ويحسن تجربة العملاء بشكل عام. يمكنها أيضًا تصعيد المشاكل المعقدة وتحويلها إلى ممثلي الخدمة المباشرة عند الضرورة.

متابعة Dynamics 365