This is the Trace Id: 46437385ffd56a7bc9eb0fbbf76e75e0
דלג לתוכן הראשי
Dynamics 365

בינה מלאכותית בשירות לקוחות

גלה את מגמת השימוש הגובר בבינה מלאכותית בשירות לקוחות וכיצד יכול הארגון שלך להשתמש בטכנולוגיות חכמות כדי להתאים אישית את חוויית הלקוח ותוך כ להפחית את עלויות.
מידע נוסף

מהו שירות לקוחות המבוסס על בינה מלאכותית?

שירות לקוחות משופר בבינה מלאכותית הוא השימוש בטכנולוגיות וכלי בינה מלאכותית כמו עיבוד שפה טבעית (NLP), למידת מכונה ועוזרים דיגיטליים אשר משפרים חוויות לקוח ומייעלים פעולות.

במקום להחליף אנשים, הבינה המלאכותית פועלת לצד צוותי שירות לקוחות כדי להפוך משימות שגרתיות לאוטומטיות ולספק תמיכה חכמה. בינה מלאכותית בשירות לקוחות מעניקה לצוותים יותר זמן להתמקד במשימות מורכבות, בעלות ערך גבוה ומפיקה תובנות הנחוצות להתאמה אישית של אינטראקציות, פתרון בעיות והגברת שביעות הרצון.

מסקנות עיקריות

  • שירות לקוחות משופר בבינה מלאכותית משתמש בטכנולוגיות AI לאוטומציה של משימות שגרתיות ולמתן תמיכה חכמה ועל ידי כך לאפשר לארגונים להציע שירותים יעילים ומותאמים אישית.
  • טכנולוגיות AI שמשנות את פני שירות הלקוחות כוללות עיבוד שפה טבעית (NLP), למידת מכונה, ניתוח תחזיתי וניתוח סנטימנט.
  • כלים נפוצים לשירות לקוחות מבוסס על בינה מלאכותית כוללים צ'אטבוטים, מסייעים וירטואליים, מסייעים קוליים בשילוב AI, מערכות ניהול פניות אוטומטיות, סוכני AI וניתוח נתוני שירות לקוחות.
  • השלבים ביישום בינה מלאכותית בשירות לקוחות כוללים הערכת צרכי העסק, הכנת התשתית והנתונים, בחירת טכנולוגיות הבינה המלאכותית המתאימות, הכשרת הצוותים, ומעקב אחר הביצועים.
  • האתגרים ביישום בינה מלאכותית כוללים סיכוני אבטחה, בעיות אינטגרציה, חוסר בהתאמה אישית, אמינות מוגבלת, התנגדות לכלי AI, וחששות הנוגעים לשימוש אחראי בבינה מלאכותית.
  • דוגמאות מהעולם האמתי לשירות לקוחות המבוסס על בינה מלאכותית מדגישות את יתרונות פתרונות התמיכה ההיברידית, זרימות עבודה אוטומטיות וסוכני AI.
  • מגמות עתידיות בשירות לקוחות המבוסס על בינה מלאכותית כוללות התקדמות בעיבוד שפה טבעית (NLP), בינה רגשית, התאמה אישית מרבית וחוויות אינטראקטיביות מודרניות.

יתרונותיה של בינה מלאכותית בשירות לקוחות

בינה מלאכותית בשירות לקוחות מציעה מספר יתרונות שיכולים לעזור לארגון שלך לספק חוויות פרואקטיביות ומותאמות אישית:

  • מגדילה את היעילות והפרודוקטיביות. כאשר צוותי שירות מחוזקים בבינה מלאכותית הם עובדים ביעילות ובמהירות רבה יותר. לדוגמה, צ‘אטבוטים בשילוב AI בשירות לקוחות עונים במהירות על שאלות בסיסיות של לקוחות, ותהליכי עבודה אוטומטיים מבטלים משימות חזרתיות ובו בזמן מפחיתים טעויות אנוש.

  • מקצרת זמני תגובה. שימוש בכלים לשירות עצמי מאפשר ללקוחות לקבל תגובות מיידיות ועל ידי כך מבטל זמני המתנה ארוכים. אם שאלות או חששות של לקוח לא מקבלות מענה באמצעות כלי שירות עצמי, מערכות ניתוב חכמות יכולות לחבר במהירות את הלקוח לנציג שירות מתאים. לאחר ההתחברות, הנציג יכול לגשת לתובנות והמלצות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית, הנדרשות להאצת פתרון הבעיה.

  • תומכת בחוויות פרואקטיביות ומותאמות אישית. הבינה המלאכותית מנתחת נתוני לקוחות ואינטראקציות קודמות כדי לספק לנציגי מרכזי שירות, טכנאי שירות בשטח, ועובדים אחרים שבאים במגע עם לקוחות תובנות לגבי הצרכים הייחודיים של כל לקוח והמלצות מותאמות לפעולות הבאות. שימוש בבינה מלאכותית לשיפור הטיפול בלקוחות לאורך מסע הלקוח מחזק את הקשרים ואת הנאמנות.

  • מיטוב התפעול. בינה מלאכותית תורמת להקצאת משאבים יעילה על ידי ייעול זרימות עבודה וחיבור מהיר של לקוחות ועובדים למידע הדרוש להם כדי לענות על שאלותיהם ולפתור בעיות. בינה מלאכותית גם קובעת אילו פניות שירות כדאי להפנות לכלים לשירות עצמי ואילו דורשות התערבות אנושית, ובכך מצמצמת ככל הניתן עלויות של הסלמות יקרות.

  • מספקת תמיכה אשר זמינה תמיד. צ‘אטבוטים בשילוב AI בשירות לקוחות עוזרים להבטיח שלקוחות מקבלים שירות מהיר בכל מקום שהם נמצאים בו, בכל זמן שהם זקוקים לו. רמת נוחות כזו עוזרת לארגונים לנהל ביעילות נפחי תמיכה גבוהים בפחות עלויות.

  • עוזרת להפחית שחיקה ותחלופה של עובדים. בינה מלאכותית מעניקה לצוותי שירות לקוחות ותמיכה יותר זמן לבצע עבודה משמעותית ומספקת, כמו משימות שדורשות אמפתיה, פתרון בעיות יצירתי, וחשיבה ביקורתית. השחיקה והתחלופה מצטמצמות, ובכך נחסכת לארגונים עלות של גיוס והכשרה חוזרים ונשנים של עובדים חדשים.

כיצד פועלת בינה מלאכותית בשירות לקוחות

כך משנות הבינה המלאכותית וטכנולוגיות מתקדמות אחרות אתמהו שירות לקוחות ומה הוא יכול לעשות:

  • עיבוד שפה טבעית מאפשר למערכות בינה מלאכותית להבין, לפרש ולהגיב לשפה אנושית באופן טבעי, והופך בכך את האינטראקציות בין אנשים לממשקי AI לאינטואיטיביות ומרתקות יותר.

  • אלגוריתמים של למידת מכונה מנתחים ומזהים דפוסים בכמויות עצומות של נתוני לקוחות ואינטראקציות, ועם הזמן לומדים כיצד לעזור לכלי AI לספק תגובות מדויקות ורלוונטיות יותר.

  • ניתוח תחזיתי עושה שימוש בנתונים היסטוריים כדי לחזות צרכים והעדפות של לקוחות, ולאפשר בכך לצוותי שירות הלקוחות להציע המלצות מותאמות אישית ולטפל באופן יזום בבעיות פוטנציאליות עוד לפני שהן מתעוררות.

  • ניתוח סנטימנט מפיק תובנות מדוא"לים, צ'אטים, סקרים ורשתות חברתיות כדי לעזור לארגונים להבין טוב יותר את הדאגות, התלונות ותחושת הלקוחות כלפי המותר ולענות בהתאם.

  • בינה מלאכותית גנרטיבית היא סוג של AI שמייצר תוכן חדש, כמו טקסט, תמונות או סרטונים, על סמך הנתונים שעליהם אומנה. יש לה מגוון שימושים בשירות לקוחות, כולל שיפור הפרודוקטיביות במרכזי שירות על ידי אוטומציה של רישום הערות במהלך שיחות עם לקוחות ומתן סיכומי שיחות מפורטים הכוללים פעולות נדרשות עיקריות.

כלים נפוצים לשירות לקוחות מבוסס על בינה מלאכותית

ארגונים משתמשים בכלי AI רבים לשיפור תפעול שירות הלקוחות, כולל:

  • צ'אטבוטים ומסייעים וירטואליים הם כלים לשירות עצמי שמשתמשים בעיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה כדי לספק ללקוחות סיוע בזמן אמת. צ‘אטבוטים בשילוב AI בשירות לקוחות מבינים שאלות פשוטות וישירות ועונים באמצעות תסריטים מוגדרים מראש. לעומתם, מסייעים וירטואליים יכולים לעזור ללקוחות במשימות מורכבות כמו תיאום פגישות ועיבוד עסקאות. הם גם יכולים לנהל שיחות מותאמות אישית המותאמות לצרכיו של כל לקוח.

  • מסייעים קוליים בשילוב AI משתמשים בטכנולוגיות זיהוי דיבור כדי לטפל ביעילות בפניות טלפוניות בכל שעות היממה ללא צורך בהתערבות אנושית. הם מנהלים שיחות, עונים על שאלות ומבצעים משימות, מספקים תמיכה מותאמת ומקצרים זמני המתנה.

  • מערכת ניהול פניות חכמה מייעלת את התמיכה בלקוחות על ידי קטלוג, תעדוף והפניית פניות תמיכה בהתאם לצרכים הנוכחיים של כל לקוח, להיסטוריית האינטראקציות שלו ולנתונים הדמוגרפיים שלו. במקום להפנות את הלקוחות לנציג הפנוי הבא, מערכת ניהול פניות חכמה מפנה אוטומטית את הפניות לנציגים על פי תחום המומחיות שלהם ועומס העבודה המוטל עליהם, ובכך ממטבות את חלוקת הפניות ומבטיחות פתרון מהיר יותר של הבעיות.

  • סוכני AI משפרים את הפרודוקטיביות ואת שביעות הרצון של הלקוחות על ידי מתן סיוע בזמן אמת ללקוחות ולנציגים חיים. לדוגמה, בסיסי ידע המבוססים על בינה מלאכותית מספקים ללקוחות תשובות מיידיות לשאלות נפוצות, ומפחיתים בכך את הצורך בתמיכה אנושית. בנוסף, כלי AI מייצרים המלצות שעוזרות לנציגים חיים להגיב ללקוחות על בסיס הקשר והיסטוריה.

  • סוכני AI אוטונומיים פועלים מטעם יחידים, צוותים או מחלקות לצורך ביצוע ותיאום תהליכים עסקיים. הדוגמאות כוללות סוכנים לניהול אירועים שמבצעים אוטומציה של משימות מרכזיות לאורך מחזור חיי האירוע וסוכני תיאום לוחות זמנים שמייעלים את לוחות הזמנים של טכנאי שטח בהתאם לתנאים המשתנים במהלך יום העבודה.

    תחילת העבודה עם סוכן לניהול אירועים עבור Dynamics 365 Customer Service.

  • כלי ניתוח לשירות לקוחות משתמשים בעיבוד שפה טבעית (NLP), למידת מכונה, וניתוח תחזיתי לצורך הפקת תובנות על לקוחות, כגון ערך כולל לאורך זמן או סיכון לנטישה. מידע זה יכול לשמש לקבלת החלטות אסטרטגיות מבוססות נתונים.

שלבים ליישום בינה מלאכותית בשירות לקוחות

פעל לפי הצעדים הבאים כדי ליישם בהצלחה AI בפעילות שירות הלקוחות שלך:

  1. הערכת הצרכים והמטרות העסקיות. זהה את נקודות הכאובות בשירות הלקוחות שלך וקבע היכן הבינה המלאכותית יכולה להביא את הערך הרב ביותר. ייתכן שתחליט לחדש רק את תוכנת מוקד התמיכה– או את החבילה הכוללת של תוכנת שירות הלקוחות.

  2. הכנת התשתית והנתונים. ודא שיש לארגון שלך את התשתית הנדרשת, כגון יכולות אחסון ועיבוד נתונים, לתמיכה ביישום בינה מלאכותית. כמו כן, ודא שהנתונים שלך נקיים, מאורגנים ומוכנים לניתוח בינה מלאכותית.

  3. בחירת טכנולוגיות ה- AI המתאימות. בחר פתרונות בינה מלאכותית שמתאימים לצרכים ולמטרות שלך ומשתלבים מערכות ה-CRM, ה-ERP ושאר המערכות הקיימות כדי להבטיח חוויית משתמש אחידה.

  4. הכשרת הצוות: ספק לצוות שירות הלקוחות שלך הדרכה מקיפה על אופן העבודה עם כלי AI כדי למצות את מלוא יכולותיהם.

  5. אימון מודלי AI. שפר ועדכן כל הזמן את מודלי ה-AI כדי שישתפרו עם הזמן על בסיס אינטראקציות קודמות.

  6. ניטור ביצועים ומיטוב. נטר כל הזמן את ביצועי פתרון ה- AI שלך, כולל איסוף משוב מלקוחות וסוכנים. התאם אותה לפי הצורך כדי לשפר את היעילות והאפקטיביות.

  7. הקפדה על שיטות עבודה מומלצות. במהלך תהליך תכנון ויישום הבינה המלאכותית, הקפד לפעול לפי שיטות עבודה מומלצות, כגון שמירה על פרטיות הנתונים ואמצעי אבטחה.

שישה אתגרים נפוצים בעת יישום בינה מלאכותית בשירות הלקוחות

לפניכם שישה אתגרים נפוצים ודרכים להתגבר עליהם.

  1. סיכוני אבטחת ופרטיות נתונים
    אתגר: מערכות AI מטפלות בנתוני לקוחות רגישים, דבר שהופך אותן למטרות לאיומי סייבר ומעלה חששות פרטיות.
    פתרון: יישם הצפנה חזקה, בקרות גישהמחמירות ותאימות לתקנות הגנת נתונים. הודע ללקוחות על מדיניות השימוש בנתונים וספק אפשרויות ביטול הצטרפות.

  2. שילוב במערכות קיימות
    אתגר: כלי AI נדרשים לעיתים קרובות לעבוד לצד פלטפורמות CRM, ERP ופלטפורמות מרכזי קשר קיימים, דבר שיוצר מורכבויות טכניות.
    פתרון: השתמש בפתרונות AI הכוללים APIs פתוחים וודא תאימות לתשתיות טכנולוגיות קיימות. פתח בשיתוף צוותי IT אסטרטגיות אימוץ AI מדורג שמפחיתות ככל האפשר שיבושים.

  3. חוסר בהתאמה אישית
    אתגר: אינטראקציות משופרות בבינה מלאכותית עשויות להיחוות כלא אישיות, דבר שמוביל לתסכול בקרב לקוחות שמצפים לחוויה מותאמת יותר.
    פתרון: השתמש במודלי AI שאומנו על היסטוריית לקוחות, העדפות ואינטראקציות קודמות כדי לספק תגובות מותאמות ותואמות להקשר.

  4. מהימנות מוגבלת
    אתגר: מסייעים דיגיטליים בשילוב AI יכולים לפעמים להתקשות בטיפול בשאלות מורכבות ורבות חלקים של לקוח, דבר שמוביל לתגובות שגויות או לא שלמות שמאכזבות את הלקוח.
    פתרון: יישם מודלים של תמיכה היברידית שבהם מטפלת הבינה המלאכותית בשאלות שגרתיות ואת המקרים המורכבים מעבירה לנציגים אנושיים. עדכן בקביעות את בסיסי הידע ואמן את הבינה המלאכותית על אינטראקציות הלקוחות מהעולם האמתי כדי לשפר את ההבנה ההקשרית.

  5. התנגדות לשימוש בכלי בינה מלאכותית
    אתגר: ייתכן שעובדים מסוימים יאמצו לאט את טכנולוגיות הבינה המלאכותית, וחלק מהלקוחות עשויים להעדיף תמיכה אנושית.
    פתרון: ספק הכשרה נאותה והדגם לעובדים בבירור את יתרונות הבינה המלאכותית. עזור להפוך אינטראקציות עם לקוחות לטבעיות ומועילות ואם יש צורך, הצע מעבר חלק לנציג אנושי.

  6. חששות לגבי שימוש אחראי בבינה מלאכותית
    אתגר: מודלי AI עשויים לרשת הטיות מנתוני האימון, דבר שמוביל לטיפול לא הוגן או לא עקבי בלקוחות.
    פתרון: ודא שימוש במערכי נתונים מגוונים לצורך אימון, ויישם ביקורות הוגנות כדי לזהות ולהפחית הטיות. השתמש בטכניקות AI מוסברות (XAI) שמספקות הסברים ברורים ומובנים להחלטות ופעולות מונחות בינה מלאכותית.

דוגמאות מהעולם האמתי לשירות לקוחות מונע בינה מלאכותית

ארגונים רבים חוללו מהפך בחוויות הלקוחות שלהם באמצעות AI. הנה כמה דוגמאות לסיפורי הצלחה מהעולם האמתי:

  • יצרן גלובלי שמטפל ביותר מ-600 מיליון פניות לתמיכה טכנית בשנה רצה לשפר את שירות הלקוחות שלו באמצעות בינה מלאכותית. החברה פרסה מסייע וירטואלי שמתקשר עם לקוחות באמצעות ממשק שיחה עצמאי שעוזר להם לפתור בעיות במהירות. אם יש צורך, המסייע יכול להעביר את הלקוח בצורה חלקה לנציג שירות אנושי במוקד, תוך העברת מידע הקשרי חשוב על הבעיה הספציפית שלו.
    מסקנה עיקרית: בעזרת פתרון תמיכה היברידי, לקוחות נהנים מזמני תגובה ופתרון מהירים יותר.

  • מוסד פיננסי גדול בבריטניה ביקש לייעל את ניהולן של יותר מ- 50 מיליון אינטראקציות לקוחות בשנה. הבנק מערכות קיימות לפלטפורמת מעורבות לקוחות אינטואיטיבית אחת, שמאגדת נתוני לקוחות לתצוגות של 360 מעלות, מפעילה הזמנת פגישות אוטומטית בכל המחלקות ומייצרת חיסכון שנתי של מיליונים בתוכנה.
    מסקנה עיקרית: מתן כלים דיגיטליים לצוותי השירות מגביר שימור לקוחות על ידי סיוע לארגונים לעמוד בציפיות הלקוחות לשירות מהיר ואישי.

  • חברה טכנולוגית גלובלית רצתה להציע ללקוחות גישה מהירה יותר לצוות התמיכה המוביל שלה ובמקביל לייעל ולבצע אוטומציה של משימות חזרתיות לתועלת הנציגים. היא אימצה סוכן AI שמאפשר ללקוחות לתקשר עם נציגים 24/7 בתשעה שפות שונות ומספק לנציגי השירות תובנות הנדרשות לזיהוי פתרונות אופטימליים לבעיות הלקוחות. זמן הטיפול ממוצע של צוות התמיכה המוביל ירד ב- 20% והפרודוקטיביות עלתה ב-15%.
    מסקנה עיקרית: הבינה המלאכותית עוזרת לשחרר את נציגי השירות ממשימות חזרתיות, כדי שיוכלו להתמקד בפתרון בעיות הלקוחות.

התפתחויות בבינה מלאכותית בשירות לקוחות

פיתוחים טכנולוגיים חדשים ימשיכו להניע את אימוץ הבינה המלאכותית בעסקים. ארגוני שירות הלקוחות יהיו בין אלה שיזכו ליתרון תחרותי בזכות הטכנולוגיות והמגמות המתפתחות הבאות בבינה מלאכותית:

  • עיבוד שפה טבעית מתקדם: התקדמות מתמשכת בתחום עיבוד שפה טבעית תאפשר תקשורת ואינטראקציות מתקדמות יותר, המדמות אינטראקציות אנושיות, בין מערכות AI ללקוחות.

  • בינה רגשית: מערכות AI ישתפרו בזיהוי, חיקוי ותגובה לרגשות אנושיים, דבר שיאפשר לכלי שירות ותמיכה מבוססים על בינה מלאכותית לבטא יותר אמפתיה.

  • התאמה אישית מרבית: מערכות בינה מלאכותית ימשיכו להשתמש בטכניקות מתקדמות לניתוח נתונים לטובת הבנה טובה יותר של אופני הפעולה וההעדפות של לקוחות יחידים. בעזרת תובנות מעמיקות יותר, מערכות אלה יידעו ליצור חוויות מותאמות אישית ברמה שלא הייתה קיימת בעבר.

  • שילוב בטכנולוגיות חדשניות אחרות: יותר ויותר מערכות AI ישולבו במכשירי אינטרנט של הדברים (IoT) לצורך מתן תמיכת לקוחות פרואקטיבית. מערכות AI יחוברו גם לטכנולוגיות מציאות מוגברת (AR) ומציאות מדומה (VR) כדי ליצור חוויות אינטראקטיביות מודרניות.
אישה מחזיקה טאבלט.

נסה את Dynamics 365 בחינם

צייד את צוותי שירות הלקוחות והתמיכה שלך ב- Dynamics 365 – פתרונות מבוססים על בינה מלאכותית שיכולים לסייע לך להגדיל את היעילות, לקצר זמני תגובה ולהתאים את החוויה אישית.
התחל את גירסת הניסיון בחינם
משאבים

קבל מידע נוסף על יצירת טרנספורמציה בשירות לקוחות באמצעות AI

  1.
גבר ממושקף ואישה עם יד על הסנטר מביטים זה בזה.
דף אינטרנט

גלה את Dynamics 365 Customer Service

גלה כיצד לעזור לנציגי שירות לפתור בעיות במהירות באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית ואוטומציה.
קרא עכשיו
יד אדם מונחת על מקלדת של מחשב נישא.
אינפוגרפיקה

למטב את השירות באמצעות בינה מלאכותית

גלה שלוש דרכים שבהן בינה מלאכותית משנה את תחום השירות – מהשטח עד למרכז ההתקשרות.
הצג עכשיו
אישה בחליפה מחזיקה תיק שחור.
ספר אלקטרוני

השגת מצוינות בשירות מבוסס על בינה מלאכותית

למד כיצד לעלות על ציפיות הלקוחות באמצעות מתן שירות שלם וחווייתי לכל אורך הדרך.
קרא עכשיו
אישה בחולצה אדומה ומשקפיים שמשתמשת במחשב נישא.
בלוג

ספק שירות לקוחות אוטומטי, מרובה מודלים

הצע ללקוחות תמיכה טקסטואלית וקולית בזמן אמת באמצעות פתרון מואץ מבוסס על בינה מלאכותית.
קרא עכשיו
חזרה אל מקטע ’משאבים’

שאלות נפוצות

  • בינה מלאכותית בשירות לקוחות כוללת שימוש בטכנולוגיות AI כמו צ'אטבוטים, מסייעים וירטואליים וניתוח תחזיתי לצורך ביצוע אוטומציה והתאמה אישית של אינטראקציות עם לקוחות. AI משפר את שיטות שירות הלקוחות המסורתיות לטובת שיפור היעילות, קיצור זמני התגובה והגברת שביעות הרצון.
  • בינה מלאכותית אינה מחליפה את שיטות שירות הלקוחות המסורתיות אלא משפרת אותן. היא מטפלת במשימות ובשאלות שגרתיות כדי לאפשר לאנשים להתמקד באינטראקציות מורכבות בעלות ערך גבוה שדורשות חשיבה ביקורתית ואמפתיה. בינה מלאכותית משפרת את חוויית שירות הלקוחות הכוללת על ידי מתן תגובות בזמן אמת, המלצות מותאמות אישית וזמינות 24/7.
  • עתיד הבינה המלאכותית בשירות לקוחות כולל התקדמויות בעיבוד שפה טבעית (NLP), בינה רגשית, התאמה אישית מרבית ושילוב במכשירי IoT. התפתחויות אלו יביאו לאינטראקציות טבעיות ואמפתיות יותר עם לקוחות ולשירותים בעלי יכולת חיזוי שמזהים ומטפלים בצרכי הלקוחות עוד לפני שהם מתעוררים.
  • ארגונים ישנו את שירות הלקוחות על ידי שימוש בבינה מלאכותית לצורך אוטומציה של משימות שגרתיות, קיצור זמני התגובה והתאמה אישית של החוויות. ארגונים ישתמשו בבינה מלאכותית גם כדי להתמודד עם נפחים גבוהים יותר של פניות לקוחות באופן יעיל יותר, להציע תמיכה פרואקטיבית ולבנות קשרים חזקים יותר.
  • דוגמה לבינה מלאכותית בשירות לקוחות היא צ'אטבוטים מבוססים על בינה מלאכותית שמשתמשים בעיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה כדי לנהל עם לקוחות שיחות הדומות לאינטראקציה עם בן אנוש. צ'אטבוטים פועלים בזמן אמת כדי לענות על שאלות נפוצות, לקבוע פגישות ולספק מידע רלוונטי, מפחיתים בכך את העומס על נציגים אנושיים ומשפרים את חוויית הלקוח הכוללת. הם גם מסוגלים להעביר בעיות מורכבות לנציגים אנושיים, כאשר יש צורך.

עקוב אחר Dynamics 365