This is the Trace Id: 73747ffdd15ef9a5ecbc2498152eca9a
Перейти к основному контенту
Dynamics 365

ИИ в обслуживании клиентов

Узнайте о растущей тенденции использования ИИ в обслуживании клиентов и о том, как ваша организация может использовать интеллектуальные технологии для персонализации клиентского опыта и одновременного сокращения затрат.

Что такое обслуживание клиентов на базе ИИ?

Улучшенное обслуживание клиентов с помощью ИИ — это использование технологий и инструментов ИИ, таких как обработка естественного языка (NLP), машинное обучение и цифровые помощники, для улучшения обслуживания клиентов и оптимизации операций.

Вместо того чтобы заменять людей, ИИ работает вместе с командами по обслуживанию клиентов, автоматизируя рутинные задачи и предоставляя интеллектуальную поддержку. ИИ в обслуживании клиентов дает командам больше времени для концентрации на сложных, высокоценных задачах и генерирует информацию, необходимую для персонализации взаимодействия, решения проблем и повышения удовлетворенности.

Основные выводы

  • Служба поддержки клиентов, улучшенная с помощью ИИ, использует технологии ИИ для автоматизации рутинных задач и предоставления интеллектуальной поддержки, чтобы организации могли предоставлять более эффективные и персонализированные услуги.
  • Технологии ИИ, преобразующие обслуживание клиентов, включают обработку естественного языка, машинное обучение, предиктивную аналитику и аналитику настроений.
  • Распространенные инструменты обслуживания клиентов на базе ИИ включают чат-ботов, виртуальных помощников, голосовых помощников на основе ИИ, автоматизированные системы продажи билетов, агентов на основе ИИ и аналитику обслуживания клиентов.
  • Шаги по внедрению ИИ в сферу обслуживания клиентов включают оценку потребностей бизнеса, подготовку инфраструктуры и данных, выбор подходящих технологий ИИ, обучение команд и мониторинг эффективности.
  • Проблемы внедрения ИИ включают риски безопасности, проблемы интеграции, отсутствие персонализации, ограниченную надежность, устойчивость к инструментам ИИ и опасения по поводу ответственного ИИ.
  • Реальные примеры обслуживания клиентов на базе ИИ подчеркивают преимущества гибридных решений поддержки клиентов, автоматизированных рабочих процессов и агентов на базе ИИ.
  • Будущие тенденции в сфере обслуживания клиентов с использованием ИИ включают достижения в области обработки естественного языка, эмоционального ИИ, гиперперсонализации и погружения в процесс.

Преимущества ИИ в обслуживании клиентов

ИИ в обслуживании клиентов предлагает ряд преимуществ, которые могут помочь вашей организации эффективно предоставлять проактивный, персонализированный опыт:

  • Повышает эффективность и производительность. Благодаря использованию ИИ сервисные службы могут работать более эффективно и быстро. Например, чат-боты на основе ИИ в сфере обслуживания клиентов быстро отвечают на основные вопросы клиентов, а автоматизированные рабочие процессы исключают повторяющиеся задачи и сводят к минимуму ошибки, вызванные человеческим фактором.

  • Сокращает время отклика. Используя инструменты самообслуживания клиентов, они получают мгновенные ответы, что исключает длительное время ожидания. Если конкретные вопросы или проблемы клиента не могут быть решены с помощью инструментов самообслуживания, интеллектуальные системы маршрутизации могут быстро связать клиента с нужным представителем. После подключения представитель может получить доступ к аналитическим данным и рекомендациям, созданным с помощью ИИ, необходимым для ускорения решения проблемы.

  • Поддерживает проактивный, персонализированный опыт. ИИ анализирует данные о клиентах и их прошлые взаимодействия, чтобы предоставить представителям колл-центров, выездным специалистам по обслуживанию и другим сотрудникам, работающим с клиентами, информацию об уникальных потребностях каждого клиента и индивидуальные рекомендации по дальнейшим оптимальным действиям. Использование ИИ для улучшения обслуживания клиентов на всех этапах их взаимодействия с компанией укрепляет отношения и лояльность.

  • Оптимизирует операции. ИИ способствует эффективному распределению ресурсов за счет оптимизации рабочих процессов и быстрого предоставления клиентам и сотрудникам информации, необходимой для ответов на вопросы и решения проблем. ИИ также определяет, какие запросы на обслуживание лучше всего направлять на инструменты самообслуживания, а какие требуют вмешательства человека, сводя к минимуму дорогостоящие эскалации.

  • Предоставляет всегда доступную поддержку. Чат-боты на базе ИИ в сфере обслуживания клиентов помогают гарантировать клиентам получение быстрого обслуживания, где бы они ни находились и когда бы им это ни было нужно. Такой уровень удобства помогает организациям эффективно управлять большими объемами поддержки, одновременно сокращая расходы.

  • Помогает снизить выгорание и текучесть кадров. ИИ дает службам поддержки клиентов и обслуживания клиентов больше времени для выполнения осмысленной и приносящей удовлетворение работы, например, задач, требующих эмпатии, творческого решения проблем и критического мышления. Снижаются уровень выгорания и текучесть кадров, что экономит организациям затраты на постоянный набор и обучение новых сотрудников.

Как ИИ работает в обслуживании клиентов

Вот как ИИ и другие передовые технологии меняют суть обслуживания клиентов и   его возможности:

  • НЛП позволяет системам ИИ понимать, интерпретировать и реагировать на человеческий язык естественным образом, делая взаимодействие между людьми и интерфейсами на базе ИИ более интуитивным и интересным.

  • Алгоритмы машинного обучения анализируют и выявляют закономерности в огромных объемах данных о клиентах и взаимодействиях с ними, со временем узнавая, как помочь инструментам ИИ предоставлять более точные и релевантные ответы.

  • Прогностическая аналитика использует исторические данные для прогнозирования потребностей и предпочтений клиентов, позволяя службам поддержки клиентов персонализировать рекомендации и заблаговременно решать потенциальные проблемы до их возникновения.

  • Аналитика настроений собирает информацию из электронных писем, чатов, опросов и социальных сетей, чтобы помочь организациям лучше понять проблемы, жалобы и впечатления клиентов о бренде и отреагировать соответствующим образом.

  • Генеративный ИИ — это тип ИИ, который создает новый контент, такой как текст, изображения или видео, на основе данных, на которых он обучен. Он имеет несколько применений в сфере обслуживания клиентов, включая повышение производительности колл-центра за счет автоматизации ведения заметок во время звонков клиентам и предоставления подробных сводок по звонкам, включая ключевые действия.

Часто используемые инструменты обслуживания клиентов на базе ИИ

Организации используют множество инструментов ИИ для улучшения обслуживания клиентов, включая следующие:

  • Чат-боты и виртуальные помощники — это инструменты самообслуживания, которые используют обработку естественного языка и машинное обучение для предоставления клиентам помощи в режиме реального времени. Чат-боты на основе ИИ в сфере обслуживания клиентов понимают простые, понятные вопросы и отвечают, используя предопределенные скрипты. Напротив, виртуальные помощники могут помогать клиентам в решении сложных задач, таких как запись на прием и обработка транзакций. Они также могут вести персонализированные беседы, учитывающие потребности каждого клиента.

  • Голосовые помощники на основе ИИ используют технологии распознавания речи для эффективной обработки телефонных запросов в любое время суток без необходимости вмешательства человека. Они участвуют в беседах, отвечают на вопросы и выполняют задания, предоставляя персонализированную поддержку и сокращая время ожидания.

  • Интеллектуальные системы обработки заявок оптимизируют поддержку клиентов за счет категоризации, приоритизации и маршрутизации заявок на поддержку на основе текущих потребностей каждого клиента, истории взаимодействия и демографических данных. Вместо того чтобы направлять клиентов к следующему свободному агенту, интеллектуальные системы обработки тикетов автоматически направляют клиентов к агентам на основе их опыта и рабочей нагрузки, оптимизируя распределение запросов и обеспечивая более быстрое решение проблем.

  • Агенты ИИ повышают производительность и удовлетворенность клиентов, предоставляя клиентам и представителям помощь в режиме реального времени. Например, базы знаний на основе ИИ предоставляют клиентам мгновенные ответы на распространенные вопросы, снижая необходимость в человеческой поддержке. Кроме того, инструменты ИИ генерируют рекомендации, которые помогают продавцам отвечать клиентам на основе контекста и истории.

  • Автономные агенты ИИ работают от имени отдельных лиц, групп или отделов, выполняя и организуя бизнес-процессы. В качестве примеров можно привести агентов по управлению делами, которые автоматизируют ключевые задачи на протяжении всего жизненного цикла дела, и агентов по планированию операций, которые оптимизируют графики работы выездных специалистов с учетом меняющихся условий рабочего дня.

    Начните работу с агентом по управлению делами для службы поддержки клиентов Dynamics 365 .

  • Инструменты аналитики обслуживания клиентов используют обработку естественного языка, машинное обучение и прогнозную аналитику для получения информации о клиентах, например о пожизненной ценности или риске оттока. Эту информацию можно использовать для принятия стратегических решений на основе данных.

Шаги по внедрению ИИ в обслуживание клиентов

Чтобы успешно внедрить ИИ в свою систему обслуживания клиентов, выполните следующие действия:

  1. Оцените потребности и цели бизнеса . Определите проблемные места в обслуживании клиентов и определите, где ИИ может принести наибольшую пользу. Вы можете решить модернизировать только программное обеспечение службы поддержки — или весь комплект программного обеспечения для обслуживания клиентов .

  2. Подготовьте свою инфраструктуру и данные . Убедитесь, что в вашей организации имеется необходимая инфраструктура, например возможности хранения и обработки данных, для поддержки внедрения ИИ. Кроме того, убедитесь, что ваши данные чистые, организованные и готовы к анализу с помощью ИИ.

  3. Выберите правильные технологии ИИ. Выбирайте решения на основе ИИ, которые соответствуют вашим потребностям и целям и интегрируются с вашими существующими системами CRM, ERP и другими системами, чтобы обеспечить единый опыт.

  4. Обучайте свои команды : Проведите комплексное обучение сотрудников вашей службы поддержки клиентов по работе с инструментами ИИ, чтобы максимально эффективно использовать их преимущества.

  5. Обучайте модели ИИ . Постоянно совершенствуйте и обновляйте модели ИИ, чтобы они со временем совершенствовались, извлекая уроки из прошлых взаимодействий.

  6. Мониторинг производительности и оптимизация . Постоянно отслеживайте эффективность вашего решения на основе ИИ, в том числе собирая отзывы от клиентов и агентов. При необходимости отрегулируйте для повышения эффективности и результативности.

  7. Придерживайтесь лучших практик . На протяжении всего процесса планирования и внедрения ИИ придерживайтесь передовых практик, таких как меры по обеспечению конфиденциальности данных и безопасности.

Шесть распространенных проблем при внедрении ИИ в обслуживание клиентов

Вот шесть распространенных проблем и способы их преодоления.

  1. Риски безопасности и конфиденциальности данных
    Проблема: Системы ИИ обрабатывают конфиденциальные данные клиентов, что делает их объектами киберугроз и вызывает опасения по поводу конфиденциальности.
    Решение: Внедрите надежное шифрование, строгий контроль доступа и соблюдение правил защиты данных. Информируйте клиентов о политике использования данных и предоставляйте им возможность отказаться от нее.

  2. Интеграция с существующими системами
    Проблема: Инструментам ИИ часто приходится работать вместе с существующими платформами CRM, ERP и контакт-центров, что приводит к техническим сложностям.
    Решение: Используйте решения на базе ИИ с открытыми API и обеспечьте совместимость с существующими технологическими стеками. Работайте с ИТ-отделами над разработкой поэтапных стратегий внедрения ИИ, которые сведут к минимуму сбои.

  3. Отсутствие персонализации
    Проблема: Взаимодействие с использованием ИИ может показаться безличным, что приводит к разочарованию клиентов, ожидающих более персонализированного подхода.
    Решение: Используйте модели ИИ, обученные на основе истории клиентов, их предпочтений и прошлых взаимодействий, для предоставления персонализированных, контекстуализированных ответов.

  4. Ограниченная надежность
    Проблема: Цифровые помощники на базе ИИ иногда испытывают трудности с обработкой сложных, многокомпонентных запросов клиентов, что приводит к неверным или неполным ответам, которые разочаровывают клиентов.
    Решение: Внедрите гибридные модели поддержки, в которых ИИ обрабатывает стандартные запросы и передает сложные случаи на рассмотрение живым представителям. Регулярно обновляйте базы знаний и непрерывно обучайте ИИ реальным взаимодействиям с клиентами, чтобы улучшить контекстное понимание.

  5. Сопротивление использованию инструментов ИИ
    Проблема: Некоторые сотрудники могут медленно осваивать технологии ИИ, а некоторые клиенты могут предпочесть человеческую поддержку.
    Решение: Обеспечьте адекватное обучение и наглядно продемонстрируйте сотрудникам преимущества ИИ. Помогите сделать взаимодействие с клиентами естественным и полезным, а также предложите плавный переход к работе с живыми представителями при необходимости.

  6. Проблемы ответственного использования ИИ
    Проблема: Модели ИИ могут наследовать предвзятость обучающих данных, что приводит к несправедливому или непоследовательному отношению к клиентам.
    Решение: Обеспечьте разнообразие наборов данных для обучения и внедрите аудит справедливости для выявления и устранения предвзятости. Используйте методы объяснимого ИИ (XAI), которые дают четкие и понятные объяснения решений и действий, принимаемых под управлением ИИ.

Реальные примеры обслуживания клиентов с использованием ИИ

Множество организаций преобразили свой клиентский опыт с помощью ИИ. Ниже представлено несколько примеров историй успеха из реальной жизни.

  • Глобальный производитель , который ежегодно обрабатывает более 600 миллионов обращений в службу технической поддержки, хотел улучшить поддержку клиентов с помощью ИИ. Компания внедрила виртуального помощника, который взаимодействует с клиентами через диалоговый интерфейс самообслуживания, помогая им быстро выявлять и устранять неполадки. При необходимости помощник может плавно перевести клиента на представителя контакт-центра, который предоставит ему ценную контекстную информацию по его конкретной проблеме.
    Основной вывод: Благодаря гибридному решению поддержки клиенты получают более быструю реакцию и решение проблем.

  • Крупное британское финансовое учреждение стремилось оптимизировать управление более чем 50 миллионами ежегодных взаимодействий с клиентами. Банк объединил несколько существующих систем на единой интуитивно понятной платформе взаимодействия с клиентами, которая объединяет данные о клиентах в 360-градусные обзоры, автоматизирует запись на прием в разных отделах и ежегодно обеспечивает многомиллионные экономии на программном обеспечении.
    Основной вывод: Предоставление сервисным службам цифровых инструментов способствует удержанию клиентов , помогая организациям оправдывать ожидания клиентов в отношении быстрого и персонализированного обслуживания.

  • Глобальная технологическая компания хотела предложить клиентам более быстрый доступ к своей ведущей команде поддержки, одновременно оптимизируя и автоматизируя повторяющиеся задачи для представителей. Компания внедрила ИИ-агента, который позволяет клиентам круглосуточно общаться с представителями компании на девяти разных языках и предоставляет представителям службы поддержки информацию, необходимую для поиска оптимальных решений проблем клиентов. Среднее время обработки заявок ведущей группой поддержки сократилось на 20%, а ее производительность выросла на 15%.
    Основной вывод: ИИ помогает освободить представителей сервисной службы от повторяющихся задач, чтобы они могли сосредоточиться на решении проблем клиентов.

Как развивается ИИ в обслуживании клиентов

Новые технологические разработки будут и дальше стимулировать внедрение ИИ в бизнес. Организации по обслуживанию клиентов будут среди тех, кто получит конкурентное преимущество от следующих новых технологий и тенденций ИИ:

  • Продвинутый НЛП : Дальнейшее развитие обработки естественного языка позволит реализовать еще более сложные, близкие к человеческим коммуникации и взаимодействия между системами ИИ и клиентами.

  • ИИ эмоций : Системы ИИ станут лучше распознавать, моделировать и реагировать на человеческие эмоции, что позволит инструментам обслуживания клиентов и поддержки на базе ИИ выражать большую эмпатию.

  • Гиперперсонализация : Системы ИИ продолжат использовать передовые методы анализа данных, чтобы лучше понимать поведение и предпочтения отдельных клиентов. Благодаря более глубокому анализу эти системы смогут создавать более персонализированный опыт, чем когда-либо прежде.

  • Интеграция с другими инновационными технологиями : Системы ИИ будут все чаще интегрироваться с устройствами Интернета вещей (IoT) для обеспечения проактивной поддержки клиентов. Они также будут использовать технологии дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR) для создания захватывающих впечатлений.
Женщина держит планшет.

Попробуйте Dynamics 365 бесплатно

Расширьте возможности своих служб поддержки и обслуживания клиентов с помощью Dynamics 365 — решений на базе ИИ, которые помогут вам повысить эффективность, сократить время реагирования и персонализировать взаимодействие.

Вопросы и ответы

  • ИИ для обслуживания клиентов подразумевает использование таких технологий ИИ, как чат-боты, виртуальные помощники и предиктивная аналитика, для автоматизации и персонализации взаимодействия с клиентами. ИИ дополняет традиционные методы обслуживания клиентов, повышая эффективность, сокращая время реагирования и повышая удовлетворенность.
  • ИИ не заменяет традиционные методы обслуживания клиентов, а скорее дополняет их. Он обрабатывает рутинные задачи и запросы, чтобы люди могли сосредоточиться на более сложных, высокоценных взаимодействиях, требующих критического мышления и эмпатии. ИИ улучшает общее качество обслуживания клиентов, предоставляя ответы в режиме реального времени, персонализированные рекомендации и круглосуточную доступность.
  • Будущее ИИ в обслуживании клиентов включает достижения в обработке естественного языка (NLP), ИИ эмоций, гиперперсонализацию и интеграцию с устройствами Интернета вещей. Эти разработки приведут к более естественному, чуткому взаимодействию с клиентами и прогнозируемым услугам, которые заблаговременно выявляют и удовлетворяют потребности клиентов.
  • Организации преобразуют обслуживание клиентов, используя ИИ для автоматизации рутинных задач, сокращения времени реагирования и персонализации опыта. Организации также будут использовать ИИ для более эффективной обработки больших объемов запросов клиентов, предложения проактивной поддержки и построения более прочных отношений.
  • Примером использования ИИ в обслуживании клиентов являются чат-боты на базе ИИ, которые используют обработку естественного языка и машинное обучение для вовлечения клиентов в общение, подобное человеческому. Чат-боты работают в режиме реального времени, отвечая на распространенные вопросы, планируя встречи и предоставляя актуальную информацию, снижая нагрузку на операторов и улучшая общее качество обслуживания клиентов. При необходимости они также могут передавать сложные вопросы на рассмотрение непосредственным представителям.