This is the Trace Id: 6098dc66453146a5234c20284c489be0
Gå till huvudinnehåll
Dynamics 365

AI inom kundservice

Lär dig om den växande trenden av AI inom kundservice och hur din organisation kan använda intelligenta teknologier för att anpassa kundupplevelser samtidigt som kostnaderna minskar.
Mer information

Vad är AI-driven kundservice?

AI-förbättrad kundservice är användningen av AI-tekniker och verktyg som bearbetning av naturligt språk (NLP), maskininlärning och digitala assistenter för att förbättra kundupplevelser och effektivisera verksamheten.

Istället för att ersätta människor arbetar AI tillsammans med kundserviceteam för att automatisera rutinuppgifter och leverera intelligent support. AI inom kundservice ger team mer tid att fokusera på komplexa, värdefulla uppgifter och genererar insikter som behövs för att anpassa interaktioner, lösa problem och öka nöjdheten.

Viktiga insikter

  • AI-förbättrad kundservice använder AI-teknologier för att automatisera rutinuppgifter och leverera intelligent support så att organisationer kan erbjuda mer effektiva, personliga tjänster.
  • AI-teknologier som transformerar kundservice inkluderar NLP, maskininlärning, prediktiv analys och sentimentanalys.
  • Vanliga AI-drivna verktyg för kundservice inkluderar chattbotar, virtuella assistenter, röst-AI-assistenter, automatiserade ärendesystem, AI-agenter och kundserviceanalys.
  • Steg för att implementera AI i kundservice inkluderar att bedöma affärsbehov, förbereda infrastruktur och data, välja rätt AI-teknologier, träna team och övervaka prestanda.
  • Utmaningar vid implementering av AI inkluderar säkerhetsrisker, integrationsproblem, brist på personanpassning, begränsad tillförlitlighet, motstånd mot AI-verktyg och oro kring ansvarsfull AI.
  • Verkliga exempel på AI-drivna kundservice visar fördelarna med hybrida lösningar för kundsupport, automatiserade arbetsflöden och AI-agenter.
  • Framtida trender inom AI-kundservice inkluderar framsteg inom NLP, emotionell AI, hyper-personanpassning och integrerande upplevelser.

Fördelar med AI inom kundservice

AI inom kundservice erbjuder flera fördelar som kan hjälpa din organisation att effektivt leverera proaktiva, personliga upplevelser:

  • Förbättrad effektivitet och produktivitet. När service teamen får stöd av AI kan de arbeta med större effektivitet och hastighet. Till exempel kan AI-chattbotar inom kundservice snabbt svara på grundläggande kundfrågor, och automatiserade arbetsflöden eliminerar repetitiva uppgifter samtidigt som mänskliga fel minimeras.

  • Minskar svarstiderna. Genom att använda kundernas självbetjäningsverktyg får kunderna omedelbara svar, vilket eliminerar långa väntetider. Om en kunds specifika frågor eller bekymmer inte kan lösas med självbetjäningsverktyg kan system för intelligent routning snabbt koppla kunden till rätt live-representant. När de är kopplade kan representanten få tillgång till AI-genererade insikter och rekommendationer som behövs för att påskynda lösningen.

  • Stöder proaktiva, personanpassade upplevelser. AI analyserar kunddata och tidigare interaktioner för att ge callcenterrepresentanter, fältservicetekniker och andra kundnära anställda insikter om varje kunds unika behov och skräddarsydda rekommendationer om nästa bästa åtgärder. Användningen av AI för att förbättra kundvården längs kundresan stärker relationer och lojalitet.

  • Optimerar åtgärder. AI bidrar till effektiv resursallokering genom att strömlinjeforma arbetsflöden och snabbt koppla kunder och anställda till den information de behöver för att besvara sina frågor och lösa problem. AI avgör också vilka serviceförfrågningar som bäst ska dirigeras till självbetjäningsverktyg och vilka som kräver mänsklig intervention, vilket minimerar kostsamma eskaleringar.

  • Ger alltid tillgänglig support. AI-chattbotar inom kundservice hjälper till att säkerställa att kunder får snabb service oavsett var de är, när de behöver det. Denna nivå av bekvämlighet hjälper organisationer att effektivt hantera hög supportvolym samtidigt som kostnaderna minskar.

  • Hjälper till att minska utbrändhet och omsättning för anställda. AI ger kundservice- och supportteam mer tid att utföra meningsfullt och givande arbete, såsom uppgifter som kräver empati, kreativ problemlösning och kritiskt tänkande. Utbrändhet och omsättning minskas, vilket sparar organisationer kostnaden för att ständigt rekrytera och träna nya anställda.

Hur AI fungerar inom kundservice

Så här ändrar AI och andra avancerade tekniker vad kundservice är och vad det kan göra:

  • NLP gör det möjligt för AI-system att förstå, tolka och svara på mänskligt språk naturligt, vilket gör interaktioner mellan människor och AI-drivna gränssnitt mer intuitiva och engagerande.

  • Maskininlärningsalgoritmer analyserar och identifierar mönster i stora mängder kunddata och interaktioner, och lär sig med tiden hur du kan hjälpa AI-verktyg att ge mer exakta och relevanta svar.

  • Förutsägelseanalys använder historiska data för att förutsäga kundernas behov och preferenser, så att kundserviceteam kan anpassa rekommendationer och proaktivt åtgärda potentiella problem innan de uppstår.

  • Sentimentanalys ger insikter från e-postmeddelanden, chattar, undersökningar och sociala medier för att hjälpa organisationer att bättre förstå kundernas problem, klagomål och varumärkesintryck och svara på lämpligt sätt.

  • Generativ AI är en typ av AI som skapar nytt innehåll, till exempel text, bilder eller videor, baserat på de data som den tränas på. Den har flera tillämpningar inom kundservice, inklusive att öka produktiviteten i callcenter genom att automatisera anteckningar under kundsamtal och tillhandahålla detaljerade sammanfattningar av samtal, inklusive viktiga åtgärdspunkter.

Vanligt använda AI-drivna verktyg för kundservice

Organisationer använder många AI-verktyg för att förbättra sina kundservicedrift, inklusive följande:

  • Chattrobotar och virtuella assistenter är självbetjäningsverktyg som använder NLP och maskininlärning för att ge kunderna hjälp i realtid. AI-chattrobotar inom kundservice förstår enkla, raka frågor och svarar med hjälp av fördefinierade skript. I kontrast kan virtuella assistenter hjälpa kunder med komplexa uppgifter som att schemalägga möten och bearbeta transaktioner. De kan också delta i personliga konversationer anpassade till varje kunds behov.

  • Röst-AI-assistenter använder taligenkänningsteknik för att effektivt hantera telefonbaserade frågor dygnet runt utan mänsklig inblandning. De deltar i konversationer, svarar på frågor och utför uppgifter, vilket ger personlig support och minskar väntetider.

  • Intelligenta ärendesystem effektiviserar kundsupporten genom att kategorisera, prioritera och dirigera supportärenden baserat på varje kunds aktuella behov, interaktionshistorik och demografi. Istället för att dirigera kunder till nästa tillgängliga agent, dirigerar intelligenta ärendesystem automatiskt kunder till agenter baserat på deras expertis och arbetsbelastningar, vilket optimerar fördelningen av förfrågningar och säkerställer snabbare problemlösning.

  • AI-agenter ökar produktiviteten och kundnöjdheten genom att ge kunder och live-representanter hjälp i realtid. Till exempel ger AI-drivna kunskapsbaser kunderna omedelbara svar på vanliga frågor, vilket minskar behovet av mänskligt stöd. Dessutom genererar AI-verktyg rekommendationer som hjälper live-representanter att svara kunder baserat på sammanhang och historia.

  • Autonoma AI-agenter arbetar för enskilda personer, team eller avdelningar för att köra och samordna affärsprocesser. Exempel inkluderar agenter för ärendehantering som automatiserar viktiga uppgifter under hela ärendets livscykel och schemaläggningsagenter som optimerar scheman för fälttekniker baserat på förändrade arbetsdagar.

    Kom igång med Agent för ärendehantering för Dynamics 365 Customer Service.

  • Verktyg för kundserviceanalys använder NLP, maskininlärning och förutsägelseanalys för att generera kundinsikter som livslängdsvärde eller omsättningsrisk. Denna information kan användas för att fatta strategiska, datadrivna beslut.

Steg för att implementera AI inom kundservice

Följ dessa steg för att framgångsrikt implementera AI i dina kundservicedrift:

  1. Utvärdera affärsbehov och mål. Identifiera se svaga punkterna i din kundservice och avgör var AI kan skapa mest värde. Du kanske bestämmer dig för att bara modernisera din programvara för supportavdelning– eller din fullständiga svit med programvara för kundservice.

  2. Förbered din infrastruktur och dina data. Se till att din organisation har den nödvändiga infrastrukturen, såsom datalagring och bearbetningskapacitet, för att stödja AI-implementeringen. Se också till att dina data är rena, organiserade och redo för AI-analys.

  3. Välj rätt AI-teknik. Välj AI-lösningar som stämmer överens med dina behov och mål och som integreras med dina befintliga CRM-, ERP- och andra system för att säkerställa en enhetlig upplevelse.

  4. Träna ditt team: Ge ditt kundserviceteam omfattande utbildning om hur du arbetar med AI-verktyg för att maximera deras fördelar.

  5. Träna AI-modeller. Fortsätt att förfina och uppdatera AI-modeller så att de förbättras över tid genom att lära sig av tidigare interaktioner.

  6. Övervaka prestanda och optimera. Övervaka kontinuerligt prestandan för din AI-lösning, inklusive att samla in feedback från kunder och agenter. Justera vid behov för att förbättra effektiviteten.

  7. Följ bästa praxis. Under hela processen med planering och implementering av AI, upprätthåll bästa praxis, såsom dataskydd och säkerhetsåtgärder.

Sex vanliga utmaningar vid implementering av AI i kundservice

Här är sex vanliga utmaningar och sätt att lösa dem.

  1. Cybersäkerhet och datasekretess
    Utmaning: AI-system hanterar känsliga kunddata, vilket gör dem till mål för cyberhot och ger upphov till sekretessproblem.
    Lösning: Implementera robust kryptering, strikta åtkomstkontroller och efterlevnad av dataskyddsregler. Informera kunder om principer för datanvändning och ge alternativ för avanmälan.

  2. Integrering med befintliga verktyg
    Utmaning: AI-verktyg behöver ofta arbeta tillsammans med befintliga CRM-, ERP- och plattformar för kontaktcenter, vilket leder till tekniska komplexiteter.
    Lösning: Använd AI-lösningar med öppna API:er och säkerställ kompatibilitet med befintliga teknikstackar. Arbeta med IT-team för att utveckla stegvisa strategier för införande av AI som minimerar störningar.

  3. Brist på personanpassning
    Utmaning: AI-förbättrade interaktioner kan kännas opersonliga, vilket leder till frustration bland kunder som förväntar sig en mer skräddarsydd upplevelse.
    Lösning: Använd AI-modeller som tränats på kundhistorik, inställningar och tidigare interaktioner för att leverera anpassade, kontextualiserade svar.

  4. Begränsad tillförlitlighet
    Utmaning: Digitala AI-assistenter kan ibland ha svårt att hantera komplexa kundförfrågningar i flera delar, vilket leder till felaktiga eller ofullständiga svar som gör inte kunderna nöjda.
    Lösning: Implementera hybridsupportmodeller där AI hanterar rutinfrågor och eskalerar komplexa fall till live-representanter. Uppdatera regelbundet kunskapsbaser och träna kontinuerligt AI på verkliga kundinteraktioner för att förbättra sammanhangsbaserad förståelse.

  5. Motstånd mot att använda AI-verktyg
    Utmaning: Vissa anställda kan vara långsamma med att införa AI-tekniker, och vissa kunder kanske föredrar mänsklig support.
    Lösning: Tillhandahåll lämplig utbildning och demonstrera tydligt fördelarna med AI för anställda. Hjälp till att göra kundinteraktioner naturliga och hjälpsamma, och erbjud smidiga övergångar till live-representanter vid behov.

  6. Oro för Ansvarsfull AI
    Utmaning: AI-modeller kan ärva bias från träningsdata, vilket leder till orättvis eller inkonsekvent behandling av kunder.
    Lösning: Säkerställ olika uppsättningar med träningsdata och implementera rättvisegranskningar för att identifiera och minska biaser. Använd förklarlig AI (XAI) tekniker som ger tydliga, förståeliga förklaringar för AI-styrda beslut och åtgärder.

Verkliga exempel på AI-driven kundservice

Många organisationer har transformerat sina kundupplevelser med AI. Här är några exempel på verkliga framgångsberättelser:

  • En global tillverkare som hanterar mer än 600 miljoner tekniska supportkontakter varje år ville förbättra sin kundsupport med AI. Företaget implementerade en virtuell assistent som engagerar kunder genom ett konversationellt gränssnitt för självbetjäning som hjälper dem att snabbt felsöka och lösa problem. Om det behövs kan assistenten smidigt överföra en kund till en levande kontaktcenterrepresentant med värdefull sammanhangsbaserad information om deras specifika problem.
    Viktiga lärdomar: Med en hybridsupportlösning får kunderna snabbare svars- och lösningstider.

  • En stor institution för finansiella tjänster i Storbritannien försökte effektivisera hanteringen av mer än 50 miljoner årliga kundinteraktioner. Banken konsoliderade flera befintliga system på en enda, intuitiv plattform för kundengagemang som aggregerar kunddata till 360-graders vyer, automatiserar bokningar av möten över avdelningar och genererar miljontals i årliga programvarubesparingar.
    Viktiga lärdomar: Genom att ge serviceteamen tillgång till digitala verktyg kan du öka kundkvarhållningen genom att hjälpa organisationer att leverera kundernas förväntningar på snabb, personlig service.

  • Ett globalt teknikföretag ville erbjuda kunderna snabbare åtkomst till sitt främsta supportteam samtidigt som de effektiviserade och automatiserade repetitiva uppgifter för representanter. Det införde en AI-agent som gör att kunder kan kommunicera med representanter dygnet runt på nio olika språk och ger servicerepresentanter insikter som behövs för att identifiera optimala lösningar på kundproblem. Den genomsnittliga handläggningstiden för det främsta supportteamet minskade med 20 % och dess produktivitet ökade med 15 %.
    Viktiga lärdomar: AI hjälper tjänstrepresentanter att frigöra sig från repetitiva uppgifter så att de kan fokusera på att lösa kundproblem.

Hur AI inom kundservice utvecklas

Nya teknologiska utvecklingar kommer att fortsätta driva införandet av AI i företag. Kundserviceorganisationer kommer att vara bland dem som får konkurrensfördelar från följande framväxande AI-teknologier och trender:

  • Advancerad NLP: Fortsatta framsteg inom NLP möjliggör ännu mer sofistikerade, människoliknande kommunikationer och interaktioner mellan AI-system och kunder.

  • Emotion AI: AI-system kommer att bli bättre på att känna igen, simulera och svara på mänskliga känslor, vilket gör det möjligt för AI-drivna kundservice- och supportverktyg att uttrycka större empati.

  • Hyper-personanpassning: AI-system fortsätter att använda avancerade dataanalystekniker för att bättre förstå enskilda kunders beteenden och preferenser. Utrustade med djupare insikter kommer dessa system att kunna skapa mer personliga upplevelser än någonsin tidigare.

  • Integrering med andra innovativa tekniker: AI-system integreras i allt högre grad med Sakernas Internet-enheter (IoT) för att tillhandahålla proaktiv kundsupport. De kommer också att koppla samman med förstärkt verklighet (AR) och virtuell verklighet (VR) för att skapa integrerande upplevelser.
En kvinna håller i en surfplatta.

Prova Dynamics 365 kostnadsfritt

Ge dina kundservice- och supportteam kraft med Dynamics 365—AI-drivna lösningar som kan hjälpa dig att öka effektiviteten, minska svarstiderna och personanpassa upplevelser.
Påbörja den kostnadsfria utvärderingsversionen
Resurser

Läs mer om att utveckla kundservice med AI

  1.
En man med glasögon och en kvinna med handen på hakan som tittar på varandra.
Webbsida

Utforska Dynamics 365 Customer Service

Ge medarbetarna inom kundservice möjlighet att lösa problem snabbt med generativ AI och automatisering.
Läs nu
En hand som skriver på ett tangentbord på en bärbar dator.
Infografik

Optimera service med AI

Upptäck tre sätt som AI transformerar service från fältet till kontaktcentret.
Visa nu
En kvinna i kostym som håller en svart mapp.
E-bok

Uppnå AI-driven serviceexcellens

Lär dig hur du kan överträffa kundernas förväntningar genom att leverera exceptionell, helhetslösning.
Läs nu
En kvinns i en röd skjorta och glasögon som använder en bärbar dator.
Blogg

Leverera automatiserad, multimodal kundservice

Erbjud kunder text- och röststöd i realtid med en AI-drivna lösning.
Läs nu
Tillbaka till avsnittet RESURSER

Vanliga frågor och svar

  • AI för kundservice innebär att använda AI-teknologier som chattbotar, virtuella assistenter och prediktiv analys för att automatisera och anpassa kundinteraktioner. AI kompletterar traditionella kundservicemetoder för att förbättra effektiviteten, minska svarstiderna och öka tillfredsställelsen.
  • AI ersätter inte traditionella kundservicemetoder utan kompletterar dem. Det hanterar rutinuppgifter och frågor så att människor kan fokusera på mer komplexa, värdefulla interaktioner som kräver kritiskt tänkande och empati. AI förbättrar den övergripande kundserviceupplevelsen genom att ge svar i realtid, personliga rekommendationer och tillgänglighet dygnet runt.
  • Framtiden för AI inom kundservice inkluderar framsteg inom naturlig språkbehandling (NLP), känslo-AI, hyper-personalisering och integration med IoT-enheter. Dessa utvecklingar kommer att leda till mer naturliga, empatiska kundinteraktioner och prediktiva tjänster som proaktivt identifierar och adresserar kundbehov.
  • Organisationer kommer att transformera kundservice genom att använda AI för att automatisera rutinuppgifter, minska svarstider och anpassa upplevelser. Organisationer kommer också att använda AI för att hantera högre volymer av kundförfrågningar mer effektivt, erbjuda proaktivt stöd och bygga starkare relationer.
  • Ett exempel på AI inom kundservice är AI-drivna chattbotar som använder NLP och maskininlärning för att engagera kunder i mänskliga samtal. Chattbotar arbetar i realtid för att svara på vanliga frågor, schemalägga möten och ge relevant information, vilket minskar bördan på levande representanter och förbättrar den övergripande kundupplevelsen. De kan också eskalera komplexa frågor till levande representanter när det behövs.

Följ Dynamics 365