_Wpływ sztucznej inteligencji na branżę obsługi klienta

Obsługa klienta, choć często niedoceniana, jest istotnym działem nowoczesnych firm, odpowiedzialnym za utrzymywanie i wzmacnianie relacji z klientami. W ostatnich latach rewolucja w obsłudze klienta następuje na skutek wdrożenia licznych rozwiązań AI. Wsparcie sztucznej inteligencji umożliwia organizacjom realizację wydajnej, spersonalizowanej i responsywnej obsługi klienta, umożliwiając budowanie silnych relacji na konkurencyjnym rynku.

Ale spójrzmy prawdzie w oczy, obsługa klienta to nie tylko dbanie o zadowolenie klientów – to także żonglowanie niekończącymi się telefonami, e-mailami i prośbami. Oto AI: superbohater obsługi klienta. Ze sztuczną inteligencją u boku, procesy obsługi klienta zmieniają się ze ścierających się łańcuchów w dobrze naoliwioną maszynę.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta automatyzuje rutynowe zadania, analizuje dane klientów i przewiduje ich potrzeby.

Pozwala to firmom szybciej i dokładniej odpowiadać na zapytania, zwiększając zadowolenie klientów. Co więcej, narzędzia AI mogą działać 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, zapewniając ciągłe wsparcie i gwarantując, że klienci otrzymają pomoc zawsze, gdy jej potrzebują.

Integracja sztucznej inteligencji w obsłudze klienta nie tylko zwiększa wydajność operacyjną, ale także pomaga firmom uzyskać głębszy wgląd w zachowania i preferencje klientów. Wykorzystując te spostrzeżenia, firmy mogą dostosować swoje usługi do unikalnych potrzeb każdego klienta, wspierając lojalność i długoterminowe relacje. Przyszłość obsługi klienta to w dużej mierze narzędzia obsługi klienta oparte na AI.

Brzmi interesująco? Przeczytaj nasz artykuł, aby dowiedzieć się, w jaki sposób wdrożenie AI w procesach obsługi klienta może pomóc Twojej firmie.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w obsłudze klienta

1. Planowanie zatrudnienia agenta

Sztuczna inteligencja łączy informacje o agentach (agenci to pracownicy obsługi klienta), takie jak preferencje i umiejętności, z historycznymi informacjami o zapytaniach klientów z różnych kanałów. Dane te są wykorzystywane do planowania oraz śledzenia i prognozowania popytu (ile będzie zapytań na jaki temat) w czasie rzeczywistym. Firmy wdrażające planowanie zatrudnienia agenta wykonywane przez AI, mogą osiągnąć optymalny poziom zatrudnienia, obniżyć koszty operacyjne i zwiększyć zadowolenie pracowników. Wymaga to starannego procesu integracji, jednak narzędzia obsługi klienta usprawnione w ten sposób, przyniosą długoterminowe korzyści z płynniej przebiegających procesów i lepszego zarządzania pracą oraz zasobami.

2. Chatboty i sztuczna inteligencja

Przetwarzanie języka naturalnego (nlp) i rozumienia języka naturalnego (NLU) sprawiają, że sztuczna inteligencja wchodzi w interakcję z klientami za pośrednictwem tekstu lub mowy, identyfikując i adresując ich intencje. Na przykład, klienci poszukujący informacji mogą to zrobić za pomocą tekstu (czatboty ai) lub zapytań ustnych (asystenci głosowi). Przyjmując tę technologię, czatboty i voiceboty mogą zapewnić natychmiastowe wsparcie, skrócić czas oczekiwania i zwiększyć zadowolenie klientów. Chociaż początkowa konfiguracja i szkolenie mogą zająć trochę czasu, wynikiem jest skalowalne rozwiązanie do obsługi klienta 24/7, które znacznie zmniejsza obciążenie agentów.

Jak działają chatboty?

Voiceboty w contact center oraz czatboty AI rewolucjonizują procesy obsługi klienta. Dzięki zaawansowanym algorytmom przetwarzania języka naturalnego (NLP), które umożliwiają im rozumienie pytań klientów i udzielanie odpowiedzi w czasie rzeczywistym, oferują natychmiastowe odpowiedzi na zapytania klientów.

3. Wykrywanie emocji klienta

Technologie AI analizują stan emocjonalny klientów przy użyciu wizji komputerowej, danych wejściowych audio/głosu, czujników i logiki. Sprzedawcy detaliczni mogą na przykład wykorzystywać kamerę do analizy mimiki twarzy, aby określić, które produkty są najbardziej atrakcyjne dla klientów. Firmy wykorzystujące tę technologię zyskują cenny wgląd w preferencje i zachowania klientów, co pozwala na lepszą personalizację doświadczenia klienta i skuteczne strategie marketingowe. Wykorzystanie AI do interpretacji emocji klientów wzbudza wątpliwości wyrażane pytaniem „co na to etyka obsługi klienta?”, czy AI w marketingu wykorzystywane w ten sposób nie przekracza granic prywatności i nie narusza zasad moralnych? Są to kwestie, które społeczeństwo obserwuje i analizuje na bieżąco, wraz z rozwojem sztucznej inteligencji w obsłudze klienta i innych obszarach życia.

Pomimo konieczności inwestycji w zaawansowaną infrastruktuję i wymienionych wcześniej rozważań, potencjał zwiększenia zaangażowania i satysfakcji klientów dzięki AI w marketingu jest ogromny. Faktem jest, że wpływ obsługi klienta na firmę ma niebotyczne znaczenie, zarówno w branży B2C jak i B2B.

4. Analiza zachowań i personalizacja doświadczenia klienta

Kolejnym przykładem AI w marketingu i biznesie jest sztuczna inteligencja wykorzystywana do monitorowania i analizy zachowań klientów w różnych kanałach firmy (strona internetowa, aplikacje, social media, call center itp). Systemy sztucznej inteligencji interpretują sposób, w jaki klienci korzystają z poszczególnych kanałów na żywo; modelują i przewidują (analityka predykcyjna), gdzie podróż klienta może się zatrzymać. Następnie sugerują sposoby interakcji, takie jak np. zaoferowanie kuponu lub konsultacji. Taka analiza danych klientów pozytywnie wpływa na jakość obsługi, zwiększa współczynnik konwersji i lojalność klientów. Chociaż konfiguracja analityki zazwyczaj jest złożona, korzyścią jest płynna i satysfakcjonująca podróż klienta, co przekłada się na dobre relacje.

5. Segmentacja klientów

Algorytmy AI mogą także segmentować klientów zgodnie z informacjami, które uzyskują do analizy np. według: danych demograficznych, geograficznych, psychograficznych i innych, działając w czasie rzeczywistym lub offline. Segmentacja ułatwia oferowanie usług dostosowanych do potrzeb/sytuacji klienta – sztuczna inteligencja może na przykład wskazać stałych i nowych klientów, a dla obu tych grup oferta będzie inna. Korzystając z tego podejścia, firmy mogą dostosować swoje działania marketingowe i ofertę do konkretnych potrzeb każdego segmentu, co wspomaga efektywność obsługi klienta i zwiększa satysfakcję odbiorców.

*AI w marketingu to niezawodna obsługa klienta dopiero wtedy, gdy wskazówki sztucznej inteligencji zostaną dobrze wykorzystane przez ludzki personel.

6. Szkolenie intencji HITL

Wyzwania związane ze sztuczną inteligencją dotyczą czasem samych alogrytmów i wymagają zaangażowania człowieka. HITL to skrót od Human in the loop i oznacza poprawę działania algorytmów na podstawie danych wprowadzanych przez ludzki personel. Dzięki informacjom od ludzi, systemy sztucznej inteligencji uczą się, są testowane, a gdy dostosują oraz ustabilizują działanie, obsługa klienta AI staje się spersonalizowana i dostosowana do potrzeb firmy oraz jej klientów. Wskaźniki wydajności contact center pikują, outsourcing obsługi przestaje być potrzebny, organizacja zyskuje lepsze wyniki finansowe i umacnia swoją pozycję na rynku.

*Treningu intencji HITL jest powiązany z obszarem Machine Learning oznaczającego uczenie maszynowe.

7. Hiperautomatyzacja realizacji zamówień

Metody sztucznej inteligencji są włączane do technologii zorientowanych na zadania i biznes, w tym praktyki automatyzacji takie jak:

• zrobotyzowana automatyzacja procesów,
• automatyzacja przepływu pracy,
• integracja platform i inteligentnych pakietów zarządzania procesami biznesowymi.

Przykład: centra obsługi klienta mogą zoptymalizować proces od zamówienia do wysyłki. Firmy wdrażające hiperautomatyzację usprawniają operacje, zmniejszają liczbę błędów i zwiększają ogólną wydajność. Chociaż początkowe inwestycje i proces integracji mogą być intensywne, długoterminowy wzrost produktywności i zadowolenia klientów jest znaczący.

8. Routing klientów oparty na AI

Analityka predykcyjna określa najlepiej dopasowany zasób dla żądania klienta, wykorzystując klasyfikację osobowości agenta i parowanie behawioralne w oparciu o dane historyczne. Agent może zostać wybrany na podstawie historii zakupów klienta, zapewniając bardziej spersonalizowaną i skuteczną interakcję. Takie podejście to optymalizowacja alokacji zasobów i poprawa obsługi klienta.

9. Grafy wiedzy dla chatbotów

Grafy wiedzy przechowują informacje o domenie chatbota, takie jak podmioty (osoby, produkty, ceny i miejsca), poprawiając dokładność i szybkość odpowiedzi. Pomaga to chatbotom odpowiadać na złożone pytania związane z domeną. Firmy korzystające z grafów wiedzy zwiększają możliwości swoich chatbotów, zapewniając dokładniejsze i bardziej kontekstowe odpowiedzi. Tworzenie i utrzymywanie grafów wiedzy wymaga znacznych zasobów, jednakże poprawa interakcji z klientami i ich satysfakcja sprawiają, że jest to cenna inwestycja.

10. Personalizacja doświadczenia klienta

Sztuczna inteligencja wykorzystuje zachowanie, historię i etap podróży klienta, aby prezentować oferty w czasie rzeczywistym, poprawiając konwersję i wartość zamówienia czyli adresując najtrudniejsze wyzwania obsługi klienta. Tego rodzaju automatyzacja AI jest często wbudowana w promocje lub silniki personalizacji, szczególnie w przypadku ofert produktowych. Personalizując oferty, firmy zwiększają sprzedaż, poprawiają zadowolenie klientów i wzmacniają ich lojalność. Warto zaznaczyć, że mimo że wdrożenie tak działających systemów sztucznej inteligencji wymaga szczegółowych danych klientów i solidnych algorytmów AI, wynikający z tego wzrost współczynników konwersji i zaangażowania klientów jest bardzo korzystny.

11. Inteligentne podsumowanie rozmowy

Analiza tekstu, podsumowanie tekstu, zamiana mowy na tekst, modele domenowe i metody oparte na regułach – to wszystko usprawnia pracę call center oraz działy obsługi klienta. Dzięki tym funkcjom budowa asystenta AI staje się standardem. Wymienione możliwości pomagają agentom podsumować rozmowę z klientem, wyłapując z niej najważniejsze informacje, a algorytm zmienia je w zadania do wykonania. Technologia ta pomaga skrócić czas poświęcany przez agentów na zadania administracyjne, pozwalając im skupić się bardziej na interakcjach z klientami. Firmy wdrażające to rozwiązanie poprawiają produktywność agentów i dokładność prowadzenia dokumentacji. Pomimo potrzeby zaawansowanych narzędzi AI i integracji, wydajność uzyskana w przetwarzaniu danych po rozmowie sprawia, że jest to opłacalne przedsięwzięcie.

12. Przewidywanie całkowitej wartości klienta

Dane historyczne dotyczące wydatków, rezygnacji z decyzji zakupowej, kosztów sprzedaży oraz świadczonego wsparcia, pozwalają opracować modele predykcyjne w celu prognozowania przyszłych przychodów i/lub zysków dla każdego potencjalnego klienta. Pomaga to ukierunkować wysiłki związane ze sprzedażą, ofertą oraz akcjami, których celem jest utrzymanie dobrych relacji z klientem. Analityka predykcyjna to sposób na skuteczne alokowanie zasobów i maksymalizację wartości dostarczanej klientowi.

13. Doradca agenta w czasie rzeczywistym

Wspomniana wcześniej analityka tekstu, zamiana mowy na tekst i metody oparte na regułach pomagają agentom w call center w poprawie wydajności. Trener agenta (AI) słucha połączeń w czasie rzeczywistym i zapewnia wsparcie lub zalecenia w razie potrzeby. AI może pomóc poprawić wydajność agentów, zwiększyć zadowolenie klientów i skrócić czas szkolenia. Chociaż wymaga to zaawansowanych narzędzi do analizy w czasie rzeczywistym i ciągłego monitorowania, natychmiastowe wsparcie i wskazówki udzielane agentom, znacznie poprawiają funkcjonowanie centra obsługi, podnoszą dostępność obsługi klienta oraz jej jakość.

14. Redagowanie informacji umożliwiających identyfikację osoby

Sztuczna inteligencja wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie jednostek nazwanych, tagowanie części mowy i reguły do identyfikowania i redagowania informacji osobistych z nagrań interakcji z klientami lub sesji tekstowych z agentami. Technologia ta zapewnia prywatność danych klientów i zgodność z przepisami. Firmy korzystające z AI w marketingu w tym redakcji PII (Personal Identifiable Information) mogą chronić informacje o klientach, zmniejszać ryzyko prawne i budować zaufanie. Znaczenie prywatności danych i zgodności z przepisami czyni takie procesy niezbędnymi.

15. Analiza mowy pod kątem nastrojów

Sztuczna inteligencja wykorzystuje zamianę mowy na tekst i analizę tekstu do wydobywania kontekstowych informacji z nagranych lub prowadzonych w czasie rzeczywistym interakcji głosowych, w tym tematów, zaangażowania emocjonalnego, opinii o produkcie i nastrojów klientów. Analiza danych w obsłudze klienta pozwala firmom lepiej zrozumieć potrzeby klientów i ulepszyć swoje usługi. Wdrożenie analityki mowy może poprawić jakość obsługi klienta i zapewnić cenne informacje biznesowe.

16. Biometria głosowa agenta

Biometria głosowa wyodrębnia cechy i charakterystykę głosu agenta, aby upewnić się, że pracownik obsługuje call center. Technologia ta zapewnia bezpieczeństwo i autentyczność w modelu pracy zdalnej. Firmy korzystające z pasywnej biometrii głosowej mogą utrzymać wysokie standardy bezpieczeństwa i zaufanie do swoich zdalnych operacji.

*Poza godzinami pracy konsultanta, firma może włączać voiceboty w call center, które obsługują klientów przez resztę doby.

17. Wirtualny asystent wdrażający agenta

Chatboty i sztuczna inteligencja wspólnie prowadzą nowych agentów przez ich pierwszy miesiąc pracy, integrując się z systemami pracowników; odpowiadają na typowe pytania i śledzą przebieg określonych procedur szkoleniowych. Takie podejście usprawnia proces wdrażania, zmniejszając obciążenie osób szkolących i zapewniając spójną jakość szkoleń. Firmy wdrażające wirtualnych asystentów do onboardingu przyspieszają przygotowania agentów i poprawiają efektywność szkoleń.

18. Wizualne wyszukiwanie w sprzedaży

Modele wyszkolone w sieciach neuronowych identyfikują kontekst i zawartość obrazów, umożliwiając wyszukiwanie obrazów lub stosowanie filtrów nawigacyjnych według atrybutów wizualnych. Klienci mogą zlokalizować przedmioty podobne do obrazu, który posiadają. Oferując możliwości wyszukiwania wizualnego, firmy poprawiają jakość zakupów i zwiększają zadowolenie klientów. Zapewnienie bardziej intuicyjnego i angażującego doświadczenia zakupowego sprawia, że samoobsługa jest prostsza i ciekawsza a to przekłada się na wyższy stopień satysfakcji klientów.

Może Cię również zainteresować: Czy sztuczna inteligencja zdominuje wizję przyszłości i rozwoju cloud computing?

Przyszłość interakcji z klientem

Przyszłość obsługi klienta jest niezwykle obiecująca, a ciągłe postępy prowadzą do coraz bardziej wyrafinowanych zastosowań. Firmy z rosnącym zaangażowaniem badają innowacyjne sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji.

Wyobraźmy sobie świat, w którym sztuczna inteligencja i rzeczywistość rozszerzona (AR) łączą się, tworząc interaktywne i wciągające doświadczenia. Dzięki temu obsługa klienta w czasie rzeczywistym (np. przy instalacji produktów czy rozwiązywaniu problemów) byłaby bardziej płynna niż kiedykolwiek.

Na horyzoncie pojawiają się również emocjonalnie inteligentne systemy AI, zdolne do rozumienia i reagowania na szerszy zakres ludzkich emocji. Rozwój ten umożliwiłby spersonalizowane i empatyczne interakcje z klientami.

Przykład: sztuczna inteligencja analizuje ton i język klienta; wykrywa frustrację a następnie odpowiada kojącym, wspierającym tonem.

Wdrażając świadome emocjonalnie systemy, organizacje mogą budować silniejsze relacje ze swoimi klientami, zwiększając lojalność oraz zaufanie.

Dodatkowo, integracja AI z IoT pozwoli na proaktywną i płynną obsługę klienta. Sztuczna inteligencja może wykorzystywać dane z produktów obsługujących IoT do przewidywania i rozwiązywania problemów przed ich wystąpieniem.

Przykład: inteligentne urządzenie powiadamia dział obsługi klienta o potencjalnej awarii, zachęcając do wezwania serwisu lub podjęcia kroków w celu rozwiązania problemu, zanim jeszcze klient zauważy problem. Takie proaktywne podejście zminimalizuje zakłócenia i poprawi ogólną obsługę klienta.

Firmy, które są gotowe na wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji w obsłudze klienta, mają większe szanse na wyprzedzenie konkurencji, oferując najnowocześniejsze rozwiązania, które są nie tylko wydajne, ale także wysoce angażujące i spersonalizowane. Ponieważ technologia AI nadal ewoluuje, firmy, które przyjmą i zintegrują innowacje, będą dobrze przygotowane do spełnienia, a nawet przekroczenia oczekiwań klientów, zapewniając długoterminowy sukces.

Jakie są korzyści z obsługi klienta ai?

AI w marketingu oraz w procesach obsługi klienta, oferuje liczne korzyści, które znacznie poprawiają wydajność i skuteczność działań. Oto kilka powodów, dla których warto wdrożyć sztuczną inteligencję w obsłudze klienta:

• Zwiększona wydajność – ai może pomóc z automatyzacją rutynowych zadań, które w przeciwnym razie pochłaniałyby cenny czas i zasoby. Sztuczna inteligencja pozwala agentom skupić się na bardziej złożonych interakcjach, co prowadzi do szybszego rozwiązywania problemów oraz wzrostu produktywności.
• Spostrzeżenia i decyzje oparte na analizie danych – sztuczna inteligencja analizuje ogromne ilości danych klientów, zapewniając dogłębne spostrzeżenia, które ułatwiają podejmowanie decyzji i umożliwiają spersonalizowaną obsługę. Te spostrzeżenia napędzają strategie biznesowe, rozwój produktów i działania marketingowe, przyczyniając się do wzrostu oraz rentowności.
• Ciągłe wsparcie – narzędzia oparte na sztucznej inteligencji działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, zapewniając klientom stałe wsparcie. Całodobowa obsługa klienta w czasie rzeczywistym zapewnia większą satysfakcję klientów, poprawia wskaźniki wydajności contact center i reputację marki.
• Oszczędność kosztów – budowa asystenta AI zmniejsza zapotrzebowanie na dużą liczbę pracowników contact center, obniżając koszty pracy i wydatki związane ze szkoleniami. Skuteczniej radzi sobie również z wahaniami popytu, optymalizując alokację zasobów (analityka predykcyjna).Przeczytaj również artykuł: W jaki sposób sztuczna inteligencja wpłynie na prognozowanie popytu w łańcuchu dostaw?
• Proaktywna obsługa klienta – możliwości predykcyjne sztucznej inteligencji umożliwiają proaktywną obsługę, rozwiązując problemy przed ich eskalacją. Takie podejście poprawia jakość obsługi klienta i buduje zaufanie do marki.
• Ulepszona personalizacja – analiza danych w obsłudze klienta wykonywana przez AI, pozwala na uzyskanie rekomendacji i rozwiązań w oparciu o zachowanie oraz preferencje klientów, zwiększając lojalność oraz sprzedaż.
• Skalowalność – systemy AI obsługują rosnącą liczbę interakcji z klientami bez uszczerbku dla jakości, zapewniając responsywną dostępność obsługi klienta nawet w godzinach szczytu.
• Ulepszone wsparcie agentów – sztuczna inteligencja zapewnia wsparcie dla pracowników w czasie rzeczywistym, poprawiając wydajność i zmniejszając wskaźniki rotacji.
• Przewaga konkurencyjna – firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję w obsłudze klienta wyróżniają się na tle konkurencji, przyciągając i zatrzymując klientów, również tych zorientowanych na rozwiązania wspierające zrównoważony rozwój.
• Lepsza obsługa klienta – szybsze i dokładniejsze odpowiedzi skracają czas oczekiwania i zwiększają satysfakcję.

AI – zmiana obsługi klienta

Sztuczna inteligencja niezaprzeczalnie przekształca branżę obsługi klienta i rynek call center, oferując znaczące korzyści, takie jak zwiększona wydajność, lepsze doświadczenia klientów i podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Technologia odpowiada na wiele wyzwań związanych z obsługą klienta, zapewniając niezawodną obsługę na najwyższym poziomie. Mimo że uczenie maszynowe i automatyzacja AI poprawia efektywność, kluczowym elementem pozostaje etyka obsługi klienta. Firmy muszą dbać o to, by interakcje były nie tylko skuteczne, ale także zgodne z wartościami etycznymi. W tym kontekście, ludzki personel nadal odgrywa nieocenioną rolę, a technologia go wspiera, a nie zastępuje.

Chociaż istnieją wyzwania związane z sztuczną inteligencją, które należy wziąć pod uwagę, takie jak koszty wdrożenia i obawy dotyczące prywatności danych, zalety sztucznej inteligencji przewyższają wady. Wraz z dalszym rozwojem technologii AI, przyszłość interakcji z klientem niesie ze sobą ekscytujące możliwości dalszych innowacji, obiecując jeszcze wyższy poziom personalizacji i wsparcia.

Ostatecznie wdrożenie sztucznej inteligencji w obsłudze klienta to nie tylko postęp technologiczny, ale strategiczny imperatyw dla firm, które chcą spełniać i przekraczać oczekiwania klientów. Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta to wartościowe narzędzie, nowoczesna odpowiedź na wyzwania obsługi klienta, to automatyzacja procesów w contact center, zmniejszone koszty obsługi klienta, obsługa wiadomości e-mailowych, analityka predykcyjna, bezpieczeństwo w obsłudze klienta, interaktywne systemy odpowiedzi głosowych…. i tak dalej. A skracając? To po prostu efektywność obsługi klienta. Wykorzystując potęgę sztucznej inteligencji, firmy będą dostarczać najwyższą jakość obsługi, napędzać wzrost i zapewniać sobie długoterminowy sukces.

Poznaj ofertę TT PSC

Zobacz, jak możemy połączyć Twoją wizję z naszą wiedzą i doświadczeniem z zakresu AI, AR oraz IoT, aby wesprzeć rozwój Twojego biznesu.

Jeśli zainteresował Cię ten artykuł, zapoznaj się z naszą ofertą AI Data Discovery.

Przeczytaj także nasze success stories:

• Jak Digital Twin i wirtualizacja przestrzeni produkcyjnej poprawiły wydajność firmy farmaceutycznej
• Zdalna obsługa posprzedażowa autobusów Solaris dzięki Rozszerzonej Rzeczywistości (AR)
• Wykorzystanie Rozszerzonej Rzeczywistości (AR) do aranżacji i wymiarowania osłon okiennych

Źródło: Gartner, Uncovering Artificial Intelligence Business Opportunities in Over 20 Industries and Business Domains, 2023