ثلاث طرق رئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء
الذكاء الاصطناعي
اليوم ، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء أمرًا شائعًا. تم ذكر 15 طريقة لتسخير قوة الذكاء الاصطناعي ، لكن القائمة قد تكون أطول. من بين الشركات الكبرى التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمة العملاء ، لدينا علامات تجارية كبيرة مثل Apple و Facebook و Deloitte و Microsoft و Volvo و KFC.
ما هي التداعيات العملية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء؟ للإجابة على هذا السؤال ، جمعنا النصائح من بعض خبراء الذكاء الاصطناعي والابتكار وأنشأنا ثلاثة مجالات رئيسية تغطي تقريبًا كل تطبيق ممكن للتكنولوجيا.
المجال الأول لاستخدام الذكاء الاصطناعي: ضمان السرعة والراحة والكفاءة
من المحبط الاتصال بخدمة العملاء التقليدية ، خاصةً من الهاتف الخلوي. بعد أن اضطر المستخدم للإجابة على سلسلة من الأسئلة عن طريق الضغط بشكل محرج على زر صغير غير مريح على لوحة مفاتيح الهاتف المحمول ثم انتظار الرد.
هذه ليست النهاية. بمجرد التأجيل ، سيستغرق الأمر وقتًا طويلاً. إذا استغرق الأمر ثوانٍ أو دقائق أو ساعات ، فلن يتم تقديم أي معلومات.
قد يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء إلى تغيير ذلك. تقدم روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إجابات فورية بنبرة مهذبة وودودة ، وتدير الأسئلة الأساسية والمتكررة للعميل. ليس من المستغرب أن يرحب 62٪ من المستخدمين بفكرة إحضار بعض روبوتات الدردشة معهم عند زيارة خدمة العملاء.
يمكن للذكاء الاصطناعي الصوتي أن يفعل أكثر من مجرد تجنب انتظار مكالمة. على سبيل المثال ، يمكن للذكاء الاصطناعي الصوتي بدء محادثة حقيقية مع المستخدم في الثانية الأولى من اللمس ، وتجنب العملاء ذوي الخبرة الضعيفة التحسس بلوحة مفاتيح هواتفهم ، خاصةً إذا كانوا يقفون في مكان مزدحم مثل القطار أو الحافلة.
باختصار ، يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء تجربة مستخدم أفضل وسلسة ؛ نعلم جميعًا أن تجربة المستخدم الأفضل توفر للمؤسسات المزيد من المال من حيث المزيد من التحويلات وتقليل فقدان حركة المرور.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تسريع روبوتات المحادثة لخدمة العملاء وجعلها أكثر كفاءة؟
من حيث التفاصيل الفنية ، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز خدمة العملاء؟ هناك ثلاث طرق على الأقل:
يمكن لروبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التعامل مع استفسارات متعددة في وقت واحد. إنه يخفف من آلام مراكز الاتصال المزدحمة اليوم بآلاف المكالمات كل دقيقة. ينخفض وقت الاستجابة بشكل ملحوظ ويوفر وقت المنظمة.
يمكن لمنظمة العفو الدولية تحديد أفضل وكيل لاحتياجات العملاء. هذا يعني أن عملائك سيتواصلون في الوقت المناسب مع الأشخاص الذين يمكنهم تقديم المساعدة بشكل أفضل. ثم يأتي معه توفير الوقت وزيادة الرضا.
يمكّن الذكاء الاصطناعي الأشخاص من التواصل بوظائف وطرق أكثر من خلال القنوات والتطبيقات الرقمية. على سبيل المثال ، يقترح Slack و WhatsApp والمراسلين الآخرين إجراءات مثل مشاركة موقع أو إرسال ملصق. هذا يخلق طريقة جديدة تمامًا للتواصل وتبادل المعلومات التي هي نموذجية للشبكات الاجتماعية.
المجال الثاني حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي: تصنيف العملاء وإدارة البيانات
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات لفهم احتياجات العملاء وتزويدهم بالموارد الأكثر ملاءمة. يمكن لروبوتات الذكاء الاصطناعي استخراج بيانات العملاء ذات الصلة بطريقتين:
من خلال تصنيف العملاء. وهذا يعني استخراج الآلاف من البيانات التي يمكن جمعها من خلال تتبع محادثات العملاء والإجراءات والسلوك العام.
من خلال الوصول إلى بيانات CRM الخاصة بالمؤسسة ، يجب معالجة البيانات. الإجراءات النموذجية التي يقوم بها روبوت AI على البيانات هي كما يلي:
احصل على رؤى في الوقت الفعلي عبر جميع قنوات اتصال العملاء
قم بتحسين مدى توفر الوكيل وأوقات الانتظار وفرص الخدمة الاستباقية.
قم بترقية الحالات وتصنيفها تلقائيًا باستخدام التحليلات التنبؤية ذات الحساسية والخبرة في المجال.
تنقل روبوتات المحادثة القوية المعرفة باستخدام مهام سير العمل المؤتمتة.
تمكين لوكلاء الميدانيين من تقديم الخدمات بناءً على الوصول إلى بيانات CRM.
خدمة شخصية في أي وقت وفي أي مكان.
قم بتحسين الجدولة والتوجيه باستخدام بيانات CRM الكاملة.
تذكر ، التخصيص هو نقطة قوية. يجب أن تكون خدمة العملاء المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشرية:
يُمكِّن الذكاء الاصطناعي الشركات من تقديم تجارب أكثر ذكاءً وشخصية ويمكن التنبؤ بها يتوقعها العملاء
استخدام آخر محتمل للذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء هو القياسات الحيوية ، والتعرف على الوجه والصوت ، وتحليل المشاعر ، والتنبؤ بالنية لمستخدمي الخدمة.
بينما لا تزال هناك مشاكل في تحديد المستخدمين من خلال الذكاء الاصطناعي ، فإن التنبؤ بالنية يكاد يكون آمنًا ويستخدم بالفعل على نطاق واسع من قبل العديد من المنصات. على سبيل المثال ، التنبؤ بالقصد هو ما يسمح لـ Google بإكمال استعلامات البحث تلقائيًا باستخدام عدة أرقام مستخدمين.
في خدمة العملاء ، يعني توقع نية الذكاء الاصطناعي تخمين الخطوة أو الطلب التالي للعميل. يمكن لروبوتات الذكاء الاصطناعي القيام بذلك عن طريق تحويل إشارات العملاء (النقرات ، المشاهدات ، عمليات الشراء ، الضربات الشديدة ، النقرات) إلى تنبؤات ، مما يمكّن الروبوتات من تقديم إجابات ، مثل الاتصال بالوكيل المناسب ، قبل أن يطلبها العميل.
يتعلم تحليل المشاعر كيف يشعر العملاء من خلال تحليل مجموعة من الإشارات ، وعادة ما يكون التحليل النصي لما يكتبه العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي والرموز التعبيرية أو غيرها من الإشارات غير اللفظية التي يرسلونها.
يمكن استخدام البيانات التي تم جمعها من خلال تحليل المشاعر لتوجيه العملاء إلى الفريق المناسب بناءً على مشاعرهم. على سبيل المثال ، إذا كان العميل غاضبًا ، فإن فريق الاحتفاظ بالعملاء يكون أفضل من قسم المبيعات. العكس هو عملاء سعداء وراضون.