المُقدّمة
الذكاء الاصطناعي لدعم العملاء (منظمة العفو الدولية) و التعلم الآلي لدعم العملاء تتم مناقشة (ML) في كل الأعمال تقريبًا ، ولسبب وجيه. يمكنك العثور على عدد لا يحصى من المقالات المكتوبة حول مزاياها ومخاطرها ، وتوقعات القبول ، وكيف تتسلل بثبات إلى حياتنا اليومية لسنوات إذا أجريت بحثًا أساسيًا في Google. يخشى الكثير من الناس من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ستتولى الروبوتات المسؤولية!) ، لكنهم يقدمون حلولًا قابلة للتطبيق ساعدت العلامات التجارية على مستوى العالم في تحسين مجموعة من العمليات.
يمكنك الاختيار بين هاتف iPhone و Galaxy و Alexa و Chromecast وجهاز Mac أو كمبيوتر شخصي في بيئة اليوم. يمكن أن تعني خدمة العملاء الفرق بين خسارة الشركة والاحتفاظ بعميل رئيسي.
إن جعل عملائك ينتظرون في طابور لمدة 20 دقيقة ليس مفيدًا للشركة. يشجعهم على الذهاب إلى منافس. أكثر من أي وقت مضى ، يعد تقديم طلبات المستهلكين من خلال دعم العملاء السريع والفعال والسلس هو الطريقة الوحيدة للفوز في عالم يمكن للعملاء فيه الانتقال إلى منافس في لمحة واحدة. منظمة العفو الدولية لخدمة العملاء هو الجواب.
لقد أثبت دعم العملاء أنه من بين أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي داخل المظلة الهائلة الناتجة عن هذا الرقمنة. في حين أن أكثر من نصف الشركات الخدمية تبحث بنشاط عن طرق لدمج الذكاء الاصطناعي في أنشطتها ، فإن الكثير منهم غير متأكدين من كيفية القيام بذلك.
خمسة وستون في المائة من المستهلكين تشعر بالقلق من أن العلامات التجارية تفرط في استخدام الذكاء الاصطناعي ، مما قد يجعل الأمور أكثر تعقيدًا إذا لم يتم القيام بها بشكل صحيح. لذلك من الأهمية بمكان أن يكون لديك فهم كامل لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي ومتى يكون مقبولاً.
معرفة الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح واسع النطاق يعزز فكرة أن الآلات يمكن أن تحاكي مهارات الإنسان في حل المشكلات أو التفكير. يستخدم التعلم الآلي (ML) ، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، بيانات التدريب لتحسين العمليات الحسابية والتنبؤات والأحكام.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تعطيل صناعة خدمة العملاء؟
يعمل الذكاء الاصطناعي على تعطيل صناعة خدمة العملاء ، وجعلها أكثر فعالية من حيث التكلفة ، وزيادة مشاركة العملاء ، وتسريع العملية بالنسبة للوكلاء. يُطلب من الوكلاء مرارًا وتكرارًا نفس الاستفسارات الأساسية التي يمكن للآلة الإجابة عليها بسهولة. الذكاء الاصطناعي ، الذي يجمع بين خوارزميات التعلم الآلي ومعالجة اللغة ، قادر على أتمتة هذه الطلبات الأساسية ومساعدة الوكلاء في الوقت الفعلي ، وتوجيه المكالمات إلى الوكلاء الأكثر ملاءمة ، وتقييم موظفي خدمة العملاء.
تتمثل ميزة استخدام خدمة العملاء كحالة استخدام للذكاء الاصطناعي في وجود وفرة في بيانات التدريب لتطوير نماذج التعلم الآلي. حتى إذا كانت أسئلة المستخدم غير شفافة ، أ روبوت شجرة القرار أو أي حل آخر لخدمة العملاء قائم على اللهجة ، يجب أن يكون قادرًا على فهم ما تعنيه.
يمكنه تعلم القيام بذلك عن طريق فحص كميات هائلة من البيانات المتاحة ، مثل Yahoo! البيانات اللغوية وبيانات المساعدة على تويتر ومجموعات البيانات الأخرى التي يمكن الوصول إليها. يمكن للشركات أيضًا جمع البيانات المصممة خصيصًا لأنواع الاستفسارات التي تجيب عليها روبوتات المحادثة.
استخدم حالات
تمكن الخدمة الذاتية
السماح للمستهلكين بمساعدة أنفسهم هو الطريقة المثالية لمساعدتهم. يحصلون على الحل الذي يحتاجون إليه مباشرة ، وتوفر المنظمة المال على دعم العملاء. يستفيد كل من العميل والمؤسسة من الخدمة الذاتية. قابل للبحث نظام إدارة قاعدة المعرفة والوكلاء الافتراضيون هما الحلان الرئيسيان لتمكين الخدمة الذاتية.
تتشابه مصادر البيانات القابلة للبحث مع مصادر البيانات الخاصة بشركة Google. تحتوي العديد من مواقع الويب على صفحات "مساعدة" ، ولكن نسبة ضئيلة منها فقط هي التي تساعد حقًا. والسبب في ذلك هو أن نتائج البحث غير موثوقة وغير قابلة للاستخدام بشكل متكرر.
أتمتة مهام التفاعل المسبق
تبدأ تفاعلات خدمة العملاء الناجحة قبل وقت طويل من التفاعل بين الوكيل والعميل. يستلزم تصنيف وتحليل مشكلة العميل. ثم ، مطابقة المستهلك مع الوكيل المناسب ، باستخدام كميات هائلة من البيانات.
الاكتشاف الآلي للمشاكل هو أول مجال للرقمنة. إنها عملية يدوية يتم تشغيلها حاليًا باستخدام الذكاء الاصطناعي. تُعرف ممارسة التحديد التلقائي لنوع المشكلة التي يواجهها العميل بالاكتشاف التلقائي للمشكلة.
يمثل توزيع المعلومات على الوكلاء المجال الثاني للأتمتة. تُعرف العملية الشاقة لقبول تذاكر خدمة العملاء ذات الدخل وإرسالها إلى الوكيل المتفوق لهذه الحاجة باسم توجيه التذاكر.
تستغرق هذه العملية وقتًا طويلاً وهي غير فعالة وتتسبب في تأخير أوقات رد الفعل. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تصنيف التذاكر إلى فئات متعددة ، في هذا المثال ، العلامات تلقائيًا. ميزة أخرى لتحليل المشاعر هي أنه قد يحدد المستهلكين الغاضبين أو الساخطين ويعطي الأولوية لمعالجة مشكلاتهم.
زيادة إنتاجية الوكيل في الوقت الفعلي
حتى الآن ، ساعدت منظمة العفو الدولية العملاء في مساعدة أنفسهم وأعدت الوكلاء ليكونوا أكثر فاعلية بسبب القليل عامل الإرهاق حتى قبل التعامل مع العملاء. إن جعل الوكلاء أكثر فاعلية في الوقت الفعلي وتقديم الأفكار والتوصيات إلى الوكلاء طوال المكالمة هو المجال الثالث المهم.
كما قد تتوقع ، من الصعب تحقيق ذلك لأنه يجب أن يتم في الوقت الفعلي ، مع المعلومات التي تم جمعها من المكالمة ، والمتصلة بالبيانات الحالية ، والتنبؤات التي تم إجراؤها لتعزيز كفاءة الوكيل.
وفي الختام
مع التحول إلى النهج الرقمي أولاً ، تضطر العلامات التجارية إلى الترقية بسرعة فائقة. يساعد الذكاء الاصطناعي العلامات التجارية على تبسيط الإجراءات في مواجهة طلبات العملاء المتزايدة وهجوم الاستفسارات.
حتى أثناء التحدث مع الوكلاء البشريين ، يمكنك استخدام أدوات مثل الذكاء الاصطناعي أدوات إدارة المعرفة لتعزيز تجربة دعم العملاء من خلال الاسترداد الفوري للمعلومات وتقديم الحلول ، مما يسمح للوكيل بالاستجابة للعميل بسرعة أكبر.
يسمح الذكاء الاصطناعي لمحترفي خدمة العملاء بقضاء المزيد من الوقت في أكثر المشكلات تعقيدًا التي يمكن للوكلاء البشريين حلها ، بدلاً من تكرار نفس الردود السهلة على نفس الاستفسارات الأساسية التي يمكن أن يقوم بها روبوت المحادثة. من المرجح أن يستغرق التطبيق التفصيلي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في خدمة العملاء عقدًا أو أكثر لتحقيقه. لكن قوتها ووعودها جليتان ، ومسارها حتمي.
المصدر: ذكاء بيانات أفلاطون: بلاتوداتا
