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AI와 ML이 고객 지원을 위해 Km을 미래 지향적으로 만드는 방법은 무엇입니까?

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개요

고객 지원을 위한 인공 지능 (AI)와 고객 지원을 위한 머신 러닝 (ML)은 거의 모든 비즈니스에서 논의되고 있으며 타당한 이유가 있습니다. 기본 Google 검색을 수행하면 장점과 위험, 수용 예측 및 수년 동안 꾸준히 일상 생활에 스며드는 방법에 대해 작성된 수많은 기사를 찾을 수 있습니다. 많은 사람들이 AI와 머신 러닝(로봇이 그 자리를 차지할 것입니다!)을 두려워했지만 전 세계 브랜드의 운영 범위를 개선하는 데 도움이 되는 실행 가능한 솔루션을 제공합니다.

오늘날의 환경에서는 iPhone과 Galaxy 폰, Alexa와 Chromecast, Mac 또는 PC 중에서 선택할 수 있습니다. 고객 서비스는 기업이 핵심 고객을 잃는 것과 유지하는 것의 차이를 의미할 수 있습니다.

소비자를 20분 동안 줄을 서게 하는 것은 회사에 도움이 되지 않습니다. 그것은 그들이 경쟁자에게 가도록 부추깁니다. 그 어느 때보다 빠르고 효율적이며 원활한 고객 지원을 통해 소비자 요구를 충족하는 것이 고객이 한 눈에 경쟁자로 이동할 수 있는 세상에서 승리할 수 있는 유일한 방법입니다. 고객 서비스를위한 AI 대답은.

고객 지원은 이 디지털화로 생성된 거대한 캐노피 내에서 최고의 AI 사용 사례 중 하나로 입증되었습니다. 서비스 기업의 절반 이상이 활동에 인공 지능을 통합하는 방법을 적극적으로 모색하고 있지만 많은 사람들이 그렇게 하는 방법을 확신하지 못합니다.

예순 다섯 소비자 비율 브랜드가 AI를 과도하게 사용하여 제대로 수행되지 않으면 상황이 더 복잡해질 수 있다는 점을 우려합니다. 따라서 AI를 사용하는 방법과 사용 가능한 시기에 대해 완전히 이해하는 것이 중요합니다.

AI와 머신 러닝의 차이점 알기

인공 지능(AI)은 기계가 인간의 문제 해결 또는 사고 능력을 모방할 수 있다는 개념을 강화하는 광범위한 용어입니다. AI의 하위 집합인 머신 러닝(ML)은 학습 데이터를 사용하여 알고리즘 프로세스, 예측 및 판단을 향상시킵니다.

AI와 ML은 고객 서비스 산업을 어떻게 파괴하고 있습니까?

AI는 고객 서비스 산업을 혁신하여 비용 효율성을 높이고 고객 참여를 늘리며 상담원의 프로세스 속도를 높이고 있습니다. 에이전트는 기계가 쉽게 대답할 수 있는 것과 동일한 기본 질문을 반복적으로 받습니다. 기계 학습 알고리즘과 언어 처리를 결합한 인공 지능은 이러한 기본적인 요청을 자동화하고 실시간으로 상담원을 지원하고 가장 적합한 상담원에게 전화를 걸고 고객 서비스 직원을 평가할 수 있습니다.

AI 사용 사례로 고객 서비스를 사용하는 이점은 기계 학습 모델을 개발하기 위한 교육 데이터가 풍부하다는 것입니다. 사용자의 질문이 투명하지 않더라도 의사결정나무 챗봇 또는 다른 방언 기반 고객 서비스 AI 솔루션이 의미하는 바를 이해할 수 있어야 합니다.

Yahoo! 언어 데이터, Twitter 지원 데이터 및 기타 액세스 가능한 데이터 세트. 기업은 또한 챗봇이 답변하는 문의 유형에 맞는 데이터를 수집할 수 있습니다.

사용 사례

셀프 서비스 활성화

소비자가 스스로 돕도록 하는 것이 소비자를 돕는 이상적인 방법입니다. 그들은 필요한 솔루션을 직접 얻고 조직은 고객 지원 비용을 절약할 수 있습니다. 고객과 조직 모두 셀프 서비스의 혜택을 받습니다. 검색 가능 지식 기반 관리 시스템 가상 에이전트는 셀프 서비스를 가능하게 하는 두 가지 주요 솔루션입니다.

검색 가능한 데이터 소스는 회사별 Google과 유사합니다. 많은 웹사이트에 "도움말" 페이지가 있지만 실제로 도움을 주는 웹사이트의 비율은 미미합니다. 그 이유는 검색 결과가 신뢰할 수 없고 자주 사용할 수 없기 때문입니다.

사전 상호 작용 작업 자동화

성공적인 고객 서비스 상호 작용은 상담원 대 고객 참여 훨씬 이전에 시작됩니다. 그것은 고객의 문제를 분류하고 분석하는 것을 수반합니다. 그런 다음 방대한 양의 데이터를 활용하여 소비자를 적절한 에이전트와 연결합니다.

자동화된 문제 감지는 첫 번째 디지털화 영역입니다. 현재 인공 지능으로 기계화되고 있는 수동 프로세스입니다. 고객이 겪고 있는 문제의 종류를 자동으로 식별하는 방식을 자동화된 문제 감지라고 합니다.

에이전트에 대한 정보 배포는 자동화의 두 번째 영역입니다. 수입 고객 서비스 티켓을 수락하고 해당 요구에 대해 상위 에이전트에게 보내는 힘든 과정을 티켓 라우팅이라고 합니다.

이 프로세스는 시간이 오래 걸리고 비효율적이며 반응 시간이 지연됩니다. 기계 학습 알고리즘은 티켓을 여러 범주(이 예에서는 태그)로 자동 분류할 수 있습니다. 감정 분석의 또 다른 장점은 화나거나 불만이 있는 소비자를 식별하고 문제를 해결하는 데 우선 순위를 둘 수 있다는 것입니다.

실시간 상담원 생산성 향상

지금까지 AI는 고객이 스스로를 돕도록 지원했으며 에이전트가 더 적은 비용으로 더 효율적으로 에이전트 소진 클라이언트와 상호 작용하기 전에. 상담원의 실시간 효율성을 높이고 통화 전반에 걸쳐 상담원에게 통찰력과 권장 사항을 제공하는 것은 세 번째로 중요한 영역입니다.

예상대로 통화에서 수집된 정보, 현재 데이터에 연결된, 상담원 효율성 향상을 위한 예측을 통해 실시간으로 수행되어야 하기 때문에 이 작업을 수행하기가 어렵습니다.

결론

디지털 우선 접근 방식으로 전환함에 따라 브랜드는 엄청난 속도로 업그레이드해야 합니다. 인공 지능은 브랜드가 증가하는 클라이언트 요구와 맹렬한 쿼리에 직면하여 절차를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

상담원과 대화하는 동안에도 AI와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 지식 관리 도구 정보를 즉시 검색하고 솔루션을 제공하여 상담원이 고객에게 훨씬 더 빨리 응답할 수 있도록 하여 고객 지원 경험을 향상시킵니다.

AI를 통해 고객 서비스 전문가는 챗봇이 수행할 수 있는 동일한 기본 질문에 동일한 쉬운 대답을 반복하는 대신 상담원이 해결할 수 있는 가장 복잡한 문제에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 고객 서비스에 AI와 ML을 세부적으로 적용하는 데는 XNUMX년 이상이 걸릴 가능성이 큽니다. 그러나 그 힘과 가능성은 명백하며 그 궤적은 피할 수 없습니다.

출처 : Plato Data Intelligence : Platodata.ai

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