Zephyrnet Logosu

AI ve ML, Müşteri Desteği için Km'yi Nasıl Geleceğe Yönelik Hale Getiriyor?

Tarih:

Giriş

Müşteri desteği için yapay zeka (AI) ve müşteri desteği için makine öğrenimi (ML) hemen hemen her işte tartışılıyor ve bunun iyi bir nedeni var. Temel bir Google araması yaparsanız, avantajları ve tehlikeleri, kabul tahminleri ve yıllardır günlük hayatımıza nasıl girdiği hakkında sayısız makale bulabilirsiniz. Birçok kişi yapay zeka ve makine öğreniminden korktu (robotlar devralacak!), ancak bunlar, markaların küresel olarak bir dizi operasyonu daha iyi hale getirmesine yardımcı olan uygulanabilir çözümler sunuyor.

Günümüz ortamında bir iPhone ve Galaxy telefon, Alexa ve Chromecast ve bir Mac veya PC arasında seçim yapabilirsiniz. Müşteri hizmetleri, bir firmanın önemli bir müşterisini kaybetmesi ile elinde tutması arasındaki fark anlamına gelebilir.

Tüketicilerinizi 20 dakika kuyrukta bekletmek firmaya fayda sağlamaz. Onları bir rakibe gitmeye teşvik eder. Müşterilerin tek bakışta rakibe geçebildiği bir dünyada kazanmanın tek yolu, hızlı, verimli ve sorunsuz müşteri desteği aracılığıyla tüketici taleplerini her zamankinden daha fazla sunmaktır. Müşteri hizmetleri için yapay zeka cevaptır.

Müşteri desteği, bu dijitalleşmenin yarattığı devasa gölgelik içinde en iyi AI kullanım durumları arasında olduğunu kanıtladı. Hizmet işletmelerinin yarısından fazlası, faaliyetlerine yapay zekayı dahil etmek için aktif olarak yöntemler ararken, birçoğu bunun nasıl yapılacağından emin değil.

Altmış beş tüketicilerin yüzdesi markaların yapay zekayı aşırı kullandığından endişe duyuyorlar, bu da düzgün yapılmazsa işleri daha karmaşık hale getirebilir. Bu nedenle, AI'nın nasıl kullanılacağını ve ne zaman kabul edilebilir olduğunu tam olarak anlamak çok önemlidir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farkı Bilmek

Yapay zeka (AI), makinelerin insanların sorun çözme veya düşünme becerilerini taklit edebileceği fikrini güçlendiren kapsamlı bir terimdir. Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenimi (ML), algoritmik süreçleri, tahminleri ve yargıları geliştirmek için eğitim verilerini kullanır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Müşteri Hizmetleri Sektörünü Nasıl Bozuyor?

Yapay zeka, müşteri hizmetleri endüstrisini alt üst ediyor, daha uygun maliyetli hale getiriyor, müşteri katılımını artırıyor ve aracılar için süreci hızlandırıyor. Temsilcilere, bir makinenin kolayca yanıtlayabileceği aynı temel sorular tekrar tekrar sorulur. Makine öğrenimi algoritmalarını ve dil işlemeyi birleştiren yapay zeka, bu temel istekleri otomatikleştirme ve aracılara gerçek zamanlı olarak yardımcı olma, çağrıları en uygun aracılara yönlendirme ve müşteri hizmetleri personelini değerlendirme yeteneğine sahiptir.

Müşteri hizmetlerini bir yapay zeka kullanım örneği olarak kullanmanın avantajı, makine öğrenimi modelleri geliştirmek için bol miktarda eğitim verisi bulunmasıdır. Bir kullanıcının soruları şeffaf olmasa bile, karar ağacı sohbet robotu veya diğer lehçe tabanlı müşteri hizmetleri AI çözümü, bunların ne anlama geldiğini anlayabilmelidir.

Yahoo! dilsel veriler, Twitter yardım verileri ve diğer erişilebilir veri kümeleri. İşletmeler ayrıca, sohbet robotlarının yanıtladığı soru türlerine göre uyarlanmış veriler toplayabilir.

Kullanım durumları

Self-servisi etkinleştirir

Tüketicilerin kendilerine yardım etmelerine izin vermek, onlara yardımcı olmak için ideal yöntemdir. İhtiyaç duydukları çözümü doğrudan alırlar ve kuruluş müşteri desteğinden tasarruf sağlar. Hem müşteri hem de kuruluş self servisten yararlanır. aranabilir bilgi tabanı yönetim sistemi ve sanal aracılar, self-servisi etkinleştirmek için iki temel çözümdür.

Aranabilir veri kaynakları, şirkete özel Google'a benzer. Birçok web sitesinde “yardım” sayfaları bulunur, ancak bunların yalnızca ihmal edilebilir bir yüzdesi gerçekten yardımcı olur. Bunun nedeni, arama sonuçlarının güvenilmez ve çoğu zaman kullanılamaz olmasıdır.

Etkileşim Öncesi Görev Otomasyonu

Başarılı olan müşteri hizmetleri etkileşimleri, temsilciden müşteriye etkileşimden çok önce başlar. Müşterinin problemini kategorize etmeyi ve analiz etmeyi gerektirir. Ardından, büyük miktarda veri kullanarak tüketiciyi uygun aracıyla eşleştirin.

Otomatik sorun algılama, ilk dijitalleştirme alanıdır. Şu anda yapay zeka ile mekanize edilen manuel bir süreçtir. Bir müşterinin yaşadığı sorunun türünü otomatik olarak belirleme uygulaması, otomatik sorun algılama olarak bilinir.

Temsilcilere bilgi dağıtımı, otomasyonun ikinci alanıdır. Gelir müşteri hizmetleri biletlerini kabul etme ve bunları bu ihtiyaç için üst temsilciye göndermenin zorlu süreci, bilet yönlendirme olarak bilinir.

Bu süreç uzun sürer, verimsizdir ve reaksiyon sürelerinde gecikmelere neden olur. Makine öğrenimi algoritmaları, biletleri otomatik olarak bu örnekte etiketler olmak üzere birden çok kategoriye ayırabilir. Duyarlılık analizinin bir başka avantajı da, kızgın veya hoşnutsuz tüketicileri belirleyebilmesi ve sorunlarına değinmeye öncelik verebilmesidir.

Gerçek Zamanlı Ajan Verimliliğini Artırma

Şimdiye kadar, AI müşterilere kendilerine yardım etmede yardımcı oldu ve aracıları daha az ajan tükenmişliği müşterilerle etkileşime geçmeden önce. Temsilcileri gerçek zamanlı olarak daha etkili hale getirmek ve görüşme boyunca temsilcilere içgörüler ve öneriler sunmak üçüncü önemli alandır.

Tahmin edebileceğiniz gibi, bunu başarmak zordur çünkü çağrıdan toplanan bilgilerle, mevcut verilere bağlı olarak ve temsilci verimliliğini artırmak için yapılan tahminlerle gerçek zamanlı olarak yapılmalıdır.

Sonuç

Önce dijital yaklaşıma geçişle birlikte, markalar baş döndürücü bir hızda yükseltme yapmak zorunda kalıyor. Yapay zeka, markaların artan müşteri talepleri ve çok sayıda sorgu karşısında prosedürleri düzenlemesine yardımcı olur.

İnsan ajanlarla konuşurken bile AI gibi araçları kullanabilirsiniz. bilgi yönetimi araçları anında bilgi alarak ve çözümler sunarak müşteri destek deneyimini geliştirmek, temsilcinin müşteriye çok daha hızlı yanıt vermesini sağlamak.

AI, müşteri hizmetleri uzmanlarının, bir sohbet robotunun gerçekleştirebileceği aynı temel sorulara aynı kolay yanıtları tekrarlamak yerine, insan aracıların çözebileceği en karmaşık sorunlar üzerinde daha fazla zaman harcamasına olanak tanır. AI ve ML'nin müşteri hizmetlerinde ayrıntılı olarak uygulanmasının gerçekleştirilmesi büyük olasılıkla on yıl veya daha fazla sürecektir. Ancak gücü ve vaadi açıktır ve yörüngesi kaçınılmazdır.

Kaynak: Plato Data Intelligence: Platodata.ai

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img