Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ khách hàng (AI) và máy học để hỗ trợ khách hàng (ML) đang được thảo luận trong hầu hết mọi hoạt động kinh doanh, và vì một lý do chính đáng. Bạn có thể tìm thấy vô số bài báo viết về những ưu điểm và nguy cơ của nó, những dự đoán chấp nhận và cách nó đã dần dần đi vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta trong nhiều năm nếu bạn thực hiện một tìm kiếm cơ bản trên Google. Nhiều người lo sợ về AI và học máy (robot sẽ tiếp quản!), Nhưng chúng cung cấp các giải pháp khả thi đã giúp các thương hiệu trên toàn cầu tốt hơn trong một loạt hoạt động.

Bạn có thể chọn giữa iPhone và điện thoại Galaxy, Alexa và Chromecast cũng như máy Mac hoặc PC trong môi trường ngày nay. Dịch vụ khách hàng có thể có nghĩa là sự khác biệt giữa một công ty thua lỗ và giữ một khách hàng quan trọng.

Làm cho người tiêu dùng của bạn phải xếp hàng chờ đợi trong 20 phút không có ích cho công ty. Nó khuyến khích họ đến với một đối thủ cạnh tranh. Hơn bao giờ hết, đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng thông qua hỗ trợ khách hàng nhanh chóng, hiệu quả và liền mạch là cách duy nhất để giành chiến thắng trong một thế giới mà khách hàng có thể chuyển sang đối thủ trong nháy mắt. AI cho dịch vụ khách hàng là câu trả lời.

Hỗ trợ khách hàng đã được chứng minh là một trong những trường hợp sử dụng AI tốt nhất trong tán rộng lớn được tạo ra bởi quá trình số hóa này. Trong khi hơn một nửa số doanh nghiệp dịch vụ đang tích cực tìm kiếm các phương pháp để kết hợp trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động của họ, nhiều người không chắc chắn về cách thực hiện.

Sáu mươi lăm phần trăm người tiêu dùng lo ngại rằng các thương hiệu đang quá lạm dụng AI, điều này có thể khiến mọi thứ trở nên phức tạp hơn nếu không được thực hiện đúng cách. Vì vậy, điều quan trọng là phải hiểu đầy đủ về cách sử dụng AI và khi nào nó được chấp nhận.

Biết được sự khác biệt giữa AI và Machine Learning

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một thuật ngữ mở rộng củng cố quan điểm rằng máy móc có thể bắt chước các kỹ năng giải quyết vấn đề hoặc tư duy của con người. Học máy (ML), một tập hợp con của AI, sử dụng dữ liệu đào tạo để nâng cao các quy trình thuật toán, dự đoán và phán đoán.

AI và ML đang phá vỡ Ngành Dịch vụ Khách hàng như thế nào?

AI đang phá vỡ ngành dịch vụ khách hàng, làm cho nó tiết kiệm chi phí hơn, tăng mức độ tương tác của khách hàng và đẩy nhanh quy trình cho các đại lý. Các đại lý được hỏi lặp đi lặp lại những câu hỏi cơ bản giống nhau mà một chiếc máy có thể dễ dàng trả lời. Trí tuệ nhân tạo, kết hợp các thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ, có khả năng tự động hóa các yêu cầu cơ bản này và hỗ trợ các nhân viên trong thời gian thực, hướng các cuộc gọi đến các nhân viên phù hợp nhất và đánh giá nhân viên dịch vụ khách hàng.

Lợi thế của việc sử dụng dịch vụ khách hàng như một ca sử dụng AI là có rất nhiều dữ liệu đào tạo để phát triển các mô hình học máy. Ngay cả khi câu hỏi của người dùng không minh bạch, chatbot cây quyết định hoặc giải pháp AI dịch vụ khách hàng dựa trên phương ngữ khác phải có thể hiểu ý nghĩa của chúng.

Nó có thể học cách làm như vậy bằng cách kiểm tra một lượng lớn dữ liệu có sẵn, chẳng hạn như Yahoo! dữ liệu ngôn ngữ, dữ liệu hỗ trợ Twitter và các tập dữ liệu có thể truy cập khác. Các doanh nghiệp cũng có thể thu thập dữ liệu phù hợp với các loại câu hỏi mà chatbot của họ trả lời.

Trường hợp sử dụng

Cho phép tự phục vụ

Để người tiêu dùng tự giúp mình là phương pháp lý tưởng để hỗ trợ họ. Họ nhận được giải pháp họ cần trực tiếp và tổ chức tiết kiệm tiền hỗ trợ khách hàng. Cả khách hàng và tổ chức đều được hưởng lợi từ việc tự phục vụ. Có thể tìm kiếm hệ thống quản lý cơ sở tri thức và đại lý ảo là hai giải pháp chính để cho phép tự phục vụ.

Nguồn dữ liệu có thể tìm kiếm tương tự như Google dành riêng cho công ty. Nhiều trang web có các trang “trợ giúp”, nhưng chỉ một phần trăm không đáng kể trong số chúng thực sự hỗ trợ. Lý do cho điều này là kết quả tìm kiếm không đáng tin cậy và thường không sử dụng được.

Tự động hóa nhiệm vụ tiền tương tác

Các tương tác dịch vụ khách hàng thành công bắt đầu từ trước khi tương tác giữa đại lý với khách hàng. Nó đòi hỏi phải phân loại và phân tích vấn đề của khách hàng. Sau đó, kết hợp người tiêu dùng với đại lý thích hợp, sử dụng lượng lớn dữ liệu.

Phát hiện sự cố tự động là lĩnh vực số hóa đầu tiên. Đó là một quy trình thủ công hiện đang được cơ giới hóa bằng trí tuệ nhân tạo. Thực tiễn tự động xác định loại vấn đề mà khách hàng đang gặp phải được gọi là phát hiện vấn đề tự động.

Việc phân phối thông tin đến các đại lý là lĩnh vực thứ hai của tự động hóa. Quá trình gian khổ để nhận vé dịch vụ khách hàng thu nhập và gửi chúng đến đại lý cấp trên cho nhu cầu đó được gọi là định tuyến vé.

Quá trình này mất nhiều thời gian, không hiệu quả và gây ra sự chậm trễ trong thời gian phản ứng. Các thuật toán học máy có thể phân loại vé thành nhiều danh mục, trong ví dụ này là thẻ, một cách tự động. Một ưu điểm khác của phân tích tình cảm là nó có thể xác định những người tiêu dùng tức giận hoặc bất mãn và ưu tiên giải quyết các vấn đề của họ.

Tăng năng suất đại lý trong thời gian thực

Cho đến nay, AI đã hỗ trợ khách hàng trong việc hỗ trợ chính họ và đã chuẩn bị cho các tác nhân hoạt động hiệu quả hơn do ít đại lý kiệt sức thậm chí trước khi tương tác với khách hàng. Làm cho các đại lý hiệu quả hơn trong thời gian thực và cung cấp thông tin chi tiết và khuyến nghị cho các đại lý trong suốt cuộc gọi là lĩnh vực quan trọng thứ ba.

Như bạn có thể mong đợi, điều này rất khó thực hiện vì nó phải được thực hiện trong thời gian thực, với thông tin được thu thập từ cuộc gọi, kết nối với dữ liệu hiện tại và các dự đoán được thực hiện để tăng hiệu quả của tác nhân.

Kết luận

Với việc chuyển sang cách tiếp cận ưu tiên kỹ thuật số, các thương hiệu đang bị buộc phải nâng cấp với tốc độ chóng mặt. Trí tuệ nhân tạo giúp các thương hiệu hợp lý hóa các quy trình khi đối mặt với nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng và sự tấn công dữ dội của các truy vấn.

Ngay cả khi nói chuyện với các tác nhân của con người, bạn có thể sử dụng các công cụ như AI công cụ quản lý tri thức để nâng cao trải nghiệm hỗ trợ khách hàng bằng cách truy xuất ngay lập tức thông tin và cung cấp giải pháp, cho phép đại lý phản hồi khách hàng nhanh hơn nhiều.

AI cho phép các chuyên gia dịch vụ khách hàng dành nhiều thời gian hơn cho các vấn đề phức tạp nhất mà các nhân viên của con người có thể giải quyết, thay vì lặp lại các câu trả lời dễ dàng giống nhau cho các câu hỏi cơ bản mà một chatbot có thể thực hiện. Ứng dụng chi tiết của AI và ML trong dịch vụ khách hàng rất có thể sẽ mất một thập kỷ trở lên để nhận ra. Nhưng, sức mạnh và lời hứa của nó là rõ ràng, và quỹ đạo của nó là không thể tránh khỏi.

Nguồn: Plato Data Intelligence: Platodata.ai