Эксперты компании Zendesk представили на портале EnterpriseAI основные тенденции в области ИИ, которые меняют клиентский сервис.

Постоянно развивающиеся технологии постоянно меняют способы обслуживания клиентов. От колл-центров до контакт-центров, компании ищут способы автоматизировать ручные задачи и лучше заботиться о своих клиентах. Их обслуживание всегда было сложной задачей для компаний, но с появлением решений на основе ИИ это стало проще, чем когда-либо прежде.

1. Персонализированное взаимодействие

По данным Epsilon, 80% потребителей с большей вероятностью совершат покупку у бренда, который предоставляет персонализированный опыт.

Одной из самых больших потребностей клиентов в наши дни является получение персонализированного опыта при взаимодействии с брендами. Это справедливо для любой точки пути клиента, и ИИ может помочь сделать это. Используя такие данные, как поведение в браузере и история прошлых покупок, ПО для обслуживания клиентов на базе ИИ, например, чат-боты и другие цифровые помощники, может предоставлять клиентам более персонализированные рекомендации и предложения.

Согласно Smart Insights, 63% потребителей откажутся от покупок у брендов, которые используют плохую тактику персонализации.

Более того, эти активы могут интегрироваться со службой поддержки (helpdesk) и CRM-системой для принятия более разумных решений на основе большего пула данных и обеспечения более персонализированного опыта.

2. «Умные» электронные письма

По данным Forrester, более половины (54%) всех клиентов используют для взаимодействия с компаниями электронную почту, отмечая ее как один из наиболее предпочтительных каналов коммуникации.

С помощью ИИ вы можете отказаться от автоматических ответов и предложить вместо них «умную» поддержку по электронной почте.

Пример: The Muse — известный сайт для молодых людей, ищущих работу. Ресурс отдает приоритет электронной почте как важнейшему маркетинговому каналу, но она также обеспечивает другую важную функцию обслуживания клиентов — доставку персонализированных, курируемых списков вакансий и возможностей обучения. Чтобы электронные письма отвечали индивидуальным потребностям, используется маркетинговая ИИ-платформа Blueshift. Для автоматизации маркетинговой сегментации применяется предиктивная аналитика предпочтений пользователей на основе не только выраженных ими интересов, но и таких факторов, как местоположение, предыдущее поведение и заявленные навыки, чтобы еще больше обогатить алгоритм ИИ. На такой подход клиенты отреагировали положительно, фактически удвоив количество посещений страниц, рекомендованных в электронных письмах, созданных на основе ИИ, при коэффициенте открытия писем около 60%.

3. Достижения в технологии чат-ботов

Разговорный ИИ стал популярной функцией в ПО для поддержки клиентов, а чат-боты являются его основным применением. Разговорный ИИ — это использование обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для того, чтобы компьютеры могли понимать человеческую речь и отвечать так, чтобы имитировать человеческий разговор.

Обычно они используются для автоматизации рутинных, высокочастотных задач по обслуживанию клиентов, таких как ответы на часто задаваемые вопросы, предоставление базовой поддержки, предоставление информации о продукте или услуге, а также продвижение продуктов или услуг.

Их основные преимущества заключаются в том, что они работают 24 часа в сутки 7 дней в неделю и обеспечивают постоянное обслуживание клиентов. Кроме того, они позволяют сократить расходы, поскольку не нужно содержать персонал круглосуточной службы поддержки клиентов.

4. ИИ для уменьшения количества ошибок

Человеку свойственно ошибаться, а искусственному интеллекту — избегать их.

Автоматизированные ответы на основе ИИ — это отличный способ избавиться от человеческих ошибок в обслуживании клиентов, что приводит к улучшению клиентского опыта. Именно по этой причине наблюдается массовое внедрение ИИ и автоматизации во всех сферах бизнеса — особенно в сфере обслуживания клиентов.

ИИ не «тормозит» и не забывает имя клиента или его запрос. ИИ собирает огромные данные и использует их для проактивного обслуживания клиентов. Синхронизация между ИИ и агентами по обслуживанию клиентов может помочь обеспечить лучший клиентский опыт.

5. Виртуальная реальность

Использование VR в обслуживании клиентов многогранно. Она может применяться для обучения в ролевых играх по различным сценариям и ситуационной осведомленности, чтобы агенты могли лучше обслуживать клиентов. Она также может быть использована клиентами для опробования товара перед покупкой.

Одна из самых привлекательных вещей в VR — это ее универсальность. Например, опыт работы лицом к лицу с клиентами, ответов на телефонные звонки или использования чат может быть смоделирован для обучающихся в максимально аутентичной манере.

6. Обработка естественного языка

Сегодня некоторые команды по обслуживанию клиентов применяют NLP, чтобы услышать «голос клиента». Для этого они используют взаимодействие по электронной почте, телефону, в чате и по SMS-каналам, а затем анализируют данные для выявления определенных закономерностей и тенденций. Это дает более глубокое и общее представление о клиенте и его проблемах, позволяя агенту оказать ему проактивную помощь. До появления NLP анализ взаимодействия с клиентами был долгим и утомительным процессом, в котором часто участвовали несколько команд и ресурсов. NLP устраняет эти сложности, обеспечивая более глубокое и длительное удовлетворение потребностей клиентов.

7. Управляемые продажи

ИИ анализирует данные по кейсу, собранные в процессе его создания, в сочетании с историческими данными, благодаря этому предлагая агентам основанные на данных рекомендации по следующим шагам или действиям. Эти действия включают в себя продажу, например, расширенной гарантии на товар, на который закончилась первоначальная гарантия, предложение скидок и кэшбека, а также обслуживание, например, отправку руководства по эксплуатации.

ИИ обогащает опыт взаимодействия агента с клиентом и улучшает их связь, оснащая агента более надежной информацией и позволяя ему донести ее до клиента.

Подводя итог

Предприятия осознали, что клиент находится в центре продукта или услуги, и поэтому обслуживание клиентов стало их самым ценным KPI. ИИ и его разновидности, такие как машинное обучение, являются наиболее полезными технологиями, которые позволяют компаниям выводить качество обслуживания клиентов за существующие рамки.