Як штучний інтелект та машинне навчання покращують підтримку клієнтів

Штучний інтелект (ШІ) має величезний вплив на світ, у якому ми живемо, завдяки різноманітним мобільним застосункам у всіх галузях, починаючи від охорони здоров’я і до розваг. Це також сприяло тому, що штучний інтелект підтримується зараз безліччю додаткових технологій, особливо це стосується машинного навчання. Можна припустити, якщо ви зайшли так далеко у своїй подорожі сучасними технологіями, що вже маєте досить добре уявлення про те, що таке ШІ та машинне навчання та для чого вони використовуються, тому ми не будемо зараз на цьому зупинятись. Натомість ми розглянемо, як компанії використовують ШІ та машинне навчання, щоб забезпечити новий рівень підтримки та обслуговування клієнтів. Отже, давайте почнемо.

Як штучний інтелект використовується в обслуговуванні клієнтів

Щоб зрозуміти, як штучний інтелект використовується в обслуговуванні клієнтів, нам спочатку потрібно зрозуміти, що штучний інтелект працює в переважній більшості сучасних бізнес-інструментів, незалежно від того, усвідомлюємо ми це чи ні. Ми можемо розглядати ШІ як потужний двигун, який стоїть за всім, від програмного забезпечення для керування проєктами до інструментів для створення контенту. Що стосується використання штучного інтелекту в цій галузі, то тут можна навести конкретні приклади.

7 найкращих випадків використання ШІ в обслуговуванні клієнтів

Програми для обслуговування клієнтів зі штучним інтелектом є скрізь, і він в обслуговуванні клієнтів настільки поширений, що якщо ви використовуєте будь-яке програмне забезпечення, щоб допомогти собі в будь-який спосіб, є велика ймовірність, що ШІ вже знаходиться там під капотом. Наприклад:

Чат-боти

Чат-боти є одним із найпоширеніших варіантів використання технологій на перетині ШІ та обслуговування клієнтів, і на це є проста причина. Чат-боти на базі штучного інтелекту можуть працювати цілодобово та надавати підтримку бізнесу на першій лінії, сортуючи запити клієнтів і відповідаючи на найпростіші запити, перш ніж передавати більш складні запити представникам служби підтримки клієнтів.

Amtrak використовує чат-ботів, щоб відповідати на близько п’яти мільйонів запитань від клієнтів щороку, і ця ініціатива мала величезний вплив, який до того ж можна було виміряти. За даними Amtrak, це забезпечило 800% рентабельності інвестицій, збільшило кількість бронювань на 25% і заощадило 1 мільйон доларів на обслуговуванні клієнтів протягом одного року.

Самообслуговування (Self-Service)

Іншим ключовим використанням штучного інтелекту для обслуговування клієнтів є забезпечення платформ самообслуговування, які компанії, що займаються програмним забезпеченням як послугою, часто використовують для виконання функцій продажів. Ідея полягає в тому, щоб створити платформу, де користувачі зможуть випробувати програму, а потім вирішити, коли її придбати. Це цікавий варіант використання служби підтримки клієнтів штучного інтелекту, оскільки алгоритми можуть визначати, коли та як спонукати користувачів робити покупки. Він також заслуговує на увагу тим, що є прикладом підтримки клієнтів машинного навчання завдяки своїй здатності вчитися в одного клієнта та використовувати ці знання для підвищення коефіцієнта конверсії для іншого.

Обробка природної мови (NLP - Natural Language Processing)

Обробка природної мови — це підкатегорія штучного інтелекту, в якій алгоритм займається обробкою та розумінням мови. Це може мати форму розпізнавання мовлення, читання письмового чи друкованого тексту, формулювання відповідей на запити та надання усних відповідей. Наприклад як це роблять розумні помічники. Чудовим прикладом цього в галузі охорони здоров’я є компанія Roche, яка постачає ліки пацієнтам, які щорічно лікують понад 130 мільйонів людей. Вони використовують обробку природної мови для обробки патологічних і радіологічних звітів, щоб витягти факти, які потім можна швидко та легко представити лікарям. Що стосується штучного інтелекту в обслуговуванні клієнтів, обробка природної мови має широке застосування. Наприклад, вона може обробляти електронні листи або дані соціальних мереж, щоб визначити предмет будь-яких запитів або скарг, а потім пересилати їх відповідному представнику компанії.

Віртуальні помічники (Virtual Assistants)

Віртуальні помічники є одним із найвідоміших і широко розповсюджених видів штучного інтелекту для обслуговування клієнтів, оскільки вони дозволяють компаніям надавати допомогу вже існуючим і потенційним клієнтам в буквальному сенсі на ходу. Ми натрапили на чудовий приклад цього, коли клієнт хотів покращити свій розділ поширених запитань. Щоб це сталося, він використав службу підтримки клієнтів на основі штучного інтелекту, щоб визначити контекст проблем і поточний настрій клієнта за допомогою аналізу настроїв і алгоритмів обслуговування клієнтів за допомогою машинного навчання. Для простих питань клієнти користувались поширеними запитаннями, відповді на які дабав чат-бот. Для інших, більш складних або нестандартних, запитів вони вже були підключені до агента людини, яка могла їм допомогти.

Роботизована автоматизація процесів

Ідея роботизованої автоматизації процесів (RPA - Robotic Process Automation) полягає у використанні штучного інтелекту та машинного навчання для автоматизації процесів, які виконують машини. Це актуально для штучного інтелекту та машинного навчання для обслуговування клієнтів, оскільки це дозволяє компаніям оптимізувати та автоматизувати багато своїх процесів, для того, щоб краще їх стандартизувати та уникати проблем із самого початку.

Amazon використовує штучний інтелект для підтримки на своїх складах, щоб підвищити ефективність і автоматизувати ключові частини процесу виконання. Застосувавши робототехніку та вдосконалений штучний інтелект, а також алгоритми машинного навчання, вони змогли підвищити продуктивність на 20% і розблокувати всі можливі заощадження.

Створення контенту

Контент відіграє життєво важливу роль у підтримці клієнтів, дозволяючи компаніям створювати відповіді на поширені запитання або інструкції з використання продукта. Проблема в тому, що створення контенту потребує часу, а, як ми всі знаємо, час – це гроші. Гарною новиною є те, що штучний інтелект має широке застосування для створення контенту, як ми всі скоро побачимо.

AI для створення блогів

Штучний інтелект вже використовується для створення вмісту блогів у деяких галузях. Наприклад, у фінансовій індустрії компанії часто використовують його, щоб генерувати оновлення цін на акції. Це працює, тому що алгоритми підтримки ШІ мають завдання генерувати прості статті, які є надзвичайно шаблонними, і тому що жодна людина не може відреагувати достатньо швидко аби обробити величезну кількість позицій на акціях, щоб виконати цю роботу самостійно і без помилок.

Багато творців контенту також використовують такі інструменти, як Grammarly або Jasper.ai, для того, щоб допомогти собі краще виконувати свою роботу.

ШІ для створення зображень

Найпоширенішим використанням штучного інтелекту для створення зображень є поєднання елементів існуючих зображень для створення чогось нового.

Генератори зображень штучного інтелекту вже набирають популярності на сайтах соціальних мереж (зокрема на TikTok), і є багато аналогічних інструментів, таких як This House Does Not Exist, This Person Does Not Exist і Mid Journey.

ШІ для створення музики

Коли справа доходить до створення музики, штучний інтелект часто використовується для створення безоплатної фонової музики, яку можна використовувати в корпоративних відео, наприклад. Крім того, є OpenAI, який був заснований Ілоном Маском і має технологію під назвою Jukebox, яка може створювати музику та навіть базовий вокал у різних стилях.

AI для програмування

Алгоритми програмування штучного інтелекту працюють майже так само, як і інші типи творчого штучного інтелекту, які ми розглянули, і вони дуже корисні, оскільки можуть заощадити час і підвищити ефективність. Це гарна новина для компаній і розробників, тому що можливість створювати код за менший час і з меншими зусиллями означає економію величезних ресурсів і грошей, які зазвичай витрачаються на розробку.

Машинне навчання

Машинне навчання є однією зі споріднених технологій штучного інтелекту і полягає в тому, щоб дозволити алгоритму «навчатися» так само, як це роблять люди. Існують різні способи зробити це, але кінцевий результат завжди однаковий – алгоритм, який стає все розумнішим і розумнішим, оскільки він має доступ до все більшої кількості даних, на основі яких навчається далі.

Як машинне навчання використовується в обслуговуванні клієнтів?

Обслуговування клієнтів за допомогою машинного навчання — це обслуговування клієнтів на стероїдах. Подібно до того, як Netflix використовує ШІ, щоб надавати надрелевантні пропозиції щодо видів відео, які люди можуть захотіти переглянути, ваша команда обслуговування клієнтів може використовувати рішення машинного навчання, щоб надавати більш індивідуальні та персоналізовані маркетингові повідомлення споживачам.

Переваги машинного навчання для обслуговування клієнтів

У машинного навчання в обслуговуванні клієнтів є багато переваг, і кожна з цих переваг допомагає добре зрозуміти, чому саме обслуговування клієнтів за допомогою штучного інтелекту настільки потужне й ефективне. Давайте розглянемо деякі з цих ключових переваг.

Допомагає зрозуміти підсвідомий намір клієнта

У багатьох випадках навіть клієнту потрібна допомога, щоб зрозуміти його власні бажання та потреби. Знову ж таки, повертаючись до прикладу з Netflix, коли ми вирішуємо знайти щось для перегляду, ми зазвичай маємо підсвідоме уявлення про те, до чого ми маємо настрій. З’ясувати це і запропонувати вам те, від чого ви не зможете відмовитись - це завдання Netflix. Для обслуговування клієнтів ШІ ми повинні розуміти, чого хоче клієнт краще, ніж він сам це розуміє. Це дозволить нам надати клієнтам відповіді на їхні запити та запобігти будь-яким проблемам, які у них можуть виникнути.

Визначає моделі поведінки клієнтів

Інше важливе використання штучного інтелекту в службі обслуговування клієнтів – виявлення моделей у поведінці клієнтів. Як і в попередньому прикладі, тут ми краще розуміємо, з ким спілкуємося та що саме клієнтам потрібно, для того, щоб ми могли задовольнити ці потреби та надати їм найкращий досвід покупки. Штучний інтелект служби підтримки клієнтів ідеально підходить для цієї роботи, оскільки алгоритми ШІ, по суті, є машинами прогнозування. Використовуючи інструменти підтримки клієнтів зі штучним інтелектом, компанії можуть визначити закономірності в тому, як люди діють, а потім відповідно до цього адаптувати свої бізнес процеси. Наприклад, вони можуть дати відповіді на запитання людей ще до того, як вони їх поставили.

Передбачте, що людина відповість

Це ґрунтується на тому, що ми вже говорили про штучний інтелект у підтримці клієнтів, оскільки він використовує їхні можливості як машин прогнозування, щоб визначити, хто, швидше за все, відповість на ваші повідомлення. Знову ж таки, це можна зробити як на індивідуальному рівні, так і в цілому для аудиторії. Частково це пов’язано з моделюванням схильності, підходом до штучного інтелекту, який визначає схильність людей до певних дій. Це може бути використано, щоб визначити, наскільки ймовірно, що вони зіткнуться з певною проблемою, або з чимось на кшталт Netflix, все може бути пов’язано з визначенням того, наскільки ймовірно вони переглянуть певний контент.

Робить обслуговування клієнтів більш ефективним

Штучний інтелект є кращим, коли його використовують для підвищення ефективності, тому він настільки корисний у підвищенні ефективності обслуговування клієнтів. Як ми вже згадували в цій статті, це навіть може бути настільки ефективним, що ви зможете перевершити сподівання клієнтів і надати їм необхідну інформацію ще до того, як вони навіть дізнаються, що вона їм потрібна. Такий рівень ефективності має очевидні переваги, але найбільша й найкраща полягає в тому, що він може заощадити величезні суми грошей. Ефективність економить час, а час — це гроші, тому використання штучного інтелекту для обслуговування клієнтів з метою підвищення ефективності ваших команд може окупитися й навіть стати прибутковою ініціативою.

Захищає клієнтів від шахрайства

Одним із найвпливовіших, але недооцінених способів використання ШІ для обслуговування клієнтів є виявлення та припинення шахрайських транзакцій. Насправді штучний інтелект вже лежить в основі переважної більшості фінансового програмного забезпечення, яке використовується банками, а інформація, яку пропонує це програмне забезпечення, може заощадити мільйони доларів у всьому світі. Виявлення та запобігання шахрайству є однією з менш привабливих сфер штучного інтелекту, тому що це не обов’язково видиме або відчутне так само, як бот служби підтримки клієнтів ШІ, наприклад. Однак це не означає, що ви повинні відмовлятися від цього, тому, якщо ви ще не використовуєте штучний інтелект для запобігання шахрайству, ви можете сприймати це як ознаку того, що вам пора починати.

Ключові висновки

На даний момент ви маєте мати чітке уявлення про штучний інтелект і машинне навчання, а також про те, як вони можуть поєднуватись, щоб покращити обслуговування клієнтів. Наступний крок — застосувати на практиці те, чого ви сьогодні навчилися. Гарною новиною є те, що в компанії ZFORT Group ми пропонуємо низку послуг із розробки, зокрема в галузі штучного інтелекту та машинного навчання, тож якщо ви шукаєте нове рішення для обслуговування клієнтів на основі ШІ, ми будемо дуже раді допомогти. Запрошуємо також до співпраці тих, хто вже працює в розробці ШІ і шукає цікаві проєкти і професійну команду. Актуальні вакансії завжди є на нашому сайті: https://www.zfort.com.ua/vacancy/