انتظار می‌رود بازار هوش مصنوعی (AI) تا سال 2030 به حدود 2 تریلیون دلار افزایش یابد و هوش مصنوعی در خدمات مشتری به یک منطقه تمرکز برای بسیاری از مشاغل تبدیل شود.

به لطف فناوری مدرن، چت بات‌ها دیگر تنها راهی نیستند که تیم‌های خدمات مشتری بتوانند از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری استفاده کنند.

به خواندن مقاله ادامه دهید تا بدانید چگونه و چرا باید از هوش مصنوعی برای خدمات مشتری استفاده کنید.

هوش مصنوعی در خدمات مشتری

در خدمات مشتری، هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری و ایجاد تعاملات لذت بخش‌تر با مصرف کنندگان استفاده می‌شود. فن‌آوری‌هایی مانند ربات‌های گفتگو و تحلیل احساسات می‌توانند به تیم پشتیبانی کمک کنند تا گردش کار خود را ساده‌تر، رسیدگی به درخواست‌های مشتریان را سریع‌تر و نیازهای مشتری را پیش‌بینی کنند.

اگر اینکار به درستی اجرا شود، استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتری می تواند به طور چشمگیری بر نحوه ارتباط تیم شما با مشتریان و خدمات رسانی آنها تأثیر بگذارد.

بیایید نگاهی به برخی از مزایای آن بیندازیم.

🔃 بهبود گردش کار پشتیبانی مشتری

فناوری هوش مصنوعی می تواند برای کاهش اصطکاک تقریباً در هر نقطه از نقشه سفر مشتری استفاده شود.

چت بات ها به شما این امکان را می دهند که به سرعت به سوالات معمول مشتریان جدید پاسخ دهید.

همچنین می‌توانید از ابزارهای هوش مصنوعی محاوره‌ای مانند دستیار محتوای هوش مصنوعی و ایمیل نگارش هوش مصنوعی برای توسعه ایمیل‌های شخصی و مقالات پایگاه دانش برای مشتریان فعلی خود استفاده کنید.

هوش مصنوعی به شما کمک می کند تا گردش کار داخلی خود را ساده کنید و در مقابل، تعاملات خدمات مشتری خود را به حداکثر برسانید.

⏳کاهش زمان پاسخ‌دهی و رسیدگی

با بهبود گردش کار، هوش مصنوعی می‌تواند معیارهای پاسخ مشتری بهتری را به شما ارائه دهد.

به عنوان مثال با استفاده از چت بات ها، می توانید به طور خودکار به پیام چت زنده مشتری در عرض چند ثانیه پاسخ دهید. اینکار زمان اولین پاسخ تیم پشتیبانی شما را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد.

درنتیجه، میانگین زمان رسیدگی شما کاهش می‌یابد زیرا زمان کمتری را برای حل و فصل درخواست های دریافتی صرف می کنید.

🤳🏻 پیش بینی های بهتر از رفتار مشتری

هوش مصنوعی از داده های ریل تایم برای پیش بینی استفاده می کند.

این بدان معناست که شما می توانید از هوش مصنوعی برای تعیین نحوه رفتار مشتریان خود بر اساس سابقه خرید، عادات خرید و ترجیحات شخصی مشتری استفاده کنید.

هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به شما کمک کند تا الگوها را شناسایی کرده و به‌طور پیشگیرانه تجربه مشتری را بهبود ببخشید.

بیایید نحوه اعمال برخی از این مزایا را مرور کنیم.

نحوه استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتری

اینجا یازده روشی که کسب و کار شما می تواند از هوش مصنوعی برای خدمات مشتری استفاده کند، آورده شده است.

در ادامه هر کدام را با جزئیات بیشتری بررسی خواهیم کرد.

1. چت‌بات ها

دراین مقاله به ربات‌های چت زیادی اشاره کرده‌ایم، زیرا معمولاً وقتی به هوش‌مصنوعی و خدمات مشتری فکر می‌کنیم، چت‌بات‌ها اولین چیزی هستند که به ذهنمان خطور می‌کند.

به این دلیل که آنها یکی از اولین ابزارهای هوش‌مصنوعی هستند که برای خدمات رسانی به مشتریان مورد استفاده قرار می‌گیرند.

چت بات ها برای تفسیر مشکلات مشتری‌ها برنامه ریزی شده‌اند. ازاینرو مراحل عیب یابی را برای حل مشکل ارائه می‌دهند. این باعث صرفه‌جویی در وقت برای اپراتورها و مشتریان شما می شود. چراکه پاسخ ها فوری، خودکار و 24/7 در دسترس هستند.

❇️ نکته حرفه ای: چت‌بات‌ یک ربات CRM مکالمه است که متخصصان سرویس‌ها می توانند از آنها برای به حداکثر رساندن بهره وری به این ربات ها متصل شوند.

می‌توانید با وارد کردن یک فرمان مبتنی بر چت، وظایفی را انجام دهید (مانند ارسال ایمیل) یا اطلاعات آماری (مانند ایجاد گزارش‌های سفارشی) را به دست آورید.

2. پیام‌های هوشمند ادغام شده

در حالی که ربات‌های چت در عیب‌یابی مسائل کوچک‌تر عالی عمل می‌کنند، اکثر آنها آمادگی رسیدگی به موارد پیچیده یا حساس را ندارند.

اینجاست که پیام‌های هوشمند ادغام شده وارد عمل می‌شوند. این ابزار هوش مصنوعی فرصت هایی را شناسایی می کند که در آن عوامل انسانی باید وارد شوند و به مشتری برای شخصی سازی بیشتر کمک کنند.

اینجا مثالی از نحوه انجام این تعامل آورده شده است.

❇️ نکته حرفه ای: در حالی که ربات ها برای صرفه جویی در زمان برای تیم و کاربران شما عالی عمل می‌کنند، اما هرگز به اندازه یک عامل انسانی رضایت مشتری ایجاد نمی کنند. ابزارهای پیام رسان هوشمند ادغام‌شده بهترین نتیجه را برای شما به ارمغان می‌آورند.

3. تجزیه و تحلیل احساسات

امروزه، بسیاری از ربات‌ها ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات، مانند پردازش زبان طبیعی، دارند که به آنها کمک می‌کند پاسخ‌های مشتری را تفسیر کنند.

این به ربات می‌گوید که وقتی مشتری به شیوه‌ای خاص رفتار می‌کند، چگونه واکنش نشان دهد، بنابراین ربات شما احساسات مشتری را هنگامی که می‌خواهد به او کمک کند بیشنر تحریک نمی‌کند.

❇️ نکته حرفه ای: ابزارهایی مانند تشخیص لحن Grammarly که در تصویر زیر می‌بینید، می توانند متن شما را تجزیه و تحلیل کنند و به شما بگویند که پیام شما قبل از کلیک روی دکمه ارسال، از سمت مخاطب چگونه دیده می‌شود و چه حسی درآنها ایجاد می‌کند.

4.درخواست مسیریابی و اولویت بندی

علاوه بر پیام‌های خروجی، می‌توانید از هوش مصنوعی برای شناسایی کلمات کلیدی و تجزیه و تحلیل ماهیت درخواست قبل از هدایت آن به سمت یکی از اپراتورهای خود استفاده کنید.

ابزارهای هوش مصنوعی به شما این امکان را می‌دهند که مشکل مشتری، فوریت درک شده و احساسات مرتبط با آنها را تجزیه و تحلیل کنید. همچنین می‌توانید مدل هوش مصنوعی خود را طوری برنامه‌ریزی کنید که برای رسیدگی به پرونده اپراتور مناسب را فراخوانی کند.

این یکی دیگر از فرآیندهای صرفه جویی در زمان است که عیب یابی و حل مشکلات را برای تیم پشتیبانی شما آسان تر می کند.

❇️ نکته حرفه ای: با تجربه ترین اپراتورهای خودتان را برای رسیدگی به پرونده‌های پیچیده خود رزرو کنید و به اپراتورهای جدید خود اجازه دهید با به تیکت‌ها و سوالات آسان پاسخ دهند. همچنین، اپراتورهایی را صرفاً برای پاسخ به  درخواست‌های حساس به زمان اختصاص دهید.

5. منابع سلف سرویس

در حالی که ایجاد یک پایگاه‌دانش قوی یا صفحه پرسش‌های متداول می‌تواند زمان‌بر باشد، استفاده از منابع سلف‌سرویس زمانی که صحبت از CX خوب به میان می‌آید حیاتی می‌شود.

خبر خوب این است که دستیارهای نوشتاری هوش مصنوعی مانند Jasper.ai و ChatGPT می توانند به شما کمک کنند.

این نوع ابزارها از هوش‌مصنوعی برای ترکیب اطلاعات موجود و خروجی متن آماده بر اساس موضوع مورد نظر استفاده می‌کنند. سپس می‌توانید از این متن آماده برای ایجاد مقالات پایگاه‌دانش یا ایجاد پاسخ به سوالات رایج در مورد محصول خود استفاده کنید.

❇️ نکته حرفه ای: دستیار محتوای هوش مصنوعی به طور محلی با ویژگی های سرویس پشتیبانی آنلاین مورد علاقه شما ادغام می شود و به شما کمک می کند، برای وبلاگ ها، صفحات فرود و موارد دیگر بدون جابجایی بین ابزارهای مختلف، محتوای با کیفیت بالا تولید کنید و به اشتراک بگذارید.

6. تجزیه و تحلیل صدا

بر اساس نظرسنجی اخیر HubSpot، اکثر مصرف کنندگان (57٪) ترجیح می‌دهند از طریق تلفن با خدمات مشتری تماس بگیرند.

هوش‌مصنوعی صوتی، خودکار کردن تعاملات مرکز تماس را آسان‌تر کرده است. این ابزارها را می‌توان در مسیریابی تماس قابل‌پیش‌بینی و پاسخ صوتی تعاملی آموزش داد تا به عنوان اولین خط دفاع برای سؤالات مشتری خدمت کنند.

به عنوان مثال، هنگامی که با شرکت مورد علاقه خود تماس می‌گیرید و یک صدای خودکار شما را از طریق یک سری درخواست راهنمایی می‌کند، اینجا هوش مصنوعی صوتی در حال کار کردن است.

❇️ نکته حرفه ای: از فناوری هوش‌مصنوعی صوتی برای حل وظایف معمول خدمات مشتری (مانند درخواست‌های ساعات کاری و عیب یابی دسترسی به حساب) استفاده کنید تا بهترین اپراتورهای شما برای مسائل پیچیده تر در دسترس باقی بمانند.

7. سرویس چند کاناله

هوش مصنوعی می‌تواند با کمک به شما برای هدایت مشتریان به کانال‌های پشتیبانی مناسب، از استراتژی خدمات چندکانالی شما پشتیبانی کند.

اگر همه اپراتورهای چت شما مشغول انجام  کاری هستند، هوش مصنوعی می تواند به مشتری بگوید که برای پاسخ سریعتر باید از چت زنده استفاده کند.

یا اگر مشتری یک سوال بسیار طولانی را در فرم ایمیل شما تایپ می کند، می تواند پیشنهاد کند که برای پشتیبانی شخصی‌سازی شده‌تر تماس بگیرد.

اینجا یک مثال داریم.

❇️ نکته حرفه‌ای: وقتی اپراتورها برای تماس یا چت در دسترس نیستند، به مشتریان این امکان را ندهید که این کانال‌های شلوغ را انتخاب کنند. به این ترتیب، مشتریان در صف انتظار مکالمه گیر نمی‌کنند و نمی‌توانند اعتراض کنند که چرا از تیم شما پاسخی نگرفته‌اند.

8. مدیریت داده ها

همه ویژگی های هوش‌مصنوعی را نمی‌توان به صورت مستقیم با مشتری وارد ارتباط کرد. در واقع، برخی از مفیدترین ابزارها، ابزارهایی هستند که با نرم افزار داخلی شما یکپارچه شده اند.

به عنوان مثال، AI می تواند با CRM شما جفت شود تا داده های مشتری را برای پرسنل خدمات پشتیبانی شما یادآوری کند. تیم پشتیبانی مشتری شما می تواند از این ویژگی برای ارائه خدمات پیشگیرانه به مشتریان بر اساس اطلاعات تولید شده توسط هوش‌مصنوعی استفاده کند.

❇️ نکته حرفه ای: از هوش‌مصنوعی برای ردیابی داده‌های تعامل مشتری استفاده کنید. اگر یک مشتری وفادار مدتی است با شما ارتباط برقرار نکرده‌است، هوش مصنوعی سیستماتیک را راه‌اندازی کنید تا فعالانه آن را پرچم‌گذاری کنید و به تیم خود اطلاع دهید تا با این مشتری تماس بگیرند.

9. پشتیبانی چند زبانه

بسیاری از ربات‌های چت هوش‌مصنوعی و ابزارهای مکالمه، توانایی تولید محتوا به زبان‌های مختلف را دارند. این به ویژه درصورتی می‌تواند کاربردی باشد که کسب و کار شما در سطح جهانی فعالیت می کند.

هوش‌مصنوعی می‌تواند زبان مشتری را تشخیص دهد و پیام را قبل از رسیدن به تیم پشتیبانی شما ترجمه کند. یا می‌توانید از آن برای راه اندازی خودکار پاسخی که با زبان درخواست اصلی مطابقت دارد استفاده کنید.

❇️ نکته حرفه ای: نمایه‌های مشتریان خود را بررسی کنید یا برای به دست آوردن بینش در مورد زبان‌های دلخواه مشتریان خود یک نظرسنجی انجام دهید. سپس، از نتایج این نظرسنجی در استراتژی هوش مصنوعی خود استفاده کنید.

10. یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی

یادگیری ماشینی در قلب پیش‌بینی رفتار مشتری از طریق هوش‌مصنوعی قرار دارد.

فرآیند تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی داده و استخراج بینش‌های عملی که روندها را پیش بینی می کند، احساسات مشتری را پیش‌بینی می‌کند و مشکلات آینده را حل می‌کند.

❇️ نکته حرفه ای: از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده برای اطلاع رسانی از پاسخ های ارتباطی مشتری از پیش تعیین شده خود استفاده کنید (به عنوان مثال، از طریق ربات های چت یا از طریق تلفن). یادگیری ماشین می‌تواند به بهبود خروجی مورد نظر بر اساس سوالات متداول و سابقه مشتری کمک کند.

11. رونویسی خودکار تماس

رونویسی تماس‌ها با استفاده از هوش مصنوعی، با افزایش تضمین کیفیت تماس از طریق بررسی تماس‌های کارآمد، کمک به آموزش هدفمند پرسنل جدید و کمک به شناسایی روندهای خدمات کلیدی و مشکلات تکراری، خدمات مشتری را متحول می‌کند.

این رونویسی‌ها یک سابقه‌ عینی برای حل و فصل مؤثر تعارض‌ها ارائه می‌دهند و راه را برای تعاملات شخصی‌سازی شده با مشتری را هموار می‌کنند و خبر از ارائه خدمات متناسب‌تر و پاسخگوتر می‌دهند. با استفاده از ابزارهایی مانند نرم‌افزار هوشمند مکالمه CallRail، تیم‌های خدمات مشتری می‌توانند کارایی بیشتری داشته باشند و از بهبود تجربیات مشتری اطمینان حاصل کنند.

🤖 نمونه هایی از هوش مصنوعی در زمینه خدمات مشتری

1. سیستم مدیریت آشپزخانه هوش مصنوعی Chipotle
2. تجربه آموزشی GPT-4 در  Duolingo
3. استراتژی مبتنی بر یادگیری ماشین نتفلیکس

🧑‍🍳 سیستم مدیریت آشپزخانه هوش مصنوعی Chipotle

در سال 2022، Chipotle شروع به آزمایش یک رویکرد مبتنی بر نیاز برای مدیریت آشپزخانه کرد.

این رویکرد از هوش‌مصنوعی و یادگیری‌ماشین برای پیش‌بینی مقادیر مواد اولیه و آشپزی بر اساس تقاضا استفاده می‌کند.

سیستم مدیریت آشپزخانه جدید سطوح مواد را در رستوران‌ها کنترل می‌کند و به کارکنان اطلاع می‌دهد که چقدر غذا باید آماده کنند و چه زمانی باید آشپزی را شروع کنند.

🎯 هدف: برای کمک به کاهش اصطکاک در آشپزخانه طراحی شده است تا خدمه بتوانند روی ارائه یک تجربه استثنایی برای مشتری تمرکز کنند.

🦉 تجربه آموزشی GPT-4 در  Duolingo

اپلیکیشن محبوب یادگیری زبان، Duolingo، اخیراً یک تجربه یادگیری جدید با پشتیبانی از GPT-4 منتشر کرده است.

Duolingo Max دارای ویژگی‌های مولد مبتنی بر هوش‌مصنوعی است که به کاربران این امکان را می دهد از اشتباهات خود درس بگیرند و مهارت‌های مکالمه در دنیای واقعی را تمرین کنند.

🎯 هدف: این پیشنهاد جدید، درس‌های زبان سفارشی‌سازی‌شده و تجربیات شخصی را برای هر کاربر فراهم می کند.

🍿 استراتژی مبتنی بر یادگیری ماشین نتفلیکس

استفاده نتفلیکس از یادگیری ماشینی برای تهیه توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای بینندگان کاملاً شناخته شده‌است.

اخیراً، سرویس استریم نیز از یادگیری ماشینی برای اصلاح پیشنهادات خود براساس ویژگی‌هایی که به تولید محتوای کاربرپسند استفاده می کند.

🎯 هدف: نتفلیکس در مجموعه به سرعت در حال رشد خود از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی تولید فیلم‌ها و برنامه‌های تلویزیونی اصلی استفاده می‌کند.

آینده هوش مصنوعی در زمینه خدمات مشتری

آینده هوش مصنوعی در زمینه خدمات مشتری ممکن است همچنان شامل چت‌بات‌ها شود، اما این فناوری چیزهای بیشتری برای ارائه در سال 2023 دارد. زمان بسیار خوبی برای استفاده از انعطاف‌پذیری، کارایی و سرعتی است که هوش مصنوعی می‌تواند برای تیم پشتیبانی شما فراهم کند.