استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتری

در یک کافه‌ی شلوغ، باریستا لاته‌ی مورد علاقه شما را آماده می‌کند و با دقت فراوان کف آن را تزئین می‌نماید. هنگامی که اولین جرعه را مزه می‌کنید، دنیایی را تصور کنید که این توجه شخصی، فراتر از قهوه‌ی صبحگاهی شما می‌رود و به هر تعاملی که با کسب‌وکارها دارید، گسترش می‌یابد. به دنیای شگفت انگیز هوش مصنوعی در خدمات مشتری خوش آمدید! در اینجا، الگوریتم‌ها و یادگیری ماشین به‌صورت بی‌نقص با همدلی انسانی ترکیب می‌شوند تا تجربیاتی ایجاد کنند که نه تنها کارآمد هستند، بلکه به بهترین نحو شخصی‌ سازی نیز شده‌اند.

هوش مصنوعی در خدمات مشتری به یک حوزه مورد توجه و مهم برای بسیاری از کسب‌وکارها تبدیل شده است؛ معاملات روزمره را به تعاملات معنادار تبدیل کرده و نحوه ارتباط مشتری و برندها را ارتقاء داده است.

در این مقاله از سایت نقطه، به بررسی نقش هوش مصنوعی در خدمات مشتری می‌پردازیم، با ما همراه باشید.

بهبود جریان‌های کاری پشتیبانی مشتری

فناوری هوش مصنوعی می‌تواند تقریباً در تمامی زمینه های ارتباط با مشتری، اصطکاک را کاهش دهد. چت‌بات‌ها به شما این امکان را می‌دهند تا سوالات روتین مشتریان جدید را به سرعت پاسخ دهید.
همچنین می‌توانید از ابزارهای هوش مصنوعی مکالمه‌ای مانند دستیار محتوای هوش مصنوعی و یا نویسنده ایمیل هوش مصنوعی برای تهیه ایمیل‌های شخصی‌سازی‌ شده و مقالات پایگاه دانش برای مشتریان فعلی خود استفاده کنید.

کاهش زمان پاسخ و رسیدگی

هوش مصنوعی به شما کمک می‌کند تا جریان‌های کاری داخلی خود را ساده‌تر کرده و در نتیجه تعاملات خدمات مشتری خود را به حداکثر برسانید.
هوش مصنوعی با کاهش زمان پاسخگویی و رسیدگی به جریان‌های کاری، می‌تواند به شما متریک‌های پاسخگویی بهتری ارائه دهد.

به عنوان مثال، می‌توانید به طور خودکار در عرض چند ثانیه، به پیام چت مشتری پاسخ دهید. این امر زمان پاسخگویی اولیه تیم پشتیبانی شما را به طرز چشمگیری کاهش می‌دهد.
نتیجه؟ میانگین زمان رسیدگی شما کاهش می‌یابد زیرا زمان کمتری برای حل درخواست‌های ورودی صرف می‌کنید.

پیش‌بینی بهتر رفتار مشتری

هوش مصنوعی از داده‌های بلادرنگ و در لحظه برای انجام پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کند. این بدان معناست که می‌توانید از هوش مصنوعی برای تعیین رفتار احتمالی مشتریان بر اساس تاریخچه خرید، عادات خرید و ترجیحات شخصی آن‌ها استفاده کنید.

هوش مصنوعی پیش‌بینی‌ کننده می‌تواند به شما کمک کند تا الگوها را شناسایی کرده و با استفاده از این اطلاعات و الگوها، تجربه مشتری را بهبود بخشید.
بیایید بررسی کنیم که چگونه می‌توان از برخی از این مزایا، استفاده عملی ببریم.

در اینجا ده روش برای استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتری برای کسب‌وکار شما آورده شده است.

در ادامه هر یک از این موارد را با جزئیات بیشتری بررسی خواهیم کرد.

چت‌بات‌ها معمولاً اولین چیزی است که هنگام فکر کردن به هوش مصنوعی و خدمات مشتری به ذهن می‌آید! چرا که آن‌ها یکی از اولین ابزارهای هوش مصنوعی بودند که برای خدمت به مشتریان استفاده شدند.
چت‌بات‌ها برنامه‌ریزی شده‌اند تا مشکل مشتری را تفسیر کرده و سپس مراحل رفع مشکل را ارائه دهند. این کار زمان را برای کارمندان و مشتریان شما صرفه‌جویی می‌کند؛ زیرا پاسخ‌ها فوری، خودکار و به صورت ۲۴ ساعته در دسترس هستند.
می‌توانید وظایفی مانند ارسال ایمیل یا استخراج داده‌های اطلاعاتی مانند ایجاد گزارش‌های سفارشی را با وارد کردن یک فرمان چت‌-محور انجام دهید.

در حالی که چت‌بات‌ها در حل مشکلات کوچک عالی هستند، اما بیشتر آن‌ها آماده مقابله با موارد پیچیده یا حساس نیستند.
اینجاست که پیام‌رسانی افزوده وارد عمل می‌شود. این ابزار هوش مصنوعی موقعیت هایی که در آن کارکنان یا تیم‌های انسانی باید وارد شوند و به مشتری کمک کنند را شناسایی و به آن ها اطلاع می دهد.

امروزه بسیاری از ربات‌ها دارای ابزارهای تحلیل احساسات مانند پردازش زبان طبیعی هستند که به آن‌ها در تفسیر پاسخ‌های مشتری کمک می‌کند.
تحلیل احساسات به ربات می‌گوید که وقتی مشتری به یک شکل خاص رفتار می‌کند، چگونه پاسخ دهد؛ بنابراین ربات شما، هنگام تلاش برای کمک به مشتری، احساسات بد یا منفی او را تشدید نمی‌کند.
ابزارهای هوش مصنوعی مانند تشخیص لحن Grammarly می‌توانند متن شما را تحلیل کرده و قبل از ارسال به شما بگویند که پیام شما چگونه ممکن است توسط مخاطبتان درک شود.

علاوه بر پیام‌های خروجی، می‌توانید از هوش مصنوعی برای شناسایی کلمات کلیدی و تحلیل ماهیت درخواست قبل از اختصاص آن به یکی از نمایندگان خود استفاده کنید.
ابزارهای هوش مصنوعی به شما امکان می‌دهند تا فوریت مشکل مشتری را درک کرده و احساسات او را تحلیل کنید. همچنین می‌توانید مدل هوش مصنوعی خود را برنامه‌ریزی کنید تا نماینده مناسب را برای رسیدگی به مورد نشان دهد.

این یک فرآیند دیگر برای صرفه‌جویی در زمان است که کار تیم پشتیبانی شما را در رفع مشکلات و حل مسائل آسان‌تر می‌کند.
نمایندگان با تجربه‌ترین خود را برای رسیدگی به موارد پیچیده اختصاص دهید و کارکنان جدیدتر را به رسیدگی به تیکت‌های ساده‌تر. همچنین، خوب است کارکنانی داشته باشید که به درخواست‌های حساس به زمان اختصاص داده شوند.

در حالی که ایجاد یک پایگاه دانش قوی یا صفحه سوالات متداول می‌تواند زمان‌بر باشد، منابع خودخدمتی برای تجربه خوب مشتری (CX) حیاتی هستند.
خبر خوب این است که دستیاران نوشتاری هوش مصنوعی مانند Jasper.ai و ChatGPT می‌توانند کمک کنند.
این نوع ابزارها از هوش مصنوعی برای ترکیب اطلاعات موجود و تولید متن بر اساس موضوع مورد نظر استفاده می‌شوند. سپس می‌توانید از این متن برای ایجاد مقالات پایگاه دانش یا پاسخ به سوالات رایج درباره محصول خود استفاده کنید.

طبق یک نظرسنجی اخیر، بیشتر مصرف‌کنندگان (۵۷٪) ترجیح می‌دهند از طریق تلفن با خدمات مشتری تماس بگیرند.
هوش مصنوعی تولید کننده صدا تعاملات مرکز تماس را آسان‌تر کرده است. این ابزارها می‌توانند در مسیریابی تماس پیش‌بینی‌ کننده و پاسخ صوتی تعاملی آموزش ببینند تا به عنوان خط مقدم برای درخواست‌های مشتری عمل کنند.

مثلاً وقتی با شرکت یا موسسه ای تماس می‌گیرید و یک صدای خودکار شما را از طریق مجموعه‌ای از دستورات راهنمایی می‌کند، این کاربرد هوش مصنوعی تولید صدا در عمل است.
از فناوری هوش مصنوعی مولد صدا برای حل وظایف روتین خدمات مشتری (مانند درخواست‌های ساعت کاری و رفع مشکلات دسترسی به حساب) استفاده کنید تا بهترین کارمندان شما برای موارد پیچیده‌تر در دسترس بمانند.

هوش مصنوعی می‌تواند از استراتژی خدمات چند کاناله شما پشتیبانی کند و به شما کمک کند مشتریان را به کانال‌های پشتیبانی درست هدایت کنید.
اگر همه نمایندگان چت شما مشغول رسیدگی به موارد باشند، هوش مصنوعی می‌تواند به مشتری بگوید که برای پاسخ سریع‌تر از چت زنده استفاده کند. یا برای مثال اگر مشتری در حال تایپ یک سوال طولانی در فرم ایمیل شما است، می‌تواند پیشنهاد دهد که برای پشتیبانی شخصی‌تر تماس بگیرند.

همه ویژگی‌های هوش مصنوعی در خدمات مشتری، مربوط به مشتری نیستند. در واقع، برخی از مفیدترین ابزارها، آن‌هایی هستند که با نرم‌افزار داخلی شما ادغام شده‌اند.

به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند با CRM جفت شود تا داده‌های مشتری را در دسترس نمایندگان یا مراکز خدمات قرار دهد. تیم بازاریابی شما می‌تواند از این ویژگی استفاده کند تا به صورت حرفه ای و تخصصی، بر اساس اطلاعات تولید شده توسط هوش مصنوعی به مشتریان خدمت کند.

از هوش مصنوعی برای ردیابی داده‌های تعامل مشتری استفاده کنید. اگر یک مشتری وفادار مدتی با شما تعامل نداشته، از هوش مصنوعی سیستماتیک استفاده کنید تا او را علامت‌گذاری کرده و تیم فروش شما را مطلع کند تا با او تماس بگیرند.

بسیاری از چت‌بات‌ها و ابزارهای مکالمه‌ای هوش مصنوعی، توانایی تولید محتوا به زبان‌های مختلف را دارند. این امر به ویژه اگر کسب‌ و کار شما به صورت جهانی فعالیت می‌کند، بسیار مفید است.
هوش مصنوعی می‌تواند زبان مشتری را تشخیص داده و پیام را قبل از رسیدن به تیم پشتیبانی ترجمه کند. حتی می‌توانید از هوش مصنوعی استفاده کنید تا به طور خودکار پاسخی را که با زبان درخواست اولیه مطابقت دارد، ایجاد کند.
می توانید پروفایل‌ مشتریان خود را بررسی کنید یا یک نظرسنجی برگزار کنید تا اطلاعاتی درباره زبان‌های ترجیحی مشتریان خود به دست آورید. سپس، این زبان‌ها را در استراتژی هوش مصنوعی خود بگنجانید.

یادگیری ماشینی در قلب پیش‌بینی رفتار مشتری از طریق هوش مصنوعی قرار دارد. این فرآیند، تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها و استخراج اطلاعات قابل اجرا است که روندها را پیش‌بینی می‌کند، احساسات مشتری را حدس زده و مشکلات آینده را حل می‌کند.
از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای اطلاع‌رسانی پاسخ‌های از پیش تعیین‌شده به مشتریان خود (مثلاً از طریق چت‌بات‌ها یا تلفن) استفاده کنید. یادگیری ماشینی می‌تواند به بهبود خروجی موردنظر بر اساس سوالات متداول و تاریخچه مشتری کمک کند.

رونویسی تماس‌های هوش مصنوعی در حال تحول حوزه خدمات مشتری، با افزایش تضمین کیفیت تماس‌ها از طریق مرور آن ها، کمک به آموزش هدفمند کارمندان جدید و شناسایی روندهای خدماتی و مشکلات تکراری می‌باشد.
این رونویسی ها، سابقه ای عینی برای حل و فصل موثر اختلافات ارائه داده و راه را برای تعامل با مشتری هموار کرده، خدماتی متناسب و پاسخگوتر را تضمین می کنند. با استفاده از ابزارهایی مانند نرم افزار هوشمند مکالمه CallRail، تیم های خدمات مشتری می توانند با کارایی بالا عمل کنند و از تجارب بهتر مشتری اطمینان حاصل کنند.

در سال ۲۰۲۲، Chipotle شروع به آزمایش یک رویکرد برای مدیریت آشپزخانه کرد. این رویکرد از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مقدار مواد اولیه و پخت و پز بر اساس تقاضا استفاده می‌کند.
سیستم مدیریت آشپزخانه جدید، مقدار مواد اولیه را در سراسر رستوران‌ها پایش می‌کند و به کارکنان اطلاع می‌دهد که چه مقدار آماده‌سازی کنند و چه زمانی پخت و پز را آغاز کنند.

Chipotle بر بهبود کارایی، کاهش هزینه های نیروی کار و افزایش کیفیت تجربه مشتری از طریق استفاده از اتوماسیون هوشمند و روباتیک متمرکز است.

اپلیکیشن محبوب یادگیری زبان Duolingo، اخیراً یک روش یادگیری جدید با قابلیت GPT-4 را معرفی کرده است. Duolingo Max دارای ویژگی‌های هوش مصنوعی مولد است که به کاربران اجازه می‌دهد از اشتباهات خود بیاموزند و مهارت‌های مکالمه واقعی را تمرین کنند.

نتفلیکس از یادگیری ماشین برای ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده فیلم و سریال بر اساس سلیقه هر بیننده استفاده می کند.

اخیراً، سرویس استریم نیز از یادگیری ماشین برای اصلاح پیشنهادات خود بر اساس ویژگی‌هایی که مورد نظر کاربران است، استفاده می کند.

یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با خدمات مشتری با استفاده از فناوری‌هایی مثل یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری می‌تواند کارایی و رضایت مشتری را به طور قابل توجهی افزایش دهد. در زیر یک فرآیند هفت مرحله‌ای برای این کار آمده است.

داده‌ها از منابع مختلفی مانند تعاملات، تراکنش‌ها و بازخوردها به دست می‌آیند و شامل متن، تصاویر، ویدئوها و مقادیر عددی هستند. این داده‌ها به سه نوع تقسیم می‌شوند.

1. داده‌های ساختار یافته، مانند امتیازات رضایت مشتری (CSAT) و تحلیل‌ها، به طور موثری توسط نرم‌افزارهای تحلیل داده‌ها بررسی می‌شوند و به فرآیندهای تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کنند.
2. داده‌های بدون ساختار، مانند صدا، ویدئو و پاسخ‌های باز، فاقد چارچوب از پیش تعیین شده هستند و به دلیل تنوع بالای خود، تحلیل سنتی آن‌ها چالش‌برانگیز است.
3. داده‌های نیمه‌ساختار یافته، مانند پیام‌های CRM که عناصر ساختار یافته را با محتوای بدون ساختار ترکیب می‌کنند، به دلیل اصل سازماندهی انعطاف‌پذیرشان نیازمند رویکرد تحلیلی دقیق‌تری هستند.

قبل از اینکه داده‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی وارد شوند اطمینان حاصل کنید که به خوبی ساختار یافته‌اند. از ابزارهای مناسب برای تمیز کردن و قالب‌بندی مناسب داده‌ها استفاده کنید. داده‌ها را بر اساس دسته‌بندی‌های مرتبط مانند جمعیت‌شناسی، نام محصول و تاریخچه خرید برچسب‌گذاری کنید تا مدل هوش مصنوعی به طور مؤثر آموزش داده شود.

بهترین روش‌های جمع‌آوری داده‌ها برای خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی

مثل معروف “زباله داخل، زباله خارج” برای داده‌ها صادق است. اطمینان حاصل کنید که داده‌های وارد شده به مدل، با کیفیت بالا هستند. داده‌ها را اعتبارسنجی و تمیز کرده و ناسازگاری‌ها را حذف کنید و از آموزش دقیق مدل و اطلاعات قابل اعتماد اطمینان حاصل کنید.

مواردی که باید انجام دهید:

• اولویت‌بندی کیفیت بر کمیت: بر داده‌های دقیق و مرتبط تمرکز کنید و کیفیت را بر حجم محض ترجیح دهید تا از کاهش اثربخشی مدل‌های هوش مصنوعی جلوگیری کنید.
• رعایت حفظ حریم خصوصی داده‌ها: به مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها پایبند باشید و اقدامات امنیتی قوی برای حفاظت از اطلاعات مشتریان اعمال کنید.
• مواردی که نباید انجام دهید:
• اجتناب از نمونه‌برداری متعصبانه: از روش‌های متعصبانه جمع‌آوری داده‌ها خودداری کنید تا از اطلاعات و نتایج نادرست که می‌تواند به تداوم تبعیض یا نادرستی‌ها منجر شود، جلوگیری کنید.
• پرهیز از جمع‌آوری بیش از حد: از جمع‌آوری بیش از حد داده‌ها فراتر از نیازهای اهداف تعریف شده اجتناب کنید، زیرا می‌تواند به افزایش هزینه‌های ذخیره‌سازی و استفاده نادرست از اطلاعات حساس منجر شود.

ساخت اهداف خاص پشتیبانی برای هوش مصنوعی در خدمات مشتری، فرآیندی دقیق است و نیاز به تحلیل کامل پرسش‌ها برای شناسایی تم‌های مشترک و مسائل مکرر دارد. سپس، اهداف خاص برای موضوعات کلیدی باید ساخته شده و با سفر معمول مشتری هماهنگ شوند.

آموزش مدل هوش مصنوعی با داده‌های اختصاصی شامل فرآیندی استراتژیک و دقیق برای اطمینان از عملکرد بهینه است.

بر مهندسی ویژگی تمرکز کنید و ویژگی‌های مربوطه را در مجموعه داده‌های اختصاصی که با نتایج مطلوب در خدمات مشتری هماهنگ هستند، شناسایی کنید.

مجموعه داده‌ها را به مجموعه‌های آموزشی و اعتبارسنجی تقسیم کنید، و بخش بزرگتر را به آموزش تخصیص دهید تا مدل بتواند الگوها و روابط پیچیده درون داده‌ها را به دقت یاد بگیرد.

یک معماری مدل هوش مصنوعی از پیش آموزش دیده مناسب متناسب با ماهیت وظایف خدمات مشتری انتخاب کنید. از طریق استفاده از تکنیک های یادگیری انتقال، آن را با زمینه خاص سازمان تطبیق دهید.

در فرآیند آموزش، از مرور انسانی برای اعتبارسنجی پیش‌بینی‌های مدل استفاده کنید. به اشتباهات مثبت و منفی رسیدگی کرده و مدل را مطابق نیاز اصلاح کنید.

پس از آموزش مدل هوش مصنوعی، آن را با جریان‌های کاری موجود در خدمات مشتری یکپارچه کنید.

یک سیستم مدیریت داده‌ها پیاده‌سازی کنید که جریان‌های بدون مشکل را تضمین کند و به طور مؤثر پرسش‌های مشتریان را سازمان‌دهی و پردازش کند. از فناوری‌هایی مانند چت‌بات‌ها یا ویژگی‌های چت زنده برای تسهیل پاسخ‌گویی سریع و مؤثر به پرسش‌های مشتری استفاده کنید. اتوماسیون تصمیم‌گیری را در جریان‌های کاری خدمات مشتری ادغام کنید تا با استفاده از اطلاعات تولید شده توسط هوش مصنوعی، کارایی و پاسخ‌دهی را افزایش دهید.

انجام آزمایشات جامع برای رابط‌های هوش مصنوعی شامل دو جنبه کلیدی است.

از دیدگاه نماینده، آزمایشات قابلیت استفاده برای ارزیابی قابلیت‌هایی مانند مدیریت پرسش‌ها و دسترسی به داده‌ها انجام می‌شود. ارزیابی بازخورد نمایندگان در مورد کاربرپسندی رابط و شناسایی گلوگاه‌ها ضروری است.

در آزمایش رابط مشتری‌محور، کاربران شروع پرسش‌ها و وضوح پاسخ‌ها را ارزیابی می‌کنند. بازخورد در مورد راحتی و درک مشتری از ویژگی‌های هوش مصنوعی جمع‌آوری می‌شود و نقاط اشکال یا اصطکاک برای بهبود بیشتر شناسایی می‌شوند.

آینده هوش مصنوعی در خدمات مشتری سرشار از امکانات و نوآوری‌های چشمگیر است. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش توانایی‌های یادگیری ماشین، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر خواهند بود تا تعاملات مشتریان را با دقت بیشتری تحلیل کرده و پاسخ‌های مناسب تری مطابق با میل و سلیقه هر شخص را ارائه دهند. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی هوشمندتر خواهند شد و می‌توانند طبیعی‌تر و انسانی‌تر با مشتریان ارتباط برقرار کنند.

علاوه بر این، از طریق تحلیل داده‌های گسترده و الگوهای رفتاری، هوش مصنوعی می‌تواند نیازها و مشکلات مشتریان را پیش‌بینی کرده و راه‌حل‌های پیشگیرانه ارائه دهد. در این چشم‌انداز جدید، خدمات مشتری نه تنها سریع‌تر و کارآمدتر خواهد شد، بلکه تجربه‌ای شیرین و دلپذیرتر را برای مشتریان به ارمغان خواهد آورد.