۳ مزیت پشتیبانی زنده مبتنی بر هوش مصنوعی در ارتقای تجربه مشتری

## هوش مصنوعی: کلید ارائه خدمات مشتریان در سطح جدید

امروزه، تقاضا برای تعاملات استثنایی بین کسب‌وکارها و مشتریان بیش از هر زمان دیگری است. ۸۰ درصد مشتریان می‌گویند تجربه آنها با شرکت‌ها به اندازه محصولات یا خدمات آنها اهمیت دارد. اما تعریف “استثنایی” در نظر عموم نیز بالاتر رفته است.

شرکت‌ها یک ساعت زمان برای حل تیکت‌های خدمات مشتریان دارند تا بتوانند انتظارات مشتریان از خدمات با کیفیت را برآورده کنند. طبق گزارش HubSpot State of Customer Service 2024، ۲۱ درصد مشتریان انتظار دارند تیکت آنها فوراً حل شود، در حالی که ۲۳ درصد انتظار دارند ظرف یک ساعت حل شود.

نمایندگان باید راهی برای پاسخگویی به طور متوسط ​​۱۷،۶۳۰ درخواست پشتیبانی در هر ماه پیدا کنند – تقریباً ۱۰۰ تیکت در ساعت، برای یک کارمند معمولی که از ساعت ۹ صبح تا ۵ بعدازظهر کار می کند. پشتیبانی چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با خودکارسازی تیکت‌های کم‌پیچیدگی، تجزیه و تحلیل احساسات مشتریان و ایجاد پاسخ‌های شخصی‌سازی شده، همگی تحت نظارت پرسنل با تجربه خدمات مشتری، در کاهش بار کاری کمک می‌کند.

بیایید سه مزیت اصلی نحوه بهبود تجربه مشتری با پشتیبانی زنده هوش مصنوعی را بررسی کنیم.

## آماده‌باشی شبانه روزی

چت‌بات‌های خدمات مشتری در مقایسه با نمایندگان انسانی کارایی بالاتری دارند، زیرا سرعت آنها در کنار دقت بالا محاسبه می‌شود، به این معنی که مشتریان سرعت حل مشکل را بر تعامل انسانی ترجیح می‌دهند. بنابراین، پاسخ در یافتن وظایفی است که چت‌بات‌ها می‌توانند با دقت بالا حل کنند.

وظایف کم پیچیدگی که ساعت‌ها از وقت نمایندگان خدمات مشتریان را صرفه جویی می‌کنند، عبارتند از:

* **خودکارسازی یادداشت‌برداری و پردازش بعد از تماس:** نسخه برداری و خلاصه تماس‌ها که در پروفایل مشتریان ثبت می‌شوند، به نمایندگان اجازه می‌دهند تعاملات مشتری با شرکت را دنبال کنند، از تکرار اطلاعات جلوگیری کنند و اطمینان حاصل کنند که تمام اطلاعات کلیدی برای حل موضوع در دسترس است. نمایندگان نیز می‌توانند تمام توجه خود را به مشتری در تماس تلفنی معطوف کنند، بدون اینکه نگران یادداشت‌برداری اطلاعات باشند.
* **کمک به نمایندگان در حین تایپ:** تایپ پیشگویانه و ایجاد پاسخ خودکار با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) ممکن است. این چت‌بات‌ها می‌توانند محتوای نوشته و شنیداری را تجزیه و تحلیل کنند و پاسخ‌های مناسب را برای بررسی، تایید یا ویرایش نماینده پیشنهاد دهند.
* **گزینه‌های خود خدماتی:** هوش مصنوعی می‌تواند پاسخ‌های فوری به سوالات متداول (FAQs) ارائه دهد و مشتریان را در مراحل عیب‌یابی راهنمایی کند و به آنها قدرت حل مسائل به طور مستقل در هر ساعتی از شبانه روز را ارائه دهد.

شرکت‌ها با سرمایه‌گذاری در مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و توسعه قابلیت‌های چت‌بات‌های خدماتی می‌توانند زمان پاسخ را تسریع کنند، رضایت را افزایش دهند و مسیر کاربری را بهبود بخشند.

## تجربیات شخصی‌سازی شده برای مشتریان

استفاده از هوش مصنوعی در چت زنده به شما اجازه می‌دهد تا تعاملات شخصی‌سازی شده با مشتریان خود ارائه دهید و سطح ثابت تری از خدمات با کیفیت را ارائه کنید.

فرض کنید یک مشتری ناخرسند پیامی نا امید کننده را به صورت صوتی یا متنی برای نماینده خدمات مشتری ارسال می‌کند: “ارسال من هنوز به دست من نرسیده، باز هم!” مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) که با ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات بهینه شده‌اند، می‌توانند استفاده از حروف بزرگ و قیدهای منفی را برای شناسایی لحن پیام تشخیص دهند. در ثانیه، آنها می‌توانند یک تأیید خودکار را برای بررسی تعاملات قبلی با مشتری و وفاداری او به برند راه‌اندازی کنند و تصمیم اجرایی برای عرضه عذرخواهی، ارسال دوباره یا تخفیف را بگیرند.

هوش مصنوعی با توجه به زمینه پیام، می‌تواند راه حل‌های شخصی‌سازی شده برای استعلامات مشتریان ارائه دهد و زبان و لحن خود را با ترجیحات و سبک ارتباط مشتری هماهنگ کند.

نمایندگان خدمات مشتریان همچنین می‌توانند چت‌بات‌ها را برای پاسخ فوری به پیام‌های “در انتظار” برنامه‌ریزی کنند و شدت احساسات را بر اساس ارزش‌های داخلی رتبه‌بندی کنند. به عنوان مثال، اگر یک مشتری خاص چندین مشکل داشته است، شدت بالا می‌تواند چت‌بات را وادار کند که مستقیماً مشتری را به یک نماینده متصل کند.

## پیش‌بینی نیازهای مشتریان

هر چه نمایندگان اطلاعات بیشتری درباره مشتریان خود داشته باشند، پشتیبانی آنها بهتر و فعال‌تر خواهد بود. هوش مصنوعی به نمایندگان کمک می‌کند تا بینش هایی را از هر مکالمه استخراج کنند و هر چه مشتریان بیشتری با چت‌بات‌ها تعامل کنند، شرکت‌ها می‌توانند نیازهای آنها را بهتر برآورده کنند.

تصور کنید یک مشتری آنلاین چندین جفت شلوار جین را مشاهده کرده است و یک جفت را به سبد خرید خود اضافه کرده است، اما آن را چک آوت نکرده است. با توجه به این رفتار، چت‌بات می‌تواند نیازهای احتمالی مشتری را پیش‌بینی کند و کمک فعالانه ارائه دهد، مانند، “به دنبال یک تیشرت مناسب برای ست کردن با این شلوار جین هستید؟ جدیدترین محصولات ما را مشاهده کنید!” یا، “به کمک نیاز دارید تا اندازه مناسب را پیدا کنید؟ جدول اندازه ما می‌تواند کمک کند!” اگر مشتری در گذشته اقلام مشابهی را خریداری کرده است، چت‌بات می‌تواند اقلام را بهتر با سبک او هماهنگ کند، یا حتی اقلام جدید را با خریدهای قبلی هماهنگ کند. اگر مشتری پاسخ دهد، مثلاً، “سلام، من آبی را دوست دارم، آیا شما مشابه آن بیشتر دارید؟” این ترجیحات می‌توانند برای تعاملات آتی ذخیره شوند.

شرکت‌ها با درک بهتر از نیازهای مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند دقت پاسخ را بهبود بخشند، وظایف پیچیده‌تری را بر عهده گیرند و حتی قبل از ایجاد تیکت پیش‌بینی کنند که مشتریان به چه چیزی نیاز دارند.

تیم‌های خدمات مشتریان برای برآورده کردن حجم تیکت‌های فراوان در هر ساعت و ارائه همان صبر و خدمات با کیفیت بالا تحت فشار هستند. پشتیبانی زنده هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف تکراری، افزایش کارایی نمایندگان و ارائه بینش های محور داده ، راه حل مطلوبی ارائه می‌دهد. نمایندگان که از مسئولیت‌های تکراری رها شده‌اند، می‌توانند اولویت خود را به ارائه تعاملات با کیفیت با مشتریان معطوف کنند. علاوه بر این، با توسعه قابلیت‌های هوش مصنوعی و افزایش جمع آوری داده، پتانسیل ارائه خدمات مشتری بیش از حد شخصی‌سازی شده و پیشگویانه به طور فزاینده‌ای قابل دسترسی می‌شود.

## مطالب مرتبط

مجله خبری تکنولوژی و موبایل