Od funkcji wsparcia do silnika wzrostu: przyszłość sztucznej inteligencji i obsługi klienta

W związku z Siły sprzedaży

Jeśli chodzi o wyobrażanie sobie przyszłości, obsługa klienta często jest malowana w dystopijnym świetle. Weźmy film science fiction z 2002 r. Raport mniejszości . John Anderton z Toma Cruise'a wchodzi do Gap, system rozpoznawania tożsamości skanuje go, a hologram pyta o niedawny zakup.

W tej winiecie jest coś niepokojącego – niechciany nie-człowiek wydaje się wiedzieć o tobie wszystko (lub, jak w filmie, myli cię z kimś innym). Ale prawda jest taka, że ​​klienci oczekują dziś tego rodzaju eleganckiej, spersonalizowanej obsługi. Zmieniają się ich relacje z detalistami, bankami, placówkami opieki zdrowotnej i praktycznie każdą organizacją, z którą prowadzą interesy. W stale aktywnej gospodarce cyfrowej chcą łączyć się, kiedy chcą i jak chcą. Klienci oczekują odpowiedzi na pytania dotyczące produktów, rozwiązania problemów z kontem i przełożenia wizyt lekarskich szybko i bezproblemowo.

Zaczynają to rozumieć. Dziś, gdy klienci dzwonią do firmy po szczegóły dotyczące jej produktów, rozmowę prowadzi chatbot. Odpowiadają na kilka prostych pytań, a chatbot naprowadza ich we właściwym kierunku. Jeśli nie może odpowiedzieć na zapytanie, do pomocy wkracza człowiek. Obsługa klienta jest szybka i spersonalizowana, a klienci są szczęśliwsi. Z drugiej strony agenci są bardziej skuteczni i produktywni. Zobacz prawdziwą przyszłość obsługi klienta.

Sztuczna inteligencja (AI) i oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami (CRM) torują drogę do tej przyszłości. Razem technologie te mogą zautomatyzować rutynowe zadania, uwalniając pracowników ludzkich i zapewniając im wgląd w dane, co pomaga szybko rozwiązywać problemy klientów. Pomagają sprzedawcom detalicznym, bankom, agencjom rządowym i innym osobom ponownie przemyśleć cele ich centrów obsługi klienta, umożliwiając ich zespołom ewolucję od funkcji wsparcia do silnika wzrostu.

Obecnie postęp w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym umożliwia głębszy poziom zaangażowania klientów i obsługi niż kiedykolwiek wcześniej.

Ale trudne wyzwania pozostają. Celem organizacji jest oferowanie tej samej obsługi klienta we wszystkich kanałach — telefon, czat, poczta e-mail, media społecznościowe — ale w większości dzisiejszych organizacji ta technologia jeszcze nie jest dostępna. Technologie sztucznej inteligencji muszą być w stanie zrozumieć ludzką mowę i niuanse emocjonalne na głębszym poziomie, aby rozwiązywać złożone problemy klientów. A wobec braku uniwersalnych standardów rządzących etycznym korzystaniem ze sztucznej inteligencji, organizacje muszą stworzyć zestaw zasad przewodnich, które stawiają potrzeby klientów na pierwszym miejscu – i ustanawiają rodzaj zaufania między ludźmi a maszynami, który sprawia, że ​​wszystko działa.

Automatyzacja lub stagnacja

W lutowy post Gartner przewiduje, że do 2022 r. 70% interakcji z klientami będzie dotyczyło nowych technologii, takich jak aplikacje do uczenia maszynowego (ML), chatboty i wiadomości mobilne, co oznacza wzrost z 15% w 2018 r.

Obecnie postęp w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym umożliwia głębszy poziom zaangażowania klientów i obsługi niż kiedykolwiek wcześniej. Potężne i łatwe do wyszkolenia algorytmy mogą analizować ogromne ilości danych i uczyć się wzorców, aby zautomatyzować i wspomóc procesy obsługi klienta. Ta technologia zmienia oblicze obsługi klienta i pomaga organizacjom zrozumieć potrzeby klientów — często jeszcze zanim to zrobią — zapewniając potrzebne im usługi we właściwym momencie — mówi Jayesh Govindarajan, wiceprezes ds. sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Salesforce.

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w prawie wszystkich aspektach obsługi klienta, zaczynając od automatycznego rozstrzygania spraw klientów przez agentów z odpowiednimi umiejętnościami, a następnie wspomagająca sztuczna inteligencja, która wkracza, aby uzyskać informacje i odpowiedzi, które pomagają agentom rozwiązywać sprawy szybciej i precyzyjnie, mówi Govindarajan. Istnieje nawet sztuczna inteligencja, która może wykorzystać kontekst w rozmowie, aby przewidzieć odpowiedź. Jeśli powiem „Jestem głodny – czas złapać trochę…”, mówi Govindarajan, wie, że prawdopodobnie powiem „obiad”, ponieważ jest popołudnie.

Pandemia koronawirusa 2020 przyspiesza przejście na usługę cyfrową. Interakcje międzyludzkie stają się coraz bardziej wirtualne: ludzie wykonują więcej swoich codziennych zadań przez Internet, robią zakupy online oraz spotykają się i współpracują za pośrednictwem wirtualnych platform. Organizacje dostrzegają szybką zmianę i odpowiadają na wyzwanie, wprowadzając chatboty i inne narzędzia sztucznej inteligencji do zbierania informacji, klasyfikowania i kierowania spraw klientów oraz rozwiązywania rutynowych problemów.

Według Govindarajana trend ten występuje we wszystkich branżach, z największym przyjęciem w handlu detalicznym, usługach finansowych, opiece zdrowotnej i administracji rządowej. Kiedy ludzie potrzebują pomocy w zwrocie produktu lub odnowieniu prawa jazdy, proces jest coraz bardziej zautomatyzowany. Sam rynek automatyki detalicznej został wyceniony na 12,45 mld USD w 2019 r. i oczekuje się, że do 2025 r. osiągnie 24,6 mld USD, zgodnie z badania Mordor Intelligence .

Tak szerokie zastosowanie jest możliwe, ponieważ modele językowe, motory przetwarzania języka naturalnego, mogą być wytrenowane w celu uczenia się określonego języka ojczystego. Na przykład w handlu detalicznym konwersacyjny system sztucznej inteligencji mógłby poznać strukturę i zawartość katalogu produktów, mówi Govindarajan. Słownictwo konwersacji jest specyficzne dla domeny, w tym przypadku sprzedaży detalicznej. A przy większym wykorzystaniu modele językowe nauczą się słownictwa używanego w każdej branży.

Sojusz człowiek-maszyna

Wraz z rozwojem nowego poziomu obsługi klienta zmierza on w dwóch ogólnych kierunkach. Z jednej strony jest w pełni zautomatyzowane doświadczenie: klient wchodzi w interakcję z organizacją — kierowany przez chatboty lub inne automatyczne komunikaty głosowe — bez pomocy ludzkiego agenta. Na przykład Einstein, oparty na sztucznej inteligencji system CRM Salesforce, może zautomatyzować powtarzające się funkcje i zadania, takie jak zadawanie klientowi pytań w celu określenia charakteru połączenia i przekierowanie połączenia do odpowiedniego działu.

Wiemy dokładnie, jak wygląda struktura rozmowy – mówi Govindarajan. Zobaczysz powitanie, zbierzesz trochę informacji i rozwiążesz problem. Praktyczne jest zautomatyzowanie tego typu rozmów. Im częściej używany jest model, tym więcej algorytmy mogą się uczyć i ulepszać. A badanie przeprowadzone przez Salesforce odkryli, że 82% organizacji obsługi klienta korzystających ze sztucznej inteligencji odnotowało wzrost rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie, co oznacza, że ​​problem został rozwiązany, zanim klient zakończy interakcję.

Jednak reakcje wspomagane przez sztuczną inteligencję mają swoje ograniczenia. Gdy pytanie jest bardziej złożone lub mniej przewidywalne, wymagane jest zaangażowanie człowieka — pomyśl o turyście wyjaśniającym problem w drugim języku lub o kimś, kto stara się postępować zgodnie z instrukcjami montażu wentylatora sufitowego. W tych scenariuszach empatia ma kluczowe znaczenie. Człowiek musi być w pętli, aby pracować bezpośrednio z klientem. Tak więc agent wkracza, odwołuje się do systemu CRM w celu uzyskania aktualnych danych klienta, aby uzyskać potrzebny kontekst i pomaga klientowi rozwiązać problem.

Możesz myśleć o roli agenta jako o szkoleniu systemu — agenci korygują odpowiedzi generowane przez maszyny i podejmują działania następcze, mówi Govindarajan. Podczas gdy system pomaga agentowi w uzyskaniu właściwej odpowiedzi, korzystając z modeli uczenia maszynowego wyszkolonych na podstawie wcześniejszych podobnych, pomyślnie rozwiązanych spraw oraz wcześniejszych interakcji klienta z firmą.

Agent jest również w stanie pielęgnować lepsze relacje z klientem, wzbogacając rozmowę o spostrzeżenia oparte na danych, czyniąc ją bardziej osobistą.

Pokonywanie wyzwań technologicznych, etycznych

Wszystko to rysuje ekscytujący obraz przyszłości obsługi klienta — ale istnieją przeszkody do pokonania. Klienci coraz częściej kontaktują się z firmami za pośrednictwem kanałów online i offline. Badania Salesforce odkryli, że 64% klientów używa różnych urządzeń do rozpoczynania i kończenia transakcji. Oznacza to, że organizacje muszą przyjąć i wdrożyć technologie, które mogą zapewnić osławiony pojedynczy widok klienta — zagregowany zbiór danych o klientach. Taki widok ułatwi komunikację multimodalną — co oznacza, że ​​klienci będą mieli takie same wrażenia, niezależnie od tego, czy korzystają z telefonu komórkowego, wysyłają SMS-y czy e-maile. Ponadto algorytmy uczenia maszynowego muszą stać się bardziej wydajne; konwersacyjna sztuczna inteligencja musi ewoluować, aby dokładniej wykrywać wzorce głosu, nastroje i zamiary; a organizacje muszą zapewnić, że dane w ich algorytmach są dokładne i odpowiednie.

Wyzwania wykraczają poza samą technologię. W miarę jak centra kontaktowe przyjmują sztuczną inteligencję, muszą skoncentrować się na budowaniu zaufania między technologią a swoimi pracownikami i klientami. Na przykład chatbot musi poinformować klientów, że jest maszyną, a nie człowiekiem; klienci muszą wiedzieć, jakie są ograniczenia bota, zwłaszcza w przypadkach wymiany poufnych informacji, takich jak opieka zdrowotna czy finanse. Organizacje wykorzystujące sztuczną inteligencję muszą również z góry informować, kto jest właścicielem danych klientów i jak radzą sobie z prywatnością danych.

Organizacje muszą poważnie potraktować tę odpowiedzialność i zobowiązać się do zapewnienia narzędzi potrzebnych klientom i pracownikom do opracowania i korzystaj ze sztucznej inteligencji bezpiecznie, dokładnie i etycznie . W notatce badawczej z 2019 r. Gartner doradza liderom ds. danych i analityki: Osiągnij porozumienie z interesariuszami w sprawie odpowiednich wytycznych etycznych dotyczących sztucznej inteligencji. Zacznij od przyjrzenia się pięciu najczęstszym wskazówkom, z których korzystali inni: skoncentrowanie się na człowieku, uczciwość, możliwość wyjaśnienia, bezpieczeństwo i odpowiedzialność.

W świecie, w którym coraz ważniejsze jest budowanie silnych relacji między organizacjami a społeczeństwem, usługa stanowi największą szansę na podniesienie jakości doświadczeń klientów i rozwój. Wartość takiego postępowania staje się coraz bardziej jasna, mówi Govindarajan. Kiedy wdrażasz systemy AI i robisz to dobrze, koszty obsługi spraw spada, a szybkość ich rozwiązywania wzrasta. A to generuje wartość dla wszystkich.

Ta treść została stworzona przez Insights, dział zajmujący się treściami niestandardowymi MIT Technology Review. Nie została napisana przez redakcję MIT Technology Review.

ukryć