AI w obsłudze klienta? ekspert wyjaśnia, jak wykorzystać technologię do poprawy doświadczenia klienta

Wraz z ewolucją obsługi klienta konsumenci oczekują dziś natychmiastowej reakcji i zwiększonego doświadczenia, niezależnie od branży, produktu, ceny czy kanału komunikacji Jednak pomimo korzyści płynących z przyjęcia technologii i narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (AI), nadal pozostaje długa droga do przebycia, jeśli chodzi o obsługę klienta i lojalność konsumentów.

W tym kontekście Willian Pimentel, dyrektor zarządzający Freshworks Latin America, uważa, że przyszłość obsługi klienta będzie jaśniejsza niż kiedykolwiek, ale wymaga od liderów branży systematycznego myślenia o tym, jak, kiedy i gdzie zastosować sztuczną inteligencję, aby poprawić wrażenia.

“Wzrost oczekiwań klientów, którzy oczekują sprawnej i stałej obsługi, podobnej do tej oferowanej przez firmy takie jak Amazon, obniżył jakość CX w czasie wielkiego doskonalenia technologicznego Klienci chcą wszystkiego na wyciągnięcie ręki i oczekują minimalnego kontaktu, więc firmy muszą przyjąć nowe narzędzia, aby sprostać tym oczekiwaniom" - mówi Pimentel.

Takie podejście często skutkuje słabymi doświadczeniami klientów, według dyrektora Freshworks.“Przykładem jest to, że gdy sztuczna inteligencja jest stosowana bezkrytycznie, może dobrze obsługiwać początkowe połączenia, ale nie rozwiązywać bardziej złożonych problemów Klienci są sfrustrowani, gdy ich problemy są źle ukierunkowane lub gdy rozwiązania AI są niewystarczające

Dla Williana Pimentela fundamentalne znaczenie ma systematyczne stosowanie AI, zaczynając od najprostszych problemów i stopniowo zajmując się tymi najbardziej złożonymi Ekspert wyjaśnia, że AI może wykonywać doskonałe analizy i szybko rozumieć problemy klientów, ale gdy idzie źle, może pójść źle. “Dlatego, konieczny jest nadzór człowieka, aby zapewnić, że rozwiązania AI są dokładne i inteligentne emocjonalnie. Oznacza to umożliwienie AI radzenia sobie z prostymi, codziennymi problemami, podczas gdy agenci ludzcy radzą sobie z najbardziej złożonymi problemami" - skomentował.

Jako alternatywa dla firm, które pozostają w tyle w obsłudze klienta i chcą szybko uaktualnić, dyrektor Freshworks podkreśla, że muszą najpierw zrozumieć swoje specyficzne wyzwania.“Nowe firmy SaaS mogą stawić czoła złożonym problemom, które wymagają ostrożnego zarządzania.Generacyjna sztuczna inteligencja może pomóc szybko zbudować solidne repozytorium wiedzy i ustanowić skuteczny system klasyfikacji wykorzystujący sztuczną inteligencję. Oznacza to kategoryzację problemów na podstawie ich złożoności i zapewnienie szybkiego rozwiązania najprostszych problemów, podczas gdy te najbardziej złożone są oznaczone dla interwencji człowieka" 

Pimentel podkreśla również, że należy wdrożyć jasne zasady i procedury: “W środowisku B2 C jest to niezbędne, aby systemy AI zapewniały skuteczne wsparcie, na przykład sztuczna inteligencja może poradzić sobie z prostymi problemami, postępując zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi protokołami, ale agenci ludzcy muszą interweniować, gdy sztuczna inteligencja napotyka problemy wymagające bardziej łowczego rozumowania.