اکثر، کال سنٹر کو کالز موصول کرنے، حل تلاش کرنے، وجہ نوٹ کرنے، اور جلدی سے اگلے کسٹمر کو لائن میں بھیجنے کے لیے مشروط کیا جاتا ہے۔ لیکن رابطے صرف چند منٹوں کے ہوتے ہیں، متعلقہ معلومات حاصل کرنا مشکل ہے۔ کیا ہوگا اگر کوئی ایسی ٹکنالوجی تھی جس نے ان تعاملات کو مستقبل کے سیکھنے کے تجربات میں بدل دیا؟
یہ ٹیکنالوجی پہلے سے موجود ہے اور فون کالز سے آگے جاتی ہے۔ گاہک اور کمپنی کے درمیان کسی بھی قسم کی گفتگو کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔ مزید برآں، یہ صرف آواز کا لہجہ نہیں ہے جو اس بات کی وضاحت کرتا ہے کہ آیا تجربہ مثبت تھا یا منفی، بلکہ مواصلات کا مجموعی تناظر۔ علاقائیت اور ثقافتی اظہار جیسے عوامل اس تشریح میں بنیادی کردار ادا کرتے ہیں، جیسا کہ کوئی شخص کسی واقعہ پر تبصرہ کرتے وقت مشتعل ہو سکتا ہے بغیر ضروری طور پر مطمئن ہوئے، یا منفی مفہوم کے بغیر بول چال کا استعمال کر سکتا ہے۔
جنریٹو آرٹیفیشل انٹیلی جنس کے ساتھ — جو نہ صرف کاموں کو خودکار بناتی ہے بلکہ ڈیٹا کا تجزیہ بھی کرتی ہے اور بصیرتیں بھی پیدا کرتی ہے — کمپنیاں، مخصوص مسائل کو حل کرنے کے علاوہ، ہزاروں فائلوں اور ڈیٹا پوائنٹس کی جانچ کر سکتی ہیں، بات چیت میں عدم اطمینان کے نمونوں کی نشاندہی، ضروریات کا اندازہ لگا سکتی ہیں، اور صارفین کے سفر کو بہتر بنانے میں کمپنیوں کی مدد کر سکتی ہیں۔
"AI ہر تعامل کا تفصیلی تجزیہ کرتا ہے، جو کہ ایک انسانی تجزیہ کار، ڈیٹا کے حجم کی وجہ سے، ایک ہی دائرہ کار کے ساتھ اور ایک ہی وقت میں نہیں کر سکتا۔ مواقع کی نشاندہی کر کے، چھوٹی سے چھوٹی بات چیت میں بھی، یہ ٹول ان بصیرت کو کمپنی کے لیے قابل عمل ذہانت میں تبدیل کر دیتا ہے،" کارلوس سینا، AIDA ، ایکشن ایبل ایکشن پلیٹ فارم میں ایکشن ایبل ٹرانسفارم کرنے کے لیے ایک خصوصی پلیٹ فارم کی ذہانت
برازیل پہلے ہی AI کے اس "بازو" کو اپنانے میں عالمی رہنماؤں میں سے ایک کے طور پر ابھر رہا ہے: یہ ملک ان لوگوں میں شامل ہے جو دنیا میں سب سے زیادہ تخلیقی مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہیں، گوگل کے ذریعہ کیے گئے ایک سروے کے مطابق - 54٪ جواب دہندگان نے کہا کہ انہوں نے گزشتہ سال ٹیکنالوجی کا استعمال کیا تھا، جبکہ عالمی اوسط 48٪ تھی۔
کسٹمر سروس پر لاگو، جنریٹو AI اپنے روایتی استعمال سے آگے بڑھ سکتا ہے، جس میں چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس شامل ہوتے ہیں تاکہ رابطے کو خودکار بنایا جا سکے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ خودکار تعاملات میں بھی، صارف کا تجربہ ہمیشہ تسلی بخش نہیں ہوتا ہے۔ لہٰذا، زیادہ پیچیدہ سروس کی درخواستیں—یا خود گاہک بھی—اب بھی انسانی مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے۔
اور یہ ان صورتوں میں ہے کہ AI کا کم واضح استعمال قیمتی ہو سکتا ہے: تخلیقی AI ایجنٹوں کے ساتھ بات چیت میں گاہک کے رویے کا تجزیہ کرتا ہے، عدم اطمینان کے نمونوں کی نشاندہی کرتا ہے، اور رگڑ کے پوائنٹس کو نقشہ بناتا ہے، جس سے سفر کو مزید موثر بنانے کے لیے مسلسل ایڈجسٹمنٹ کی اجازت ملتی ہے۔ ٹول کے ذریعہ انجام دیا جانے والا ڈیٹا تجزیہ برانڈز کو کسٹمر سروس میں سب سے زیادہ عدم اطمینان کی رکاوٹوں اور نکات کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے، بغیر کسی "اندازہ" کے۔ اس طرح، بہتری کے فیصلوں کو بہتر طور پر آگاہ کیا جاتا ہے اور اس کے نتیجے میں، مثبت اثرات پیدا کرنے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔
"صرف صارف کی درخواستوں کا جواب دینے سے زیادہ، مصنوعی ذہانت کمپنیوں کو ہر ایک تعامل کو اپنی خدمات کو بہتر بنانے کے موقع میں تبدیل کرنے کی اجازت دیتی ہے، بالآخر معلومات کا ایک حقیقی ذریعہ بناتی ہے اور اسے حل کرنے کے لیے 'مسئلے کی جڑ' تک پہنچتی ہے۔ غور سے سننا، غور کرنا، تجزیہ کرنا، اور کالز کو منظم کرنا، گاہک کو کھونے یا جیتنے کے درمیان فرق ہو سکتا ہے، لیکن یہ ٹیکنالوجی ہمیشہ کے لیے بہت بڑی ہو سکتی ہے۔ کسٹمر سروس کو مزید انسانی بنانے میں،" سینا نے نتیجہ اخذ کیا۔
