Решения
Кто использует Directual и почему?
Что можно создать на платформе?
🇷🇺
Искусственный интеллект постепенно внедряется в сферу обслуживания клиентов, чтобы облегчить работу агентам поддержки и сделать взаимодействие с сервисом для клиентов более приятным. На первый взгляд все кажется привычным: системы сортировки заявок и чат-боты. Но теперь представьте себе чат-бота в вашей любимой бургерной, который точно знает, какой сочный деликатес вы собираетесь заказать. И это только начало.
Существует множество способов интеграции искусственного интеллекта в колл-центры, на сайты магазинов и в полный цикл процесса продаж. Мир ИИ стремительно развивается, и службы поддержки клиентов пытаются не отставать. Пока вы дочитываете этот текст, я, вероятно, уже буду погружен в написание новой статьи под названием «ИИ в обслуживании клиентов: Новые способы автоматизации поддержки, о которых я узнал лишь несколько недель назад».
Вот несколько приемов с использованием искусственного интеллекта, которые компании применяют, чтобы обеспечить высокий уровень обслуживания клиентов и избежать негативных ситуаций.
Искусственный интеллект в сфере обслуживания клиентов призван помогать как компаниям, так и их клиентам.
Как это работает: агенты поддержки получают меньше заявок, поскольку ИИ позволяет клиентам самостоятельно решать простые проблемы. Это снижает количество скучных и повторяющихся задач, освобождая время агентов для более сложных вопросов. Компании экономят деньги по мере роста, используя программное обеспечение для обработки клиентских запросов, вместо того чтобы нанимать новых сотрудников. ИИ также анализирует огромные объемы данных, предоставляя аналитические данные, которые помогают предсказывать потребности клиентов и управлять инвентарем.
Для клиентов это означает более быстрое решение проблем. Хорошо настроенный ИИ может вести беседу настолько естественно, что клиент может даже не заметить, что общается не с человеком, и при этом его проблема решается быстрее. ИИ улучшает клиентский опыт, делает его более стабильным и часто снижает затраты. Таким образом, расходы на обслуживание сокращаются.
Искусственный интеллект не идеален и сопряжен с определенными проблемами, многие из которых могут исчезнуть по мере развития технологии. Одной из таких проблем является конфиденциальность. Существует обоснованное беспокойство по поводу того, как анонимизируются чувствительные данные пользователей, особенно когда ИИ обрабатывает большие объемы информации.
Другой проблемой является долгосрочное обслуживание систем. Мир ИИ постоянно меняется, что делает поддержание таких систем в рабочем состоянии достаточно сложным.
Внедрение ИИ также связано с определенными трудностями. Процесс интеграции и настройки может оказаться сложным, длительным и потребует множества попыток и корректировок, прежде чем системы начнут функционировать как задумано.
Также может возникнуть сопротивление со стороны команды. Адаптация к новым технологиям зачастую требует дополнительного обучения, и некоторые сотрудники могут противиться изменению привычных рабочих процессов, особенно на первых порах.
Несмотря на мрачные сценарии, описываемые СМИ и научной фантастикой относительно искусственного интеллекта, он не предназначен для полного замещения команд обслуживания клиентов. На самом деле, большинство компаний используют ИИ для поддержки, а не замены живых агентов. ИИ помогает сэкономить время и упростить процессы. Вот как это происходит:
Все еще не уверены, что ИИ может помочь вашим агентам службы поддержки, проводимым кампаниям и рабочим процессам? Вот несколько моих любимых примеров использования ИИ в службе поддержки клиентов.
Чат-боты повсюду в сфере обслуживания клиентов, вероятно, именно с ними вы сталкиваетесь чаще всего. Они существуют не для того, чтобы вытеснить людей из службы поддержки, а скорее для того, чтобы дать агентам передышку. Эти боты могут выдавать заранее подготовленные ответы или выуживать информацию из руководств, веб-сайтов или старых чатов.
Если подобные вопросы составляют половину всех обращений в службу поддержки компании, это очень важно для экономии времени агентов. Если речь идет о более сложных вопросах, чат-боты просто передают клиентов реальным агентам. Таким образом мы, простые смертные, решаем только сложные или важные вопросы.
Иногда нужно дать людям возможность разобраться в ситуации самостоятельно. Чат-боты не просто выдают ответы, они могут быть довольно умными и предлагать варианты действий, основываясь на том, куда вы заходили на сайте или о чем спрашивали другие пользователи в последнее время. Если многие люди нажимают или ищут одно и то же, например определенный товар, чат-боты могут предложить ссылки на то, что вы, вероятно, ищете.
Это также умный бизнес-ход — предлагать продукты или услуги людям, которые действительно могут их купить.
ИИ для сортировки заявок на поддержку использует такие технологии, как обработка естественного языка и анализ настроений, чтобы автоматически добавлять метки и ярлыки к заявкам и направлять их к нужному агенту и на нужный этап поддержки. Использование искусственного интеллекта для этой задачи имеет несколько преимуществ по сравнению с ручной работой: оно сокращает время, которое агенты тратят на скучные, второстепенные задачи, и помогает компаниям повысить уровень поддержки по мере их роста.
ИИ становится все умнее и умнее, подстраивая свою работу на основе полученных знаний. Так, по мере развития способов устранения проблем, ИИ могут корректировать подход к сортировке и маркировке заявок.
ИИ может проанализировать, что пользователи говорят о компании, и на основе собранной информации составить отчеты, которые помогут улучшить обслуживание клиентов. ИИ анализирует все — от частных опросов до публичных отзывов и твитов — и выполняет анализ настроений гораздо быстрее, чем это мог бы сделать человек.
Конечно, это не позволит напрямую общаться с клиентами или решать их проблемы на месте, но все же это довольно удобно для выявления мест, где клиенты постоянно сталкиваются с проблемами. Получив такую информацию, вы сможете изменить порядок работы, разработать новые варианты самопомощи или лучше подготовить свой персонал к решению проблем.
То, что работает для вас, вероятно, эффективно и для ваших конкурентов, и наоборот. Чтобы узнать, что люди говорят о ваших конкурентах, можно использовать метод анализа мнений.
Такой анализ настроения с помощью искусственного интеллекта позволяет проанализировать такие вещи, как характер упоминаний, недовольство в плохих отзывах и то, что люди хвалят в хороших. Действительно ли люди недовольны долгим ожиданием? Жаждут ли они реального человеческого общения? Запутанные правила возврата заставляют их делать покупки в других местах? Соберите всю эту информацию воедино и определите, почему клиенты стекаются к конкурентам или бегут от них, исходя из того, как они работают с сервисом.
Для компаний, обслуживающих клиентов по всему миру, возможность помочь им на разных языках имеет огромное значение. Не каждая компания может иметь в штате сотрудников службы поддержки, говорящих на всех языках, но использование инструментов искусственного интеллекта для перевода может очень помочь.
Эти инструменты могут определить, на каком языке говорит человек, и перевести сообщения между клиентом и службой поддержки. Они даже используют технологию интеллектуального перевода, чтобы корректировать смысл сказанного с учетом местонахождения клиента и местных особенностей общения.
Они также могут работать с разговорной речью. Хотя эти ИИ-переводчики пока не охватывают все языки — обычно они работают с несколькими десятками — они постоянно совершенствуются.
Помогая покупателям, вы также способствуете успеху бизнеса — это беспроигрышный вариант. Используя машинное обучение, онлайн-продавцы могут предложить своим клиентам более приятный и персонализированный опыт покупок, который упрощает процесс приобретения товаров и побуждает их возвращаться за новыми покупками
Если посмотреть на полную картину профиля покупателя, например, откуда он родом, что он покупал раньше, что смотрел, но не купил, как он просматривает и что ищет, можно многое узнать.
Благодаря машинному обучению, обрабатывающему всю эту информацию о различных клиентах, вы сможете рассылать действительно точные рекомендации, специальные предложения в нужное время или даже просто проверять, не нужно ли клиенту что-нибудь.
Если вы когда-нибудь пытались купить товар, которого не было в наличии, или узнавали, что заказанный вами товар задерживается, вы знаете, насколько важен учет инвентаря для обслуживания клиентов.
Правильное управление инвентарем предполагает поддержание запасов на таком уровне, чтобы покупателям не приходилось беспокоиться о наличии товаров. Машинное обучение и предиктивная аналитика на основе искусственного интеллекта помогут вам поддерживать оптимальный объем запасов — ни слишком большой, ни слишком маленький.
ИИ учитывает количество имеющихся у вас вещей, динамику их движения и прошлые продажи, чтобы угадать, что понадобится в ближайшее время. На основе этих предположений он может даже регулировать количество хранимых на складе товаров, обеспечивая их наличие в нужный момент без переизбытка.
Если и есть дополнительный уровень ада, то это, вероятно, вечное ожидание ответа от службы поддержки.
Информирование клиентов о времени ожидания помощи может существенно изменить их впечатления. Это может превратить разочарование в удовлетворение — или, по крайней мере, предотвратить уход клиента и негативный отзыв. ИИ может проанализировать все предыдущие чаты и тикеты, сравнить их с текущими данными и точно предсказать, сколько времени потребуется на ожидание.
При этом учитываются такие факторы, как тип проблемы, работа агента и его текущая загруженность. Это не решает проблему мгновенно, но помогает управлять ожиданиями клиентов и снижает уровень их разочарования.
У агентов есть множество инструментов, помогающих им решать проблемы клиентов, а ИИ может расширить этот арсенал. ИИ может изучить такие вопросы, как тип проблемы, способы ее решения, поведение клиентов в прошлом и предложить, что делать дальше.
Агенты получают список оптимальных вариантов действий, которые они могут предпринять. Они не всегда могут выбрать правильный вариант, а иногда у них уже есть хорошая идея, что делать, но самое замечательное, что если предложения ИИ не помогают, агенты могут просто проигнорировать их.
Это послужит вам отправной точкой:
Начнем с очевидного. Программное обеспечение для поддержки на основе ИИ — это ваш ключ к избавлению от необходимости в человеческом вмешательстве для выполнения базовых задач. Установите расширение от Zendesk, и вы будете благодарны себе за это решение.
Эти инструменты — настоящая находка в мире ИИ. Используйте решения вроде ChatGPT и Claude, если вам нужно быстро составить электронные письма или перевести запросы без лишних усилий.
Подсели на CRM? Отлично. Многие из них (например, Salesforce) оснащены инструментами с искусственным интеллектом, которые интегрированы с вашими процессами поддержки, позволяя вам оптимизировать работу и сосредоточиться на действительно важных задачах.
Познакомьтесь с настоящими мастодонтами — Cortana, Google Assistant и Microsoft Copilot. Эти мощные помощники готовы поддержать вашу команду, предоставляя быстрые решения, чтобы ваши специалисты могли тратить меньше времени на поиск информации и больше сосредоточиться на решении задач.
Самое замечательное: вы можете создать собственных чат-ботов и предоставлять поддержку клиентам через мессенджеры, такие как WhatsApp и Telegram. Начать очень легко, да и именно в этих мессенджерах сосредоточены ваши пользователи.
Почему бы не начать с Telegram? Боты в Telegram полезны для множества задач — от уведомлений и обновлений информации до игр. Создать собственного бота в Telegram не сложно, даже если вы не умеете программировать. Вот как это сделать, не написав ни строчки кода.
Несмотря на юридические сложности и отдельные запреты, Telegram продолжает успешно развиваться с аудиторией почти в миллиард пользователей. Просто введите команду, и ваш Telegram-бот начнет выполнять задачи. Более того, вы можете создать таких ботов с помощью no-code платформ, таких как Directual. Добавьте ChatGPT и достигнете отличных результатов.
Вот как это сделать:
У вас уже есть бот, и вы хотите его доработать? Легко!
Редактирование бота может быть увлекательным, но иногда требует определенных технических навыков. Если возникли сложности, обратитесь к официальной документации Telegram за помощью.
Предположим, что у вас есть готовый бот в Telegram, давайте подключим его к Directual:
Вот и все! Последний шаг — интегрировать вашего бота с ChatGPT. Лучший способ сделать это — посмотреть это видео:
Рассмотрите возможность использования ChatGPT для улучшения вашего бота. Начните с основ, а когда будете готовы, у вас будет множество возможностей, чтобы вывести вашего бота на новый уровень.
Хотите узнать, как создавать чат-боты поддержки, автоматизировать работу с помощью искусственного интеллекта и вообще реализовать проект своей мечты без кода? Загляните в наши сообщества и поговорите с нами directly (хех), ссылки находятся ниже.
Начните с @BotFather в Telegram. Следуйте инструкциям, и ваш бот будет готов всего за 10 минут. Его настройка для выполнения задач займет больше времени, но, если вы внимательно следуете указаниям на официальном портале документации Telegram, у вас все получится.
Ну, все зависит от ваших технических навыков. Если у вас есть опыт в программировании (или, что еще лучше, в no-code разработке!), то создание бота может оказаться легким делом. Простые боты создаются очень легко и не требуют специальных технических знаний. Более сложные и хорошо интегрированные решения потребуют больше знаний, но это все равно далеко от ракетостроения.
Краткий ответ — да. Чтобы ваш бот работал правильно, он должен быть размещен на сервере. Вам не обязательно иметь собственный сервер. Существуют онлайн-хостинг-сервисы, которые вы можете использовать для размещения вашего бота.
Да, есть несколько вариантов, включая Heroku, PythonAnywhere и Glitch. Каждая из этих платформ предлагает бесплатные опции для хостинга, хотя вам, возможно, потребуется перейти на платный план, если ваш бот станет очень популярным или потребует больше ресурсов.
Присоединяйтесь к 22 000+ разработчикам на Directual и создавайте проекты быстрее и дешевле. Визуальный интерфейс упрощает разработку, а мощные базы данных и бэкенд делают масштабирование легким и эффективным.