До ШІ чи ні до ШІ? Дилема лідера підтримки

Наскільки великою є насправді революція ШІ в обслуговуванні клієнтів? Ну, як людина, яка працює в індустрії технологій понад 35 років і здебільшого в тій чи іншій формі служби підтримки клієнтів, я буквально ніколи не був у такому захваті від потенціалу трансформації досвіду обслуговування клієнтів за допомогою технологій.

У моїй кар’єрі підтримка завжди була дуже транзакційною: клієнти зверталися з проблемами чи запитаннями, а представники служби підтримки вирішували та закривали їх. Останніми роками зі зростанням масштабної онлайн-підтримки очікування клієнтів різко змінилися. Їм потрібен досвід справжньої, постійної цінності, а також більш особистий досвід.

"Моя порада іншим лідерам галузі полягає в тому, що якщо ви не думаєте про те, як застосувати ШІ у своєму бізнесі, це величезна втрачена можливість"

Для менеджерів із обслуговування клієнтів це важкий перехід, але штучний інтелект раптом робить це реальністю. Моя порада іншим лідерам галузі полягає в тому, що якщо ви не думаєте про те, як застосувати ШІ у своєму бізнесі, це величезна втрачена можливість. Ті, хто прийме штучний інтелект, отримають унікальну можливість покращити взаємодію з клієнтами, а в світі, де утримання клієнтів є важливим, ця зміна може стати фундаментальною для успіху бізнесу. Настав час штучного інтелекту в обслуговуванні клієнтів.

Ось деякі з найважливіших міркувань для керівників служби підтримки клієнтів, коли ми розпочинаємо зміну способу надання підтримки, що відбувається раз у покоління.

Прийміть нову еру

Ажіотаж навколо ChatGPT може бути дуже новим, але штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML) існують уже деякий час. Зокрема, у сфері обслуговування клієнтів на сьогоднішній день існує ряд інноваційних застосувань AI та ML, таких як використання обробки природної мови (NLP) для аналізу розмов і настроїв клієнтів, а також попередні покоління чат-ботів. . Однак індустрія обслуговування клієнтів повільно застосовувала ці інструменти для реальної трансформації способу надання підтримки. На це є багато причин, у тому числі занепокоєння щодо масштабованості технології, а також накладних витрат, необхідних для її використання. Досі компаніям потрібна була армія спеціалістів із обробки даних, щоб забезпечити ефективну роботу штучного інтелекту та машинного навчання, але все змінилося.

"Ми швидко підійшли до того етапу, коли цілком реалістично розглянути можливість використання штучного інтелекту та машинного навчання в масштабах і протягом усього шляху обслуговування клієнтів"

За останні кілька місяців стався стрибок вперед у ШІ, коли анонси ChatGPT і GPT-4 неочікувано, але, на щастя, перенесли нас у нову еру. Для обслуговування клієнтів ці розробки значно зменшать накладні витрати на розгортання та керування ШІ для підтримки. Ми швидко перейшли до того етапу, коли дуже реалістично розглянути можливість використання штучного інтелекту та машинного навчання в масштабах протягом усього шляху обслуговування клієнтів. Тому питання більше не в тому: «До ШІ чи ні до ШІ?» » ; натомість це "Коли і як я буду цим користуватися?"

Роль людини в акомпанементі розвивається