Как ИИ улучшает клиентский сервис

Чат-бот — распространенное в клиентском сервисе ИТ-решение. Компании внедряют их для автоматизации обработки запросов от потребителей. Существует несколько основных видов чат-ботов, каждый из которых ориентирован на разные задачи и сценарии использования:

1. Основанные на правилах. Эти чат-боты работают по заранее установленным правилам и сценариям. Они отвечают на вопросы пользователей на основе ключевых слов или фраз, следуя строгим алгоритмам. Такие боты ограничены в возможностях и подходят для решения простых задач, таких как ответы на часто задаваемые вопросы.

2. На основе искусственного интеллекта. Боты на базе искусственного интеллекта используют машинное обучение и обработку естественного языка (NLP), чтобы понимать и отвечать на запросы пользователей более гибко и естественно. Они могут обучаться на данных и со временем улучшать свои ответы. Это делает их более адаптивными и способными справляться с более сложными запросами. Продвинутый виртуальный помощник может определить настроение клиента, чтобы построить персонализированный диалог.

3. Гибридные чат-боты. Эти боты сочетают в себе элементы на основе правил и искусственный интеллект. Они могут использовать правила для выполнения простых задач и переключаться на ИИ для более сложных запросов. Такой подход позволяет создавать более гибкие и эффективные решения.

С развитием генеративного искусственного интеллекта на рынке появились виртуальные ассистенты нового поколения. Чат-боты на генеративном ИИ — это боты, которые используют модели машинного обучения, такие как большие языковые модели (LLM), для создания ответов на запросы пользователей в реальном времени. В отличие от традиционных чат-ботов, которые работают по заранее установленным сценариям и правилам, генеративные чат-боты могут генерировать текст, который не был заранее запрограммирован, и отвечать на запросы более гибко и естественно.

Применение ИИ в работе с клиентами позволяет выполнять множество задач, которые помогают улучшить качество обслуживания и клиентский опыт, повысить эффективность работы и обеспечить более персонализированный подход к каждому клиенту. Кратко рассмотрим основные задачи, которые решает ИИ:

• Моментальные ответы на типовые обращения. Большинство клиентов не готово долго ждать ответа оператора. Считается, что компания должна реагировать на обращения клиентов в течение 30 секунд, поскольку согласно исследованиям не более 13% потребителей готовы ждать дольше 2 минут. При этом около 30-70% трафика составляют типовые, повторяющиеся запросы. Искусственный интеллект может обрабатывать и отвечать на часто задаваемые вопросы текущих или потенциальных клиентов, такие как информация о статусе заказа, условиях возврата, часах работы и других стандартных запросах. Это позволяет снизить нагрузку на операторов и ускорить обслуживание клиентов. Внедрив чат-бота в рабочие процессы, компания освободит операторов от рутины, чтобы те могли сконцентрироваться на обработке сложных запросов.

• Улучшение качества обслуживания: ИИ помогает операторам службы поддержки: он может давать рекомендации и предоставлять подсказки, автоматизировать рутинные задачи и предлагать решения на основе анализа данных. Это повышает качество обслуживания и уменьшает время ответа.Чат-бот на основе искусственного интеллекта выступает в роли виртуального ассистента, чтобы помочь специалистам обрабатывать большое количество обращений и быстро реагировать на вопросы пользователей.

Для решения подобных задач можно использовать омниканальную платформу AutoFAQ со встроенными решениями на базе искусственного интеллекта и дополнительный модуль Xplain.

ИИ-чат-бот оказывает воздействие на множество ключевых показателей, которые играют важную роль в оценке продуктивности клиентского сервиса и общего уровня качества обслуживания. Вот основные метрики, на которые он оказывает влияние:

• CSAT. Эта метрика отражает уровень удовлетворенности клиентов. В конце каждого диалога компании нередко просят человека поставить от 1 до 5 для оценки уровня удовлетворенности. Благодаря высокой скорости реагирования — так как клиенты получают помощь оперативно и без необходимости ждать ответа от оператора — компании, внедрившие чат-бота, наблюдают стабильный рост CSAT

• FRT. Данная метрика отражает скорость ответа на первое сообщение. Значение должно упасть ниже 1 секунды, поскольку ИИ способен моментально отвечать на сообщение. FRT может быть больше только в том случае, если компания учитывает еще и первый ответ специалиста после переадресации запроса оператору.

Существует множество различных метрик, которые компании отслеживают при внедрении ИИ в клиентский сервис, и их выбор зависит от конкретных целей и задач. Эти метрики помогают оценивать, насколько эффективно ИИ улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует процессы и в конечном итоге повышает общую удовлетворенность клиентов.

Рынок AI-решений стабильно растет благодаря их высокому потенциалу, доказанному на реальных примерах. Результаты внедрения омниканальной платформы AutoFAQ на базе технологий искусственного интеллекта:

• Фонд «Сколково». Служба поддержки Фонда до внедрения инноваций испытывала большую нагрузку. Более 2500 резидентов регулярно обращались за консультациями по правилам проекта, юридическим вопросам и т. д. При этом до 30% рабочего времени менеджеры тратили на типовые вопросы. После внедрения омниканальной платформы AutoFAQ руководство службы поддержки зафиксировало следующие результаты — сокращение времени сотрудников на предоставление информации по типовым запросам в 5 раз, обработка 50% обращений без привлечения человека.

• «585 Золотой». Розничная ювелирная сеть с аудиторией 4,4 млн человека до использования ИИ могла обработать не более 30% обращений, поступающих в онлайн-каналах, а с ИИ — 100%. При этом около 90% обращений закрываются ботом. Кроме того, компания увеличила скорость ответа на вопросы в 4 раза и снизила FRT до 1 минуты. В результате годовая выручка сети выросла на 3−5%.

Отметим, что виртуальные помощники — универсальное решение, которое можно использовать в любой отрасли. Компания «Новосибирскэнергосбыт» предвидела рост количества обращений клиентов с 1 июля 2024 года из-за изменения тарифов и заранее внедрила ИИ-помощника AutoFAQ Xplain.

Особенность данного решения — быстрое внедрение. Сотрудникам компании не пришлось создавать базу знаний для робота. ИИ-ассистент проанализировал информацию, опубликованную на сайте, благодаря чему ИТ-решение было запущено за один день.

Результаты проекта:

• Снижение нагрузки на операторов в 2 раза.
• Обработка 90% обращений без привлечения специалиста.

Кроме того, клиенты начали получать релевантные ответы в 6 раз быстрее в сравнении с классическим поиском по сайту.

Роль ИИ в жизни человека и бизнесе постепенно растет. Его можно использовать для улучшения различных аспектов клиентского сервиса. Например, чат-боты на базе искусственного интеллекта могут автоматизировать ответы на часто задаваемые вопросы, снижая нагрузку на операторов и сокращая время ожидания для клиентов. Кроме того, ИИ может анализировать данные о поведении клиентов для персонализации взаимодействий, а также обрабатывать отзывы, чтобы выявлять тенденции и проблемы, что помогает оперативно улучшать качество обслуживания.

И это только часть возможностей виртуальных помощников. Интересно узнать подробнее? Читайте наш блог — там вы найдете много интересных статей, которые могут ответить на ваши вопросы.

А если хотите получить больше информации о продуктах AutoFAQ — посетите нашу страницу «Частые вопросы» или оставьте заявку на демо-версию продукта.