Zupełnie nowy świat: nowe, ekscytujące role, jakie sztuczna inteligencja tworzy w obsłudze klienta

W miarę jak przestrzeń obsługi klienta znajduje nowe i ekscytujące sposoby pracy ze sztuczną inteligencją, role, obowiązki i ścieżki kariery tworzące zespoły wsparcia ulegają zmianie.

W Intercom mocno wierzymy, że sztuczna inteligencja sprawi, że obsługa klienta stanie się bardziej satysfakcjonującą, wpływową i pełną możliwości karierą. W miarę jak nasz bot AI, Fin, zaczyna obsługiwać coraz więcej powtarzających się zapytań, które wypełniają dzień naszego zespołu, nasi przedstawiciele CS mają więcej czasu na skupienie się na złożonych problemach klientów. Dzięki temu mogą wykorzystywać i rozwijać swoje umiejętności rozwiązywania problemów i budowania relacji, stając się ekspertami w danej dziedzinie, z którymi nasi klienci mogą się konsultować, kiedy zajdzie taka potrzeba.

„Wiele przyszłych ról w obsłudze klienta będzie koncentrować się na maksymalizacji partnerstwa człowiek-AI – co oznacza, że ​​obsługa klienta nie będzie już krokiem w stronę innej kariery, ale jedną z najbardziej ekscytujących karier na świecie”

Co więcej, zaczynamy już dostrzegać, że wokół sztucznej inteligencji w obsłudze klienta wyłania się zupełnie nowa kategoria ról i obowiązków, skupiająca się na zapewnieniu, że narzędzia sztucznej inteligencji zespołów działają tak skutecznie, jak to możliwe, wraz z zespołami wsparcia, i oferowanie każdemu klientowi najlepsze możliwe doświadczenie.

Krótko mówiąc, wiele przyszłych ról w obsłudze klienta będzie współpracować, aby zmaksymalizować partnerstwo między człowiekiem a sztuczną inteligencją, co oznacza, że ​​obsługa klienta nie będzie już krokiem w kierunku innej kariery, ale jedną z najbardziej ekscytujących karier. Oto tylko kilka zupełnie nowych ról, które już się pojawiły, gdy obsługa klienta obejmuje sztuczną inteligencję.

Menedżer wiedzy

Jak mówi stare powiedzenie, bot AI jest tak dobry, jak treści, które mu dostarczasz. Wysokiej jakości treści wsparcia mają kluczowe znaczenie dla powodzenia bota AI, dlatego w świecie opartym na sztucznej inteligencji nadanie priorytetu zarządzaniu bazą wiedzy jest koniecznością.

Zespoły wsparcia są idealnie przygotowane do wykrywania luk, identyfikowania nieścisłości i usprawniania przepływu treści wsparcia. Zarządzanie wiedzą w zespole wsparcia nie jest niczym nowym, ale tradycyjnie było rozproszone po całym zespole – bez konkretnego właściciela i kilku konkretnych procesów – i w dużym stopniu zależało od wiedzy instytucjonalnej przekazywanej od członka zespołu do członka zespołu.

Oto tylko niektóre obowiązki, które będą związane z pełnioną rolą:

• Tworzenie treści: wypełnianie wszelkich zidentyfikowanych luk w treści wsparcia, aktualizowanie istniejących artykułów i tworzenie nowych treści wraz z premierami produktów lub wydaniami funkcji.
• Zarządzanie centrum pomocy: monitorowanie dokładności treści w centrum pomocy, oznaczanie artykułów wymagających aktualizacji, wymiany lub usunięcia oraz zwracanie uwagi na liczbę wyświetleń poszczególnych treści w celu oceny ich wartości.
• Analiza rozmowy: Ocena, czy treści dostarczane przez bota AI rzeczywiście odpowiadają na pytanie zadawane przez klienta i czy wymagane są aktualizacje bazy wiedzy.
• Analityka wydajności bota: łączenie wydajności bota z potencjalnymi ulepszeniami treści, aby lepiej spełniać potrzeby klientów.

Chociaż menedżer wiedzy będzie oddanym koordynatorem działań związanych z zarządzaniem wiedzą w całej firmie, zarządzanie wiedzą powinno należeć i często już jest w kompetencjach wszystkich członków zespołu wsparcia. Jeśli dysponujesz małym zespołem wsparcia i nie możesz zatrudnić dedykowanego menedżera wiedzy, możesz wykonać małe kroki, aby rozpocząć korzystanie z funkcji zarządzania wiedzą w istniejącym zespole i przygotować się na świat sztucznej inteligencji. wsparcie wspomagane:

1. Współpracuj ze swoim zespołem, aby zidentyfikować pytania, na które bot AI będzie mógł odpowiedzieć, i upewnij się, że treść wspierająca te odpowiedzi jest aktualna, dokładna i łatwa do zrozumienia. Możesz zacząć od czegoś małego, skupiając się na 10 najczęściej zadawanych pytaniach.
2. Zachęcaj przedstawicieli pomocy technicznej, aby śledzili pytania, na które Twój bot AI nie był w stanie odpowiedzieć lub na które często klienci proszą o rozmowę z przedstawicielem ludzkim. Czy prosta aktualizacja zawartości rozwiązałaby problem?
3. Czy w Twoim zespole wsparcia znajdują się osoby szczególnie uzdolnione lub zainteresowane tworzeniem treści? Pozwól im wygospodarować kilka godzin w tygodniu na zajęcie się lukami i możliwościami, które zauważyła reszta zespołu.
   Ucz się na bieżąco! Monitoruj wyniki swojej pracy i w razie potrzeby aktualizuj i dodawaj treści pomocy.

Po dziesięcioleciach stosowania tego samego stylu obsługi klienta, w którym klient zadaje pytanie, a przedstawiciel wsparcia na nie odpowiada, to nowe podejście będzie wymagało niewielkiej zmiany kultury. Wierzymy jednak, że poprawi to komfort zarówno Twojego zespołu, jak i klientów, maksymalizując wiedzę przedstawicieli wsparcia, co przyniesie klientowi większe korzyści niż kiedykolwiek wcześniej. W idealnym przypadku pierwsza odpowiedź na pytanie jest ostatnią, ponieważ Twój bot AI będzie w stanie odpowiedzieć na to samo pytanie za każdym razem, gdy zostanie ono zadane ponownie w przyszłości.

„Kiedy zmagasz się z przepełnioną skrzynką odbiorczą, łatwo jest postrzegać rozmowy jako elementy na liście kontrolnej do zaznaczenia… jednak rzeczywistość jest taka, że ​​rozmowy z klientami to tylko jeden krok na większej drodze klienta”

Umożliwiamy tę bardzo kulturową zmianę w zespole wsparcia interkomu, korzystając z naszej funkcji Snippets. Fragmenty umożliwiają naszemu zespołowi szybkie dodawanie treści specjalnie dla naszego bota AI, co poprawia jakość odpowiedzi i zasięg, ale nie jest dostępne w publicznie dostępnych treściach wsparcia. Zachęca nasz zespół wsparcia do zastanowienia się nad podróżą klienta i wyzwaniami, jakie mogą napotkać po drodze, a także pozwala mu stawić czoła tym wyzwaniom dzięki wysokiej jakości, pomocnym treściom wsparcia.

Znajdź więcej wskazówek na temat optymalizacji bazy wiedzy pod kątem bota AI

Projektant rozmów

Kiedy zmagasz się z przepełnioną skrzynką odbiorczą, łatwo jest spojrzeć na rozmowy jako na elementy na liście kontrolnej do zaznaczenia – klient zadaje pytanie, Twój zespół na nie odpowiada i to wszystko. Rzeczywistość jest jednak taka, że ​​rozmowy z klientami to tylko jeden krok na większej drodze klienta.

W tym miejscu wkracza projektant konwersacji – jego rolą jest optymalizacja kompleksowego wsparcia dla klientów, obejmującego boty, automatyzację i obsługę klienta przez człowieka, a także znajdowanie przeszkód utrudniających bezproblemową obsługę klienta. Pojawienie się tej roli wskazuje na rosnący związek pomiędzy obsługą klienta a sukcesem klienta. Koncentrowanie się na podróży klienta zachęca do bardziej całościowego i proaktywnego podejścia do obsługi klienta, w przeciwieństwie do bardziej tradycyjnego, reaktywnego rodzaju obsługi klienta.

Oto tylko niektóre obowiązki, które będą związane z pełnioną rolą:

• Mapowanie UX: Aby podróż klienta była naprawdę płynna, doświadczenie użytkownika musi być płynne i intuicyjne.
• Zbieranie i interpretowanie opinii klientów: Projektanci konwersacji będą polegać na wszelkich informacjach, jakie mogą zebrać na temat zachowań i preferencji klientów – niezależnie od tego, czy pochodzą z ankiet klientów, rozmów, wskaźników użytkowania czy innych źródeł – aby poprawić jakość obsługi klienta.
• Rozwiązywanie problemów: gdy już zidentyfikujesz przeszkody stojące przed klientami na ich drodze, znalezienie sposobu na ich obejście wymaga umiejętności rozwiązywania problemów.
• Tworzenie przepływu pracy: znalezienie najlepszego sposobu na poprowadzenie klienta na ścieżkę, która rozwiąże jego zapytanie. Wymaga to dogłębnej wiedzy na temat doświadczeń użytkowników, procesów firmowych i możliwości platformy wsparcia.

Jak możesz zacząć wspierać tę funkcję w swoim istniejącym zespole:

1. Nominuj członków zespołu wsparcia, aby wykrywali obszary, w których Twojemu botowi AI brakuje możliwości proaktywnego pomagania klientom w efektywniejszym korzystaniu z Twojego produktu. Czy na przykład Twój bot mówi klientowi, że dana funkcja jest niewystarczająca dla jego potrzeb, nie sugerując alternatywy?
2. Identyfikuj możliwości wdrożenia przepływów pracy, które jeszcze bardziej zmniejszą obciążenie zespołu. Jeśli klient poprosi o zwrot pieniędzy, zamiast dostarczać artykuł z instrukcjami, skonfiguruj zautomatyzowany przepływ pracy, aby umożliwić mu przesłanie prośby bezpośrednio na czacie.
3. Zachęć swój zespół do odnotowania wszelkich wzorców aktywności klientów i zasugeruj, w jaki sposób automatyzacja i sztuczna inteligencja mogą poprawić jakość obsługi.
4. Jeśli w Twoim zespole jest ktoś szczególnie zainteresowany tym obszarem, nominuj go na eksperta od Twojego narzędzia AI i jego możliwości. Boty AI są wciąż niezwykle nowe i cały czas dodawane są nowe funkcje i możliwości. Bądź na bieżąco z tym, co potrafi Twój bot, aby Twoi klienci mogli jak najszybciej zobaczyć korzyści.

W Intercom właśnie zatrudniliśmy projektanta konwersacji, Freda Waltona, aby kompleksowo zarządzał doświadczeniami naszych klientów. Oto jego przemyślenia na temat rozwoju ról związanych z obsługą klienta:

Analityk rozmów

Cudem botów AI jest ich zdolność do komunikowania się w naturalny, ludzki sposób. Nasze badania użytkowników pokazują, że boty AI już przekraczają oczekiwania klientów, szczególnie w porównaniu z ich sztucznymi, robotycznymi poprzednikami.

Nie jest to jedyny sposób, w jaki sztuczna inteligencja może pomóc w wprowadzaniu ulepszeń biznesowych. Wykorzystując sztuczną inteligencję do analizy rozmów z klientami, możesz uzyskać dogłębny wgląd w frazowanie, ton i zniuansowaną terminologię dotyczącą produktu, która pojawia się w codziennych rozmowach z klientami. Jednak jeśli chodzi o interpretację tych spostrzeżeń, identyfikację potencjalnych ulepszeń i wprowadzanie zmian w zespole wsparcia i szerszej firmie, będziesz potrzebować analityka ds. rozmów.

„Dzięki analizie opartej na sztucznej inteligencji analitycy rozmów mogą uzyskać kluczowe opinie klientów, które będą miały wpływ na każdy zespół w Twojej firmie”

W przeciwieństwie do projektanta konwersacji, który całościowo patrzy na całą podróż klienta, analityk konwersacji koncentruje się na tym, jak Twoje narzędzie AI interpretuje to, co mówią Twoi klienci i jak można ulepszyć ich reakcje. Korzystając z analizy opartej na sztucznej inteligencji, analitycy rozmów mogą uzyskać kluczowe opinie klientów, które będą miały wpływ na każdy zespół w Twojej firmie.

Oto tylko niektóre obowiązki, które będą związane z pełnioną rolą:

• Analiza danych: analitycy konwersacji muszą wyjść poza liczby, aby zinterpretować ich znaczenie i uzyskać cenne informacje na temat sposobu, w jaki klienci przedstawiają swoje problemy oraz odpowiedzi, których potrzebują, aby rozwiązać swoje problemy.
• Zrozumienie przetwarzania języka naturalnego (NLP): NLP jest sercem dużych modeli językowych (LLM). Aby zrozumieć, w jaki sposób bot AI odpowie na pytanie, analitycy konwersacji muszą dogłębnie zrozumieć sposób, w jaki łączą te odpowiedzi.
• Raportowanie: spostrzeżenia zebrane przez analityka rozmów są bezcenne nie tylko dla zespołu wsparcia, ale dla zespołów w całej firmie, które podejmują decyzje dotyczące produktów, marketingu, sprzedaży i nie tylko. Zgłaszanie tych ustaleń w jasny i praktyczny sposób jest kluczową umiejętnością analityka konwersacji.
• Współpraca między zespołami: analityk konwersacji musi być w stanie regularnie i efektywnie współpracować z zespołami w całej firmie, aby zapewnić otwartą komunikację i wprowadzenie kluczowych ulepszeń.

Jak możesz zacząć wspierać tę funkcję w swoim istniejącym zespole:

1. Poświęć trochę czasu w każdym tygodniu swojemu zespołowi na podzielenie się interesującymi problemami lub wzorcami, które zauważył w rozmowach z klientami, oraz na omówienie spostrzeżeń i punktów działań z raportów bota AI.
2. Niektórzy ludzie są bardziej nastawieni na analizę i interpretację danych niż inni. Jeśli w Twoim zespole są członkowie zainteresowani tą stroną obsługi klienta, analiza rozmów bota AI może być ekscytującą okazją do rozszerzenia ich roli. Pozwól tym członkom zespołu poświęcić czas potrzebny na rozpoczęcie analizy małej próbki rozmów z botami AI i podziel się swoimi przemyśleniami na temat ulepszeń, które można wprowadzić.

Szybki inżynier/Inżynier formułowania problemów

Wszyscy byliśmy pod wrażeniem zdolności ChatGPT do zrozumienia, o co prosimy, bez względu na to, jak niezręcznie sformułowalibyśmy nasze pytanie. Boty AI mogą zapewnić efekt „wow” od razu po wyjęciu z pudełka, ale jeśli chodzi o zapytania klientów dotyczące konkretnej firmy, ważne jest, aby mieć pewność, że chatbot działa zgodnie z najwyższymi standardami. W tym miejscu pojawia się szybki inżynier lub inżynier formułowania problemów.

Szybki inżynier

Szybka inżynieria, nazwana przez założyciela OpenAI Sama Altmana „niezwykle dużą umiejętnością”, polega na dogłębnym zrozumieniu sposobu, w jaki bot AI odpowiada na pytania, tworzeniu zoptymalizowanych podpowiedzi i udoskonalaniu odpowiedzi bota w celu osiągnięcia najlepszych wyników. Zasadniczo zadają strategiczne pytania, aby uzyskać optymalne wyniki, a następnie wykorzystują te szablony do informowania o przyszłych reakcjach.

W świecie obsługi klienta oznacza to przeszkolenie bota, aby za każdym razem udzielał właściwej odpowiedzi, biorąc pod uwagę specyficzną terminologię Twojej firmy oraz sposób, w jaki Twoi klienci formułują swoje zapytania, aby zapewnić przydatną odpowiedź, a może nawet dodatkowe informacje .

Niektórzy twierdzą, że rola szybkiego inżyniera nie będzie trwała długo – w miarę trenowania przyszłych modeli sztucznej inteligencji w oparciu o zoptymalizowane podpowiedzi role te mogą stać się przestarzałe lub, jak to ujął The Guardian: „Na szerszym rynku pracy szybka inżynieria prawdopodobnie sposób zarządzania arkuszami kalkulacyjnymi lub optymalizacji wyszukiwarek – umiejętność wymagana na różnych stanowiskach i ceniona przez menedżerów ds. Rekrutacji jako kolejne piórko na końcu Twojego CV.”

Inżynier formułowania problemów

Podczas gdy szybka inżynieria koncentruje się na działaniu konkretnego narzędzia AI i sposobach manipulowania nim w celu uzyskania najlepszych wyników, inżynieria formułowania problemów zajmuje się szerszymi obszarami problemów, które istnieją dla Twoich klientów.

Rola ta obejmuje identyfikację i zrozumienie obszarów problemowych, analizę ich oraz określenie ich przedmiotu, zakresu i granic. Dogłębne zrozumienie domeny problemowej sprawia, że ​​proces dostrajania botów jest bardziej efektywny i ostatecznie zapewnia lepszą obsługę klienta. Boty przeszkolone przez inżyniera formułowania problemów w zakresie dogłębnego zrozumienia problemu, jakiego doświadcza klient, będą niezwykle cennym aktywem dla Twojej firmy – mogą sugerować nie tylko krótkoterminowe rozwiązania tego bezpośredniego problemu, ale powiązane ulepszenia, które mogą podnieść poziom ich doświadczenia w firmie Twój produkt.

Oto tylko niektóre obowiązki związane z tymi rolami:

• Zrozumienie narzędzia AI: narzędzia AI będą reagować na monity na różne sposoby, w zależności od zasilanego przez nie LLM i treści źródłowych, z których czerpią. Ustalenie najodpowiedniejszych podpowiedzi wymaga dogłębnej wiedzy na temat używanego narzędzia AI oraz sposobu, w jaki odpowiada ono na zapytania klientów.
• Zrozumienie najpilniejszych problemów klientów i sposobu, w jaki je komunikują: Twój zespół wsparcia będzie dokładnie rozumiał obszary najczęściej występujących problemów i sposób, w jaki klienci formułują swoje zapytania. Jako inżynier formułujący podpowiedzi/problemy musisz znaleźć sposób na przeniesienie tego doświadczenia do bota AI.
• Testowanie i optymalizacja: Eksperymentowanie będzie główną częścią tej roli podczas testowania podejścia, monitorowania opinii klientów i ulepszania w celu optymalizacji podpowiedzi lub sformułowania problemu.
• Badania użytkowników: Ilościowe i jakościowe badania użytkowników będą podstawą wspomnianych powyżej eksperymentów, nadając kierunek testom, które zdecydujesz się przeprowadzić.

Jak możesz zacząć wspierać tę funkcję w swoim istniejącym zespole:

1. Zachęć swój zespół, aby nie tylko korzystał z narzędzia AI, ale także uzyskał wszechstronne zrozumienie jego działania, sposobu przetwarzania treści pomocy technicznej i interpretacji zadawanych pytań.
2. Poproś swój zespół, aby zanotował wszelkie przypadki, w których klienci nie otrzymują potrzebnych odpowiedzi, i oznacz wszelkie wzorce, które można rozwiązać poprzez dostrojenie botów.
3. Firmy takie jak Coursera i Udemy oferują wiele możliwości szybkiego uczenia się i rozwoju w zakresie inżynierii online. Jeśli któryś z członków zespołu jest zainteresowany tą dziedziną, a Twoja firma ma budżet na naukę i rozwój, przyjrzyj się bliżej możliwościom podnoszenia kwalifikacji.

Wsparcie specjalisty ds. projektowania

Ta rola polega na spojrzeniu z lotu ptaka na całe doświadczenie wsparcia i decydowaniu, gdzie sztuczna inteligencja i ludzie najlepiej pasują na każdym etapie podróży klienta.

Jeśli jesteś liderem wsparcia, prawdopodobnie myślisz: „Już to robię” i masz całkowitą rację. Ta praca prawdopodobnie będzie przez jakiś czas wchodzić w zakres kompetencji lidera wsparcia, ale gdy sztuczna inteligencja stanie się standardem branżowym, firmy wyróżnią się płynnością świadczenia usług, koordynowaną przez optymalne partnerstwo między ludźmi a sztuczną inteligencją. Właśnie wtedy pojawia się potrzeba zatrudnienia dedykowanego specjalisty ds. strategii projektowania wsparcia.

Oto tylko niektóre obowiązki, które będą związane z pełnioną rolą:

1. Analiza i doskonalenie procesów: w miarę pełnej integracji botów AI z zespołami wsparcia, stratedzy zajmujący się projektowaniem wsparcia muszą stale monitorować, aktualizować i modernizować dotychczasowe procesy, aby sprostać szybko rosnącym oczekiwaniom klientów.
2. Strategia i planowanie: planowanie z wyprzedzeniem może wydawać się przytłaczającym zadaniem, ponieważ sztuczna inteligencja zmienia świat pracy, ale gdy zespoły wsparcia przyzwyczają się do współpracy ze sztuczną inteligencją, specjalista ds. projektowania wsparcia będzie wiedział, co działa, a co nie i jakie cele powinien osiągnąć zespół starać się dotrzeć.
3. Zarządzanie zasobami: Stworzenie optymalnej strategii wsparcia człowieka i sztucznej inteligencji wymaga odpowiedniej równowagi zasobów; mianowicie czas, członkowie zespołu, narzędzia i budżet.
4. Współpraca z innymi kluczowymi rolami, np. projektantem rozmów: specjalista ds. strategii projektowania wsparcia będzie potrzebował spostrzeżeń całego zespołu wsparcia, aby stworzyć prawdziwie całościową strategię wsparcia.

Najlepszym pierwszym krokiem, jaki możesz zrobić w kierunku opracowania holistycznej strategii projektowania wsparcia, jest nauczenie się jak najwięcej od swojego zespołu, prowadząc go przez tę ogromną zmianę.

Jak możesz zacząć wspierać tę funkcję w swoim istniejącym zespole:

1. Włącz zespół w podejmowanie decyzji dotyczących ich ról i poświęć czas na pełne omówienie aktualizacji, zmian i eksperymentów.
2. Uspokój członków zespołu martwiących się o bezpieczeństwo swoich ról, potwierdzając ich obawy, jednocześnie ekscytując ich nowymi możliwościami kariery i podnoszenia kwalifikacji, jakie przyniesie sztuczna inteligencja.
3. Utrzymuj szeroko otwarte kanały komunikacji i zachęcaj swój zespół do szczerego przekazywania informacji zwrotnych na temat tego, jak się czuje i jak wprowadzenie sztucznej inteligencji do zespołu wpływa na jego codzienną pracę. Jeśli coś nie działa, nie bój się to zmienić – będzie wiele eksperymentów, ponieważ sztuczna inteligencja jest włączana do coraz większej liczby procesów.
4. Mile widziane sugestie dotyczące wszystkich aspektów pracy Twojego zespołu, od poprawy efektywności przepływu pracy po automatyzację procesów zespołowych.
5. Zastanów się, jak mierzona będzie wydajność Twojego zespołu w świecie wsparcia ludzi i sztucznej inteligencji. Dzięki botowi AI obsługującemu powtarzające się zapytania, które zajmowały tak dużo czasu, mogą skupić się na bardziej wpływowej pracy i spędzać więcej czasu poza skrzynką odbiorczą. W jaki sposób znajdzie to odzwierciedlenie w ich celach, celach zawodowych i ocenach wyników?

Przyszłość karier w obsłudze klienta rysuje się w jaśniejszych barwach niż kiedykolwiek wcześniej, a role, które tu omówiliśmy, to dopiero początek. Cieszymy się, że role w obsłudze klienta stają się coraz bardziej pożądane, ponieważ sztuczna inteligencja zmienia charakter pracy w przestrzeni obsługi klienta i poza nią.

Szukasz więcej wskazówek, wskazówek i aktualności dla liderów wsparcia, którzy chcą wyprzedzić dynamikę sztucznej inteligencji? Zapisz się do biuletynu Intercom, aby otrzymywać codwutygodniowe spostrzeżenia