Совершенно новый мир: новые захватывающие роли, которые ИИ создает в службе поддержки клиентов

По мере того, как сфера обслуживания клиентов находит новые и интересные способы работы с ИИ, роли, обязанности и карьерные пути, входящие в состав групп поддержки, меняются.

В Intercom мы твердо верим, что искусственный интеллект превратит обслуживание клиентов в более полноценную, эффективную и полную возможностей карьеру. Поскольку наш AI-бот Fin начинает обрабатывать больше повторяющихся запросов, которые заполняют день нашей команды, у наших представителей CS появляется больше времени, чтобы сосредоточиться на сложных проблемах клиентов. Это позволяет им применять и развивать свои навыки решения проблем и построения отношений, становясь экспертами в предметной области, с которыми наши клиенты могут консультироваться, когда им необходимо.

«Многие будущие должности в сфере обслуживания клиентов будут сосредоточены на максимизации партнерства человека и искусственного интеллекта, а это означает, что обслуживание клиентов больше не будет шагом к другой карьере, а станет одной из самых захватывающих карьер»

Более того, мы уже начинаем видеть совершенно новую категорию ролей и обязанностей, возникающих вокруг ИИ в обслуживании клиентов, с акцентом на обеспечение того, чтобы инструменты ИИ команд работали максимально эффективно вместе с командами поддержки, и предлагали каждому клиенту наилучшие впечатления.

Короче говоря, многие будущие должности в сфере обслуживания клиентов будут работать вместе, чтобы максимизировать партнерство человека и искусственного интеллекта, а это означает, что обслуживание клиентов больше не будет шагом к другой карьере, а станет одной из самых захватывающих карьер. Вот лишь некоторые из совершенно новых ролей, которые уже появляются по мере того, как служба поддержки клиентов использует ИИ.

Менеджер знаний

Как гласит старая поговорка, бот с искусственным интеллектом хорош настолько, насколько хорош контент, который вы ему передаете. Высококачественный вспомогательный контент имеет решающее значение для успеха ИИ-бота, поэтому приоритетное управление вашей базой знаний является обязательным в мире, где ИИ ориентирован на приоритет.

Группы поддержки идеально подходят для выявления пробелов, выявления неточностей и улучшения потока вашего контента поддержки. Управление знаниями внутри группы поддержки не является чем-то новым, но оно традиционно было рассредоточено по всей команде – без конкретного владельца и с небольшим количеством конкретных процессов – и в значительной степени зависело от институциональных знаний, передаваемых от товарища по команде к товарищу по команде.

Вот лишь некоторые обязанности, которые будут связаны с этой ролью:

• Создание контента: заполнение любых выявленных пробелов в содержании поддержки, обновление существующих статей и создание нового контента одновременно с запуском продуктов или выпуском функций.
• Управление справочным центром: мониторинг точности контента в справочном центре, пометка статей, которые необходимо обновить, заменить или удалить, а также обращение внимания на количество просмотров каждого фрагмента контента, чтобы оценить его ценность.
• Анализ разговора: оценка того, действительно ли контент, который предоставляет ИИ-бот, отвечает на вопрос, который задает клиент, и требуются ли обновления базы знаний.
• Аналитика производительности ботов: связь производительности бота с потенциальными улучшениями контента для лучшего удовлетворения потребностей клиентов.

Хотя менеджер по знаниям будет специальным координатором усилий по управлению знаниями во всей компании, управление знаниями должно входить и часто уже входит в компетенцию каждого члена команды поддержки. Если у вас небольшая группа поддержки и вы не можете нанять специального менеджера по знаниям, вы можете предпринять небольшие шаги, чтобы начать развивать функцию управления знаниями в вашей существующей команде и подготовиться к миру искусственного интеллекта. вспомогательная поддержка:

1. Работайте со своей командой, чтобы определить вопросы, на которые вам нужен ваш ИИ-бот, и убедитесь, что контент для поддержки этих ответов актуален, точен и прост для понимания. Вы можете начать с малого, сосредоточившись на 10 наиболее часто задаваемых вопросах.
2. Поощряйте представителей службы поддержки отслеживать вопросы, на которые ваш ИИ-бот не смог ответить или которые часто приводят к тому, что клиенты просят поговорить с представителем-человеком. Поможет ли простое обновление контента решить проблему?
3. Есть ли в вашей команде поддержки специалисты, обладающие особыми навыками или проявляющие интерес к созданию контента? Позвольте им выделять пару часов каждую неделю для устранения пробелов и возможностей, которые отметила остальная часть команды.
   Учитесь по ходу дела! Следите за результатами своей работы и продолжайте обновлять и дополнять контент поддержки по мере необходимости.

После десятилетий одного и того же стиля поддержки клиентов, когда клиент задает вопрос, а представитель службы поддержки на него отвечает, этот новый подход потребует небольшого изменения культуры. Но мы считаем, что это улучшит качество работы как вашей команды, так и ваших клиентов, максимально увеличив знания ваших представителей службы поддержки, чтобы принести клиентам больше пользы, чем когда-либо прежде. В идеале первый раз, когда вы отвечаете на вопрос, является последним, поскольку ваш ИИ-бот сможет ответить на тот же вопрос каждый раз, когда его снова зададут в будущем.

«Когда вы боретесь с переполненным почтовым ящиком, легко рассматривать разговоры как элементы контрольного списка, которые нужно отметить галочками… но реальность такова, что разговоры с клиентами — это всего лишь один шаг на большом пути клиента»

Мы обеспечиваем этот самый культурный сдвиг в команде поддержки Intercom, используя нашу функцию фрагментов. Фрагменты позволяют нашей команде быстро добавлять контент специально для нашего бота с искусственным интеллектом, который улучшает качество ответов и охват, но недоступен в общедоступном контенте поддержки. Это побуждает нашу команду поддержки задуматься о пути клиента и проблемах, с которыми они могут столкнуться на этом пути, и позволяет им опережать эти проблемы с помощью высококачественного и полезного контента поддержки.

Найдите дополнительные советы по оптимизации базы знаний для бота с искусственным интеллектом.

Дизайнер разговоров

Когда вы боретесь с переполненным почтовым ящиком, легко просмотреть разговоры как элементы контрольного списка, которые нужно отметить галочками: клиент задает вопрос, ваша команда отвечает на него, и все. Но реальность такова, что общение с клиентами — это всего лишь один шаг на большом пути клиента.

Именно здесь на помощь приходит дизайнер разговоров: его роль состоит в том, чтобы оптимизировать комплексную поддержку для ваших клиентов, охватывая ботов, автоматизацию и человеческое обслуживание клиентов, а также найти препятствия на пути бесперебойной поддержки клиентов. Появление этой роли указывает на растущую связь между поддержкой клиентов и успехом клиентов. Сосредоточение внимания на пути клиента способствует более целостному и упреждающему подходу к обслуживанию клиентов, в отличие от более традиционного, реактивного типа поддержки клиентов.

Вот лишь некоторые обязанности, которые будут связаны с этой ролью:

• UX-карты: чтобы ваш путь к клиенту был по-настоящему непрерывным, пользовательский опыт должен быть плавным и интуитивно понятным.
• Сбор и интерпретация отзывов клиентов. Разработчики коммуникаций будут полагаться на любую информацию о поведении и предпочтениях клиентов, которую они могут собрать — будь то опросы клиентов, разговоры, показатели использования или любой другой источник — для улучшения качества обслуживания клиентов.
• Решение проблем. После того как вы определили препятствия, с которыми сталкиваются клиенты на своем пути, потребуются навыки решения проблем, чтобы найти способ их обойти.
• Создание рабочего процесса: определение наилучшего способа направить клиента по пути решения его запроса. Это требует глубоких знаний пользовательского опыта, процессов компании и возможностей вашей платформы поддержки.

Как вы можете начать развивать эту функцию в существующей команде:

1. Назначьте членов команды поддержки, чтобы определить области, в которых ваш ИИ-бот упускает возможности активно помогать вашим клиентам более эффективно использовать ваш продукт. Например, говорит ли ваш бот вашему клиенту, что определенная функция недостаточна для его нужд, не предлагая альтернативы?
2. Определите возможности для реализации рабочих процессов, которые еще больше снизят рабочую нагрузку команды. Если клиент просит вернуть деньги, вместо предоставления статьи с инструкциями настройте автоматизированный рабочий процесс, чтобы он мог отправить запрос прямо в чате.
3. Поощряйте свою команду обращать внимание на любые закономерности в активности клиентов и предлагать способы, с помощью которых автоматизация и искусственный интеллект могут улучшить качество обслуживания.
4. Если в вашей команде есть кто-то, кто особенно заинтересован в этой области, назначьте его экспертом по вашему инструменту искусственного интеллекта и его возможностям. Боты с искусственным интеллектом по-прежнему невероятно новы, и постоянно добавляются новые функции и возможности. Будьте в курсе того, на что способен ваш бот, чтобы ваши клиенты могли как можно скорее увидеть преимущества.

В Intercom мы только что наняли дизайнера диалогов Фреда Уолтона, чтобы он управлял комплексным обслуживанием наших клиентов. Вот его мысли о развитии ролей в сфере обслуживания клиентов:

Аналитик разговоров

Чудо ботов с искусственным интеллектом заключается в их способности общаться естественным, человеческим способом. Наши исследования пользователей показывают, что боты с искусственным интеллектом уже превосходят ожидания клиентов, особенно по сравнению со своими неестественными роботизированными предшественниками.

И это не единственный способ, которым ИИ может помочь вам улучшить бизнес. Используя ИИ для анализа разговоров с клиентами, вы можете получить более глубокое понимание формулировок, тонов и нюансов терминологии продуктов, которые возникают в повседневных разговорах с клиентами. Но когда дело доходит до интерпретации этих идей, выявления потенциальных улучшений и внесения изменений в команду поддержки и в бизнес в целом, вам понадобится аналитик разговоров.

«Используя анализ на основе искусственного интеллекта, аналитики разговоров могут выявить ключевые отзывы клиентов, которые повлияют на каждую команду в вашей компании»

В отличие от дизайнера разговоров, который рассматривает весь путь клиента целостно, аналитик разговоров фокусируется на том, как ваш инструмент искусственного интеллекта интерпретирует то, что говорят ваши клиенты, и как можно улучшить его ответы. Используя анализ на основе искусственного интеллекта, аналитики разговоров могут выявить ключевые отзывы клиентов, которые повлияют на каждую команду вашей компании.

Вот лишь некоторые обязанности, которые будут связаны с этой ролью:

• Анализ данных. Аналитикам разговоров необходимо выйти за рамки цифр, чтобы интерпретировать то, что они означают, и получить ценную информацию о том, как клиенты сообщают о своих проблемах, и об ответах, которые им нужны для решения своих проблем.
• Понимание обработки естественного языка (НЛП). НЛП лежит в основе больших языковых моделей (LLM). Чтобы понять, как ИИ-бот ответит на вопрос, аналитикам разговоров необходимо глубоко понять, как они объединяют эти ответы.
• Отчетность. Информация, собранная аналитиком бесед, бесценна не только для службы поддержки, но и для команд всего бизнеса, поскольку она помогает принимать решения по продуктам, маркетингу, продажам и т. д. Отчетность об этих выводах в ясной и действенной форме — ключевой навык для аналитика разговоров.
• Межкомандное сотрудничество. Аналитик диалогов должен иметь возможность регулярно и эффективно работать с командами в рамках бизнеса, чтобы гарантировать, что общение остается открытым и ключевые улучшения выполняются.

Как вы можете начать развивать эту функцию в существующей команде:

1. Каждую неделю выделяйте некоторое время для своей команды, чтобы делиться интересными проблемами или закономерностями, которые они заметили в разговорах с клиентами, а также обсуждать идеи и рекомендации по действиям из отчетов ИИ-ботов.
2. Некоторые люди больше ориентированы на анализ и интерпретацию данных, чем другие. Если в вашей команде есть члены, которые заинтересованы в этой стороне поддержки клиентов, анализ разговоров ИИ-бота может стать прекрасной возможностью расширить их роль. Позвольте этим товарищам по команде выделить время, необходимое для того, чтобы начать анализировать небольшую выборку разговоров с ИИ-ботами, и поделиться своими мыслями о возможных улучшениях.

Инженер быстрого реагирования/Инженер по формулированию задач

Мы все были поражены способностью ChatGPT понимать, о чем мы спрашиваем, независимо от того, насколько неловко мы могли бы сформулировать наш вопрос. Боты с искусственным интеллектом могут обеспечить этот «вау» опыт прямо из коробки, но когда дело доходит до запросов клиентов, специфичных для компании, важно убедиться, что ваш чат-бот работает в соответствии с самыми высокими стандартами. Вот тут-то и приходит на помощь оперативный инженер, или инженер по формулированию проблем.

Быстрый инженер

Основатель OpenAI Сэм Альтман назвал «удивительно высокоэффективным навыком» разработку подсказок, которая включает в себя глубокое понимание того, как ИИ-бот отвечает на вопросы, создание оптимизированных подсказок и уточнение ответов бота для достижения наилучших результатов. По сути, они задают стратегические вопросы для получения оптимальных результатов, а затем используют эти шаблоны для обоснования будущих ответов.

В мире обслуживания клиентов это означает обучение бота, чтобы каждый раз давать правильный ответ, принимая во внимание специфическую терминологию вашей компании и то, как ваши клиенты формулируют свои запросы, чтобы предоставить полезный ответ и, возможно, даже некоторую дополнительную информацию. .

Некоторые говорят, что роль оперативного проектирования не продлится долго – поскольку будущие модели ИИ будут обучаться на основе оптимизированных подсказок, эти роли могут устареть, или, как выразилась The Guardian: «На более широком рынке труда оперативное проектирование, вероятно, уйдет на второй план». способ управления электронными таблицами или поисковой оптимизации – навык, востребованный на самых разных должностях и ценимый менеджерами по найму как еще одно перо в шляпе вашего резюме».

Инженер по формулированию проблем

В то время как оперативное проектирование фокусируется на работе конкретного инструмента искусственного интеллекта и на том, как им можно манипулировать для достижения наилучших результатов, проектирование формулирования проблем решает более широкие проблемные области, существующие для ваших клиентов.

Эта роль включает в себя выявление и понимание проблемных областей, их анализ и определение их фокуса, масштаба и границ. Развитие глубокого понимания проблемной области делает процесс настройки бота более эффективным и, в конечном итоге, обеспечивает лучшее качество обслуживания клиентов. Боты, обученные инженером по формулированию проблем глубокому пониманию проблемы, с которой сталкивается клиент, станут чрезвычайно ценным активом для вашего бизнеса — они могут предложить не только краткосрочные решения этой насущной проблемы, но и соответствующие улучшения, которые могут улучшить их опыт внутри компании. ваш продукт.

Вот лишь некоторые обязанности, которые будут связаны с этими ролями:

• Понимание вашего инструмента искусственного интеллекта. Инструменты искусственного интеллекта будут реагировать на подсказки по-разному, в зависимости от LLM, на котором они работают, и исходного контента, из которого они извлекаются. Для создания наиболее подходящих подсказок требуется глубокое знание используемого вами инструмента искусственного интеллекта и того, как он отвечает на запросы ваших клиентов.
• Понимание наиболее насущных проблем ваших клиентов и того, как они о них сообщают. Ваша команда поддержки будет иметь полное представление о наиболее распространенных проблемных областях и о том, как клиенты формулируют свои запросы. Как инженеру по формулированию подсказок/проблем, вам необходимо найти способ передать этот опыт ИИ-боту.
• Тестирование и оптимизация. Экспериментирование будет основной частью этой роли, поскольку вы тестируете подход, отслеживаете отзывы клиентов и оптимизируете подсказку или формулировку проблемы.
• Исследование пользователей. Количественные и качественные исследования пользователей дадут информацию для упомянутых выше экспериментов и дадут направление тестам, которые вы решите провести.

Как вы можете начать развивать эту функцию в существующей команде:

1. Поощряйте свою команду не просто использовать ваш инструмент искусственного интеллекта, но и получить полное представление о том, как он работает, как обрабатывает ваш контент поддержки и как интерпретирует задаваемые вопросы.
2. Попросите свою команду отмечать случаи, когда клиенты не получают нужных им ответов, и отмечать любые закономерности, которые можно устранить с помощью некоторой настройки ботов.
3. Такие компании, как Coursera и Udemy, предлагают множество возможностей оперативного онлайн-инженерного обучения и развития. Если кто-то из членов команды заинтересован в этой области, а у вашей компании есть бюджет на обучение и развитие, рассмотрите возможности повышения квалификации.

Специалист по стратегическому дизайну поддержки

Эта роль предполагает общий взгляд на весь процесс поддержки и принятие решения о том, где ИИ и люди лучше всего подходят на каждом этапе пути клиента.

Если вы руководитель службы поддержки, вы, вероятно, думаете: «Я уже это делаю», и вы совершенно правы. Эта работа, вероятно, какое-то время будет находиться в ведении руководителя службы поддержки, но как только ИИ станет отраслевым стандартом, компании будут отличаться беспрепятственным предоставлением своих услуг, координируемым оптимальным партнерством человека и ИИ. Именно тогда возникает необходимость в специальном стратеге по проектированию поддержки.

Вот лишь некоторые обязанности, которые будут связаны с этой ролью:

1. Анализ и улучшение процессов. Поскольку ИИ-боты полностью интегрируются с командами поддержки, специалисты по разработке стратегии поддержки должны постоянно отслеживать, обновлять и пересматривать устаревшие процессы, чтобы соответствовать быстро растущим ожиданиям клиентов.
2. Стратегия и планирование. Предварительное планирование может показаться непосильной задачей, поскольку ИИ меняет мир работы, но по мере того, как группы поддержки привыкают работать вместе с ИИ, стратег по дизайну поддержки выяснит, что работает, а что нет и какие цели следует поставить перед командой. стремитесь достичь.
3. Управление ресурсами. Создание оптимальной стратегии поддержки человека и ИИ требует правильного баланса ресурсов; а именно время, члены команды, инструменты и бюджет.
4. Сотрудничество с другими ключевыми должностями, например, с дизайнером бесед. Специалисту по разработке стратегии поддержки потребуется мнение всей команды поддержки, чтобы создать по-настоящему целостную стратегию поддержки.

Лучший первый шаг, который вы можете сделать для разработки целостной стратегии проектирования поддержки, — это научиться как можно большему от своей команды, проводя ее через этот огромный переход.

Как вы можете начать развивать эту функцию в существующей команде:

1. Вовлекайте команду в принятие решений относительно их ролей и выделяйте время для полного обсуждения обновлений, изменений и экспериментов.
2. Успокойте членов команды, которые беспокоятся о безопасности своих должностей, признав их обеспокоенность и одновременно заинтересовав их новой карьерой и возможностями повышения квалификации, которые принесет ИИ.
3. Держите каналы связи широко открытыми и поощряйте свою команду предоставлять честные отзывы о том, как они себя чувствуют и как на их повседневную работу влияет внедрение ИИ в команду. Если что-то не работает, не бойтесь это изменить – будет много экспериментов, поскольку ИИ будет включаться во все больше и больше процессов.
4. Приветствуются предложения по всем аспектам работы вашей команды: от повышения эффективности рабочих процессов до автоматизации командных процессов.
5. Подумайте о том, как будет измеряться эффективность вашей команды в мире поддержки искусственного интеллекта. Благодаря боту с искусственным интеллектом, обрабатывающему повторяющиеся запросы, которые раньше отнимали у них так много времени, они могут переключить свое внимание на более эффективную работу и проводить больше времени за пределами почтового ящика. Как это отразится на их целях, карьерных задачах и обзорах эффективности?

Будущее карьеры в сфере обслуживания клиентов светлее, чем когда-либо, и роли, которые мы здесь обсуждали, — это только начало. Мы рады видеть, что роли в сфере обслуживания клиентов становятся все более и более востребованными, поскольку ИИ меняет характер работы в сфере обслуживания клиентов и за ее пределами.

Ищете дополнительные советы, подсказки и новости для руководителей службы поддержки, стремящихся опережать развитие искусственного интеллекта? Подпишитесь на информационный бюллетень Intercom, чтобы получать информацию каждые две недели.