Повышение качества поддержки при использовании искусственного интеллекта: стратегии Intercom и Klaus

Возможно, ИИ меняет систему поддержки клиентов, но успешный подход требует большего, чем просто щелчок переключателя. На нашем последнем вебинаре мы рассмотрели, как можно масштабировать стратегию поддержки, ориентированную на искусственный интеллект, сохраняя при этом качество и последовательность.

Чат-боты с генеративным искусственным интеллектом изменили правила игры в службу поддержки клиентов всего за несколько месяцев: от быстрого решения общих запросов до помощи агентам-людям в решении сложных проблем. Они мгновенно сокращают объем поддержки и время ответа , освобождая агентов от ужасного хомячьего колеса повторяющихся запросов и позволяя им сосредоточиться на наиболее важных частях своей работы. Возьмите нашего нового чат-бота с искусственным интеллектом Fin . Мы были его первыми клиентами, и теперь 70% наших входящих обращений в службу поддержки начинаются с этого бота с искусственным интеллектом, и Fin может сразу же решить 33% этих запросов. Это огромная часть нашей работы, решенная *щелкает пальцами*просто так.

«Задача заключается в сочетании эффективности искусственного интеллекта с человеческим подходом, который ценят клиенты»

ИИ также помогает командам проверять качество разговоров, создавая более качественные образцы отзывов, автоматизируя процессы контроля качества и обеспечивая более качественную отчетность:

«Поскольку все происходит автоматически, вы можете получить стопроцентный охват такими вещами, как анализ настроений и анализ грамматики. Аналитика и отчеты, обогащенные искусственным интеллектом, дают вам гораздо более глубокое понимание общей картины».

Мерви Сепп Рей, руководитель отдела машинного обучения и данных в Klaus

Это, конечно, если ИИ будет правильно реализован. Задача заключается в том, чтобы совместить эффективность искусственного интеллекта с человеческим подходом, который ценят клиенты. Плохо выполненная интеграция и непоследовательность в ответах ИИ могут привести к негативному опыту и разочарованию, что сводит на нет всю цель.

Чтобы избежать этого, руководители службы поддержки должны предвидеть и решать эти потенциальные проблемы посредством продуманной реализации. Вот почему мы недавно заключили партнерское соглашение с Klaus, решением для управления качеством обслуживания клиентов, чтобы провести вебинар о том, как построить современную стратегию поддержки клиентов с использованием искусственного интеллекта. К нам присоединились:

• Бобби Стэплтон , директор службы поддержки клиентов Intercom
• Диого Коста , менеджер группы по работе с клиентами Klaus
• Мерви Сепп Рей, руководитель отдела машинного обучения и данных в Klaus
• Шон Рид , менеджер по поддержке клиентов Intercom

Вот краткое описание того, как это сделать:

1. Тщательное планирование и методическое исполнение.

Развертывание ИИ — это не просто подключи и работай: вы не можете просто нажать кнопку и быть готовым к работе. Вы интегрируетесь со спектром существующих систем — как современных, так и устаревших — настраивая маршрутизацию и передачу данных от ботов к человеческим агентам, изменяя процессы и организационные структуры. Хороший способ настроиться на успех и воспользоваться преимуществами ИИ — это инвестировать в хорошую стратегию внедрения. А иногда это может включать поэтапное развертывание:

«Мы начали с того, что делали шаг за шагом. Мы поняли, что Фин может помочь нам в нерабочее время, чего мы до этого момента не делали. Мы подходим к этому как к тесту: «Давайте посмотрим, как мы можем использовать Фина в качестве дополнительной пары рук для поддержки здесь».

Диого Коста, менеджер группы по работе с клиентами Klaus

Тестируя возможности искусственного интеллекта в конкретных сценариях с низким уровнем риска, например, в нерабочее время, организации могут облегчить нагрузку и немедленно принести пользу клиентам. В случае с Клаусом это привело к разрешению 17% взаимодействий в нерабочее время, и они планируют увеличить эту цифру до одной трети к концу года. И, конечно же, ни одна достойная стратегия внедрения не будет полной без итеративного подхода к мониторингу и постоянному совершенствованию чат-ботов по мере их продвижения.

2. Создание мощной базы знаний

«Самый важный из них — наличие действительно всеобъемлющего, актуального и тщательного справочного центра или базы знаний. Если то, что у вас есть, неверно или устарело, оно не предоставит нужную информацию вашим клиентам. (…) Мы попросили всех наших инженеров по исследованиям и разработкам просмотреть определенные разделы справочного центра и убедиться, что они верны и не хватает ли чего-то, что, по их мнению, следует включить».

Бобби Стэплтон, директор службы поддержки клиентов Intercom

Чат-боты с искусственным интеллектом, такие как Fin, работают, используя информацию из вашей базы знаний или справочного центра, чтобы немедленно предложить вашим клиентам ответы, которые они ищут. Это означает, что если вы хотите, чтобы они были точными и заслуживающими доверия, вам необходимо иметь хорошо написанный, хорошо структурированный справочный контент , который охватывает практически все, на что вы хотите, чтобы бот ответил.

Прежде чем развертывать его, обязательно проведите аудит своего справочного центра, чтобы убедиться, что вся информация точна и актуальна, оптимизируйте и обновите существующий контент, а также создайте новый контент, где это необходимо. Это требует довольно значительных предварительных усилий и некоторого постоянного обслуживания, но в долгосрочной перспективе это принесет дивиденды.

3. Сохранение человеческого подхода

Новые версии этих ботов довольно продвинуты, но они по-прежнему не могут чувствовать и отображать настоящие эмоции. Они не могут сочувствовать расстроенному клиенту или предложить сочувствующую, своевременную скидку и искренние извинения.

«Что действительно нравится нашим клиентам в нашем сервисе, так это человеческий аспект. Исторически это всегда было плюсом. Поэтому потерять это или подвергнуть риску было первоочередной задачей».

Диого Коста, менеджер группы по работе с клиентами Klaus

Хотя ИИ, несомненно, может повысить эффективность, именно гармоничная интеграция технологии с человеческим опытом и чувствительностью предлагает лучшее из обоих миров. Подходя к ИИ как к поддерживающему аналогу агентов-людей, компании могут поддерживать искренние отношения с клиентами, одновременно пожиная плоды возможностей ИИ. Правильно реализованные боты не только помогают агентам службы поддержки сосредоточиться на повышении лояльности клиентов с помощью поддержки высшего уровня, но и требуют постоянного человеческого контроля и вмешательства для обеспечения точного взаимодействия с клиентами.

4. Развитие методов обеспечения качества для современной поддержки на основе искусственного интеллекта.

«Раньше традиционный подход к обеспечению качества был в основном ориентирован только на людей. Вы проверяете человека в структурах, которые вы создали с помощью своего продукта и своих процессов, и смотрите, правильно ли он им следует. С помощью ИИ вам придется контролировать весь путь клиента».

Шон Рид, менеджер по поддержке клиентов Intercom

Проще говоря, вся ваша стратегия обеспечения качества потребует обновления. В конце концов, вы добавляете в качество обслуживания клиентов много новых, динамичных движений и сложностей. По мере внедрения ИИ важно перейти к более комплексному подходу, который учитывает весь путь клиента, включая ограничения продукта, эффективность процессов и эффективность ИИ для передачи управления человеком. В Intercom это привело к разделению системы показателей качества на три раздела:

• Люди: старый добрый способ убедиться, что наши специалисты поступают правильно;
• Процессы: проверяет правильность имеющихся у нас процессов – это также учитывает передачу Fin нашим специалистам;
• Продукт: Что мы можем сделать, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов?Это также рассматривает Fin с точки зрения продукта.

Чтобы убедиться, что все идет как можно более гладко, ключевым компонентом является мониторинг и понимание того, как и когда вмешаться. В конце концов, чат-боты с искусственным интеллектом не являются надежными, особенно если основа контента не является прочной. Например, если разговор, в который вмешался Фин, получил отрицательный балл CSAT, что стало причиной этого? Возможно, эту статью базы знаний нужно обновить.

«Это очень умно, но в то же время генеративный инструмент может выйти из строя. Бывают галлюцинации; вы должны следить за этим. Мониторинг того, что он делает, понимание того, как вы можете вмешаться в определенное время и как он работает с течением времени, становится гораздо более важным. Мы, очевидно, были очень рады начать использовать Fin, но знали, что нашему тестировщику необходимо адаптироваться к этой штуке. Мы полностью изменили наш основной конвейер данных, чтобы он воспринимал Фина как генеративного бота, которого вы хотите просмотреть, поскольку он действует как человек».

Мерви Сепп Рей, руководитель отдела машинного обучения и данных в Klaus

Сотрудничество между инструментами искусственного интеллекта, командами контроля качества и людьми имеет решающее значение. Кроме того, внедрение автоматизации рутинных задач контроля качества, таких как создание образцов или проверка качества, дает возможность масштабировать процесс по всему спектру взаимодействия с клиентами.

«На самом деле все сводится к проверке того, что они делают. Это предполагает ручные действия, но поскольку их так много, их сложно проверить вручную. Поэтому мы проводим проверку качества автоматически. (…) Во всех разговорах мы видим, что Фин что-то сказал – что он сделал? И затем это появляется в отчетах, и вы можете понять, где он задействован, что он делает, и это дает гораздо, гораздо более глубокое понимание».

Мерви Сепп Рей, руководитель отдела машинного обучения и данных в Klaus

5. Освобождение места для новых и улучшенных ролей

Многие обеспокоены тем, что эти изменения приведут к тому, что мы потеряем работу. И хотя некоторые роли поддержки будут меняться, мы видели, как эта новая технология также создает потребность в появлении новых рабочих мест и ролей. За последние несколько месяцев в Intercom мы наняли менеджера по обеспечению качества, менеджера по улучшению процессов и дизайнера диалогов. Даже помимо этого, мы видели, как развиваются существующие роли:

«Да, эта новая должность была создана, но она также продвигает и расширяет возможности ваших нынешних специалистов поддержки. (…) Очевидно, их хлеб с маслом помогает нашим клиентам, но они делают гораздо больше. Они проверяют новые продукты, пишут статьи для справочного центра, общаются с нашими клиентами в нашем сообществе Intercom».

Шон Рид, менеджер по поддержке клиентов Intercom

По мере развития бизнеса и технологий должны развиваться и их стратегии поддержки. Но реализация поддержки на основе ИИ — это не просто внедрение передовых технологий; речь идет о разработке стратегии, в которой чат-боты и люди будут использовать свои уникальные сильные стороны. Используя ИИ для оптимизации операций и оптимизации качества обслуживания клиентов, обеспечивая при этом подлинность человеческих связей, вы сможете поднять свою поддержку на новый уровень.