โลกใหม่: บทบาทใหม่ที่น่าตื่นเต้นที่ AI กำลังสร้างขึ้นในการสนับสนุนลูกค้า

เนื่องจากพื้นที่บริการลูกค้าพบวิธีใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นในการทำงานกับ AI บทบาท ความรับผิดชอบ และเส้นทางอาชีพที่ประกอบกันเป็นทีมสนับสนุนจึงกำลังถูกปรับเปลี่ยนใหม่

ที่ Intercom เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่า AI จะเปลี่ยนการบริการลูกค้าให้เป็นอาชีพที่เติมเต็ม มีผลกระทบ และเต็มไปด้วยโอกาสมากขึ้น เนื่องจาก Fin บอท AI ของเราเริ่มจัดการกับคำถามที่ซ้ำซากมากขึ้นซึ่งเติมเต็มวันของทีมของเรา ตัวแทน CS ของเราจึงมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนของลูกค้า สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถประยุกต์และพัฒนาทักษะการแก้ปัญหาและการสร้างความสัมพันธ์ กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ลูกค้าของเราสามารถปรึกษาได้เมื่อจำเป็น

“บทบาทด้านบริการลูกค้าในอนาคตจำนวนมากจะมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI สูงสุด ซึ่งหมายความว่าการบริการลูกค้าจะไม่ใช่ก้าวไปสู่อาชีพอื่นอีกต่อไป แต่เป็นหนึ่งในอาชีพที่น่าตื่นเต้นที่สุด”

ไม่เพียงแค่นั้น แต่เราเริ่มเห็นบทบาทและความรับผิดชอบประเภทใหม่ที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับ AI ในการบริการลูกค้า โดยมุ่งเน้นที่การทำให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI ของทีมทำงานอย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ควบคู่ไปกับทีมสนับสนุน และการนำเสนอ ลูกค้าทุกคนจะได้รับประสบการณ์ที่ดีที่สุด

กล่าวโดยสรุป บทบาทบริการลูกค้าในอนาคตจำนวนมากจะทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI ซึ่งหมายความว่าการบริการลูกค้าจะไม่ใช่ก้าวไปสู่อาชีพอื่นอีกต่อไป แต่เป็นหนึ่งในอาชีพที่น่าตื่นเต้นที่สุด นี่เป็นเพียงบทบาทใหม่บางส่วนที่เกิดขึ้นแล้วเนื่องจากการบริการลูกค้าที่นำ AI มาใช้

ผู้จัดการความรู้

ดังสุภาษิตโบราณที่ว่า บอท AI จะดีได้ก็ต่อเมื่อเนื้อหาที่คุณป้อนเข้าไปเท่านั้น เนื้อหาสนับสนุนคุณภาพสูงมีความสำคัญต่อความสำเร็จของบอท AI ดังนั้นการจัดลำดับความสำคัญในการจัดการฐานความรู้ของคุณจึงเป็นสิ่งจำเป็นในโลกที่ให้ความสำคัญกับ AI

ทีมสนับสนุนอยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสมที่สุดเพื่อระบุช่องว่าง ระบุความไม่ถูกต้อง และปรับปรุงการไหลเวียนของเนื้อหาสนับสนุนของคุณ การจัดการความรู้ภายในทีมสนับสนุนไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เดิมมีการกระจายไปทั่วทีม โดยไม่มีเจ้าของเฉพาะเจาะจงและมีกระบวนการที่เป็นรูปธรรมเพียงเล็กน้อย และขึ้นอยู่กับความรู้ของสถาบันที่ส่งต่อจากเพื่อนร่วมทีมไปยังเพื่อนร่วมทีมเป็นอย่างมาก

นี่เป็นเพียงความรับผิดชอบบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับบทบาทนี้:

• การสร้างเนื้อหา: เติมเต็มช่องว่างที่ระบุในเนื้อหาสนับสนุน อัปเดตบทความที่มีอยู่ให้ทันสมัย ​​และสร้างเนื้อหาใหม่ควบคู่ไปกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์หรือการเปิดตัวฟีเจอร์
• การจัดการศูนย์ช่วยเหลือ: การตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาทั่วทั้งศูนย์ช่วยเหลือ ตั้งค่าสถานะบทความที่จำเป็นต้องได้รับการอัปเดต แทนที่ หรือลบออก และให้ความสำคัญกับจำนวนการดูเนื้อหาแต่ละชิ้นเพื่อประเมินคุณค่าของมัน
• การวิเคราะห์การสนทนา: การประเมินว่าเนื้อหาที่บอท AI มอบให้นั้นตอบคำถามที่ลูกค้าถามได้จริงหรือไม่ และจำเป็นต้องอัปเดตฐานความรู้หรือไม่
• การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของบอท: การเชื่อมโยงประสิทธิภาพของบอทกับการปรับปรุงเนื้อหาที่เป็นไปได้ เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

แม้ว่าผู้จัดการความรู้จะเป็นผู้ประสานงานเฉพาะด้านความพยายามในการจัดการความรู้ทั่วทั้งบริษัท แต่การจัดการความรู้ควรอยู่ภายในขอบเขตของทุกคนในทีมสนับสนุน และบ่อยครั้งอยู่แล้ว หากคุณเป็นทีมสนับสนุนเล็กๆ และไม่อยู่ในฐานะที่จะจ้างผู้จัดการความรู้โดยเฉพาะ มีขั้นตอนเล็กๆ น้อยๆ ที่คุณสามารถทำได้เพื่อเริ่มสร้างฟังก์ชันการจัดการความรู้ภายในทีมที่คุณมีอยู่เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับโลกแห่ง AI- ความช่วยเหลือสนับสนุน:

1. ทำงานร่วมกับทีมของคุณเพื่อระบุคำถามที่คุณต้องการให้บอท AI ของคุณตอบได้ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาที่สนับสนุนคำตอบเหล่านั้นเป็นข้อมูลล่าสุด แม่นยำ และเข้าใจง่าย คุณสามารถเริ่มต้นเล็กๆ ได้โดยเน้นที่คำถามที่พบบ่อย 10 อันดับแรกของคุณ
2. ส่งเสริมให้ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนติดตามคำถามที่บอท AI ของคุณไม่สามารถตอบได้ หรือที่มักส่งผลให้ลูกค้าขอพูดคุยกับตัวแทนที่เป็นมนุษย์ การอัปเดตเนื้อหาแบบธรรมดาจะช่วยแก้ปัญหาได้หรือไม่
3. มีสมาชิกในทีมสนับสนุนของคุณที่เชี่ยวชาญเป็นพิเศษหรือแสดงความสนใจในการสร้างเนื้อหาหรือไม่? ช่วยให้พวกเขาสละเวลาสองสามชั่วโมงในแต่ละสัปดาห์เพื่อแก้ไขช่องว่างและโอกาสที่ทีมที่เหลือได้ทำเครื่องหมายไว้
   เรียนรู้ตามที่คุณไป! ติดตามผลงานของคุณ และอัปเดตและเพิ่มเนื้อหาการสนับสนุนของคุณต่อไปตามความจำเป็น

หลังจากผ่านไปหลายทศวรรษของการสนับสนุนลูกค้าในรูปแบบเดียวกัน โดยที่ลูกค้าถามคำถามและตัวแทนฝ่ายสนับสนุนตอบคำถาม แนวทางใหม่นี้จะต้องมีการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมเล็กน้อย แต่เราเชื่อว่าจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของทั้งทีมและลูกค้าของคุณ เพิ่มพูนความรู้ของตัวแทนฝ่ายสนับสนุนให้สูงสุดเพื่อเป็นประโยชน์ต่อลูกค้ามากขึ้นกว่าเดิม ตามหลักการแล้ว ครั้งแรกที่คุณตอบคำถามถือเป็นครั้งสุดท้าย เนื่องจากบอท AI ของคุณจะสามารถตอบคำถามเดิมได้ทุกเมื่อที่ถูกถามอีกครั้งในอนาคต

“เมื่อคุณประสบปัญหากับกล่องจดหมายที่ล้นออกมา การดูการสนทนาเป็นรายการในรายการตรวจสอบที่จะทำเครื่องหมายนั้นเป็นเรื่องง่าย … แต่ความจริงก็คือการสนทนากับลูกค้าเป็นเพียงก้าวเดียวในการเดินทางครั้งใหญ่ของลูกค้า”

เรากำลังเปิดใช้งานการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมนี้ในทีมสนับสนุน Intercom โดยใช้คุณสมบัติ Snippets ของเรา ตัวอย่างช่วยให้ทีมของเราเพิ่มเนื้อหาได้อย่างรวดเร็วโดยเฉพาะสำหรับบอท AI ของเรา ซึ่งปรับปรุงคุณภาพคำตอบและความครอบคลุม แต่ไม่มีอยู่ในเนื้อหาสนับสนุนที่เปิดเผยต่อสาธารณะ สนับสนุนให้ทีมสนับสนุนของเราคิดถึงการเดินทางของลูกค้าและความท้าทายที่พวกเขาอาจเผชิญระหว่างทาง และช่วยให้พวกเขาก้าวไปข้างหน้าความท้าทายเหล่านั้นด้วยเนื้อหาการสนับสนุนคุณภาพสูงและเป็นประโยชน์

ค้นหาเคล็ดลับเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพฐานความรู้ของคุณสำหรับบอท AI

นักออกแบบการสนทนา

เมื่อคุณประสบปัญหากับกล่องขาเข้าที่ล้น เป็นเรื่องง่ายที่จะดูการสนทนาเป็นรายการในรายการตรวจสอบที่จะทำเครื่องหมาย ลูกค้าถามคำถาม ทีมของคุณตอบคำถาม แค่นั้นเอง แต่ความจริงก็คือการสนทนากับลูกค้าเป็นเพียงก้าวหนึ่งในการเดินทางที่ยิ่งใหญ่ของลูกค้า

นั่นคือจุดที่นักออกแบบการสนทนาเข้ามา บทบาทของพวกเขาคือการเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การสนับสนุนแบบ end-to-end ให้กับลูกค้าของคุณ ขยายบอท ระบบอัตโนมัติ และการบริการลูกค้าที่เป็นมนุษย์ และค้นหาอุปสรรคในการสนับสนุนลูกค้าที่ราบรื่น การเกิดขึ้นของบทบาทนี้บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์ที่เพิ่มมากขึ้นระหว่างการสนับสนุนลูกค้าและความสำเร็จของลูกค้า การมุ่งเน้นไปที่การเดินทางของลูกค้าช่วยส่งเสริมแนวทางแบบองค์รวมและเชิงรุกมากขึ้นต่อประสบการณ์ของลูกค้า เมื่อเทียบกับการสนับสนุนลูกค้าแบบเชิงรับแบบดั้งเดิม

นี่เป็นเพียงความรับผิดชอบบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับบทบาทนี้:

• การทำแผนที่ UX: เพื่อให้การเดินทางของลูกค้าของคุณราบรื่นอย่างแท้จริง ประสบการณ์ผู้ใช้จะต้องราบรื่นและเป็นธรรมชาติ
• การรวบรวมและตีความคำติชมของลูกค้า: นักออกแบบการสนทนา C จะต้องอาศัยข้อมูลทั้งหมดที่สามารถรวบรวมเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของลูกค้า ไม่ว่าจะมาจากการสำรวจลูกค้า การสนทนา ตัวชี้วัดการใช้งาน หรือแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
• การแก้ปัญหา: เมื่อคุณระบุอุปสรรคที่ลูกค้าต้องเผชิญในการเดินทางแล้ว ต้องใช้ทักษะในการแก้ปัญหาเพื่อหาทางแก้ไขพวกเขา
• การสร้างขั้นตอนการทำงาน: การหาวิธีที่ดีที่สุดในการนำลูกค้าไปตามเส้นทางที่จะแก้ไขข้อสงสัยของพวกเขา สิ่งนี้ต้องการความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับประสบการณ์ผู้ใช้ กระบวนการของบริษัท และความสามารถของแพลตฟอร์มการสนับสนุนของคุณ

คุณจะเริ่มส่งเสริมการทำงานนี้ภายในทีมที่คุณมีอยู่ได้อย่างไร:

1. เสนอชื่อเพื่อนร่วมทีมสนับสนุนเพื่อมองหาบริเวณที่บอท AI ของคุณพลาดโอกาสในการช่วยเหลือลูกค้าของคุณในเชิงรุกให้ใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น บอทของคุณกำลังบอกลูกค้าของคุณว่าฟีเจอร์บางอย่างไม่เพียงพอต่อความต้องการของพวกเขาโดยไม่แนะนำทางเลือกอื่นหรือไม่?
2. ระบุโอกาสในการนำเวิร์กโฟลว์ไปใช้ซึ่งจะช่วยลดภาระงานของทีมเพิ่มเติม หากลูกค้าขอเงินคืน แทนที่จะให้บทความพร้อมคำแนะนำ ให้ตั้งค่าขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติเพื่อให้พวกเขาสามารถส่งคำขอได้ทันทีในแชท
3. สนับสนุนให้ทีมของคุณจดบันทึกรูปแบบใดๆ ในกิจกรรมของลูกค้า และแนะนำวิธีที่ระบบอัตโนมัติและ AI สามารถปรับปรุงประสบการณ์ได้
4. หากมีใครในทีมของคุณที่สนใจในด้านนี้เป็นพิเศษ ให้เสนอชื่อพวกเขาให้เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเครื่องมือ AI และความสามารถของเครื่องมือ บอท AI ยังคงใหม่อย่างไม่น่าเชื่อ และมีคุณสมบัติและความสามารถใหม่ ๆ ที่เพิ่มเข้ามาตลอดเวลา ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับสิ่งที่บอทของคุณสามารถทำได้ เพื่อให้ลูกค้าของคุณเห็นประโยชน์ต่างๆ โดยเร็วที่สุด

ที่ Intercom เราเพิ่งจ้าง Fred Walton นักออกแบบการสนทนา เพื่อจัดการประสบการณ์แบบ end-to-end ของลูกค้าของเรา นี่คือความคิดของเขาเกี่ยวกับการพัฒนาบทบาทการบริการลูกค้า:

นักวิเคราะห์การสนทนา

สิ่งมหัศจรรย์ของบอท AI คือความสามารถในการสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติและเป็นธรรมชาติของมนุษย์ การวิจัยผู้ใช้ของเราแสดงให้เห็นว่าบอท AI นั้นเกินความคาดหวังของลูกค้าอยู่แล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับหุ่นยนต์รุ่นก่อนที่มีท่าทีสูงส่ง

และนั่นไม่ใช่วิธีเดียวที่ AI สามารถช่วยให้คุณขับเคลื่อนการปรับปรุงธุรกิจได้ ด้วยการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์การสนทนากับลูกค้า คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ถ้อยคำ น้ำเสียง และคำศัพท์เฉพาะของผลิตภัณฑ์ที่เกิดขึ้นในการสนทนากับลูกค้าในแต่ละวัน แต่เมื่อพูดถึงการตีความข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ ระบุการปรับปรุงที่อาจเกิดขึ้น และขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงในทีมสนับสนุนและธุรกิจในวงกว้าง คุณจะต้องมีนักวิเคราะห์การสนทนา

“การใช้การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นักวิเคราะห์การสนทนาสามารถแสดงคำติชมของลูกค้าที่สำคัญซึ่งจะส่งผลกระทบต่อทุกทีมในบริษัทของคุณ”

ตรงกันข้ามกับผู้ออกแบบการสนทนาซึ่งใช้มุมมองแบบองค์รวมของการเดินทางของลูกค้าทั้งหมด นักวิเคราะห์การสนทนามุ่งเน้นไปที่วิธีที่เครื่องมือ AI ของคุณตีความสิ่งที่ลูกค้าของคุณพูด และวิธีที่จะสามารถปรับปรุงการตอบสนองได้ การใช้การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นักวิเคราะห์การสนทนาสามารถแสดงคำติชมของลูกค้าที่สำคัญซึ่งจะส่งผลกระทบต่อทุกทีมในบริษัทของคุณ

นี่เป็นเพียงความรับผิดชอบบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับบทบาทนี้:

• การวิเคราะห์ข้อมูล: นักวิเคราะห์การสนทนาจำเป็นต้องใช้มากกว่าตัวเลขเพื่อตีความสิ่งที่พวกเขาหมายถึง และรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับวิธีการที่ลูกค้าถ่ายทอดปัญหาของพวกเขา และคำตอบที่พวกเขาจำเป็นต้องแก้ไขปัญหาของพวกเขา
• ความเข้าใจในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): NLP เป็นหัวใจสำคัญของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อให้เข้าใจวิธีที่บอท AI จะตอบคำถาม นักวิเคราะห์การสนทนาจำเป็นต้องพัฒนาความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการที่พวกเขารวบรวมคำตอบเหล่านั้นเข้าด้วยกัน
• การรายงาน: ข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมโดยนักวิเคราะห์การสนทนานั้นมีคุณค่าอย่างยิ่ง ไม่เพียงแต่สำหรับทีมสนับสนุนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงทีมทั่วทั้งธุรกิจด้วย ซึ่งให้ข้อมูลในการตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ การตลาด การขาย และอื่นๆ การรายงานสิ่งที่ค้นพบเหล่านี้อย่างชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้เป็นทักษะสำคัญสำหรับนักวิเคราะห์การสนทนา
• การทำงานร่วมกันข้ามทีม: นักวิเคราะห์การสนทนาจะต้องสามารถทำงานอย่างสม่ำเสมอและมีประสิทธิภาพกับทีมทั่วทั้งธุรกิจ เพื่อให้แน่ใจว่าการสื่อสารยังคงเปิดกว้างและมีการดำเนินการปรับปรุงที่สำคัญ

คุณจะเริ่มส่งเสริมการทำงานนี้ภายในทีมที่คุณมีอยู่ได้อย่างไร:

1. อุทิศเวลาในแต่ละสัปดาห์เพื่อให้ทีมของคุณแบ่งปันปัญหาหรือรูปแบบที่น่าสนใจที่พวกเขาสังเกตเห็นในการสนทนากับลูกค้า และเพื่อหารือเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึกและประเด็นการดำเนินการจากรายงานบอท AI
2. บางคนมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์และตีความข้อมูลมากกว่าคนอื่นๆ หากมีสมาชิกในทีมของคุณที่สนใจในการสนับสนุนลูกค้าด้านนี้ การวิเคราะห์การสนทนาของบอท AI อาจเป็นโอกาสที่น่าตื่นเต้นในการขยายบทบาทของพวกเขา ช่วยให้เพื่อนร่วมทีมเหล่านี้ประหยัดเวลาที่จำเป็นในการเริ่มวิเคราะห์ตัวอย่างการสนทนาของบอท AI และมีส่วนร่วมในความคิดเกี่ยวกับการปรับปรุงที่สามารถทำได้

วิศวกรพร้อมท์/วิศวกรกำหนดปัญหา

เราทุกคนต่างรู้สึกทึ่งกับความสามารถของ ChatGPT ในการเข้าใจสิ่งที่เราถาม ไม่ว่าเราจะถามคำถามอย่างเชื่องช้าแค่ไหนก็ตาม บอท AI สามารถมอบประสบการณ์ "ว้าว" ได้ทันที แต่เมื่อต้องตอบคำถามของลูกค้าเฉพาะบริษัท สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าแชทบอทของคุณทำงานได้มาตรฐานสูงสุด นั่นคือจุดที่วิศวกรพร้อมท์หรือวิศวกรกำหนดปัญหาเข้ามา

วิศวกรพร้อมท์

Sam Altman ผู้ก่อตั้ง OpenAI ระบุว่า "ทักษะที่ใช้ประโยชน์ได้สูงอย่างน่าอัศจรรย์" วิศวกรรมพร้อมท์เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับวิธีการที่บอท AI ตอบคำถาม การสร้างพร้อมท์ที่ได้รับการปรับปรุง และปรับแต่งการตอบสนองของบอทเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยพื้นฐานแล้ว พวกเขาถามคำถามเชิงกลยุทธ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด จากนั้นใช้เทมเพลตเหล่านั้นเพื่อแจ้งคำตอบในอนาคต

ในโลกของการบริการลูกค้า นี่หมายถึงการฝึกอบรมบอทเพื่อให้คำตอบที่ถูกต้องทุกครั้ง โดยคำนึงถึงคำศัพท์เฉพาะของบริษัทคุณ และวิธีที่ลูกค้าของคุณใช้ถ้อยคำในการสอบถามเพื่อให้คำตอบที่เป็นประโยชน์ และอาจถึงขั้นข้อมูลติดตามผลบางส่วนด้วยซ้ำ .

บางคนกล่าวว่าบทบาทของวิศวกรรมทันทีนั้นคงอยู่ได้ไม่นาน เนื่องจากโมเดล AI ในอนาคตได้รับการฝึกฝนโดยเทียบกับการแจ้งเตือนที่ได้รับการปรับปรุง บทบาทเหล่านี้อาจล้าสมัย หรือตามที่ The Guardian กล่าวไว้: “ในตลาดงานที่กว้างขึ้น วิศวกรรมพร้อมท์น่าจะเข้ามามีบทบาทสำคัญ วิธีการจัดการสเปรดชีตหรือการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา - ทักษะที่ต้องการในบทบาทที่หลากหลายและได้รับการยกย่องจากการจ้างผู้จัดการว่าเป็นอีกขนนกหนึ่งใน CV ของคุณ”

วิศวกรกำหนดปัญหา

แม้ว่าวิศวกรรมที่รวดเร็วจะมุ่งเน้นไปที่การทำงานของเครื่องมือ AI เฉพาะเจาะจง และวิธีที่คุณสามารถจัดการกับมันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด วิศวกรรมการกำหนดปัญหาจะจัดการกับปัญหาในวงกว้างที่มีอยู่สำหรับลูกค้าของคุณ

บทบาทนี้เกี่ยวข้องกับการระบุและทำความเข้าใจประเด็นปัญหา การวิเคราะห์ และการกำหนดจุดสนใจ ขอบเขต และขอบเขต การพัฒนาความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับโดเมนของปัญหาทำให้กระบวนการปรับแต่งบอทมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้นในท้ายที่สุด บอทที่ได้รับการฝึกอบรมโดยวิศวกรกำหนดปัญหาเพื่อให้เข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงปัญหาที่ลูกค้ากำลังประสบอยู่จะเป็นทรัพย์สินที่มีค่าอย่างยิ่งต่อธุรกิจของคุณ พวกเขาสามารถแนะนำไม่เพียงแต่วิธีแก้ปัญหาระยะสั้นสำหรับปัญหาเฉพาะหน้านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับปรุงที่เกี่ยวข้องซึ่งอาจยกระดับประสบการณ์ของพวกเขาภายใน ผลิตภัณฑ์ของคุณ

นี่เป็นเพียงความรับผิดชอบบางส่วนที่จะเกี่ยวข้องกับบทบาทเหล่านี้:

• ทำความเข้าใจเครื่องมือ AI ของคุณ: เครื่องมือ AI จะตอบสนองต่อข้อความแจ้งในรูปแบบที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับ LLM ที่ขับเคลื่อนพวกเขาและเนื้อหาต้นฉบับที่พวกเขาดึงมา การสร้างพร้อมท์ที่เหมาะสมที่สุดต้องอาศัยความรู้อย่างใกล้ชิดเกี่ยวกับเครื่องมือ AI ที่คุณใช้ และวิธีที่เครื่องมือนั้นตอบคำถามของลูกค้า
• ทำความเข้าใจปัญหาเร่งด่วนที่สุดของลูกค้าและวิธีการสื่อสาร: ทีมสนับสนุนของคุณจะต้องเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับปัญหาที่พบบ่อยที่สุดและวิธีที่ลูกค้าใช้ถ้อยคำในการสอบถาม ในฐานะวิศวกรการกำหนดพร้อมท์/ปัญหา คุณต้องหาวิธีถ่ายโอนประสบการณ์นี้ไปยังบอท AI
• การทดสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพ: การทดลองจะเป็นส่วนสำคัญของบทบาทนี้เมื่อคุณทดสอบแนวทาง ติดตามผลตอบรับของลูกค้า และปรับแต่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดปัญหาหรือทันที
• การวิจัยผู้ใช้: การวิจัยผู้ใช้ทั้งในเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพจะแจ้งการทดลองที่กล่าวถึงข้างต้น เพื่อกำหนดแนวทางการทดสอบที่คุณเลือกดำเนินการ

คุณจะเริ่มส่งเสริมการทำงานนี้ภายในทีมที่คุณมีอยู่ได้อย่างไร:

1. สนับสนุนให้ทีมของคุณไม่เพียงแค่ใช้เครื่องมือ AI ของคุณ แต่ยังได้รับความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับวิธีการทำงาน วิธีการประมวลผลเนื้อหาสนับสนุนของคุณ และวิธีที่มันตีความคำถามที่ถาม
2. ขอให้ทีมของคุณจดบันทึกกรณีใดๆ ที่ลูกค้าไม่ได้รับคำตอบที่ต้องการ และตั้งค่าสถานะรูปแบบใดๆ ที่อาจแก้ไขได้ด้วยการปรับแต่งบอท
3. มีโอกาสการเรียนรู้และการพัฒนาด้านวิศวกรรมแบบออนไลน์ที่รวดเร็วมากมายจากบริษัทอย่าง Coursera และ Udemy หากเพื่อนร่วมทีมคนใดสนใจในด้านนี้ และบริษัทของคุณมีงบประมาณด้านการเรียนรู้และการพัฒนา ลองดูโอกาสในการยกระดับทักษะเหล่านี้เพิ่มเติม

สนับสนุนนักยุทธศาสตร์การออกแบบ

บทบาทนี้เกี่ยวข้องกับการพิจารณาประสบการณ์การสนับสนุนทั้งหมดจากมุมสูง และตัดสินใจว่าตำแหน่งที่ AI และมนุษย์เหมาะสมที่สุดในแต่ละขั้นตอนของการเดินทางของลูกค้า

หากคุณเป็นผู้นำฝ่ายสนับสนุน คุณอาจกำลังคิดว่า “ฉันทำแบบนั้นแล้ว” และคุณก็พูดถูก งานนี้มีแนวโน้มที่จะตกอยู่ภายใต้การนำของผู้นำฝ่ายสนับสนุนมาสักระยะหนึ่ง แต่เมื่อ AI เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมแล้ว บริษัทต่างๆ จะสร้างความแตกต่างด้วยการให้บริการที่ราบรื่น โดยประสานงานโดยความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI ที่เหมาะสมที่สุด นั่นคือเวลาที่ความต้องการนักยุทธศาสตร์ด้านการออกแบบการสนับสนุนโดยเฉพาะเกิดขึ้น

นี่เป็นเพียงความรับผิดชอบบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับบทบาทนี้:

1. การวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการ: เมื่อบอท AI บูรณาการเข้ากับทีมสนับสนุนอย่างสมบูรณ์ นักยุทธศาสตร์ด้านการออกแบบสนับสนุนจะต้องตรวจสอบ อัปเดต และยกเครื่องกระบวนการเดิมอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
2. กลยุทธ์และการวางแผน: การวางแผนล่วงหน้าอาจดูเหมือนเป็นงานที่หนักหนา เนื่องจาก AI เปลี่ยนแปลงโลกแห่งการทำงาน แต่เมื่อทีมสนับสนุนคุ้นเคยกับการทำงานเคียงข้าง AI นักยุทธศาสตร์ด้านการออกแบบการสนับสนุนจะพิจารณาว่าอะไรได้ผล อะไรไม่ได้ผล และเป้าหมายใดที่ทีมควร มุ่งมั่นที่จะไปให้ถึง
3. การจัดการทรัพยากร: การสร้างกลยุทธ์การสนับสนุนมนุษย์และ AI ที่เหมาะสมที่สุดนั้นจำเป็นต้องมีความสมดุลของทรัพยากรที่เหมาะสม ได้แก่ เวลา สมาชิกในทีม เครื่องมือ และงบประมาณ
4. การทำงานร่วมกับบทบาทสำคัญอื่นๆ เช่น ผู้ออกแบบการสนทนา: นักยุทธศาสตร์ด้านการออกแบบการสนับสนุนจะต้องการข้อมูลเชิงลึกจากทีมสนับสนุนทั้งหมดเพื่อสร้างกลยุทธ์การสนับสนุนแบบองค์รวมอย่างแท้จริง

ขั้นตอนแรกที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้ในการพัฒนากลยุทธ์การออกแบบการสนับสนุนแบบองค์รวมคือการเรียนรู้ให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้จากทีมของคุณในขณะที่คุณแนะนำพวกเขาผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้

คุณจะเริ่มส่งเสริมการทำงานนี้ภายในทีมที่คุณมีอยู่ได้อย่างไร:

1. รวมทีมไว้ในการตัดสินใจเกี่ยวกับบทบาทของตน และให้เวลาเพื่อหารือเกี่ยวกับการอัปเดต การเปลี่ยนแปลง และการทดสอบทั้งหมด
2. สร้างความมั่นใจให้กับสมาชิกในทีมที่กังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของบทบาทของตนโดยรับทราบข้อกังวลของพวกเขา ในขณะเดียวกันก็ทำให้พวกเขาตื่นเต้นกับอาชีพใหม่และโอกาสในการยกระดับทักษะที่ AI จะนำมา
3. เปิดช่องทางการสื่อสารให้กว้างและสนับสนุนให้ทีมของคุณให้ข้อเสนอแนะอย่างตรงไปตรงมาเกี่ยวกับความรู้สึกของพวกเขาและการทำงานในแต่ละวันของพวกเขาได้รับผลกระทบจากการนำ AI เข้ามาสู่ทีมอย่างไร หากมีบางอย่างใช้งานไม่ได้ อย่ากลัวที่จะเปลี่ยนแปลงมัน เพราะจะมีการทดลองมากมายเนื่องจาก AI ถูกรวมเข้ากับกระบวนการต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ
4. ยินดีรับข้อเสนอแนะในทุกด้านของงานทีมของคุณ ตั้งแต่การปรับปรุงประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ไปจนถึงระบบอัตโนมัติของกระบวนการของทีม
5. ลองนึกถึงวิธีวัดประสิทธิภาพของทีมของคุณในโลกที่สนับสนุน AI ของมนุษย์ ด้วยบอท AI ที่จัดการกับคำถามซ้ำๆ ที่เคยกินเวลามาก พวกเขาสามารถหันเหความสนใจไปที่งานที่มีผลกระทบมากขึ้นและใช้เวลาอยู่นอกกล่องจดหมายมากขึ้น สิ่งนี้จะสะท้อนให้เห็นในเป้าหมาย วัตถุประสงค์ทางอาชีพ และการทบทวนผลการปฏิบัติงานอย่างไร

อนาคตของอาชีพการบริการลูกค้าจะสดใสกว่าที่เคย และบทบาทที่เราได้พูดคุยกันที่นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้เห็นบทบาทการบริการลูกค้าเป็นที่ต้องการมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจาก AI เปลี่ยนแปลงลักษณะของงานในด้านบริการลูกค้าและนอกเหนือจากนั้น

กำลังมองหาเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเพิ่มเติมสำหรับผู้นำฝ่ายสนับสนุนที่ทำงานเพื่อก้าวนำหน้า AI อยู่ใช่ไหม? ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว Intercom เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกรายปักษ์