هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری: تهدید یا نجات‌دهنده

تکامل هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری

آسان است که هوش مصنوعی را به عنوان یک مفهوم مدرن در نظر بگیریم، اما داستان آن از سال ۱۹۶۴ با توسعه برنامه پردازش زبان طبیعی ELIZA از MIT آغاز شد. در حالی که این برنامه به اندازه استانداردهای یادگیری ماشین امروز ساده بود، ELIZA نمایانگر اثبات مفهوم برای ماشینی بود که می‌توانست به طور طبیعی پاسخ دهد و تعامل داشته باشد.

به دهه ۱۹۸۰ برویم، و سیستم‌های پاسخ صوتی تعاملی در حال توسعه بودند، از پاسخ‌های صوتی برای پاسخ به سوالات ساده و هدایت مشتریان به نمایندگان مناسب استفاده می‌کردند. چت‌بات‌ها با اشباع اینترنت به صحنه آمدند و نیاز به سیستم‌های پاسخ‌گوی پویا که ۲۴/۷ فعال باشند را برای خدمات مشتری دائمی کردند. شناسایی صوتی این ابتکار را پیش برد، به کاربران این امکان را داد تا با ورودی صوتی به جای فشار دکمه‌های لمسی تعامل کنند.

با ظهور یادگیری ماشین (ML)، پاسخ‌های رایانه‌ای دیگر نیازی به سیستم‌های مبتنی بر قوانین نداشتند؛ آنها می‌توانند به طور هوشمندانه‌ای به نیازهای پایگاه‌های مشتری متنوع خود تکامل یابند. پاسخ‌ها روان‌تر، پاسخگوتر و متنوع‌تر شدند، به ویژه زمانی که هوش مصنوعی تولیدی در اواخر دهه ۲۰۱۰ وارد شد، و هنگامی که جمع‌آوری داده‌ها به امری معمول تبدیل شد، الگوریتم‌های ML هیچ کمبودی برای یادگیری از داده‌های جدید نداشتند. مرحله برای استفاده‌های ML آماده بود و خدمات مشتری یکی از بخش‌های واضحی بود که مورد توجه قرار گرفت.

چالش‌ها و نگرانی‌های بالقوه در پذیرش هوش مصنوعی در سازمان

در حالی که نمونه‌های امروز قابل توجه هستند، هوش مصنوعی به طور واقعی هوشمند نیست. محدود به داده‌هایی است که بر روی آن آموزش دیده است، فاقد آنچه که ما آن را «حس مشترک» می‌نامیم است و نمی‌تواند تفکر مستقل ایجاد کند. این بدان معناست که ممکن است در نمایش هوش عاطفی مشکل داشته باشد و چالش‌های خاص یا ظرافت‌های متنی می‌تواند موجب اصطکاک با مشتریان شما شود. همچنین محدود به کیفیت داده‌هایی است که بر روی آن آموزش دیده است.

به هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای بهبود عملیات خود فکر کنید تا جایگزین آنها. هوش مصنوعی برای پاسخ به سوالات متداول، پاسخگویی سریع (بدون نیاز به انتظار در صف!)، پاسخ دادن از طریق هر برنامه پیام‌رسانی یا متنی و هدایت مشتریان به متخصصان پشتیبانی مناسب فوق‌العاده است.

این بدان معناست که تیم پشتیبانی مشتری شما می‌تواند کوچکتر باشد، زیرا تنها مسائل منحصر به فرد بدون پاسخ‌های مشخص به آن رسیدگی خواهند شد. همچنین می‌توانید بر روی داشتن تیمی شادتر شرط‌بندی کنید، زیرا آنها می‌توانند تلاش‌های خود را به مسائلی که واقعاً نیاز به توجه آنها دارد اختصاص دهند. مراکز تماس دارای نرخ‌های بالا برای ترک کار و نگهداری هستند، که منجر به هزینه‌های آموزش بالاتر و روحیه تیمی بد می‌شود. با هوش مصنوعی که اکثر استعلامات را مدیریت می‌کند، تیم شما می‌تواند به راحتی تنفس کند و مشتریان شما سریع‌تر به آنچه که نیاز دارند دسترسی پیدا کنند.

چالش‌ها و راه‌حل‌های دیگر

مقاومت سازمانی از طرف تیم موجود شما می‌تواند بهره‌وری را کاهش دهد اگر فکر کنند که در حال جایگزینی آنها هستید: به آنها اطمینان دهید که هوش مصنوعی برای تقویت فرآیند آنها طراحی شده است، مثلاً از طریق اتوماسیون گردش کار، نه جایگزینی مسئولیت‌های آنها.

هوش مصنوعی فاقد آگاهی زمینه‌ای است که می‌تواند منجر به اظهارات بی‌احساس هنگام تعامل با افرادی از فرهنگ‌ها یا زمینه‌های مختلف شود. به مشتریان خود اطلاع دهید که با یک هوش مصنوعی در حال تعامل هستند. اطمینان حاصل کنید که هوش مصنوعی به طور محافظه‌کارانه و مستقیماً در مورد مشکل پاسخ می‌دهد در حالی که شما در حال کار بر روی تنظیمات تیم برای هدایت تیم پشتیبانی خود هستید.

با اینکه برخی از ابزارهای هوش مصنوعی برای گزارش رفتار مشتری و بهبود عملکرد خود طراحی شده‌اند، هوش مصنوعی یک فناوری جدید است که هنوز آزمایش‌های زیادی برای امنیت داده‌ها و انطباق انجام نداده است: می‌تواند به طور بالقوه امنیت داده‌های شما را افزایش دهد. می‌تواند به سرعت داده‌ها را طبقه‌بندی کند، اتوماسیون ردیابی رضایت را انجام دهد، تجربیات شخصی‌سازی شده ارائه دهد و تهدیدات امنیتی را قبل از اینکه به یک مسئله تبدیل شوند شناسایی کند. با اشتیاق و احتیاط به این موضوع نزدیک شوید.

چت‌بات‌های هوش مصنوعی: انقلابی در تعاملات مشتری

با وجود اینکه نسبتاً جدید هستند، چت‌بات‌ها در حال حاضر تجربه مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهند که موج‌هایی را ایجاد کرده و روندهایی را تعیین می‌کند.

آنها می‌توانند ۲۴/۷ بیدار بمانند و به چندین زبان پاسخ دهند، به این معنی که مرزها و مناطق زمانی دیگر چالشی برای پوشش بین‌المللی نیستند. آنها می‌توانند این کار را در حالی که همچنان به طور طبیعی پاسخ می‌دهند، انجام دهند که تعاملات مشتری را بصری‌تر و جذاب‌تر می‌کند.

یادگیری ماشین همچنین می‌تواند تحلیل پیش‌بینی را در خدمات مشتری فعال کند، که می‌تواند به چت‌بات‌های گفتگویی زمینه‌ای در مورد یک مشتری، مشکلات مکرر آنها و نحوه حل آنها ارائه دهد. از طریق نشانه‌های متنی در پاسخ مشتری، حتی می‌توانند شروع به درک کنند که کدام متخصص را باید برای هدایت مشتری انتخاب کنند.

ریسک‌های مرتبط با چت‌بات‌های هوش مصنوعی در کسب و کار عمدتاً به دستکاری ورودی و آسیب‌پذیری‌های مدل یادگیری هوش مصنوعی مربوط می‌شود. تکنیک‌هایی مانند تزریق ورودی، شکستن محدودیت‌ها، تزریق SQL، و آسیب‌پذیری‌ها در API یا کد منبع هوش مصنوعی شما می‌توانند عملکرد چت‌بات را مختل کرده و به طور بالقوه داده‌ها را نشت دهند.

برای مقابله با چنین مشکلاتی، طول متنی که کاربران می‌توانند وارد کنند را محدود کنید، پاسخ‌های مشتری را فیلتر کنید تا کلمات بالقوه مضر را جایگزین کنید، از راه‌حل‌های ضد بدافزار طراحی شده برای محافظت در برابر چنین حملات استفاده کنید، از کوئری‌های پارامتری استفاده کنید تا پیام‌های مشتری همیشه به عنوان داده و نه به عنوان اجرایی در نظر گرفته شوند، و با بهترین شیوه‌های امنیتی به‌روز باشید.

تحلیل پیش‌بینی: شخصی‌سازی تجربه مشتری

تحلیل پیش‌بینی روشی است برای استفاده از داده‌ها به منظور پیش‌بینی نتایج و شخصی‌سازی تجربه مشتری. هوش مصنوعی در شناسایی الگوها بسیار عالی است، و دانستن آنچه که مشتریان انتظار دارند یکی از راه‌های بهبود تجربه کاربر است. به همین دلیل است که بخش نرم‌افزار تحلیل پیش‌بینی به رشد بیش از ۳۵ میلیارد دلار از سال ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۸ پیش‌بینی می‌شود.

این روش می‌تواند به چندین روش کمک کند.

تجربیات بسیار شخصی‌سازی شده: مشتریان شما هر روز با صدها شرکت تعامل دارند، بنابراین انتظار دارند تجربه‌ای داشته باشند که نیازهای آنها را منعکس کند. می‌توانید از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی آنچه که مشتریان شما می‌خواهند قبل از اینکه آنها حتی بدانند از آن استفاده کنید با استناد به اقدامات قبلی آنها.

کاهش ‘چرخش’: هوش مصنوعی می‌تواند به دنبال داده‌هایی مانند بازخورد بد، زمان‌های چرخه، تلاش‌های مشتری و بازدیدها برای شناسایی مشتریانی که ممکن است ناراضی باشند یا به دنبال خدمات با رقیب باشند، بگردد. این به تیم پشتیبانی شما اطلاعاتی می‌دهد که آنها می‌توانند پیش از اینکه مشتری را از دست بدهید، اقدام کنند.

پیش‌بینی نیازهای مشتری: با تجزیه و تحلیل اقدامات قبلی مشتری، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی کند که مشتری چه چیزی می‌خواهد و آنچه که برای آنها بازاریابی می‌شود، نوع پیام‌رسانی که با آنها ارتباط برقرار می‌کند و چه محصولاتی را توصیه کند.

توجیه تجاری برای هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری

یک مطالعه اخیر نشان داده است که ۲۳٪ از سازمان‌های خدمات مشتری در حال حاضر از هوش مصنوعی برای بهبود پشتیبانی مشتری خود استفاده می‌کنند، که نشان می‌دهد اشباع هوش مصنوعی در این بازار دیگر به عنوان “اگر” نیست بلکه “کی” است.

در واقع، هوش مصنوعی در حال حاضر به پشت صحنه برخی از شرکت‌های معروف مانند Netflix ادغام شده است، که از هوش مصنوعی برای تعیین آنچه که شما می‌خواهید تماشا کنید بر اساس انتخاب‌های قبلی شما استفاده می‌کند. آنها همچنین از هوش مصنوعی برای تولید تصاویر کوچک جذاب و شخصی برای بینندگان خود و قرار دادن محتوای که احتمالاً تماشا می‌کنید نزدیک‌تر به موقعیت شما برای بهبود کیفیت پخش استفاده می‌کنند.

Netflix تنها نیست؛ Starbucks از هوش مصنوعی برای پیشنهاد ایده‌های جدید نوشیدنی، تعیین زمان سفارش‌ها و ارائه تجربیات شخصی از طریق چت‌بات‌های خود استفاده می‌کند. Domino’s Pizza از هوش مصنوعی برای شروع پخت پیتزا قبل از اینکه مشتریان حتی سفارش‌های خود را ثبت کنند و بهبود مسیرهای تحویل با داده‌های ترافیکی و موقعیتی در زمان واقعی استفاده می‌کند. Amazon، Bank of America، Marriott، H&M، T-Mobile، Progressive، Zillow و بسیاری دیگر همه از هوش مصنوعی برای بهبود تجربیات پشتیبانی مشتری خود استفاده می‌کنند و این روند هیچ نشانه‌ای از کاهش ندارد.

تصورات نادرست خاص در مورد سازمان‌ها

هوش مصنوعی جایگزین متخصصان پشتیبانی مشتری خواهد شد: مقاله‌ای در Harvard Business Review این ادعا را رد کرده و نشان داده است که شرکت‌های پیشرو از هوش مصنوعی برای تقویت کارکنان خود به جای جایگزینی آنها استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی پشتیبانی مشتری را کمتر شخصی خواهد کرد: از استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به شخصی‌سازی ایمیل‌ها تا کمک به مشتریان در تصمیم‌گیری در مورد هدیه، فیلتر کردن و اولویت‌بندی درخواست‌های فوری، هوش مصنوعی در حال حاضر در حال افزایش شخصی‌سازی در پشتیبانی مشتری در سطح جهانی است.

هوش مصنوعی هزینه زیادی دارد: در مطالعه‌ای از McKinsey، ۷۹٪ از پاسخ‌دهندگان گفتند که ادغام هوش مصنوعی درآمد را افزایش داده است، با شرکت‌هایی که توانسته‌اند به لطف استراتژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ۲۰٪ بیشتر درآمد داشته باشند.

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در فرآیندهای خدمات مشتری شما

زمانی که تصمیم به پیاده‌سازی دستیار هوش مصنوعی خود بگیرید، فرآیند شما باید با چت‌بات‌هایی که به عنوان جبهه‌ مقدم ۲۴/۷ به پشتیبانی و فروش خدمت می‌کنند آغاز شود.

استعلامات معمولی می‌توانند وقت‌گیر باشند و از زمان نمایندگان انسانی شما استفاده کنند که می‌توانند به مسائل پیچیده‌تر بپردازند. علاوه بر این، استرس در صنعت خدمات مشتری رایج است، با بیش از نیمی از نمایندگان که می‌گویند احتمالاً به دلیل محیط‌های پر استرس استعفا خواهند داد. داشتن یک دستیار هوش مصنوعی که می‌تواند اکثریت درخواست‌ها را از طریق چت یا تماس مدیریت کند می‌تواند زمان انتظار و سطح استرس تیم را کاهش دهد در حالی که پیچیده‌ترین یا فوری‌ترین مسائل را به نمایندگان متخصص در آن مشکل هدایت کند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به طور پیشگیرانه در خدمات مشتری عمل کند. زیرا می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت و به طور مؤثر تجزیه و تحلیل کند، می‌تواند به شناسایی الگوها و ترجیحات مشتری از طریق بررسی تعاملات گذشته کمک کند. این به کارکنان پشتیبانی شما این امکان را می‌دهد که تجربه مشتری را برای مشتریان با استعلامات شخصی‌سازی و تنظیم کنند. همچنین به شما این امکان را می‌دهد که بفهمید مشتریان چه چیزی را از یک محصول یا خدمات می‌خواهند، به شما این امکان را می‌دهد که محصولات مرتبط را قبل از اینکه مشتری حتی متوجه آن بشود، پیشنهاد کنید.

پیمایش چالش‌ها: ملاحظات اخلاقی و اعتماد مشتری

ملاحظات اخلاقی نقش محوری در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در خدمات مشتری ایفا می‌کنند.

یکی از نگرانی‌های اصلی مربوط به شفافیت است. مشتریان باید آگاه باشند که زمانی که با سیستم‌های خودکار تعامل دارند تا اعتماد و مدیریت انتظارات را افزایش دهند. ارتباط واضح در مورد نقش هوش مصنوعی در خدمات مشتری از نارضایتی‌های احتمالی جلوگیری کرده و صداقت در شیوه‌های تجاری را ارتقا می‌دهد. خبر خوب این است که بسیاری از مصرف‌کنندگان به ایده تجربه مشتری بهبود یافته از طریق استفاده از هوش مصنوعی موافق هستند.

حریم خصوصی نیز یکی از اصول اخلاقی است. از آنجایی که سیستم‌های هوش مصنوعی اغلب حجم زیادی از داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کنند، ضروری است که اقدامات حفاظتی دقیقی را به کار بگیرید. رعایت سیاست‌های حریم خصوصی و دریافت مجوز صریح برای استفاده از داده‌ها مشتریان را در مورد امنیت اطلاعاتشان مطمئن می‌کند.

در نهایت، سوگیری در هوش مصنوعی چالش‌های اخلاقی را به وجود می‌آورد. برای اطمینان از رفتار عادلانه، به طور منظم الگوریتم‌ها را ممیزی و اصلاح کنید تا هرگونه سوگیری ناخواسته که ممکن است به وجود آید، کاهش یابد. تعهد به تنوع و شمول در فرآیند توسعه می‌تواند از سوگیری‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی جلوگیری کند.

آینده هوش مصنوعی در خدمات و پشتیبانی مشتری

آینده هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری در سال ۲۰۲۴ و فراتر از آن، آماده تحولات چشمگیری است.

تحلیل پیش‌بینی احتمالاً پیشتاز خواهد بود و به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که نیازهای مشتری را قبل از اینکه بروز کنند، پیش‌بینی کند. شخصی‌سازی فوق‌العاده، که توسط الگوریتم‌های پیچیده هدایت می‌شود، تعاملات مشتری را دوباره تعریف کرده و راه‌حل‌های سفارشی را با دقت بی‌نظیر ارائه می‌دهد. چت‌بات‌ها که اکنون بیشتر شهود و زمینه‌دار هستند، می‌توانند سوالات پیچیده را مدیریت کنند و نمایندگان انسانی را به حل مشکلات پیچیده اختصاص دهند.

با پیشرفت هوش مصنوعی، آینده چشم‌اندازهایی را به ارمغان می‌آورد که خدمات مشتری نه تنها پاسخگو، بلکه پیش‌بینی‌کننده خواهد بود و تجربه کاربر را به سطح بالاتری ارتقا می‌دهد.