Роль ИИ в ответах на запросы в службе поддержки

Ответы на запросы в службе поддержки — это ответы, которые агенты поддержки отправляют клиентам, подавшим вопросы или сообщившим о проблемах через платформу справочной системы или систему отслеживания проблем. Эти ответы помогают решить проблемы клиентов, устранить любые недоразумения и создать положительный опыт для клиента. Чтобы достичь этого, ответы поддержки должны быть четкими, точными и проявлять сочувствие. Когда вы отвечаете на запрос в службе поддержки, вы должны убедиться, что клиент чувствует себя услышанным и уважаемым.

Проблемы, с которыми сталкиваются агенты поддержки

Агенты поддержки ежедневно работают с большим количеством запросов, часто поступающих из разных каналов, таких как электронная почта, чат или телефон. Вот основные проблемы, с которыми вы можете столкнуться как агент поддержки:

Высокий объем запросов

Вам может потребоваться управлять сотнями или даже тысячами запросов, что может привести к задержкам и истощению.

Поддержание согласованности

Вы должны убедиться, что каждый ответ соответствует правилам компании и сохраняет правильный тон, даже когда вы находитесь под большим давлением.

Скорость в сравнении с качеством

Вам нужно отвечать быстро, но ваши ответы также должны быть точными и личными для каждого клиента.

Эмоциональная нагрузка

От вас ожидается общение с сочувствием, даже при работе с повторяющимися или сложными проблемами.

Исследования показывают, что клиенты часто чувствуют неудовлетворенность, если получают медленные или неясные ответы. Повторение одних и тех же ручных задач также может привести к выгоранию агентов.

Появление ИИ в обслуживании клиентов

Искусственный интеллект (ИИ) использует машинное обучение и обработку естественного языка для обработки, анализа и улучшения ответов на запросы в службе поддержки. Вот некоторые способы, которыми ИИ может помочь в обслуживании клиентов:

Автоматизация типичных ответов

ИИ может автоматически решить 40–60% типичных запросов поддержки между компаниями (B2B). Это позволяет агентам сосредоточиться на более сложных случаях.

Улучшение ясности и тона

ИИ может предложить изменения для улучшения грамматики, тона и сочувствия в ваших ответах, помогая вам писать более эффективные сообщения.

Ускорение времени ответа

С помощью рабочих процессов на основе ИИ вы можете отвечать клиентам на 97% быстрее, согласно данным отрасли.

Согласованное качество

ИИ проверяет, что каждый ответ соответствует рекомендациям вашего бренда и учитывает предыдущие взаимодействия с клиентом, даже если ваша команда занята.

Автоматизируя рутинные задачи и помогая вам писать лучшие ответы, ИИ может улучшить восприятие клиентами вашего сервиса и облегчить вашу работу. Компании, использующие ИИ для ответов на запросы в службе поддержки, часто видят лучшую эффективность, более согласованные ответы и более сильное доверие клиентов.

Как инструменты ИИ полируют, переписывают и улучшают ответы на запросы

Обработка естественного языка (NLP) и ее роль

Инструменты переписывания ИИ используют обработку естественного языка (NLP) для помощи агентам поддержки в управлении сообщениями клиентов. NLP позволяет этим инструментам читать и понимать как вопросы клиентов, так и ответы агентов. С помощью этой технологии инструменты могут разбивать предложения, находить основные идеи и изменять язык, чтобы сделать ответы более четкими и профессиональными. Исследователи показали, что NLP может определить чувства клиента, выявить запутанные слова и убедиться, что каждый ответ соответствует ситуации. Инструменты продолжают учиться на больших наборах реальных разговоров поддержки, поэтому они могут хорошо понимать запросы и создавать ответы, которые точны и просты для понимания.

Автоматическая регулировка тона и ясность

Когда вы работаете в службе поддержки клиентов, вам нужно использовать правильный тон в каждом сообщении. Инструменты переписывания ИИ могут автоматически изменять тон ответа, смешивая профессионализм, сочувствие и дружелюбие, чтобы соответствовать каждой ситуации и предыдущему опыту клиента. Эти инструменты используют модели машинного обучения, которые изучили тысячи разговоров поддержки. Это обучение помогает ИИ заметить мелкие детали в том, как люди пишут, поэтому он может предложить или внести изменения, чтобы ответы соответствовали политике компании. Этот процесс гарантирует, что каждый ответ звучит согласованно и снижает вероятность недоразумений или негативного языка.

Персонализация и осведомленность о контексте

Клиенты ожидают ответов, которые кажутся личными и релевантными. Инструменты переписывания ИИ помогают агентам персонализировать ответы, используя осведомленность о контексте. Инструменты рассматривают предыдущие разговоры, историю покупок клиента и детали из запроса. Затем они предлагают или создают ответы, которые напрямую обращаются к ситуации и вопросам клиента. Система объединяет NLP с живыми данными из вашей платформы поддержки, поэтому ответы могут соответствовать потребностям каждого клиента, даже когда вы обрабатываете много запросов одновременно.

Снижение человеческих ошибок и предвзятости

Ручные ответы иногда могут содержать ошибки или проявлять предвзятость без ведома автора. Инструменты переписывания ИИ помогают исправить эти проблемы, проверяя грамматику, предлагая нейтральные способы выражения и предупреждая о языке, который может быть неясным или неуместным. Эти автоматические проверки используют стандартные языковые модели, чтобы убедиться, что каждый ответ точен и уважителен ко всем. Исследования показывают, что этот подход снижает вероятность ошибок и помогает создать более справедливый опыт поддержки для всех клиентов.

С помощью этих передовых инструментов ИИ вы можете писать ответы, которые четкие, отполированные и адаптированные к каждому клиенту. Эта поддержка помогает вам работать более эффективно и дает клиентам лучший опыт.

Основное руководство — типы и ключевые особенности инструментов ИИ

Типы инструментов ИИ для ответов на запросы

Инструменты ИИ для агентов поддержки делятся на несколько групп, каждая из которых решает конкретные задачи в процессе ответа на запросы:

Генеративные помощники ответов

Эти инструменты используют большие языковые модели (LLM) для создания, переписывания или предложения ответов. Они рассматривают контекст запроса, смотрят на предыдущие сообщения и используют базу знаний компании для создания четких и релевантных ответов.

Помощники агентов

Эти инструменты ИИ работают с человеческими агентами, предоставляя подсказки в реальном времени, предлагая следующие шаги и суммируя истории клиентов. Эта поддержка помогает агентам оставаться продуктивными и точными.

Улучшители грамматики и ясности

Эти инструменты проверяют и исправляют грамматику, орфографию и тон в сообщениях. Они помогают вам писать ответы, которые профессиональны, четки и проявляют сочувствие.

Автономные агенты

Эти продвинутые системы ИИ выходят за рамки просто написания ответов. Они могут самостоятельно решать простые проблемы клиентов, подключаясь к внутренним системам, таким как обновление заказов или обработка возвратов.

Интеграторы омниканальных систем

Эти платформы позволяют вам управлять сообщениями клиентов из многих каналов — таких как электронная почта, чат и социальные сети — в одном месте. Эта настройка сохраняет ваши ответы согласованными и дает клиентам единый опыт.

Основные функции, на которые следует обратить внимание

Несколько функций помогают лучшим инструментам ИИ выделиться для агентов поддержки. Согласно исследованиям отрасли и научным обзорам, вы должны искать эти качества:

• Предложения в реальном времени: эти инструменты предлагают мгновенные советы по содержанию ответа, тону и структуре.
• Контекстная персонализация: ИИ использует данные клиента, историю и анализ настроения для настройки ответов для каждой ситуации.
• Интеграция со справочной системой: лучшие инструменты плавно работают с платформами, такими как Zendesk, Intercom, Freshdesk и Salesforce.
• Аналитика и отчетность: встроенная аналитика отслеживает время ответа, оценки удовлетворенности клиентов и производительность агентов.
• Регулировка тона и языка: инструмент может изменять тон ответов в соответствии с предпочтениями клиентов.
• Поддержка нескольких языков: мощные функции перевода помогают обслуживать клиентов на нескольких языках.
• Безопасность и соответствие: функции, такие как шифрование данных и соответствие GDPR, защищают информацию клиентов.

Таблица сравнения ведущих инструментов ИИ

Как оценить и выбрать правильный инструмент

Когда вы выбираете инструмент ИИ для вашей команды поддержки, учитывайте эти моменты:

1. Соответствие рабочему процессу: проверьте, легко ли инструмент подключается к вашей справочной системе и другим основным системам.
2. Глубина функций: ищите платформы, которые предлагают продвинутые функции, такие как автоматизированные решения, мгновенные предложения и подробная аналитика.
3. Простота использования: выбирайте инструменты, которые просто настраиваются и требуют минимального обучения. Варианты без кода могут помочь вам быстро начать работу.
4. Безопасность и соответствие: убедитесь, что инструмент соответствует стандартам безопасности отрасли, таким как GDPR, SOC2, HIPAA или PCI-DSS, чтобы защитить данные.
5. Масштабируемость: выбирайте инструменты, которые могут расти вместе с вашей командой и обрабатывать больше клиентов, языков и каналов связи по мере расширения.
6. ROI и время до получения стоимости: ищите доказательства того, что инструмент улучшает время ответа, удовлетворенность клиентов (CSAT) и эффективность агентов. Выбирайте платформы, которые показывают четкие результаты в течение нескольких недель.

Если вы используете эти критерии, вы можете найти инструменты ИИ, которые улучшают ответы на запросы и помогают вашей команде достичь более высокой удовлетворенности клиентов и лучшей эффективности рабочего процесса.

Реальные примеры использования и истории успеха

Автоматизация поддержки электронной коммерции

Многие розничные торговцы и онлайн-маркетплейсы используют инструменты ответов на запросы на основе ИИ, чтобы сделать поддержку клиентов более эффективной. Например, Teleperformance, глобальная компания по обслуживанию клиентов, добавила ИИ в свою систему поддержки электронной коммерции. После этого изменения они увидели скачок на 27% в среднем значении заказа и увеличение на 41% в Net Promoter Score (NPS), который измеряет удовлетворенность клиентов. Помощники ИИ помогли, предлагая лучшие ответы, четко отвечая на вопросы клиентов и предлагая решения еще до того, как клиенты их попросили. Этот подход привел к увеличению на 38% в конверсии продаж и позволил команде управлять на 35% больше запросов поддержки без найма дополнительного персонала. Эти результаты показывают, как ИИ может ускорить задачи поддержки, улучшить опыт клиентов и помочь компаниям достичь конкретных целей.

Сокращение времени ответа и повышение удовлетворенности в SaaS

Компании B2B SaaS (Business-to-Business Software as a Service) используют инструменты ИИ в поддержке клиентов для управления большим количеством запросов поддержки при сохранении высокого качества. Исследование Gartner за 2024 год показало, что компании SaaS, использующие системы поддержки на основе ИИ, автоматически решили на 60% больше запросов, поэтому меньше клиентов нужно было разговаривать с человеческим агентом. Эти компании также отвечали клиентам на 40% быстрее, что помогло увеличить оценки удовлетворенности клиентов (CSAT). Инструменты ИИ рассматривают предыдущие разговоры и используют контекст для создания четких, релевантных и персонализированных ответов, делая взаимодействия поддержки более гладкими и эффективными для клиентов.

Экономия затрат и повышение эффективности

Организации, которые добавляют инструменты ответов на запросы ИИ, часто видят большие улучшения в том, как они управляют операциями поддержки. Компании, использующие интегрированные решения ИИ от поставщиков, таких как Microsoft и LiveAgent, сократили ручную работу и допустили меньше ошибок в ответах с помощью AI Answer Improver, что экономит деньги. Использование ИИ компанией Teleperformance сделало возможным обработку большего количества запросов с тем же количеством персонала, сокращая сверхурочные и снижая стоимость решения каждого запроса. Эта экономия также помогает сотрудникам, потому что агенты поддержки могут потратить больше времени на сложную и интересную работу вместо рутинных задач.

Извлеченные уроки

Компании, которые успешно используют ответы на запросы ИИ, обычно следуют аналогичному подходу. Они развертывают инструменты ИИ поэтапно, измеряют результаты с четкими целями — такими как удовлетворенность клиентов (CSAT), скорость ответа и количество обработанных запросов — и обеспечивают постоянное обучение своих агентов. Команды, которые регулярно обновляют и улучшают свои модели ИИ, используя реальные отзывы клиентов, достигают лучших результатов. Человеческое руководство и командная работа продолжают делать системы ИИ более надежными и эффективными в поддержке клиентов.

Интеграция инструментов ИИ с существующими рабочими процессами поддержки

Совместимость с популярными платформами справочной системы

Вы можете использовать помощники по написанию на основе ИИ со многими популярными системами справочной системы, такими как Zendesk, Freshdesk и Intercom. Большинство инструментов ИИ предоставляют плагины, API или встроенные виджеты. Эти функции позволяют вам получить доступ к улучшениям ИИ прямо в редакторе запросов, поэтому вам не нужно переходить между разными приложениями. С этой настройкой вы получаете предложения и помощь при переписывании от ИИ по мере работы над запросами поддержки. Этот подход помогает вам работать более эффективно и сохраняет ваш процесс поддержки гладким.

Адаптация и обучение агентов

Чтобы помочь вашей команде начать использовать инструменты ИИ, вам нужен четкий процесс адаптации и обучения. Начните с интерактивных учебников и управляемых пошаговых инструкций, встроенных в интерфейс справочной системы. Предложите простые руководства по использованию, которые объясняют каждую функцию. Короткие сеансы обучения на основе сценариев дают агентам практику с инструментами, такими как “Улучшить”, “Переписать” или “Упростить”. Вы должны поощрять агентов пробовать функции и давать обратную связь. Это помогает всем учиться быстрее. Наблюдая за ранним использованием, вы можете убедиться, что агенты правильно используют инструменты ИИ и следуют лучшим практикам.

Измерение успеха и постоянное улучшение

Вы можете измерить результаты интеграции ИИ, отслеживая ключевые показатели. Сосредоточьтесь на времени ответа на запрос, оценках удовлетворенности клиентов (CSAT), показателях разрешения при первом контакте и времени, которое агенты тратят на каждый запрос. Регулярно проверяйте эти цифры и запрашивайте отзывы как от агентов, так и от клиентов. Многие платформы справочной системы с функциями ИИ включают панели аналитики, что упрощает отслеживание прогресса и поиск областей для улучшения. Продолжайте обучать вашу команду и регулярно обновляйте функции, чтобы ИИ продолжал поддерживать ваши меняющиеся потребности в поддержке.

Будущее ИИ в ответах на запросы в службе поддержки

Появляющиеся тренды и технологии

Агентный ИИ выходит за рамки базовых чатботов. Эти новые системы ИИ могут самостоятельно решать сложные задачи поддержки. Они понимают ваши основные цели, автоматизируют задачи, такие как выставление счетов или устранение неполадок, и создают реалистичные, полезные разговоры. Инструменты самообслуживания становятся умнее. С помощью ботов на основе ИИ команды поддержки могут выявлять и исправлять проблемы клиентов сразу же. Эти боты сохраняют информацию актуальной и полезной без необходимости ручных изменений. Вы также увидите больше гиперперсонализированной поддержки. Системы ИИ теперь изменяют свои ответы на основе того, что делают клиенты и как они себя чувствуют в реальном времени. Например, 66% глобальных менеджеров по обслуживанию используют генеративный ИИ, чтобы сделать свою поддержку более личной. Прогнозная аналитика — еще одна растущая область. Она помогает командам выявлять и решать проблемы до того, как они станут более серьезными.

Развивающаяся роль агента поддержки

Человеческие агенты поддержки продолжают играть важную роль по мере того, как инструменты ИИ становятся более продвинутыми. Генеративный ИИ теперь работает рядом с агентами, предлагая ответы, суммируя предыдущие разговоры и указывая на необходимые последующие действия. Эта поддержка позволяет агентам потратить свое время на сложные случаи, которые требуют сочувствия и хорошего суждения. Компании, использующие продвинутый ИИ, сообщают, что их агенты чувствуют большую удовлетворенность на работе. Агенты могут сосредоточиться на ценных взаимодействиях вместо повторения одних и тех же задач снова и снова.

Подготовка к будущему, дополненному ИИ

Команды поддержки должны помочь агентам развивать новые навыки, чтобы они могли хорошо работать с инструментами ИИ. Ключевые навыки включают сочувствие, хорошее суждение и способность адаптироваться к изменениям. Организации могут сохранить свою поддержку сильной, используя ИИ, обновляя свои процессы и уделяя пристальное внимание конфиденциальности и контролю данных. По мере того как ИИ продолжает совершенствоваться, вы увидите, что поддержка клиентов становится более проактивной, более адаптированной к каждому человеку и более эффективной. Этот сдвиг дает агентам инструменты, которые им нужны, и помогает клиентам получить лучший сервис.