Trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ khách hàng và tại sao bạn cần nó

Sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo tiền đề cho việc tăng hiệu quả giữa các công ty, đặc biệt là khi nói đến dịch vụ khách hàng.

Hỗ trợ khách hàng do AI cung cấp cho phép bạn phát triển thông tin chuyên sâu hơn và xây dựng trải nghiệm người dùng tốt hơn. Điều này dẫn đến việc cải thiện trải nghiệm khách hàng trực tuyến, tỷ lệ duy trì, hình ảnh thương hiệu, hỗ trợ phòng ngừa và thậm chí là tạo ra doanh thu. Trên thực tế, AI dự kiến ​​sẽ tăng năng suất của công ty lên tới 40% vào năm 2035 .

Mặc dù chatbot là một cách tiếp cận phổ biến với AI trong dịch vụ khách hàng, nhưng các giải pháp AI hiện đại còn cung cấp nhiều hơn thế. Khách hàng và các chuyên gia dịch vụ khách hàng mở ra một góc nhìn mới với các công nghệ như Máy học và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Làm thế nào để họ làm điều này?

Chúng tôi rất vui vì bạn đã hỏi—hãy đọc tiếp để biết thêm về phần mềm hỗ trợ khách hàng AI và cách sử dụng phần mềm này.

AI có thể tự động hỗ trợ khách hàng như thế nào?

Dịch vụ khách hàng là một cân nhắc quan trọng đối với 96% người tiêu dùng trên toàn cầu khi quyết định có trung thành với một doanh nghiệp hay không.

Trí tuệ nhân tạo là chìa khóa để kích hoạt dịch vụ thời gian thực cho các nền tảng hỗ trợ khách hàng. Hơn nữa, công nghệ này có khả năng thay đổi cách thức phát triển các giải pháp dịch vụ khách hàng.

Trước tiên, chúng ta sẽ xem cách AI hoạt động, sau đó chúng ta sẽ thảo luận về những cách khác nhau mà bạn có thể sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ dịch vụ khách hàng.

AI thường hoạt động như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo là một phân loại chung đề cập đến nhiều loại công nghệ—-từ Học máy đến Thị giác máy tính.

Nói một cách đơn giản, AI cho phép bạn tạo và đào tạo một mô hình. Bạn bắt đầu với một lượng dữ liệu nhất định, có cấu trúc hoặc không có cấu trúc , sau đó hướng dẫn máy hiểu lượng dữ liệu đó bằng cách nhập và gắn nhãn dữ liệu này.

Khi nói đến Trí tuệ nhân tạo trong dịch vụ khách hàng, chúng ta thường nói về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)—một tập hợp con của Học máy.

Machine Learning cho phép máy tính thực hiện một tác vụ mà không được lập trình rõ ràng để thực hiện điều đó. Thay vào đó, nó sử dụng các thuật toán để thực hiện các hành động cụ thể bằng cách nhận dạng các mẫu trong dữ liệu trước đó để đưa ra dự đoán với dữ liệu mới .

Đó là phân khúc AI có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và nhanh chóng trích xuất thông tin chuyên sâu. Trước tiên, chuyên gia dịch vụ khách hàng thiết lập các quy tắc và sau đó mô hình Machine Learning sẽ thực hiện phần còn lại.

Ví dụ: khách hàng hỏi và nhân viên hỗ trợ trả lời những câu hỏi đó tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ được tổ chức hợp lý trong dịch vụ khách hàng. Machine Learning giúp một chương trình thu thập và xử lý dữ liệu này, đồng thời tự đào tạo để hiểu và phản hồi các yêu cầu của khách hàng. Thông thường, điều này đòi hỏi phải sử dụng công nghệ bổ sung, chẳng hạn như phần mềm NLP.

NLP cho phép máy hiểu các tin nhắn nói và viết. Ví dụ: chatbot và trợ lý như Siri và Alexa sử dụng NLP để diễn giải những gì người dùng nói và đưa ra phản hồi.

AI trong hỗ trợ khách hàng thường sử dụng hai cách tiếp cận này để hỗ trợ cả người dùng và đại diện dịch vụ khách hàng. Cách chúng tôi sử dụng các mô hình AI để hỗ trợ khách hàng thường phụ thuộc vào việc chúng tôi đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc hay phi cấu trúc —hoặc thậm chí có thể là dữ liệu bán cấu trúc .

Dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu không có cấu trúc

Phần mềm phân tích dữ liệu có thể dễ dàng kiểm tra dữ liệu có cấu trúc vì nó được định lượng và tổ chức tốt. Đó là dữ liệu đã được tổ chức thống nhất—cho phép mô hình hiểu được dữ liệu đó.

Các ví dụ về dữ liệu có cấu trúc bao gồm điểm NPS , thông tin phân tích và bảng câu hỏi đóng.

Dữ liệu phi cấu trúc thiếu cấu trúc logic và không phù hợp với khuôn khổ được xác định trước. Âm thanh, video, ảnh và tất cả các loại văn bản—chẳng hạn như câu trả lời cho câu hỏi mở và đánh giá trực tuyến—là những ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc.

Dữ liệu bán cấu trúc, có nguyên tắc tổ chức linh hoạt, nằm ở giữa hai loại dữ liệu này. Ví dụ: tin nhắn từ khách hàng trên công cụ CRM của bạn có thể được cấu trúc theo quy trình hoặc tính năng mà họ đề cập, nhưng nội dung của tin nhắn vẫn không có cấu trúc.

Mô hình AI của bạn chỉ tốt khi dữ liệu bạn cung cấp cho nó—biết cách bạn có thể sử dụng dữ liệu của mình là chìa khóa để khám phá thông tin chi tiết do AI cung cấp. Hãy xem một số ví dụ thực tế về cách bạn có thể sử dụng các công cụ tự động hóa trong dịch vụ khách hàng.

Sử dụng AI để phân loại yêu cầu hỗ trợ

Nhờ các công cụ gắn thẻ tự động, bạn có thể dễ dàng phân loại phiếu hỗ trợ khách hàng . Điều này có nghĩa là bạn thêm nhãn vào dữ liệu của mình để giúp bạn cấu trúc dữ liệu để bạn có thể xử lý dữ liệu dễ dàng. Bạn có thể chọn gắn thẻ vé của mình theo các chủ đề khác nhau.

Ví dụ: bạn có thể gắn thẻ yêu cầu của mình theo tính năng mà chúng liên quan. Mỗi yêu cầu được phân tích và phân loại có liên quan đến một tính năng cụ thể và nhóm của bạn có ý tưởng tốt hơn về nguyên nhân gây ra sự cố giữa những người dùng của bạn.

Sử dụng AI để thực hiện Phân tích cảm tính trên các khảo sát và phản hồi của khách hàng

Nếu bạn có câu trả lời mở trong các cuộc khảo sát khách hàng của mình, bạn có thể phân tích cảm tính của họ . Cách phân loại đơn giản nhất mà bạn có thể thực hiện ở đây là xem liệu phản hồi có phải là:

• tích cực
• phủ định

Với Phân tích cảm xúc, bạn có thể tìm ra thành phần nào trong trải nghiệm của khách hàng có tác động cảm xúc lớn nhất.

Ví dụ: Phân tích cảm tính dựa trên AI của một cuộc khảo sát khách hàng có thể phát hiện ra rằng người dùng ” không hài lòng” với một trong những tính năng cốt lõi của bạn. Điều này cho phép bạn ưu tiên phát triển tính năng này dựa trên phản hồi mà bạn đã nhận được.

Lưu ý : Để biết thêm về cách biến phản hồi khảo sát khách hàng thành hành động, hãy xem bài viết này .

Sử dụng AI để phân tích văn bản

Cũng giống như phân tích cảm tính của yêu cầu, bạn cũng có thể phân tích các đoạn văn bản—chẳng hạn như truy vấn hỗ trợ khách hàng và đánh giá của đối thủ cạnh tranh . Bạn chỉ cần thiết lập các thẻ mà bạn muốn mô hình AI sử dụng khi phân tích và phân loại văn bản của bạn—như minh họa bên dưới.

Bất kể định dạng hoặc tên dữ liệu, các công nghệ tự động hóa có thể nhận ra tâm trạng, mục đích và mức độ khẩn cấp cơ bản của nội dung văn bản. Mô hình AI kiểm tra nội dung và áp dụng một trong các thẻ mà bạn đã đào tạo để mô hình của mình nhận dạng.

Sử dụng chatbot dịch vụ khách hàng AI

Nhiều doanh nghiệp hiện đang sử dụng chatbot để trả lời các truy vấn cơ bản bằng cách sử dụng thông tin được thu thập từ các hệ thống nội bộ. Điều này bao gồm những thứ như ngày giao hàng, số dư còn nợ, trạng thái đơn hàng, v.v.

Bằng cách tạo một chatbot hỗ trợ AI để trả lời các câu hỏi thường gặp với thông tin cụ thể của khách hàng, khách hàng của bạn sẽ có thể nhận được câu trả lời cho câu hỏi của họ nhanh chóng và đơn giản hơn. Đổi lại, điều này cho phép nhân viên hỗ trợ khách hàng tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn và mang lại trải nghiệm tổng thể tốt hơn đồng thời giảm chi phí hoạt động.

Sử dụng AI để cung cấp hỗ trợ đa ngôn ngữ

Với các công cụ tự động hóa, bạn có thể phát hiện ngôn ngữ và cung cấp phản hồi bằng ngôn ngữ ưa thích của người dùng.

Khi bạn có một sản phẩm quốc tế, dịch vụ chăm sóc khách hàng đa ngôn ngữ có thể giúp bạn thu hút và giữ chân khách hàng. Bạn có thể biến họ thành những người ủng hộ thương hiệu nhiệt tình bằng cách hỗ trợ họ nhận được lợi ích cao hơn từ các sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn bằng ngôn ngữ phù hợp với họ.

Sử dụng AI để sắp xếp và định tuyến email đến

Sử dụng công cụ do AI cung cấp để tự động sắp xếp email thành các bộ dữ liệu có thể hành động khác nhau. Bạn có thể chọn trả lời thủ công, tự động hoặc được cảnh báo về các yêu cầu khẩn cấp dựa trên thẻ.

Ví dụ: nếu phản hồi email được phân loại là vắng mặt, bạn có thể gửi một lời nhắc khác cho khách hàng tiềm năng này sau một tuần.

Bạn cũng có thể nhận được thông tin chi tiết cụ thể về hiệu suất chiến dịch của mình bằng cách tổng hợp các câu trả lời được phân loại ở một nơi. Sau đó, bạn có thể chạy phân tích trên dữ liệu của mình để khám phá thêm chi tiết bằng cách tích hợp mô hình của bạn với các giải pháp khác.

Những lợi ích cho khách hàng là gì?

Hãy xem trải nghiệm của khách hàng được cải thiện như thế nào khi bạn triển khai công cụ AI trong quy trình hỗ trợ khách hàng của mình.

Hỗ trợ siêu nhanh

Trí tuệ nhân tạo cho phép bạn thiết lập phản hồi tự động đối với các yêu cầu của khách hàng—có nghĩa là trả lời ngay lập tức nếu có thể. Các sự cố phức tạp hơn được sắp xếp hợp lý vào hộp thư đến của nhân viên hỗ trợ có liên quan và họ có thể cung cấp giải pháp cũng như hỗ trợ nhanh hơn bao giờ hết.

Điều này giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn nhiều và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

Đảm bảo hỗ trợ nhất quán

Ngay cả khi không có đại diện nào vào lúc này, các công cụ tự động hóa cho phép bạn cung cấp hỗ trợ nhất quán. Khách hàng của bạn sẽ có thể giải quyết vấn đề bất cứ lúc nào trong ngày với các bot dịch vụ khách hàng do AI cung cấp.

Giảm lỗi của con người

Tất cả chúng ta đều phạm sai lầm—nhưng các mô hình dựa trên AI được đào tạo để trở nên chính xác và chính xác. Càng xử lý nhiều dữ liệu, chúng càng trở nên chính xác hơn. Điều này có nghĩa là bạn càng sử dụng nó nhiều thì bạn càng nhận được kết quả tốt hơn.

Độ chính xác cao hơn sẽ đảm bảo rằng bạn luôn cập nhật các nhu cầu hỗ trợ khách hàng đang phát triển. Cuối cùng, bạn sẽ tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của mình.

Hỗ trợ khách hàng của công ty mang lại những lợi ích gì?

Bây giờ, hãy xem những lợi ích của hỗ trợ khách hàng do AI cung cấp cho tổ chức của bạn.

nhận dạng chì

Quy trình dịch vụ khách hàng tự động có thể giúp bạn xác định khách hàng tiềm năng có thể trở thành khách hàng. Khi một người liên hệ vào hệ thống của bạn, bạn có thể đưa họ vào các luồng tiếp thị hướng dẫn họ trong suốt hành trình của khách hàng.

Ví dụ: nếu bạn đã gửi cho ai đó một email chào mừng có Lời kêu gọi hành động, thì có thể bạn đang theo dõi xem họ có nhấp vào hay không. Với quy trình tiếp thị tự động, những người không nhấp chuột có thể nhận được lời nhắc tự động một tuần sau đó. Điều này có thể giúp bạn tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu.

Thu thập thông tin

AI cho phép bạn thu thập một lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng và dễ dàng. Bạn có thể biến thông tin này thành các bước có thể hành động để cải thiện sản phẩm và quy trình dịch vụ khách hàng của mình.

Ví dụ: nếu bạn có phân tích văn bản tự động , bạn có thể xử lý một số tin nhắn của khách hàng. Khi bạn thấy một từ hoặc cụm từ nhất định cứ lặp đi lặp lại, điều này có thể có nghĩa là có một vấn đề liên tục xảy ra với một khía cạnh cụ thể của sản phẩm của bạn.

Điều này có thể giúp bạn nhận thấy các xu hướng và thực hiện các thay đổi về sản phẩm nhằm loại bỏ các vấn đề mà khách hàng đang gặp phải.

Tăng uy tín thương hiệu

Có những khách hàng hài lòng có nghĩa là có những người ủng hộ thương hiệu, những người sẽ quảng bá thương hiệu của bạn xa và rộng.

Nếu bạn có một số lượng lớn tin nhắn của khách hàng và bạn đang xử lý tất cả chúng theo cách thủ công, bạn có thể không truy cập được tất cả. Đây không phải là trường hợp nếu quy trình được tự động hóa—bạn sẽ có thể truy cập tất cả chúng.

Khách hàng vui vẻ hơn khi họ nhận được sự hỗ trợ nhanh chóng và những khách hàng hài lòng là những người ủng hộ thương hiệu mạnh mẽ hơn.

Cách bắt đầu với AI cho dịch vụ khách hàng

Bắt đầu với tự động hóa dịch vụ khách hàng là một quy trình đơn giản khi bạn có các công cụ phù hợp. Hãy xem cách bạn có thể làm điều đó với Levity và BEIT.

Tải lên dữ liệu bạn sẽ sử dụng để dạy mô hình AI của mình

Bước đầu tiên là thêm dữ liệu của bạn vào hệ thống. Dữ liệu của bạn có thể là:

• Nội bộ : từ tệp bạn đã có, chẳng hạn như Google Trang tính
• Bên ngoài : từ các ứng dụng tích hợp khác, chẳng hạn như công cụ CRM của bạn

Thiết kế nhãn của bạn để phân loại dữ liệu của bạn

Nội dung phải khớp với các nhãn bạn đã chỉ định. Đó là cách bạn sẽ đào tạo mô hình AI của riêng mình để phân loại dữ liệu theo thông số kỹ thuật của bạn.

Các nhãn này cung cấp thông tin có ý nghĩa để thuật toán sử dụng làm điểm chuẩn, bao gồm các điểm dữ liệu đầu vào và kết quả cuối cùng mà bạn đang tìm kiếm trong mô hình của mình.

Ví dụ: hãy xem xét một số nhãn cho một số trường hợp sử dụng khác nhau cho AI trong dịch vụ khách hàng:

• Phân loại vé hỗ trợ : thanh toán, phản hồi, câu hỏi, khiếu nại.
• Phân loại email theo nội dung : khẩn cấp, nội bộ, cá nhân, bí mật.
• Phân tích tình cảm : tích cực, trung lập, tiêu cực .
• Phân loại tệp đính kèm email : hóa đơn, CV, báo giá, hợp đồng.

Nhãn của bạn phụ thuộc vào dữ liệu của bạn và những gì bạn đang muốn xác định—khi bạn đã xác định chắc chắn điều này, đã đến lúc đào tạo mô hình của bạn.

Đào tạo người mẫu

Quá trình đào tạo dữ liệu của bạn liên quan đến việc tải dữ liệu lên—cho dù đó là văn bản hay hình ảnh—đến một trong các nhãn được xác định trước của bạn. Dữ liệu này được gọi là ‘ dữ liệu đào tạo ‘ và về cơ bản, nó cung cấp các ví dụ về AI để học hỏi. Bạn có thể sử dụng dữ liệu nội bộ—dữ liệu của riêng bạn hoặc dữ liệu bên ngoài—dữ liệu được lấy từ các nguồn khác.

Bạn muốn bao gồm ít nhất hai nhãn và tối thiểu 20 điểm dữ liệu cho mô hình của mình để huấn luyện mô hình một cách hiệu quả nhằm tạo ra kết quả chính xác hơn. Máy sẽ cải thiện về độ chính xác và độ chính xác theo thời gian—bạn cung cấp càng nhiều dữ liệu thì các dự đoán sẽ càng chính xác.

Đào tạo dữ liệu của bạn bằng một công cụ AI dễ dàng như nhấn và chờ kết quả. Mô hình AI phân tích dữ liệu của bạn để đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu mới—nhưng những dự đoán này có một mức độ không chắc chắn.

Sau đó, bạn cần xem xét bản tóm tắt, điểm hiệu suất và các đề xuất về cách cải thiện hiệu suất của mình. Bạn có thể chọn giữ Human-in-the-Loop hoặc không. Điều này có nghĩa là bạn có thể tiếp tục theo dõi mô hình và hiệu suất của mô hình bằng cách đánh giá phần trăm dự đoán của mô hình hoặc để mô hình hoạt động độc lập.

Khi bạn đã đào tạo mô hình AI với dữ liệu của mình, bạn đã sẵn sàng để thiết lập các bước tiếp theo. Về cơ bản— mô hình của bạn nên làm gì sau khi đưa ra quyết định về từng phần dữ liệu? Đây là nơi các luồng AI có ích.

Kết nối với quy trình làm việc của bạn

Cuối cùng, tất cả những gì còn lại là kết nối mô hình của bạn với quy trình làm việc nhờ các tích hợp mà Levity và BEIT cung cấp. Chúng bao gồm Google Sheets, Zapier, Zendesk, Intercom và nhiều thứ khác.

Đây là bước cuối cùng trong quy trình tự động hóa của bạn và cũng là bước quan trọng nhất. Đây là nơi bạn xác định đầu vào và đầu ra—nơi máy lấy dữ liệu từ đó và các hành động được thực hiện sau khi dữ liệu đã được đánh giá và phân loại.

Ví dụ: bạn có thể lưu trữ dữ liệu đầu ra trong Google Trang tính. Hoặc, bạn có thể chuyển nó sang một công cụ khác được kết nối với Zapier. Tất cả phụ thuộc vào nhu cầu và quy trình của bạn cũng như mục đích sử dụng mong muốn của bạn đối với các giải pháp hỗ trợ khách hàng AI.

Nguồn: https://levity.ai/blog/ai-for-customer-support