Версия этого сообщения, написанная Марком Смитом, менеджером по маркетингу контента Zendesk, изначально появилась на блоге Zendesk. Узнайте, как использовать интеграцию Zendesk + Guru для создания централизованной системы базы знаний Zendesk.
Несмотря на все гибель и мрак относительно замены искусственным интеллектом человеческих рабочих мест (на Google есть более 44,5 миллиона результатов по запросу “AI replacing jobs”), наиболее актуальное применение искусственного интеллекта заключается в том, чтобы сделать людей лучше в своей работе – а не заменять их. Одной из областей, в которой искусственный интеллект может усилить человеческий труд, является взаимодействие с клиентами в формате человек-человек. Когда клиент взволнован и ему нужен быстрый ответ, вставка чат-бота, работающего на основе искусственного интеллекта, между ним и эмпатичным человеческим сотрудником – не лучшая идея. Вместо этого искусственный интеллект может быть использован сотрудником, чтобы получить ответы, необходимые для быстрого решения проблемы клиента.
Система базы знаний, работающая на основе искусственного интеллекта, создает лучшие впечатления как для сотрудников, так и для клиентов, путем:
Централизация знаний из различных источников и улучшение качества и точности ответов сотрудников
Помощь в поддержании точности и актуальности контента
Быстрое введение новых агентов в курс дела с помощью непрерывного обучения и контекстного коучинга
1. ИИ может централизовать знания из разных источников и повысить качество и точность ответов служащих
Когда у сотрудника есть все знания, необходимые для ответа на вопросы клиентов, которые поставлены прямо у него под рукой, он может проводить меньше времени на поиск точного ответа и передавать это время своим клиентам. Клиент не узнает, помогается ли сотруднику ИИ или нет, но он заметит разницу между мгновенным ответом и "Я вернусь к вам на это". Когда служащим предоставляются знания проактивно системой ИИ, им не нужно искать ответы, которые им нужны.
Клиент также заметит разницу между "Позвольте мне найти для вас ответ" и "Позвольте мне перекинуть вас к моему коллеге, который даст вам этот ответ". Когда ИИ может оперативно превратить базу знаний в рабочий инструмент и сделать информацию из различных отделов доступной мгновенно, служащим не нужно направлять клиентов из отдела в отдел, когда вопрос выходит за пределы их компетенции. Клиентам не важно, с каким отделом они говорят, им важно лишь то, что они общаются с вашей компанией, и они ожидают ответа. Использование ИИ для объединения и активации знаний из различных отделов организации помогает служащим предоставлять более быстрые ответы и экономит клиентам чувство раздражения от необходимости ждать или повторять свой вопрос нескольким служащим.
Согласно Kate Leggett at Forrester, эти инфлекции точек в разговоре - когда служащий не должен ставить клиента на удержание или направлять его в другой отдел для поиска ответа - здесь компания фактически может расти и развивать отношения с клиентом: «Сотрудник должен быть полномочен всей правильной информацией и знаниями, чтобы быть способным ответить на вопрос клиента как можно быстрее. Потому что клиенты говорят, что ценят свое время как самое важное. И в этом действительно трудное предложение. И если вы сделаете это правильно, это редкие моменты, когда вы можете ухаживать и развивать отношения, которые у вас есть с клиентами.
2. ИИ помогает поддерживать точность и актуальность контента
Помимо предоставления контента служащим, чтобы они могли быстро решить проблемы клиентов, ИИ может гарантировать, что база знаний компании остается актуальной, и исследования показывают, что у компаний с гибким подходом к обновлению контента выше коэффициент самообслуживания и лучшие результаты поиска. В эту эпоху сложных продуктов и услуг, курирование службы поддержки может быть удивительно сложным, но команды поддержки могут полагаться на ИИ, чтобы сделать этот процесс более гладким.
Например, ИИ может пометить контент для обзора через регулярные интервалы, используя машинное обучение для идентификации статей, которые требуют обновления названий, добавления нового контента и улучшения меток поиска. Возможно, самая мощная функция базы знаний, работающей на ИИ, заключается в ее способности предлагать новый контент, основанный на том, что клиенты спрашивают в запросах службы поддержки. Это дает возможность внутренним экспертам по предмету сосредоточить свой вклад на том, что повлияет на клиентов больше всего — и в свою очередь, это освобождает служащих для осуществления сервиса "белой перчатки".
3. Подача знаний служащим в контексте с помощью ИИ помогает им быстрее входить в роль и учиться в процессе работы
Учитывая всю информацию поддержки, которую должны знать или к которой должны иметь доступ служащие для ответа на вопросы клиентов, новым сотрудникам может потребоваться недели, чтобы начать эффективно работать и уверенно ориентироваться в обширной базе знаний. Тогда как опытному служащему может быть известно, какое именно знание передать клиенту для ответа на конкретный вопрос, новому сотруднику придется тратить ценное время на его поиск, пока клиент будет на удержании.
Когда база знаний дополняется искусственным интеллектом, эти сотрудники могут **обслуживаться** знаниями, а не тратить время на их поиск. Исходя из контекста текущего разговора, решения ИИ, такие как AI Suggest от Guru, могут подсказать репертуару соответствующие знания для выбора, исключив необходимость в поиске. Помогая всем сотрудникам, независимо от уровня опыта, получать те же знания за тот же период времени, ИИ восстанавливает равенство и дает возможность даже самым новичкам отвечать на вопросы так же быстро, как их более опытные коллеги.
Получение знаний в момент также помогает с контекстным коучингом. Гордон Риттер и Джейк Сапер, партнеры в Emergence Capital, подробно изучили эту концепцию и разработали тезис вокруг того, что они называют сетями коучинга, которые с помощью машинного обучения научат сотрудников выполнять свою работу лучше **пока они ее выполняют**.
Вместо того чтобы полагаться на обучение сотрудников перед или после взаимодействия с клиентом, ("Вот знание, которое вам потребуется для этого конкретного случая" или "Вот знание, которое вы должны были использовать для этого конкретного случая"), ИИ может обучать сотрудников **во время** происходящего случая.
В момент, если сотрудник не знает ответ на конкретный вопрос и у него нет базы знаний с ИИ для подсказки правильного ответа, ему придется сделать все возможное с тем, что у него есть, чтобы ответить на вопрос. Даже самое полное обучение не поможет в этой ситуации, если сотрудник не помнит, на что его обучали. И обучение после факта поможет ему лучше реагировать в следующий раз, когда возникнет этот вопрос, но не поможет в текущем взаимодействии, когда ему нужна помощь. Именно подобное обучение в нужный момент, получаемое в рамках контекстного коучинга, помогает сотрудникам учиться лучше. Клиент также не страдает в результате обучения.
Согласно Emergence Capital: "Ключевой элемент сетей коучинга - программное обеспечение, собирающее данные от распределенной сети работников и определяющее лучшие методики выполнения задач."
Представьте, что сотрудника спрашивают о сложном вопросе безопасности клиента, и его база знаний с искусственным интеллектом предлагает ему потенциально подходящие знания для ответа на этот вопрос.
Сотрудник может использовать часть этого знания, но что произойдет, если он затем все еще ищет и находит другую часть знания для использования при ответе на вопрос клиента? Без участия ИИ этот момент обучения произошел бы в изоляции. С помощью ИИ система может зафиксировать креативность и успех действий одного сотрудника, и в следующий раз, когда другой сотрудник получит аналогичный вопрос по безопасности, ИИ сможет подсказать этому сотруднику дополнительные знания, которые он **не** преподавал первому сотруднику, что привело к разнице. С ИИ система может захватить творчество и успех действий того самого представителя, и в следующий раз, когда другой представитель получит аналогичный вопрос о безопасности, ИИ может предоставить этому представителю дополнительные знания, которые он не предоставил первому представителю, что в конечном итоге привело к изменениям.
"Что такое замечательно в сетях коучинга - благодаря данным сенсоров, вы можете точно понять, что говорит сотрудник, какой реальный результат, и какую креативную вещь сделал сотрудник, чтобы закрыть дело. Вы можете зафиксировать эту креативность и распространить ее на всех остальных в сети. Поэтому концепция здесь действительно, действительно мощная. Одним человеком где-то в мире, просто выполняя свою работу, он может случайно обучать всех остальных в сети. –Джейк Сапер, Emergence Capital'
ИИ улучшает опыт работы агентов и клиентов в равной степени
Применение ИИ для помощи оперативным сотрудникам выполнять свою работу лучше - это выигрышная стратегия: клиенты довольны, когда они быстро и эффективно получают необходимую помощь, а сотрудники чувствуют себя увереннее и более эффективно вступают в работу, когда могут быстро адаптироваться и демонстрировать свои способности наилучшим образом.
Версия этого сообщения, написанная Марком Смитом, менеджером по маркетингу контента Zendesk, изначально появилась на блоге Zendesk. Узнайте, как использовать интеграцию Zendesk + Guru для создания централизованной системы базы знаний Zendesk.
Несмотря на все гибель и мрак относительно замены искусственным интеллектом человеческих рабочих мест (на Google есть более 44,5 миллиона результатов по запросу “AI replacing jobs”), наиболее актуальное применение искусственного интеллекта заключается в том, чтобы сделать людей лучше в своей работе – а не заменять их. Одной из областей, в которой искусственный интеллект может усилить человеческий труд, является взаимодействие с клиентами в формате человек-человек. Когда клиент взволнован и ему нужен быстрый ответ, вставка чат-бота, работающего на основе искусственного интеллекта, между ним и эмпатичным человеческим сотрудником – не лучшая идея. Вместо этого искусственный интеллект может быть использован сотрудником, чтобы получить ответы, необходимые для быстрого решения проблемы клиента.
Система базы знаний, работающая на основе искусственного интеллекта, создает лучшие впечатления как для сотрудников, так и для клиентов, путем:
Централизация знаний из различных источников и улучшение качества и точности ответов сотрудников
Помощь в поддержании точности и актуальности контента
Быстрое введение новых агентов в курс дела с помощью непрерывного обучения и контекстного коучинга
1. ИИ может централизовать знания из разных источников и повысить качество и точность ответов служащих
Когда у сотрудника есть все знания, необходимые для ответа на вопросы клиентов, которые поставлены прямо у него под рукой, он может проводить меньше времени на поиск точного ответа и передавать это время своим клиентам. Клиент не узнает, помогается ли сотруднику ИИ или нет, но он заметит разницу между мгновенным ответом и "Я вернусь к вам на это". Когда служащим предоставляются знания проактивно системой ИИ, им не нужно искать ответы, которые им нужны.
Клиент также заметит разницу между "Позвольте мне найти для вас ответ" и "Позвольте мне перекинуть вас к моему коллеге, который даст вам этот ответ". Когда ИИ может оперативно превратить базу знаний в рабочий инструмент и сделать информацию из различных отделов доступной мгновенно, служащим не нужно направлять клиентов из отдела в отдел, когда вопрос выходит за пределы их компетенции. Клиентам не важно, с каким отделом они говорят, им важно лишь то, что они общаются с вашей компанией, и они ожидают ответа. Использование ИИ для объединения и активации знаний из различных отделов организации помогает служащим предоставлять более быстрые ответы и экономит клиентам чувство раздражения от необходимости ждать или повторять свой вопрос нескольким служащим.
Согласно Kate Leggett at Forrester, эти инфлекции точек в разговоре - когда служащий не должен ставить клиента на удержание или направлять его в другой отдел для поиска ответа - здесь компания фактически может расти и развивать отношения с клиентом: «Сотрудник должен быть полномочен всей правильной информацией и знаниями, чтобы быть способным ответить на вопрос клиента как можно быстрее. Потому что клиенты говорят, что ценят свое время как самое важное. И в этом действительно трудное предложение. И если вы сделаете это правильно, это редкие моменты, когда вы можете ухаживать и развивать отношения, которые у вас есть с клиентами.
2. ИИ помогает поддерживать точность и актуальность контента
Помимо предоставления контента служащим, чтобы они могли быстро решить проблемы клиентов, ИИ может гарантировать, что база знаний компании остается актуальной, и исследования показывают, что у компаний с гибким подходом к обновлению контента выше коэффициент самообслуживания и лучшие результаты поиска. В эту эпоху сложных продуктов и услуг, курирование службы поддержки может быть удивительно сложным, но команды поддержки могут полагаться на ИИ, чтобы сделать этот процесс более гладким.
Например, ИИ может пометить контент для обзора через регулярные интервалы, используя машинное обучение для идентификации статей, которые требуют обновления названий, добавления нового контента и улучшения меток поиска. Возможно, самая мощная функция базы знаний, работающей на ИИ, заключается в ее способности предлагать новый контент, основанный на том, что клиенты спрашивают в запросах службы поддержки. Это дает возможность внутренним экспертам по предмету сосредоточить свой вклад на том, что повлияет на клиентов больше всего — и в свою очередь, это освобождает служащих для осуществления сервиса "белой перчатки".
3. Подача знаний служащим в контексте с помощью ИИ помогает им быстрее входить в роль и учиться в процессе работы
Учитывая всю информацию поддержки, которую должны знать или к которой должны иметь доступ служащие для ответа на вопросы клиентов, новым сотрудникам может потребоваться недели, чтобы начать эффективно работать и уверенно ориентироваться в обширной базе знаний. Тогда как опытному служащему может быть известно, какое именно знание передать клиенту для ответа на конкретный вопрос, новому сотруднику придется тратить ценное время на его поиск, пока клиент будет на удержании.
Когда база знаний дополняется искусственным интеллектом, эти сотрудники могут **обслуживаться** знаниями, а не тратить время на их поиск. Исходя из контекста текущего разговора, решения ИИ, такие как AI Suggest от Guru, могут подсказать репертуару соответствующие знания для выбора, исключив необходимость в поиске. Помогая всем сотрудникам, независимо от уровня опыта, получать те же знания за тот же период времени, ИИ восстанавливает равенство и дает возможность даже самым новичкам отвечать на вопросы так же быстро, как их более опытные коллеги.
Получение знаний в момент также помогает с контекстным коучингом. Гордон Риттер и Джейк Сапер, партнеры в Emergence Capital, подробно изучили эту концепцию и разработали тезис вокруг того, что они называют сетями коучинга, которые с помощью машинного обучения научат сотрудников выполнять свою работу лучше **пока они ее выполняют**.
Вместо того чтобы полагаться на обучение сотрудников перед или после взаимодействия с клиентом, ("Вот знание, которое вам потребуется для этого конкретного случая" или "Вот знание, которое вы должны были использовать для этого конкретного случая"), ИИ может обучать сотрудников **во время** происходящего случая.
В момент, если сотрудник не знает ответ на конкретный вопрос и у него нет базы знаний с ИИ для подсказки правильного ответа, ему придется сделать все возможное с тем, что у него есть, чтобы ответить на вопрос. Даже самое полное обучение не поможет в этой ситуации, если сотрудник не помнит, на что его обучали. И обучение после факта поможет ему лучше реагировать в следующий раз, когда возникнет этот вопрос, но не поможет в текущем взаимодействии, когда ему нужна помощь. Именно подобное обучение в нужный момент, получаемое в рамках контекстного коучинга, помогает сотрудникам учиться лучше. Клиент также не страдает в результате обучения.
Согласно Emergence Capital: "Ключевой элемент сетей коучинга - программное обеспечение, собирающее данные от распределенной сети работников и определяющее лучшие методики выполнения задач."
Представьте, что сотрудника спрашивают о сложном вопросе безопасности клиента, и его база знаний с искусственным интеллектом предлагает ему потенциально подходящие знания для ответа на этот вопрос.
Сотрудник может использовать часть этого знания, но что произойдет, если он затем все еще ищет и находит другую часть знания для использования при ответе на вопрос клиента? Без участия ИИ этот момент обучения произошел бы в изоляции. С помощью ИИ система может зафиксировать креативность и успех действий одного сотрудника, и в следующий раз, когда другой сотрудник получит аналогичный вопрос по безопасности, ИИ сможет подсказать этому сотруднику дополнительные знания, которые он **не** преподавал первому сотруднику, что привело к разнице. С ИИ система может захватить творчество и успех действий того самого представителя, и в следующий раз, когда другой представитель получит аналогичный вопрос о безопасности, ИИ может предоставить этому представителю дополнительные знания, которые он не предоставил первому представителю, что в конечном итоге привело к изменениям.
"Что такое замечательно в сетях коучинга - благодаря данным сенсоров, вы можете точно понять, что говорит сотрудник, какой реальный результат, и какую креативную вещь сделал сотрудник, чтобы закрыть дело. Вы можете зафиксировать эту креативность и распространить ее на всех остальных в сети. Поэтому концепция здесь действительно, действительно мощная. Одним человеком где-то в мире, просто выполняя свою работу, он может случайно обучать всех остальных в сети. –Джейк Сапер, Emergence Capital'
ИИ улучшает опыт работы агентов и клиентов в равной степени
Применение ИИ для помощи оперативным сотрудникам выполнять свою работу лучше - это выигрышная стратегия: клиенты довольны, когда они быстро и эффективно получают необходимую помощь, а сотрудники чувствуют себя увереннее и более эффективно вступают в работу, когда могут быстро адаптироваться и демонстрировать свои способности наилучшим образом.
Опробуйте мощь платформы Гуру на практике - пройдите интерактивный тур по нашему продукту
