Версія цього запису, спільно з Mark Smith, менеджером з контент-маркетингу Zendesk, спочатку з'явилася на блозі Zendesk. Дізнайтеся, як використовувати інтеграцію Zendesk + Guru для створення централізованої бази знань Zendesk.
Незважаючи на всю гибель та роздавання про те, що штучний інтелект замінює роботу людини (в Google є понад 44,5 мільйона результатів за запитом «AI replacing jobs»), найбільш негайним застосуванням штучного інтелекту є покращення роботи людей ефективніше у роботі – не замінюючи їх. Однією з областей, в яких штучний інтелект може покращити роботу людського персоналу, є взаємодія людини з людиною в обслуговуванні клієнтів. Коли клієнт занепокоєний і потребує швидкої відповіді, втручання AI-чатбота між ним та емпатичним представником людини не є найкращою ідеєю. Замість цього, людиною можна скористатися AI для отримання відповідей, які потрібні для швидкого вирішення проблеми клієнта.
База знань на основі штучного інтелекту створює кращі досвіди як для представників, так і для клієнтів шляхом:
Централізація знань з різних джерел і покращення якості та точності відповідей представників
Допомога у збереженні точності та актуальності вмісту
Швидкий підйом нових агентів на швидкісну швидкість завдяки постійному навчанню та контекстному коучінгу
1. Штучний інтелект може централізувати знання з різних джерел та покращити якість та точність відповідей представників
Коли у представника є всі знання, які їм потрібно відповісти на запитання клієнтів, надані просто на витяг руки, вони можуть витрачати менше часу на пошук точної відповіді та передавати ці збережені часи своїм клієнтам. Клієнт не знає, чи допомагає представник штучний інтелект, але вони відчують різницю між миттєвою відповіддю та "Я повинен повернутися з відповіддю". Коли представникам надходять знання проактивно від системи штучного інтелекту, вони не повинні шукати відповіді, які їм потрібно.
Клієнт також відчує різницю між "Дайте мені знайти цю відповідь для вас" і "Дозвольте мені передати вас моєму колезі, який має цю відповідь для вас". Коли штучний інтелект може оптимізувати базу знань та надавати інформацію з різних відділів миттєво, представники не повинні переадресовувати клієнтів від відділу до відділу, якщо питання не входить у їхні повноваження. Клієнти не цікавляться, з яким відділом вони розмовляють, вони просто знають, що розмовляють з вашою компанією і очікують відповіді. Використання штучного інтелекту для узгодження та активації знань із всієї організації допомагає представникам надавати швидші відповіді та зберігає клієнтам розчарування від того, що їм доводиться чекати або повторювати своє питання декільком представникам.
За словами Кейт Лежетт з Forrester, ці відгини у дзвінку - коли представник не має ставити клієнта на утриманні чи переадресовувати його в інший відділ для знаходження відповіді - тут компанія фактично може рости та доглядати за відносинами з клієнтами: "Агент повинен мати право на всі відповідні дані та знання, щоб мати змогу відповісти на питання клієнта якнайшвидше. Знову ж таки, через те, що клієнти кажуть, що цінують свій час найбільше. І це насправді складна пропозиція. А якщо ви робите це правильно, ось рідкісні моменти, коли ви можете виховати та збільшити відносини, які у вас є з клієнтами."
2. Штучний інтелект допомагає зберегти точність та актуальність вмісту
Поза наданням вмісту представникам для швидкого вирішення проблем клієнтів, штучний інтелект може забезпечити, що база знань компанії дійсно залишається актуальною - і дослідження показали, що компанії із гнучким підходом до оновлення змісту мають вищі співвідношення самообслуговування та кращі результати пошуку. У цьому еріі складних продуктів і послуг, створення довідкового центру може бути дивно важким, але команди підтримки можуть покладатися на штучний інтелект, щоб цей процес пройшов гладко.
Наприклад, штучний інтелект може позначати вміст для перегляду через регулярні інтервали, використовуючи навчання з унаслідку машинного навчання для ідентифікації статей, які потребують оновлення назв, нового змісту та кращих міток для пошуку. Однак, можливо, найсильніша функція бази знань з штучним інтелектом - це здатність пропонувати новий вміст на основі запитів клієнтів у запитах на підтримку. Це дозволяє внутрішнім експертам з певної сфери активізувати свої внески на те, що найбільше впливає на клієнтів - і, звичайно, це звільняє агентів відмічати на білі ковбаси.
3. Толкання знань агентам в контексті з штучним інтелектом допомагає їм швидше проходити стажування та навчатися на роботі
З усіма знаннями підтримки, які агенти підтримки повинні знати або мати доступ до них для відповіді на запитання клієнтів, нові агенти можуть витрачати тижні на розгін та в комфортно рухати товстими знаннями. Коли досвідчений представник може точно знати, яку частину знань він повинен вислати клієнту, щоб відповісти на конкретне питання, новачок повинен провести цінний час на пошуки цих знань, поки клієнт чекає на лінії.
Коли база знань поповнюється штучним інтелектом, ці представники можуть отримувати знання замість того, щоб шукати його. На основі контексту активної розмови рішення штучного інтелекту, такі як AI Suggest від Guru, можуть показати релевантні знання представникам для вибору, усуваючи потребу в пошуках. Допомагаючи всім представникам, незалежно від рівня досвіду, мати доступ до тих самих знань за той самий часовий проміжок, штучний інтелект вирівнює шанси і надає можливість навіть новачкам відповідати на питання так само швидко, як їх досвідчені колеги.
Отримання знань у момент також допомагає з контекстним коучингом. Гордон Ріттер та Джейк Сейпер, партнери Emergence Capital, детально розглянули цей концепт і розробили тезу щодо того, що вони називають мережами коучингу, які використовують машинне навчання, щоб навчати працівників, як робити свою роботу краще, коли вони це роблять.
Замість того, щоб покладатися на навчання представника до або після взаємодії з клієнтом ("Ось знання, які вам знадобляться для цього конкретного випадку використання" або "Ось знання, які ви мали використовувати для цього конкретного випадку використання"), штучний інтелект може коучувати представників, поки цей випадок використання ще триває.
У момент, якщо представник не знає відповіді на певне питання і не має бази знань на основі штучного інтелекту, щоб запропонувати правильну відповідь, йому треба робити все можливе із тим, що у нього є для відповіді на питання. Навіть найбільш повне навчання не допоможе в такій ситуації, якщо представник не може згадати, на що його навчали. А навчання після факту допоможе йому краще реагувати наступного разу, коли це питання знову з'явиться, але нічого не зробить для поточної взаємодії, в якій він потребує допомоги. Саме це навчання в точний час, яке походить від коучингу в контексті, допомагає представникам навчатися найкраще. І клієнт не страждає в результаті кривої навчання.
Також штучний інтелект розумнішає з часом та має здатність ухопити, вивчити та використовувати креативність окремих осіб для того, щоб колективна організація стала розумнішою. За даними Emergence Capital:
"Основний інгредієнт мереж коучингу - це програмне забезпечення, яке збирає дані з розподіленої мережі працівників та визначає найкращі техніки виконання завдань."
Уявіть, що представника запитають про складне запитання з безпеки клієнтом, і його база знань на основі штучного інтелекту пропонує йому потенційно відповідні знання для відповіді на це питання. Представник може використати частину цих знань, але що буде, якщо він все ще шукає та знаходить іншу частину знань для відповіді на питання клієнта? Без участі штучного інтелекту цей момент навчання відбувався б у вакуумі. За допомогою штучного інтелекту система може зафіксувати креативність та успіхи дій одного представника, і наступного разу, коли інший представник отримає схоже питання з безпеки, штучний інтелект може надати цьому представнику додаткові знання, які він не надав першому представнику, що вирішило питання.
"Неймовірною рисою мереж коучингу є те, що завдяки вхідним даним можна розуміти, що представник говорить, яке є фактичний результат, і що зробив творчий представник, щоб укласти операції. Можна зберегти цю креативність, і розповсюдити її всім іншим у мережі. Тому цей концепт дуже могутній. Одна особа десь у світі роблячи свою роботу, і просто роблячи свою роботу, може несвідомо навчати усіх інших у мережі. – Jake Saper, Emergence Capital'
Штучний інтелект покращує досвід як для агентів, так і для клієнтів
Використання штучного інтелекту для того, щоб допомогти передовим представникам краще виконувати свою роботу - це переможний принцип: клієнти щасливіше, коли вони швидко та ефективно отримують необхідну допомогу, а представники відчувають більшу впевненість та можливість, коли вони можуть швидко навчатися та працювати на максимум своїх можливостей.
Версія цього запису, спільно з Mark Smith, менеджером з контент-маркетингу Zendesk, спочатку з'явилася на блозі Zendesk. Дізнайтеся, як використовувати інтеграцію Zendesk + Guru для створення централізованої бази знань Zendesk.
Незважаючи на всю гибель та роздавання про те, що штучний інтелект замінює роботу людини (в Google є понад 44,5 мільйона результатів за запитом «AI replacing jobs»), найбільш негайним застосуванням штучного інтелекту є покращення роботи людей ефективніше у роботі – не замінюючи їх. Однією з областей, в яких штучний інтелект може покращити роботу людського персоналу, є взаємодія людини з людиною в обслуговуванні клієнтів. Коли клієнт занепокоєний і потребує швидкої відповіді, втручання AI-чатбота між ним та емпатичним представником людини не є найкращою ідеєю. Замість цього, людиною можна скористатися AI для отримання відповідей, які потрібні для швидкого вирішення проблеми клієнта.
База знань на основі штучного інтелекту створює кращі досвіди як для представників, так і для клієнтів шляхом:
Централізація знань з різних джерел і покращення якості та точності відповідей представників
Допомога у збереженні точності та актуальності вмісту
Швидкий підйом нових агентів на швидкісну швидкість завдяки постійному навчанню та контекстному коучінгу
1. Штучний інтелект може централізувати знання з різних джерел та покращити якість та точність відповідей представників
Коли у представника є всі знання, які їм потрібно відповісти на запитання клієнтів, надані просто на витяг руки, вони можуть витрачати менше часу на пошук точної відповіді та передавати ці збережені часи своїм клієнтам. Клієнт не знає, чи допомагає представник штучний інтелект, але вони відчують різницю між миттєвою відповіддю та "Я повинен повернутися з відповіддю". Коли представникам надходять знання проактивно від системи штучного інтелекту, вони не повинні шукати відповіді, які їм потрібно.
Клієнт також відчує різницю між "Дайте мені знайти цю відповідь для вас" і "Дозвольте мені передати вас моєму колезі, який має цю відповідь для вас". Коли штучний інтелект може оптимізувати базу знань та надавати інформацію з різних відділів миттєво, представники не повинні переадресовувати клієнтів від відділу до відділу, якщо питання не входить у їхні повноваження. Клієнти не цікавляться, з яким відділом вони розмовляють, вони просто знають, що розмовляють з вашою компанією і очікують відповіді. Використання штучного інтелекту для узгодження та активації знань із всієї організації допомагає представникам надавати швидші відповіді та зберігає клієнтам розчарування від того, що їм доводиться чекати або повторювати своє питання декільком представникам.
За словами Кейт Лежетт з Forrester, ці відгини у дзвінку - коли представник не має ставити клієнта на утриманні чи переадресовувати його в інший відділ для знаходження відповіді - тут компанія фактично може рости та доглядати за відносинами з клієнтами: "Агент повинен мати право на всі відповідні дані та знання, щоб мати змогу відповісти на питання клієнта якнайшвидше. Знову ж таки, через те, що клієнти кажуть, що цінують свій час найбільше. І це насправді складна пропозиція. А якщо ви робите це правильно, ось рідкісні моменти, коли ви можете виховати та збільшити відносини, які у вас є з клієнтами."
2. Штучний інтелект допомагає зберегти точність та актуальність вмісту
Поза наданням вмісту представникам для швидкого вирішення проблем клієнтів, штучний інтелект може забезпечити, що база знань компанії дійсно залишається актуальною - і дослідження показали, що компанії із гнучким підходом до оновлення змісту мають вищі співвідношення самообслуговування та кращі результати пошуку. У цьому еріі складних продуктів і послуг, створення довідкового центру може бути дивно важким, але команди підтримки можуть покладатися на штучний інтелект, щоб цей процес пройшов гладко.
Наприклад, штучний інтелект може позначати вміст для перегляду через регулярні інтервали, використовуючи навчання з унаслідку машинного навчання для ідентифікації статей, які потребують оновлення назв, нового змісту та кращих міток для пошуку. Однак, можливо, найсильніша функція бази знань з штучним інтелектом - це здатність пропонувати новий вміст на основі запитів клієнтів у запитах на підтримку. Це дозволяє внутрішнім експертам з певної сфери активізувати свої внески на те, що найбільше впливає на клієнтів - і, звичайно, це звільняє агентів відмічати на білі ковбаси.
3. Толкання знань агентам в контексті з штучним інтелектом допомагає їм швидше проходити стажування та навчатися на роботі
З усіма знаннями підтримки, які агенти підтримки повинні знати або мати доступ до них для відповіді на запитання клієнтів, нові агенти можуть витрачати тижні на розгін та в комфортно рухати товстими знаннями. Коли досвідчений представник може точно знати, яку частину знань він повинен вислати клієнту, щоб відповісти на конкретне питання, новачок повинен провести цінний час на пошуки цих знань, поки клієнт чекає на лінії.
Коли база знань поповнюється штучним інтелектом, ці представники можуть отримувати знання замість того, щоб шукати його. На основі контексту активної розмови рішення штучного інтелекту, такі як AI Suggest від Guru, можуть показати релевантні знання представникам для вибору, усуваючи потребу в пошуках. Допомагаючи всім представникам, незалежно від рівня досвіду, мати доступ до тих самих знань за той самий часовий проміжок, штучний інтелект вирівнює шанси і надає можливість навіть новачкам відповідати на питання так само швидко, як їх досвідчені колеги.
Отримання знань у момент також допомагає з контекстним коучингом. Гордон Ріттер та Джейк Сейпер, партнери Emergence Capital, детально розглянули цей концепт і розробили тезу щодо того, що вони називають мережами коучингу, які використовують машинне навчання, щоб навчати працівників, як робити свою роботу краще, коли вони це роблять.
Замість того, щоб покладатися на навчання представника до або після взаємодії з клієнтом ("Ось знання, які вам знадобляться для цього конкретного випадку використання" або "Ось знання, які ви мали використовувати для цього конкретного випадку використання"), штучний інтелект може коучувати представників, поки цей випадок використання ще триває.
У момент, якщо представник не знає відповіді на певне питання і не має бази знань на основі штучного інтелекту, щоб запропонувати правильну відповідь, йому треба робити все можливе із тим, що у нього є для відповіді на питання. Навіть найбільш повне навчання не допоможе в такій ситуації, якщо представник не може згадати, на що його навчали. А навчання після факту допоможе йому краще реагувати наступного разу, коли це питання знову з'явиться, але нічого не зробить для поточної взаємодії, в якій він потребує допомоги. Саме це навчання в точний час, яке походить від коучингу в контексті, допомагає представникам навчатися найкраще. І клієнт не страждає в результаті кривої навчання.
Також штучний інтелект розумнішає з часом та має здатність ухопити, вивчити та використовувати креативність окремих осіб для того, щоб колективна організація стала розумнішою. За даними Emergence Capital:
"Основний інгредієнт мереж коучингу - це програмне забезпечення, яке збирає дані з розподіленої мережі працівників та визначає найкращі техніки виконання завдань."
Уявіть, що представника запитають про складне запитання з безпеки клієнтом, і його база знань на основі штучного інтелекту пропонує йому потенційно відповідні знання для відповіді на це питання. Представник може використати частину цих знань, але що буде, якщо він все ще шукає та знаходить іншу частину знань для відповіді на питання клієнта? Без участі штучного інтелекту цей момент навчання відбувався б у вакуумі. За допомогою штучного інтелекту система може зафіксувати креативність та успіхи дій одного представника, і наступного разу, коли інший представник отримає схоже питання з безпеки, штучний інтелект може надати цьому представнику додаткові знання, які він не надав першому представнику, що вирішило питання.
"Неймовірною рисою мереж коучингу є те, що завдяки вхідним даним можна розуміти, що представник говорить, яке є фактичний результат, і що зробив творчий представник, щоб укласти операції. Можна зберегти цю креативність, і розповсюдити її всім іншим у мережі. Тому цей концепт дуже могутній. Одна особа десь у світі роблячи свою роботу, і просто роблячи свою роботу, може несвідомо навчати усіх інших у мережі. – Jake Saper, Emergence Capital'
Штучний інтелект покращує досвід як для агентів, так і для клієнтів
Використання штучного інтелекту для того, щоб допомогти передовим представникам краще виконувати свою роботу - це переможний принцип: клієнти щасливіше, коли вони швидко та ефективно отримують необхідну допомогу, а представники відчувають більшу впевненість та можливість, коли вони можуть швидко навчатися та працювати на максимум своїх можливостей.
Досвідчіть силу платформи Guru особисто – пройдіть наш інтерактивний тур продуктом
