Zautomatyzowana obsługa klienta

Szkolenie AI zaczyna się od wprowadzenia dużej bazy danych, która może obejmować:

Najczęściej zadawane pytania (FAQ) - Wprowadzenie wstępnie przygotowanych pytań i odpowiedzi

Dokumentacja i podręczniki - Wykorzystanie podręczników firmowych, dokumentacji technicznej i innych zasobów.

Dane historyczne - Gromadzenie rzeczywistych pytań i odpowiedzi klientów z czatów, e-maili, mediów społecznościowych i systemów CRM.

To jest krytyczny etap, ponieważ jakość danych decyduje o tym, jak skutecznie AI będzie odpowiadać na zapytania klientów.

Nasz AI analizuje przychodzące zapytania z różnych kanałów, takich jak czaty, e-maile, media społecznościowe. System rozpoznaje nie tylko słowa kluczowe, ale także kontekst i intencje użytkownika za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Co więcej, AI używa analizy sentymentu, aby zrozumieć, czy klient jest zadowolony, rozczarowany, czy zły i dostosować ton odpowiedzi.

Używając Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP) i Uczenia Maszynowego (ML), sztuczna inteligencja generuje naturalnie brzmiące odpowiedzi, które są dokładne, istotne i łatwe do zrozumienia.

Jeśli zapytanie klienta jest bardziej złożone lub wyraźnie prosi o rozmowę z człowiekiem, system automatycznie przekierowuje rozmowę do żywego agenta. Dzieje się to, gdy:

→ AI nie może znaleźć odpowiedzi w bazie wiedzy

→ Problem dotyczy złożonych lub wrażliwych sytuacji specyficznych dla klienta

→ Klient jasno prosi o rozmowę z prawdziwą osobą

AI dostarcza natychmiastowe odpowiedzi 24/7, niezależnie od ilości przychodzących zapytań.

Obsługuje zapytania bez opóźnień, eliminuje czas oczekiwania i znacząco skraca czas odpowiedzi — wszystko to prowadzi do wyższej satysfakcji klienta.

Sztuczna inteligencja nieustannie się samokształci, analizując poprzednie rozmowy i opinie od klientów. To kształcenie może być:

Aktywne: Operatorzy dodają nowe pytania i odpowiedzi.

Bierna: AI analizuje udane i nieudane rozmowy i automatycznie poprawia swoje modele.

Uczenie przez wzmacnianie: Jeśli klient oceni odpowiedź jako pomocną lub niepomocną, system dostosowuje swoje rekomendacje na podstawie tych ocen.

Jeśli użytkownik nie znajdzie dokładnej odpowiedzi w FAQ, może dodać zapytanie do bazy danych, aby zostało przeszkolone przez pracownika.

AI może zapewniać płynną komunikację na wielu kanałach, w tym chatboty, media społecznościowe, e-maile. Dodatkowo, pamięta poprzednie interakcje z klientem, co oznacza, że jeśli rozmowa zaczyna się na Facebook Messenger i następnie kontynuuje się w e-mailu, klient nie będzie musiał powtarzać swoich informacji.

Zapewnia to spójność i wygodę w komunikacji, niezależnie od kanału używanego przez klienta.

Przykład: Klient pyta asystenta głosowego o godziny pracy sklepu, a AI natychmiast podaje prawidłową odpowiedź