AI dalam Layanan Pelanggan: Panduan Utama untuk Tim Dukungan (2025)

Bayangkan seorang pelanggan mengajukan pertanyaan pada jam 2 pagi dan menerima jawaban yang bermanfaat dalam hitungan detik, tanpa ada orang di tim Anda.

Kedengarannya futuristik, bukan?

Bahkan, ini terjadi hari ini berkat kecerdasan buatan (AI) dalam layanan pelanggan.

Sekarang sebelum Anda memutar mata pada klaim " AI mengubah segalanya " lain, izinkan saya menjadi jelas. AI bukan sihir. Itu alat. Yang kuat. Dan jika Anda menggunakannya dengan benar, itu dapat menghemat waktu, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan tanpa mengubah layanan Anda menjadi parade robot.

Saya di sini untuk mengeksplorasi bagaimana AI mengubah layanan pelanggan dan mengajari Anda cara memasukkannya ke dalam alur kerja dukungan Anda tanpa mengurangi kualitas. Mari kita mulai!

Apa AI dalam Layanan Pelanggan?

AI dalam layanan pelanggan mengacu pada penggunaan sistem komputer cerdas untuk melakukan atau membantu dengan tugas dukungan yang biasanya membutuhkan upaya manusia.

Itu bisa jadi:

• FAQ yang menjawab chatbot.
• Asisten yang menyusun email balasan untuk menghemat waktu agen Anda
• Bot yang menandai dan memprioritaskan tiket.
• Bot suara membantu pelanggan mengatur ulang kata sandi saat panggilan.

Tidak seperti bot skrip sekolah tua, AI modern memahami bahasa alami. Tanyakan “Bagaimana cara mengubah rencana?” atau “Bisakah saya meningkatkan?” Dan AI mendapatkan keduanya, bahkan jika diucapkan secara berbeda.

Mengapa AI di Layanan Pelanggan penting?

Izinkan saya memberi tahu Anda apa yang dipedulikan manajer pendukung. Tiket lebih sedikit, balasan yang lebih cepat, pelanggan yang lebih bahagia, dan biaya lebih rendah. AI membantu dengan keempatnya.

• Kecepatan dan ketersediaan 24/7 : AI tidak perlu tidur atau kopi. Ini dapat memberikan jawaban instan kapan saja. Pelanggan menghargai tanggapan cepat. Faktanya, 51% konsumen lebih suka berinteraksi dengan bot untuk bantuan segera. Dengan menangani FAQ dan permintaan sederhana secara instan, AI memotong waktu tunggu secara dramatis, mengarah ke pelanggan yang lebih bahagia.
• Konsistensi dan Akurasi: Agen manusia mungkin memberikan jawaban yang sedikit berbeda atau kadang -kadang membuat kesalahan, terutama ketika lelah atau menangani banyak tiket. AI, ketika dilatih pada basis pengetahuan terverifikasi, memberikan jawaban yang konsisten dan akurat setiap saat. Saya tidak berbicara tentang memecat tim Anda, saya berbicara tentang mengotomatiskan tugas -tugas sederhana dengan AI, sehingga agen Anda dapat fokus pada tugas yang lebih kritis.
• Biaya yang lebih rendah: Meningkatkan tim pendukungnya mahal, terutama saat Anda tumbuh. Timbangan AI tanpa Anda menambahkan lebih banyak kursi.
• Membantu agen pendukung, tidak menggantikannya: AI bersinar dalam melakukan pekerjaan kasar. Menyortir tiket yang masuk, menyusun respons awal, mengambil rincian akun, sehingga staf pendukung manusia Anda dapat fokus pada apa yang terbaik yang mereka lakukan: memecahkan masalah yang kompleks dan membangun hubungan.
• Personalisasi: AI dapat menarik konteks dari profil pengguna, pesanan masa lalu, dan preferensi untuk menyesuaikan jawabannya. Jadi jawabannya tidak terasa generik, rasanya seseorang mengenal mereka.
  Misalnya: "Hai Sarah, karena Anda ditingkatkan minggu lalu, Anda sekarang memiliki akses ke laporan premium. Inilah cara menemukannya." Yang jauh lebih baik daripada balasan atau templat yang disimpan.
• Wawasan dan Dukungan Proaktif: Di luar interaksi langsung, AI dapat membuat volume besar data dukungan untuk melihat tren. Mungkin mengidentifikasi bahwa masalah produk tertentu melonjak dalam tiket minggu ini, mengingatkan tim Anda untuk memposting penasihat atau memperbaiki bug. Analisis sentimen yang digerakkan oleh AI dapat mengukur emosi pelanggan dari kata-kata mereka, menandai pelanggan yang tidak bahagia untuk tindak lanjut. Mengetahui wawasan ini secara real time membantu bisnis menjadi proaktif daripada hanya reaktif.

AI dalam Layanan Pelanggan 2025: Kasing dan Contoh Penggunaan Utama

AI bukan alat tunggal - ini adalah serangkaian teknologi luas dengan banyak aplikasi.

Mari kita uraikan beberapa kasus penggunaan AI khusus dalam layanan pelanggan , dengan contoh-contoh dunia nyata dan tips praktis.

1. Chatbots bertenaga AI untuk dukungan instan

Ketika Anda mengunjungi situs web dan kotak obrolan muncul dengan menanyakan "bagaimana saya bisa membantu Anda?" , itu sering kali merupakan chatbot bertenaga AI.

IBM, misalnya, memanfaatkan Watson AI dalam dukungan pelanggannya untuk membantu bisnis menemukan jawaban lebih cepat.

Di sini, di Herothemes, kami menggunakan AI Chatbot untuk menjawab pertanyaan umum tentang produk kami. Anda dapat mengakses chatbot dengan mengklik ikon bantuan di sudut kanan bawah layar Anda.

Chatbots adalah salah satu alat AI yang paling terlihat dalam layanan pelanggan saat ini. Mereka dapat menangani pertanyaan umum, memandu pengguna melalui tugas -tugas dasar, dan bahkan membantu penjualan, melalui semua antarmuka obrolan yang ramah.

Kiat dan fakta untuk mengimplementasikan AI Chatbot dengan benar:

• Gunakan alat chatbot yang menyediakan opsi untuk melatih AI berdasarkan basis pengetahuan Anda . Ini memungkinkan jawaban yang lebih akurat dan konsisten.
• Terbaik untuk pertanyaan yang sering diajukan (FAQ), tugas sederhana (seperti memeriksa saldo akun atau status pesanan), dan triase awal.
• Bagus untuk bisnis global dengan pelanggan di zona waktu yang berbeda.
• Jika chatbot diterapkan dengan buruk (misalnya, ia tidak dapat memahami pertanyaan atau memberikan jawaban yang tidak relevan), itu dapat membuat pelanggan frustrasi.
• Biarkan cara mudah untuk berbicara dengan manusia saat dibutuhkan. Strategi yang cerdas adalah memiliki bot yang dengan sopan mengakui ketika itu keluar dari kedalamannya - misalnya, "Maaf, saya tidak dapat menemukan info itu. Biarkan saya menghubungkan Anda dengan agen dukungan untuk bantuan lebih lanjut." Dengan cara ini, pelanggan tidak merasa macet.

Saya sangat menyarankan Anda untuk mencoba basis pengetahuan heroik untuk membuat chatbot AI berdasarkan basis pengetahuan Anda, yang sangat mudah diatur.

2. AI untuk Otomatisasi Tiket Email dan Dukungan

Tidak semua pelanggan menggunakan obrolan, banyak yang masih mengirim email atau mengisi tiket dukungan. AI dapat secara dramatis meningkatkan bagaimana pertanyaan ini dikelola dan dijawab.

Jika tim dukungan Anda saat ini tinggal di kotak masuk atau sistem tiket, kasus penggunaan ini untuk Anda.

Asisten AI Bank of America, Erica , tidak hanya hidup dalam obrolan, itu juga membantu dengan permintaan pemrosesan yang mungkin secara tradisional adalah email atau panggilan. Pada tahun 2025, Erica telah menangani lebih dari 2 miliar interaksi pelanggan dan dapat menyelesaikan 98% kueri. Itu jutaan pertanyaan yang tidak pernah harus diketik secara manual oleh manusia, menghemat waktu dan upaya yang sangat besar.

Tips dan Fakta untuk Menggunakan AI Untuk Email dan Dukungan Otomatisasi Tiket:

• Jawab pelanggan lebih cepat, sering kali secara instan dengan penurunan otomatis yang benar-benar menjawab pertanyaan.
• Pastikan tidak ada yang jatuh melalui celah.
• Kurangi beban kerja agen.
• Auto-Sort dan memprioritaskan tiket berdasarkan konteksnya.
• Terbaik untuk pertanyaan umum melalui email, klasifikasi tiket dukungan, dan balasan penyusunan.
• Bagus untuk menegakkan konsistensi dalam nada dan informasi.

3. Basis Pengetahuan bertenaga AI

Basis Pengetahuan (KB) seperti perpustakaan artikel bantuan, FAQ, panduan cara, dan dokumentasi yang dapat dicari oleh pelanggan untuk menemukan jawaban sendiri. Sebagian besar inisiatif dukungan pelanggan.

AI dapat menambah swalayan dengan membuat basis pengetahuan lebih interaktif dan cerdas.

Kiat dan fakta untuk menggunakan basis pengetahuan bertenaga AI:

• Pelanggan benar -benar menikmati menemukan jawaban sendiri . Ini lebih cepat dan mereka merasa berhasil.
• Pelanggan mendapatkan jawaban instan dan spesifik alih -alih mengarungi manual.
• Ini meningkatkan tingkat keberhasilan swalayan, lebih banyak orang memecahkan masalah tanpa membuka tiket, yang mengurangi beban kerja .
• AI mengubah halaman FAQ statis menjadi pengalaman tanya jawab yang dinamis.

Perangkat lunak basis pengetahuan heroik dapat menjadi titik awal yang bagus ke dalam basis pengetahuan AI dan pengalaman swalayan.

4. Asisten Suara AI dan Sistem IVR

AI tidak terbatas pada obrolan dan email berbasis teks, itu juga mengubah dukungan telepon, meningkatkan pengalaman layanan pelanggan secara keseluruhan.

Asisten suara AI menggunakan teknologi seperti pengenalan suara dan pemahaman bahasa alami untuk berbicara dengan pelanggan. Sistem ini jauh lebih maju daripada menu batu sentuh lama.

Jika Anda pernah menelepon jalur layanan pelanggan dan disambut oleh suara otomatis yang ramah yang benar -benar dapat memahami apa yang Anda katakan ("Tolong beri tahu saya apa yang Anda butuhkan bantuan dengan beberapa kata ..."), Anda telah menemukan AI dalam bentuk suara.

Manfaat:

• Dukungan cepat, hands-free.
• Ini nyaman bagi pelanggan yang mungkin tidak mengerti teknologi dengan aplikasi atau hanya lebih suka menelepon.
• Untuk bisnis , ini berarti banyak panggilan rutin (seperti pertanyaan saldo, status pesanan, jam toko, pemecahan masalah sederhana) tidak pernah membutuhkan agen.
• Mengurangi waktu penahanan pusat panggilan untuk semua orang, karena hanya panggilan yang lebih kompleks yang diberikan kepada manusia.
• Bot suara juga dapat bekerja bersama manusia. Misalnya, menyalin dan menganalisis panggilan secara real time untuk memberikan saran agen (bentuk bantuan agen melalui suara).

Meskipun manfaatnya tidak diragukan lagi bagus, merancang suara yang bagus AI menantang .

Itu harus menangani aksen yang berbeda, kebisingan latar belakang, dan cara tak terbatas orang dapat mengutarakan hal -hal.

Dengan AI Voice Assistants , yang terbaik adalah memulai dari yang kecil (seperti "Lacak Paket Saya" atau "Bayar Tagihan Saya") dan memperluas saat sistem belajar, dan jika AI tidak mengerti setelah satu atau dua mencoba, itu harus secara otomatis meneruskan penelepon ke agen manusia untuk menghindari frustrasi .

5. Analisis Sentimen dan Wawasan Pelanggan

Terkadang ini bukan tentang secara langsung menjawab pelanggan, tetapi memahaminya.

Analisis sentimen adalah teknik AI yang mengevaluasi apakah sepotong teks (atau ucapan) positif, negatif, atau netral dalam nada.

Dalam layanan pelanggan, analisis sentimen dapat menjadi alat yang ampuh untuk mengukur kepuasan pelanggan dan masalah spot lebih awal.

Manfaat:

• Memberi Anda wawasan tentang kepuasan pelanggan.
• AI dapat merutekan pesan berdasarkan sentimen.

6. Rekomendasi yang Dipersonalisasi dan Dukungan Prediktif

Penggunaan AI yang lebih maju (tetapi semakin umum) dalam layanan pelanggan menggunakan data untuk mengantisipasi kebutuhan dan mempersonalisasikan interaksi . Ini sedikit kabur dalam pemasaran dan penjualan, tetapi juga sangat relevan dengan layanan, terutama di B2C Retail dan B2B Account Management.

HubSpot menggunakan AI dalam dukungannya untuk menganalisis artikel basis pengetahuan mana yang dilihat pelanggan, jadi ketika pelanggan mencapai agen, agen tahu apa yang sudah dicoba pelanggan dan tidak mengulang informasi. Personalisasi sederhana yang menghemat waktu.

Manfaat:

• Bangun pengalaman yang lebih disesuaikan.
• Meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
• Dapat mendorong pendapatan secara tidak langsung (pelanggan yang lebih bahagia tetap dan membeli lebih banyak).

Selanjutnya, mari kita lihat alat dan langkah untuk benar -benar mengimplementasikan solusi AI ini dalam operasi dukungan Anda sendiri.

Alat dan platform untuk layanan pelanggan bertenaga AI

Menerapkan AI dalam layanan pelanggan bukanlah sihir, Anda akan membutuhkan alat yang tepat.

Untungnya, ada berbagai solusi dari plugin sederhana untuk situs web Anda hingga perangkat lunak kelas perusahaan.

Pilihan terbaik tergantung pada ukuran bisnis Anda, tumpukan teknologi, dan kebutuhan spesifik.

1. Kotak Masuk Pahlawan: Kotak Masuk Bersama Anda dengan Potensi AI

Heroic Inbox adalah plugin WordPress Help Desk yang mengubah dasbor WordPress Anda menjadi kotak masuk email bersama untuk dukungan.

Jika Anda adalah bisnis kecil atau startup yang menangani dukungan melalui email generik (seperti [email protected]), kotak masuk heroik memungkinkan Anda menarik email tersebut langsung ke dasbor tempat seluruh tim Anda dapat berkolaborasi. Anggap saja memiliki Zendesk yang ringan dan diselenggarakan sendiri atau membantu pengintai, tepat di dalam WordPress.

Integrasi AI:

Sementara kotak masuk heroik itu sendiri adalah platform, Anda dapat mengintegrasikan AI dengan berbagai cara.

Misalnya, Anda dapat menggunakan plugin WordPress Automation untuk menghubungkan kotak masuk heroik ke layanan AI.

Salah satu pendekatan yang diambil beberapa bisnis adalah menggunakan Zapier atau Uncanny Automator dengan Openai API. Misalnya, ketika tiket baru masuk, kirim teks ke OpenAi untuk menghasilkan respons draft, lalu tambahkan draf itu sebagai catatan pribadi untuk ditinjau oleh agen. Agen kemudian dapat mengedit dan mengirimkannya.

Integrasi semacam ini secara efektif memberi Anda co-pilot AI untuk dukungan email.

Potensi lain adalah menggunakan AI untuk menganalisis kotak masuk dan memberi manajer ringkasan harian: “Anda mendapat 50 email hari ini. 10 adalah tentang masalah login (semua ditangani oleh bot), 5 layak eskalasi,” dll.

2. Basis Pengetahuan Pahlawan: Swalayan dengan AI Boost

Basis Pengetahuan Pahlawan (KB Heroik) adalah plugin WordPress lain oleh tim Herothemes. Ini memungkinkan Anda untuk membuat basis pengetahuan yang profesional dan dapat dicari atau situs dokumentasi dengan mudah.

Jika Anda pernah iri pada bagian "bantuan" di situs web perusahaan besar, Heroic KB memungkinkan Anda memilikinya di situs Anda sendiri: kategori, artikel, bilah pencarian, tombol umpan balik, laporan, integrasi AI dan semuanya.

AI membantu asisten:

Fitur bintang dari topik ini.

Heroic KB menawarkan cara bawaan untuk menambahkan AI Chatbot yang dilatih di basis pengetahuan Anda .

Ini memanfaatkan model chatgpt openai untuk memahami pertanyaan dan pinecone (database vektor) untuk mengambil potongan yang paling relevan dari artikel Anda untuk membentuk jawaban.

Plus, sebagai sistem berbasis WordPress -nya, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikannya dengan ratusan plugin dan platform otomatisasi lainnya.

Alat Mampu AI Lainnya untuk Layanan Pelanggan

Sementara kotak masuk heroik dan KB sangat baik untuk bisnis berbasis WordPress dan usaha kecil yang menginginkan lebih banyak kontrol dan integrasi, perlu dicatat beberapa alat pasar yang lebih luas:

• Help Scout, Zendesk, FreshDesk: Ini adalah platform dukungan pelanggan populer (SaaS) yang sekarang menggabungkan fitur AI.
• Interkom: Dikenal karena obrolan langsung, Intercom memiliki "FIN" , sebuah bot AI yang dapat menangani pertanyaan pelanggan dengan menarik jawaban dari situs web atau basis pengetahuan Anda. Ini sangat mirip dengan asisten Heroic KB, tetapi sebagai layanan yang di -host.
• IBM Watson Assistant / Google DialogFlow: Ini adalah lebih banyak kerangka kerja AI tingkat perusahaan untuk membangun chatbots (termasuk bot suara). Perusahaan yang lebih besar mungkin menggunakan ini untuk membuat agen AI yang sangat khusus yang sangat terintegrasi dengan sistem ujung belakang mereka. Mereka membutuhkan lebih banyak pekerjaan pengembangan tetapi bisa menjadi kuat.

Berita baiknya adalah Anda tidak memerlukan PhD atau anggaran enam angka untuk mulai menggunakan AI dalam layanan pelanggan.

Banyak alat di atas seperti kotak masuk heroik dan basis pengetahuan dirancang untuk non-pengembang.

Cara mengimplementasikan AI di layanan pelanggan Anda: langkah demi langkah

Merasa yakin tentang manfaat AI tetapi tidak yakin bagaimana benar -benar memulai?

Menerapkan AI dalam dukungan pelanggan dapat dilakukan dalam langkah -langkah bertahap dan mudah dikelola. Anda tidak harus (dan tidak seharusnya) mengotomatiskan semuanya dalam semalam.

Di bawah ini adalah rencana permainan langkah demi langkah untuk memperkenalkan AI ke dalam alur kerja dukungan Anda dengan lancar:

Langkah 1. Tentukan tujuan dan penggunaan Anda

Mulailah dengan mengidentifikasi apa yang ingin Anda capai dengan AI .

• Apakah Anda mencoba mengurangi waktu respons?
• Menangani lebih banyak tiket dengan ukuran tim yang sama?
• Menawarkan dukungan 24/7 tanpa mempekerjakan shift malam?

Klarifikasi titik nyeri utama dalam operasi dukungan Anda.

Misalnya, Anda mungkin memutuskan: "Kami ingin membelokkan tagihan sederhana dan pertanyaan yang disesuaikan dengan kata sandi dari agen langsung kami" atau "Kami membutuhkan cakupan setelah jam kerja untuk masalah mendesak." Memiliki tujuan yang jelas akan memandu solusi AI mana yang akan mengejar pertama (chatbot vs otomatisasi email vs basis pengetahuan, dll.).

Langkah 2. Inventaris Penyelidikan dan Tugas Umum Anda

Selanjutnya, daftar pertanyaan pelanggan atau tugas yang paling umum ditangani tim dukungan Anda. Ini bisa datang dari FAQ, istilah pencarian teratas di pusat bantuan Anda, atau hanya bertanya kepada agen Anda.

Langkah ini sangat penting ketika AI belajar dari data, jadi Anda perlu tahu pola atau tanya jawab apa untuk melatihnya.

Mungkin Anda menemukan, misalnya, bahwa 30% tiket Anda setiap minggu adalah "Bagaimana cara memperbarui alamat saya?" dan “Bisakah saya mengubah rencana saya?” Itu adalah kandidat utama untuk ditangani AI.

Demikian juga, catatan tugas berulang seperti mengkategorikan tiket, menggabungkan permintaan duplikat, atau memeriksa status pesanan. Daftar ini akan menyoroti di mana AI dapat memiliki kemenangan cepat.

Langkah 3. Siapkan basis pengetahuan dan data Anda

AI hanya sebagus informasi yang Anda masukkan.

Sebelum menggunakan bot mewah, pastikan basis pengetahuan atau konten FAQ Anda terkini dan komprehensif.

Jika Anda tidak memiliki basis pengetahuan, pertimbangkan untuk membuatnya. Bahkan halaman FAQ sederhana membantu.

Misalnya, jika Anda berencana untuk menggunakan chatbot, itu akan menggunakan artikel basis pengetahuan Anda untuk info (seperti yang dilakukan asisten KB heroik) atau Anda akan membuat skrip dengan pasangan tanya jawab.

Dalam kedua kasus, Anda membutuhkan jawaban yang solid dan akurat siap.

Demikian pula, jika Anda melakukan otomatisasi email, siapkan beberapa templat balasan yang disimpan yang dapat ditarik oleh AI.

Pada dasarnya, rapi konten dukungan Anda . Ini seperti menyiapkan buku teks sebelum mengharapkan "siswa" (AI) untuk menjawab pertanyaan dari mereka.

Jelajahi : Otomatisasi Layanan Pelanggan: Apa itu, Contoh & Bagaimana

Langkah 4. Pilih alat atau platform yang tepat

Dengan kasus penggunaan dan konten Anda, pilih alat AI yang sesuai.

Jika tujuan Anda adalah dukungan situs web instan, chatbot AI seperti asisten basis pengetahuan heroik masuk akal.

Jika Anda ingin mengotomatisasi respons email di WordPress, kotak masuk heroik plus integrasi AI bisa menjadi caranya.

Untuk suara , Anda mungkin melihat layanan seperti Twilio Autopilot atau DialogFlow.

Saat memilih, pertimbangkan faktor -faktor seperti:

• Integrasi dengan sistem saat ini
• Kompleksitas Pengaturan
• Biayanya

Banyak dimulai dengan sesuatu seperti chatbot yang tidak memerlukan pengkodean. Anda sering dapat mengonfigurasinya melalui antarmuka visual.

Langkah 5. Implementasikan dalam skala kecil (uji coba)

Tahan keinginan untuk meluncurkannya di mana -mana pada hari pertama.

Pilih ruang lingkup kecil untuk implementasi AI pertama Anda dan perlakukan itu sebagai pilot.

Misalnya , aktifkan chatbot hanya di beranda dukungan Anda untuk satu set FAQ, atau gunakan AI untuk menangani hanya satu kategori email (seperti pengaturan ulang kata sandi).

Peluncuran terkontrol ini memungkinkan Anda untuk mengumpulkan data dan umpan balik tanpa mempertaruhkan gangguan besar.

Selama fase ini, monitor bagaimana kinerja AI: Apakah pelanggan puas dengan jawabannya? Apakah itu memberikan informasi yang benar? Apakah ada pertanyaan yang tidak bisa ditangani?

Langkah 6. Latih AI dan berikan pengawasan

"Atur dan lupakan" tidak berlaku di sini.

AI membutuhkan pelatihan dan penyetelan. Gunakan hasil fase pilot untuk meningkat.

Jika AI salah jawaban atau jika tidak mengenali ungkapan tertentu, Anda harus memperbarui data atau aturan pelatihannya.

Misalnya, Anda dapat menambahkan lebih banyak variasi pertanyaan ke set pelatihan chatbot, atau memasukkan artikel tambahan ke dalam basis pengetahuan.

Adalah bijaksana untuk memiliki pengawasan manusia: mungkin menugaskan agen dukungan untuk meninjau sampel obrolan atau email yang ditangani AI setiap hari pada awalnya .

Langkah 7. Mendidik dan melibatkan tim pendukung Anda

Bawa tim dukungan Anda ke dalam proses lebih awal. Perubahan bisa mengintimidasi; Beberapa agen mungkin khawatir AI akan menggantikannya atau secara drastis mengubah pekerjaan mereka.

Jelaskan bahwa AI adalah alat untuk membantu mereka, bukan menggantinya. Tunjukkan pada mereka cara kerjanya dan bahkan melibatkan mereka dalam melatihnya.

Misalnya :

• Agen dapat membantu menulis artikel basis pengetahuan atau balasan yang disimpan yang akan digunakan AI.
• Ketika saran AI masuk (seperti respons draft), dorong agen untuk meninjau dengan cermat dan tidak hanya memukul Kirim.

Dengan melibatkan tim, Anda juga mengetuk kebijaksanaan garis depan mereka untuk membuat AI lebih baik. Bagaimanapun, agen Anda mengetahui nuansa pertanyaan pelanggan; Input mereka dapat memperbaiki AI untuk menangani nuansa tersebut.

Langkah 8. Berkomunikasi dengan pelanggan Anda (bila perlu)

Jadilah transparan dengan pelanggan yang masuk akal.

Jika Anda memperkenalkan chatbot, beri label dengan jelas sebagai asisten AI (misalnya, "mengobrol dengan asisten virtual kami"). Orang cenderung bersabar dengan bot yang kadang -kadang tidak mendapatkannya, selama mereka tahu itu bot.

Jika Anda menyembunyikan fakta itu, frustrasi dapat melonjak ketika "agen" memberikan jawaban yang aneh. Juga, meyakinkan pelanggan bahwa bantuan manusia ada di belakang layar.

Misalnya , Anda mungkin mengumumkan: "Kami menguji asisten AI baru untuk membantu menjawab pertanyaan Anda lebih cepat. Jangan khawatir, tim manusia kami masih ada di sini dan siap membantu jika diperlukan!"

Jenis pesan ini membangun kepercayaan dan menetapkan harapan yang tepat.

Langkah 9. Monitor metrik dan kumpulkan umpan balik

Lacak bagaimana implementasi AI Anda berkinerja melawan tujuan Anda.

Metrik kunci bisa jadi:

• Pengurangan waktu respons rata -rata
• Jumlah tiket dibelokkan (tingkat keberhasilan swalayan)
• Skor kepuasan pelanggan untuk interaksi yang ditangani AI vs yang ditangani manusia
• Statistik produktivitas agen (seperti tiket per agen per hari).

Juga, langsung mencari umpan balik. Anda dapat menambahkan survei cepat setelah sesi chatbot (“Apakah Anda mendapatkan apa yang Anda butuhkan?”) Untuk mengukur kepuasan.

Langkah 10. Iterasi dan Perluas

Berdasarkan data dan umpan balik, lakukan perbaikan.

Mungkin Anda menemukan AI Chatbot sangat baik dengan pertanyaan produk tetapi buruk dengan masalah khusus akun, sehingga Anda memperbaikinya untuk memberikan pertanyaan akun lebih cepat.

Mungkin email AI solid untuk bahasa Inggris tetapi berjuang dengan pertanyaan Spanyol, jadi Anda menambahkan lebih banyak data pelatihan multibahasa atau menyesuaikan alur kerja Anda untuk email non-Inggris.

Setelah pilot berjalan dengan baik, pertimbangkan untuk memperluas AI ke area lain : lebih banyak topik, lebih banyak saluran.

Dengan mengikuti langkah -langkah ini, Anda dapat menerapkan AI sebagai peningkatan yang bijaksana untuk dukungan Anda, daripada perbaikan yang mengganggu.

Dampak AI pada agen dukungan dan pengalaman pelanggan

Setiap kali AI dalam dukungan dibahas, dua pertanyaan besar muncul: "Apa artinya ini bagi agen pendukung?" dan “Bagaimana perasaan pelanggan tentang hal itu?” Mari kita mengatasi keduanya.

Dampak pada Agen Dukungan

• Mengubah Peran (untuk yang lebih baik): Agen pendukung akan melihat peran mereka berkembang dari "pabrik jawaban" murni menjadi lebih banyak panduan dan pemecah masalah.
• Boost Produktivitas dan Pengembangan Keterampilan: Dengan AI menangani sepotong tugas berulang, agen dapat menangani lebih banyak tiket pada saat yang sama, atau menghabiskan lebih banyak waktu untuk setiap pelanggan yang benar -benar membutuhkannya. Ini dapat mengurangi kelelahan karena agen tidak terlalu banyak bekerja pada volume, dan mereka dapat fokus pada kualitas.
• Kekhawatiran Keamanan Pekerjaan: Penting untuk mengakui bahwa agen mungkin khawatir tentang AI "mengambil pekerjaan saya." Realitas yang diamati di banyak perusahaan adalah bahwa AI mengambil tugas, bukan pekerjaan; setidaknya saat diimplementasikan dengan serius.
• Moral dan Motivasi: Agen pada awalnya mungkin merasa terdemoralisasi jika bot dapat melakukan bagian dari pekerjaan mereka. Tetapi seiring waktu, banyak yang menghargai bahwa mereka tidak lagi dirantai untuk pertanyaan berulang.

Dampak pada Pengalaman Pelanggan

• Jawaban yang lebih cepat, kepuasan yang lebih tinggi: Pelanggan saat ini sangat menghargai kecepatan dan kenyamanan. AI dalam Layanan Pelanggan langsung melayani: Jawaban instan kapan saja.
• Cadangan manusia: Namun, ada sisi lain. Jika AI gagal memahami atau menyelesaikan masalah ini, pelanggan bisa frustrasi. Kita semua berada dalam lingkaran "perwakilan! Perwakilan!" di sistem telepon otomatis yang tidak mendapatkannya. Itulah mengapa pengalaman pelanggan terbaik dengan AI terjadi ketika AI terintegrasi dengan dukungan manusia.
• Personalisasi dan kehangatan: Yang mengejutkan bagi sebagian orang, AI sebenarnya dapat membuat layanan merasa lebih pribadi dengan cara tertentu. Dengan menarik data tentang pelanggan, AI dapat menyambut mereka dengan nama, merujuk pesanan baru -baru ini, dan bahkan menyesuaikan nada jika mendeteksi suasana hati pelanggan.
• Kepercayaan dan Kenyamanan: Masih ada segmen pelanggan yang waspada terhadap AI . Penting untuk mempertahankan kepercayaan dengan menjadi transparan dan memastikan keamanan data.
• Layanan yang konsisten di seluruh saluran: Satu hal hebat pengalaman pelanggan dengan AI lebih konsistensi.
• Perawatan etis dan adil: AI dapat membantu di sini dengan menghilangkan beberapa bias manusia dalam dukungan. Misalnya, AI tidak menjadi tidak sabar atau menilai pelanggan karena mengajukan pertanyaan "bodoh". Ini merespons dengan cara yang sopan setiap kali.

Masa depan AI dalam layanan pelanggan

Ke depan, bagaimana AI dapat mengubah layanan pelanggan lebih lanjut dalam beberapa tahun ke depan?

Lansekapnya berkembang pesat, yang bisa membayangkan lompatan dari pohon telepon yang kikuk ke AI percakapan hanya dalam satu dekade!

Berikut adalah beberapa tren dan kemungkinan di cakrawala:

• Bahkan chatbots yang lebih pintar (AI generatif di mana -mana)
• Unified AI di seluruh saluran: Kami mungkin akan melihat AI yang mengikuti pelanggan di seluruh saluran.
• Dukungan proaktif dan prediktif: Alih -alih menunggu pelanggan untuk menghubungi dukungan, AI akan membantu perusahaan mengantisipasi masalah .
• Agen AI yang menangani tugas -tugas kompleks: saat ini, AI biasanya menangani tugas -tugas sederhana dan berulang dan meninggalkan masalah yang kompleks bagi manusia. Tapi bar untuk "kompleks" terus meningkat. AI secara bertahap mengambil tugas yang lebih kompleks karena kemampuan penalarannya meningkat.
• AI Emosional dan Empati: Ini agak eksperimental, tetapi ada pekerjaan pada AI mendeteksi tidak hanya sentimen (positif/negatif) tetapi juga emosi atau tingkat stres dari suara dan teks.
• Kolaborasi Agen-AI yang lebih besar: Kami menyebutkan alat "Agen Assist"; Harapkan mereka menjadi masalah standar di pusat panggilan. Setiap agen pendukung mungkin memiliki widget helper AI di layar mereka yang mendengarkan percakapan dan memberikan saran real-time, seperti pelatih yang terampil.
• Harapan dan norma pelanggan: Karena AI menjadi ada di mana -mana, pelanggan kemungkinan akan meningkatkan harapan mereka untuk kualitas layanan bahkan lebih tinggi.

Secara keseluruhan, masa depan AI dalam layanan pelanggan terlihat cerah dan dinamis. Ini adalah masa depan di mana AI akan terlibat dalam hampir setiap interaksi pelanggan dalam beberapa bentuk . Apakah terlihat oleh pelanggan atau di belakang layar yang membantu perwakilan manusia.

Pikiran terakhir

Layanan pelanggan AI tidak lagi hanya kata kunci, ini adalah alat praktis yang dapat dimanfaatkan oleh bisnis dari semua ukuran saat ini.

Kami meliput banyak hal dalam panduan ini, sehingga Anda dapat mulai membangun operasi layanan pelanggan modern yang cepat, efisien, dan terukur-namun masih kepribadian dan berpusat pada pelanggan.

AI adalah sekutu yang kuat untuk tim pendukung ketika digunakan dengan penuh pertimbangan.

Tapi ingat, inti dari layanan pelanggan sedang memecahkan masalah dan merawat pelanggan . AI seharusnya tidak mengubah itu - itu harus meningkatkan kemampuan Anda untuk melakukannya secara efektif.