Automatyzacja obsługi klienta

Ciągła transformacja świata cyfrowego wymaga ciągłej optymalizacji i udoskonalania procesów. Z tego powodu konieczne jest zautomatyzowanie kolejnych działań, aby były jak najbardziej efektywne i maksymalnie wykorzystywały potencjał ludzi. Jak powszechnie wiadomo, obsługa klienta zawsze wymaga udoskonaleń: agenci obsługi klienta spędzają mnóstwo czasu na żmudnych zadaniach, podczas gdy ich wydajność mogłaby być na absolutnie wyższym poziomie, udoskonalając doświadczenie klienta i ogólny wizerunek firmy. W świetle tych wyzwań, Salesforce przekonuje, że dzięki narzędziom sztucznej inteligencji i automatyzacji organizacje mogą skrócić średni czas obsługi a także utratę przychodów. To wszystko jest możliwe, przy efektywnym wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji przez agentów obsługi klienta, dzięki której mogliby zapewnić spersonalizowaną, proaktywną obsługę klienta, oraz szybciej rozwiązywać zapytania dotyczące rozliczeń¹.

Mając to wszystko na uwadze, AI przychodzi z wielką pomocą, umożliwiając automatyzację, często żmudnych i czasochłonnych procesów – usprawniając pracę ludzi!

W jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić obsługę klienta lub marketing?

Dzisiaj zapraszamy na drugi odcinek serii Enxoo TuesdAI, w którym przedstawimy zastosowanie Sztucznej Inteligencji w realnym, biznesowym zastosowaniu!

Udanej lektury!

Studium Przypadku: Kolejna awaria Internetu

Ilu z was doświadczyło problemów związanych z awariami Internetu? Długi czas ładowania stron, brak możliwości obejrzenia ulubionego filmu lub wykonania ważnych transakcji – to wszystko takie irytujące, prawda?

Wyobraźmy sobie, że taka sytuacja się właśnie wydarzyła: George po raz kolejny natrafił na awarię Internetu i jest naprawdę zirytowany jakością usług świadczonych przez swojego dostawcę Internetu. Aby rozwiązać ten problem, pisze maila do obsługi klienta, opisując swoje problemy i podając dane kontaktowe w celu uzyskania pomocy.

Teraz zmieńmy perspektywę i wyobraźmy sobie, że jesteśmy wspomnianym dostawcą Internetu. Aby rozwiązać to zapytanie – problem George'a musi przejść przez dwie linie supportu. Członek pierwszej linii to osoba, która otrzymuje zapytania nowych klientów i zbiera wszystkie dodatkowe informacje, takie jak historia klienta, poprzednie problemy itp. Druga linia, koncentruje się na rozwiązaniu problemu klienta i skontaktowaniu się z nim, kiedy problem zostanie rozwiązany.

Zarządzanie zapytaniami przez pierwszą linię wsparcia

Przyjmijmy, że obserwujemy przebieg złoszenia z perpspektywy dostawcy internetu, którego zespół obsługi klienta właśnie rozpoczyna pracę nad otrzymanym zgłoszeniem. Po odświeżeniu systemu CRM, pojawia się nowo otrzymane zgłoszenie od George'a, w którym skarży się na problemy z połączeniem. Na potrzeby naszego materiału załóżmy, że pracownik pierwszej linii supportu skontaktował się z George'em telefonicznie, aby wysłuchać problemów, z którymi się boryka. Aby zrekompensować mu bieżące problemy z Internetem w najlepszy możliwy sposób, Georgowi przypisana zostaje informacje o dodaniu bonu rekompensaty – tak aby relacje z klientami mają szanse pozostać w dobrym stanie.

Na tym etapie, po raz pierwszy pojawia się możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji do obsługi tego zapytania. Jako nowe zgłoszenie w systemie, sprawie Georg’a brakuje przypisanego priorytetu, a także sklasyfikowania do rodzaju problemu. Ponadto, nie ma wyznaczonego pracownika do obsługi tego zgłoszenia. Aby usprawnić ten proces, pracownik działu supportu może skorzystać z pierwszej funkcjonalności Salesforce AI, czyli Einstein Recommendations. Po kliknięciu przycisku „Einstein Recommendations is Available” wyświetlane są zalecenia dostarczone przez Einsteina dla tego przypadku. Całkowicie automatycznie Einstein zaklasyfikował to zgłoszenie jako „Service Down”, ponieważ George ma problem z Internetem, oraz nadał mu wysoki priorytet, ponieważ klient potrzebował pilnej pomocy, a dodatkowo to kolejne zgłoszenia problemu przez tego konkretnego klienta. 

Określenie tych dwóch wartości jest niezbędne do wywołania następnego kroku – przydzielenie naszemu klientowi dedykowanego eksperta, który będzie kontynuował pracę nad rozwiązaniem problemu George’a. W opisanym scenariuszu Einstein automatycznie przypisał członka drugiej linii supportu, który specjalizuje się w rozwiązywaniu problemów typu Service Down, z wysokim priorytetem.

Stosunek Salesforce do sztucznej inteligencji

Z pewnością wielu z Was zastanawia się, czy istnieje sposób na zautomatyzowanie tego procesu? Uzyskanie pełnej automatyzacji, która wyeliminowałaby interwencję człowieka, a Einstein samodzielnie przypisałby priorytet, kategorię problemu i pracownika, do którego zgłoszenie zostanie skierowane w drugiej linii supportu.

Odpowiedź brzmi: tak, zdecydowanie. Rekomendacje Einsteina mogą być w pełni zautomatyzowane, jeśli AI zaproponuje dowolne pole ustalone przez użytkownika. Przykładowo, jeśli Einstein jest w 99% pewien określonej wartości, można ją zaprogramować tak, aby klasyfikowała się automatycznie. Obejmuje to scenariusze, takie jak przypisywanie priorytetu, typu i odpowiedniego specjalisty do obsługi danego zgłoszenia. Dlatego w tym procesie Einstein stosuje pełną automatyzację.

Warto jednak zauważyć, że Salesforce w swoim podejściu do sztucznej inteligencji podkreśla znaczenie utrzymywania obecności człowieka w trakcie interakcji z AI. Podejście to można skrócić do określenia: „utrzymywania ludzi w procesie”. Oznacza to, że dla Salesforce, AI pełni rolę asystenta, proponując wartości dla niektórych pól, ale nie podejmuje autonomicznych decyzji dotyczących ich zatwierdzenia. Tym samym człowiek pozostaje podmiotem kontrolującym, weryfikującym sugestie Einsteina. Takie podejście sprowadza rolę człowieka do weryfikacji przedstawionych wartości, i zatwierdzeniu ich przez kliknięcie „Zapisz”, co stanowi niesamowitą oszczędność czasu i pracy.

Kolejne pytanie, które może się pojawić, dotyczy, w jaki sposób Einstein ocenia i sugeruje wartości dla pól danych w systemie CRM? Odpowiedź na to pytanie wynika bezpośrednio z modelu Einsteina, który zostanie wcześniej zdefiniowany przez jego użytkowników. Aby taki model mógł zostać określony, musi być obsługiwany i “naładowany” przez odpowiednią bazę danych, na podstawie której Sztuczna Inteligencja – w postaci Einsteina – nauczy się określonych wzorców działań. Kontynuując ten tok myślenia, jasne jest, że im większa i bardziej kompleksowa jest baza danych, tym lepszy jest model, a co za tym idzie, wyniki generowane przez Einsteina.

Rozwiązywanie zgłoszenia klienta przez drugą linię supportu

Niestety takie ogólne podsumowanie może nie wystarczyć do skutecznej interwencji mającej na celu rozwiązanie problemu klienta. W tym celu warto użyć Einstein’s Copilot. Aby to zrobić, wystarczy kliknąć odpowiedni przycisk u góry ekranu.

Następnie system, wspomagany przez najnowszą, czwartą wersję Chatu GPT, pracuje nad przydzielonym zadaniem. Po chwili oczekiwania, użytkownik może otrzymać pożądany wynik w postaci obszernego i szczegółowego podsumowania. Dodatkowo, na dole ekranu Einstein przypomina o danych kontaktowych klienta, aby ułatwić dalszy kontakt z klientem. Co ważne, wygenerowane podsumowanie zawiera również informację, że George przesłał do systemu łącznie 10 zgłoszeń. Dzięki zamieszczonym tym wszystkim informacjom, pracownik drugiej linii supportu ma możliwość dokładnej weryfikacji historii tego klienta, jego wcześniej zgłoszonych problemów i proponowanych rozwiązań. Co więcej, w tym samym momencie możliwe jest również zamknięcie duplikatów zgłoszeń – tj. zgłoszeń dotyczących tych samych problemów – dbając w ten sposób o porządek w systemie CRM.

Na podstawie podsumowania przygotowanego przez Einstein’a, system sugeruje pracownikowi kilka kolejnych kroków do wykonania: skontaktowanie się z Georgem, wysłanie inżyniera w celu rozwiązania problemu na miejscu u klienta, zaproponowanie wymiany sprzętu i dostarczenie obiecanego kuponu rabatowego klientowi.

Podczas obsługi zapytania jednym z ostatnich kroków jest skontaktowanie się z klientem i podanie informacji o podjętych działaniach, a następnie zamknięcie zgłoszenia. W tym celu można napisać wiadomość e-mail przy użyciu tradycyjnych metod, ale jest to dosyć pracochłonne, prawda? Einstein umożliwia generowanie odpowiedniej treści wiadomości e-mail, którą użytkownik musi jedynie zweryfikować i wysłać. Wystarczy kliknąć przycisk „Create an email for this case” i pozwolić sztucznej inteligencji przygotować go automatycznie. Wykorzystanie tego narzędzia pozwala na ogromną oszczędność czasu i precyzyjną komunikację dot. wykonanych operacji. Ton wiadomości i informacje, które należy uwzględnić, można łatwo zmodyfikować, za pomocą dedykowanego prompta odpowiedzialnego za tą czynność.

Podsumowanie

Opisany powyżej scenariusz obrazuje cały proces obsługi klienta: od otrzymania zgłoszenia od klienta, przez jego wstępną weryfikację przez pierwszą linię supportu, po kompleksową obsługę przez drugą linię. Sztuczna inteligencja i różne formy automatyzacji są wykorzystywane w całym procesie. Co warto odnotować, specjalistyczna wiedza nie jest niezbędna na żadnym z etapów obsługi zgłoszenia. Aby w pełni wykorzystać potencjał możliwość oferowanych przez AI, wystarczy rozumienie, jak działa system i umiejętność korzystania z narzędzi takich jak Einstein. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do usprawnienia takich procesów może znacznie poprawić obsługę klienta, oraz sprowadzić rolę człowieka do weryfikowania sugestii generowanych przez AI i zatwierdzania ich odpowiednimi kliknięciami w systemie.

Poza oszczędnością czasu i redukcją błędów ludzkich, automatyzacja pracy zwiększa wydajność organizacyjną. Skuteczne procesy automatyzacji firmy mogą obsługiwać znacznie większą liczbę zgłoszeń, co bezpośrednio wpływa na doświadczenia klientów i napędza długoterminowy wzrost sprzedaży jak i przedłużenie umów.

Czy nadal jesteś głodny wiedzy o sztucznej inteligencji i sposobie, w jaki Salesforce wykorzystuje ją w swoich produktach? Jeśli chcesz przeczytać o początkach AI i jej zastosowaniu w Salesforce, sprawdź nasz poprzedni wpis na blogu “Powitajcie Einstein’a!” 

Pozostań z nami aby już wkrótce zobaczyć więcej treści z naszej serii Enxoo TuesdAI!

Dziękujemy za przeczytanie!