Отправить статью

Как нейросети помогают создать идеальный клиентский сервис

Наверняка вы уже используете нейросети, чтобы генерировать короткие тексты и изображения для постов в социальных сетях и иллюстраций к статьям. Но это — не предел их возможностей, уже сейчас искусственный интеллект способен качественно улучшить клиентский сервис в вашей компании. Как это можно сделать, рассказывает коммерческий директор компании Sape Татьяна Меркулович.

Как нейросети помогают создать идеальный клиентский сервис
© Berkeley Communications/Unsplash
Коммерческий директор компании Sape

Сегодня человечество перешло на пятый этап промышленной революции, когда разработанные нами технологии помогают создавать нечто более совершенное, развивать самих людей. Благодаря ИИ, а особенно нейросетям, каждый сотрудник, который так или иначе взаимодействует с клиентами, может работать еще лучше и предоставлять им превосходный сервис. Главная цель этого процесса — вывести компанию на вершину пирамиды клиентского опыта, где она не просто полностью будет закрывать потребности аудитории продуктами или услугами, но и способствовать развитию потребителей. Помочь бизнесу в достижении этой цели может искусственный интеллект.

Нейросети и коммуникация

В первую очередь нейросети могут помочь в общении с клиентами. Так эффективность коммуникации улучшается с помощью анализа успешных звонков. Например, транскрибировать записи в текст, чтобы проанализировать успешные или провальные звонки. В результате можно выявить закономерности, способствующие успеху — вполне вероятно, что:

  • клиента могли чаще называть по имени;
  • структура диалога была выстроена определенным образом;
  • на возражения клиента давалась конкретная эффективная аргументация.

Сегодня подобный анализ легко и быстро проводится с помощью нейросети. На его основе можно создать скрипты или обучающие материалы для сотрудников.

Также нейросеть позволяет выделить наиболее частые обращения, ответ на которые известен и понятен уже очень давно. Далее они закрываются чат-ботом, виртуальным или голосовым помощником, как это делается в банках и сфере телекома. Сегодня у людей уже нет предубеждения против голосовых роботов или виртуальных ответов, если они действительно решают проблемы.

Эффективно работают подсказки для операторов. Если у вас есть менеджер, который дает очень длинные ответы на сообщения клиентов, можно воспользоваться нейросетью, чтобы сократить ответ без потери смысла. Или, например, если сотрудник грубоват, и его манера общения не соответствует имиджу компании, ИИ способен сделать сообщения вежливыми и клиентоориентированными.

Нейросети могут качественно переводить текст и помогать эффективно поддерживать письменную коммуникацию с иностранцами. Если нет возможности найти клиентских менеджеров, которые говорят на нужном языке или компания не обладает бюджетом для этой задачи, ИИ — адекватная альтернатива.

Нейросети и аналитика

Благодаря нейросетям вам не нужен огромный отдел контроля качества и большой штат аналитиков, чтобы оценивать уровень коммуникации, поддерживать и улучшать его. Если вы создали идеальный скрипт и подготовили под него чек-лист, ИИ легко сможет проверять все переговоры на соответствие критериям качества. Так, нейросеть способна подсчитать:

  • сколько раз имя было названо в текущем разговоре;
  • был ли аккаунт менеджер вежлив;
  • использовались ли слова с отрицательной интонацией.

Диалоги можно записывать не только с клиентами, а также и между сотрудниками, с разными целями:

  • отслеживать, хорошо ли ведется работа с мотивацией сотрудников, с контролем;
  • оценивать, каким образом разбираются критичные ситуации;
  • проверять работу менеджеров.

Помимо содержания диалогов можно анализировать их метрики. Сводные отчеты по самым частым причинам отказов, продолжительности бесед, эффективности менеджеров и отделов позволяют выявлять закономерности, находить системные проблемы и решать их.

Другое перспективное направление — видеоаналитика. Например, в банках устанавливают веб-камеры, которые в режиме реального времени наблюдают за лицом клиента. ИИ может по мимике определить, что коммуникация идет не так, как задумано. В результате старший менеджер получает уведомление и может лично вмешаться в ситуацию, используя свою экспертизу.

Нейросети и рабочий процесс

Помимо улучшения непосредственно коммуникации, технологии позволяют оптимизировать внутренние процессы. Самое очевидное решение — алгоритм маршрутизации клиентских обращений. К вам могут поступать разные типы заявок, самые частые из которых:

  • жалобы и сообщения о проблемах;
  • предложения по улучшению сервиса;
  • вопросы по продуктам и услугам.

Подключив к распределению заявок ИИ, можно направлять их автоматически на тех менеджеров, которые лучше всего справляются именно с данным типом обращения.

В телефонии и чатах регулярно случаются пиковые нагрузки и простои. Нейросети могут предсказывать эти периоды и распределять заявки таким образом, чтобы все обращения были обработаны и никто из сотрудников не сидел без работы.

Отличный способ автоматизировать внутренние процессы — поручить нейросети обработку документов и извлечение из них важной информации. Если клиент отправил вам большой объем документации, которую нужно проанализировать и сделать резюме, ИИ уверенно справляется с этой задачей, делая содержательную емкую выжимку и сокращая трудозатраты.

Нейросети способны формировать качественные автоответы. Если клиент присылает закрывающие документы, они анализируются и направляются в разные подразделения. Одновременно ИИ формирует ответ клиенту о том, что все получено, либо, наоборот — определенной документации не хватает и ее надо дослать.

Нейросети и бизнес-предложения

Один из основных трендов нашего времени — персонализированные предложения для клиентов. Компании справедливо полагают, что потенциал их роста лежит в работе не только с общей базой, но и с микросегментами. Например, известен кейс, когда банки выделили когорту клиентов, которым в начале их жизненного пути по определенным причинам было отказано в кредите. К такими клиентам нужен особый подход — им делают персонализированные предложения, помогают исправить кредитную историю, меняют их отношение к кредитам в целом. В результате ранее мертвая база превращается в клиентскую и позволяет банкам заработать деньги.

Так, с помощью нейросетей можно настроить триггерные рассылки — когда с клиентом определенного типа случается конкретная ситуация, ему направляется персональное сообщение. ИИ отслеживает триггер и отправляет письмо по тому каналу, через который чаще всего приходил ответ.

Нейросеть позволяет прогнозировать поведение клиентов. Это очень распространено в ритейле — если человек каждый месяц после зарплаты совершает характерные действия: покупает новую одежду, гаджеты или заказывает доставку еды.

Например, у меня есть личный кейс: каждый раз после зарплаты я заказываю рыбу в одном и том же магазине. Там уже знают, что 15 и 31 числа каждого месяца им лучше напомнить о себе — на случай, если я забуду. Мне направляют персональные предложения именно в этот момент и таким образом влияют на мою лояльность. Мне будет приятно получить уведомление в подходящее время, и я с большей вероятностью совершу покупку.

С помощью нейросетей определяется критичность клиента и момент, когда он станет критичным. В нашем агентстве поискового продвижения Sape Agency мы знаем, что клиент будет недоволен, если какая-нибудь доработка не выполнена в срок и мы не выведем в топ нужное количество позиций к указанной дате. Таким образом, есть определенное количество тревожных маркеров. Например, клиент не берет трубку и уже неделю не выходит на связь — тоже тревожный маркер. Дальше каждый клиент анализируется на предмет двух факторов:

  • какие из маркеров у него уже есть;
  • какие маркеры могут появиться в ближайшее время.

Таким образом, система предсказывает, когда менеджменту надо переключиться со стандартного обслуживания клиента. Производятся внеочередные доработки, закладывается дополнительный бюджет на повышение лояльности — тем самым мы предвосхищаем негатив и кризисную ситуацию.

Нейросети могут участвовать в создании программы лояльности. Анализируя пользовательское поведение, мы понимаем, какие бонусы будут более приятными и востребованными, и в результате персонализируем систему лояльности под каждую категорию клиентов. Аудитория получит то, что точно сработает и улучшит свое отношение к компании.

ИИ способен создавать новые продукты, полезные для целевой аудитории. Так, проводя ежегодный опрос SEO-специалистов на платформе линкбилдинга Links.Sape, мы увидели, что 70% пользователей для размещения ссылок ищут именно тематические страницы, и это требование превалирует над многими параметрами, которые традиционно считались очень важными. В результате на платформе появился умный тематический поиск — нейросеть анализирует контент продвигаемой страницы и в базе сайтов ищет подходящие по тематике страницы для размещения ссылок.

Создав такой продукт, мы увидели, как эффективно он работает. Один наш клиент, продвигавший площадку редкой тематики — химические компоненты — благодаря умному поиску нашел 10 идеально подходящих страниц для закупки ссылок. Уже через 3 недели трафик на его страницу начал заметно расти, потому что доверие к сайту в поисковой системе повысилось.

Нейросети и кадровые вопросы

Нейросети могут помочь в развитии не только клиентов, но и сотрудников. ИИ способен анализировать большое количество резюме кандидатов под ваши требования и зарплатные ожидания, после чего выбрать, например, топ-10 соответствующих предлагаемой вакансии.

Также, обработав результаты различных тестирований на клиентоориентированность, ответственность и ориентацию на результат, нейросеть способна создать эффективный план развития для каждого сотрудника на основе индивидуальных особенностей.

ИИ — незаменимый помощник в проведении обучающих ролевых игр. Загрузив в нейросеть большое количество диалогов с клиентами, можно предложить ей исполнить роль недовольного потребителя. Аккаунт-менеджер будет переписываться с роботом и обучаться без репутационных рисков для компании и возможности совершить ошибку в работе с людьми. Это избавит руководителей групп или отделов от необходимости проводить такие тренинги лично.

Можно создавать информационную базу с помощью нейросети — загружать в нее данные о продукции, регламенты и скрипты, задавать ИИ вопросы и быстро получать ответы. В крупных компаниях с объемной базой знаний это позволяет легко структурировать информацию.

Подытожим

На текущем этапе развития технологий нейросети уже позволяют приблизить любую компанию к достижению максимально возможного уровня клиентского сервиса. Так, уже существуют эффективные решения на базе искусственного интеллекта в следующих направлениях:

  1. Улучшение коммуникации с клиентами.
  2. Ускорение и удешевление аналитики.
  3. Систематизация рабочего процесса.
  4. Создание новых бизнес-предложений.
  5. Оптимизация кадровых вопросов.

Главное преимущество нейросетей для улучшения клиентского сервиса — они подходят любому бизнесу, не требуют выделения обширного бюджета и позволяют получить ощутимые положительные результаты в кратчайшие сроки.

Деловой мир в
и
Деловой мир в
и
0 комментариев
Отправить
Чтобы оставить комментарий, авторизируйтесь или зарегистрируйтесь