Как применять ИИ в клиентском сервисе
ИИ - искусственный интеллект, конечно же.
Еще совсем недавно казалось, что ИИ - это какое-то далекое будущее, но сегодня это будущее наступило. И хотите вы того или нет, ИИ стал для нас полезным инструментом не только в работе, но и в личной жизни. Вот, к примеру, вчера ChatGPT помог мне выбрать подарок на день рождения близкому человеку, учитывая характеристики и интересы этого человека. Но сегодня же мы поговорим об использовании ИИ в клиентском сервисе.
Существует множество технологий ИИ, которые можно использовать в клиентском сервисе, чтобы улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворенность клиентов. Об этом - ниже.
ChatGPT
Давайте представим, что вам нужно с нуля собрать базу знаний из различных инструкций, регламентов и скриптов для своего бизнеса, или отредактировать текущие.
ChatGPT может помочь в написании скриптов и регламентов в бизнесе, предоставляя текстовые образцы и подсказки для различных ситуаций.
Например, вы можете задать свой вопрос ChatGPT о том, как написать скрипт приветствия для колл-центра, и ChatGPT предоставит несколько образцов, основанных на лучших практиках, которые можно использовать в вашем бизнесе.
Кроме того, ChatGPT может помочь в написании регламентов и инструкций по выполнению задач, например, инструкций по оформлению заказов или инструкций по обслуживанию клиентов. Вы можете задать конкретный вопрос, и ChatGPT предоставит вам подробную информацию и рекомендации.
Однако, следует учитывать, что ChatGPT является лишь инструментом и не может заменить человеческий опыт и экспертизу. Поэтому, перед тем, как принимать решения на основе рекомендаций ChatGPT, рекомендуется проводить дополнительный анализ и консультации с опытными специалистами в соответствующей области.
Очень важно корректно поставить вопрос или так скажем, ТЗ. От постановки вопроса будут зависеть варианты ответов.
Распознавание речи
Технологии распознавания речи могут использоваться для автоматического перевода голосовых сообщений клиентов в текст, что упрощает работу с запросами, особенно когда клиенты не могут или не хотят писать.
С такой технологией вы точно сталкивались, если когда-нибудь оформляли платную подписку в Telegram.
Для расшифровки звонков и создания словаря триггер-слов вам нужна ASR (Automatic Speech Recognition) система с функцией распознавания речевых команд. Некоторые из ASR систем, которые могут подойти для этой задачи:
- Google Cloud Speech-to-Text - это облачный сервис распознавания речи от Google, который может распознавать и транскрибировать аудио и видеофайлы на нескольких языках, включая русский. Он также поддерживает определение ключевых фраз и речевых команд.
- Microsoft Azure Speech Services - это облачный сервис распознавания речи от Microsoft, который может распознавать аудио и видеофайлы на нескольких языках, включая русский, а также обладает функцией распознавания речевых команд.
- Yandex SpeechKit - это сервис распознавания речи от Яндекса, который может распознавать и транскрибировать аудиофайлы на русском языке, а также поддерживает распознавание ключевых фраз и речевых команд.
- Nuance Dragon Speech Recognition - это программное обеспечение для распознавания речи, которое может использоваться как настольное приложение. Оно может распознавать аудиофайлы и обладает функцией распознавания речевых команд.
- SpeechTech - это еще одна российская компания, которая предоставляет продукты и решения для распознавания речи и анализа голосовых данных. Их ASR-система может использоваться для расшифровки голосовых звонков, а также поддерживает распознавание речевых команд.
ИИ может быть использован для автоматической обработки звонков клиентов, включая распознавание речи, анализ тональности и определение темы звонка. Это поможет компаниям обрабатывать больший объем звонков и улучшать качество обслуживания.
Кстати, можете ознакомиться с Речевой Аналитикой от Roistat.
Аналитика данных
ИИ может помочь анализировать данные в клиентском сервисе, используя различные методы машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и анализа данных.
- Анализ текста. С помощью методов NLP и машинного обучения можно анализировать текстовые данные, такие как отзывы клиентов, письма и сообщения, чтобы выявить наиболее часто употребляемые фразы, термины и проблемы, с которыми сталкиваются клиенты. Это может помочь компании улучшить свои продукты и услуги, предоставлять более точные ответы на вопросы клиентов и решать проблемы более эффективно.
- Прогнозирование поведения клиентов. С помощью машинного обучения можно анализировать данные клиентов, такие как история покупок и предпочтения, чтобы определить, какие товары или услуги могут быть им интересны в будущем. Это позволяет компании предоставлять персонализированные рекомендации и предложения, повышая удовлетворенность клиентов и вероятность их повторных покупок.
- Обработка больших данных. Большие данные могут содержать ценные сведения о клиентах и их предпочтениях, однако их обработка может быть сложной задачей. С помощью ИИ можно автоматизировать и ускорить обработку больших данных, позволяя компании получать более точные и полезные сведения для улучшения своих продуктов и услуг.
Персонализированные рекомендации
С помощью использования методов машинного обучения, можно создать рекомендательные системы, которые предлагают клиентам наиболее подходящие товары или услуги на основе их истории покупок и предпочтений. Это поможет значительно улучшить клиентский сервис. Например:
- Рекомендации товаров и услуг. На основе данных о покупках и просмотрах клиентов, ИИ может предлагать персонализированные рекомендации похожих товаров или услуг.
- Персонализированный контент. ИИ может предлагать контент, соответствующий интересам клиентов на основе их истории просмотров или действий в приложении.
- Индивидуальное обслуживание. ИИ может помочь настроить клиентское обслуживание в соответствии с потребностями клиентов, например, на основе их предпочтений или истории заказов.
- Персонализированные уведомления. ИИ может определять, когда пользователи наиболее вероятно будут заинтересованы в новых продуктах или акциях, и предлагать персонализированные уведомления.
- Персонализированный поиск. ИИ может анализировать запросы пользователей и предоставлять более точные и релевантные результаты поиска
Работа с метриками
ИИ может помочь улучшить работу с метриками в нескольких направлениях.
Во-первых, ИИ может использоваться для автоматизации сбора и анализа метрик. Например, система ИИ может автоматически собирать данные из различных источников и проводить анализ, выявляя тенденции и модели, которые могут быть использованы для принятия решений. Это может существенно ускорить процесс принятия решений и помочь выявлять проблемы на ранних стадиях.
Во-вторых, ИИ может использоваться для улучшения точности метрик. Например, система ИИ может анализировать данные и выявлять недостоверные или несоответствующие реальности значения, которые могут искажать результаты анализа. Также, ИИ может использоваться для корректировки метрик на основе внутренних или внешних факторов, таких как изменение рынка или экономической ситуации.
В-третьих, ИИ может использоваться для прогнозирования будущих метрик. Например, система ИИ может анализировать данные о прошлых показателях и использовать их для прогнозирования будущих результатов. Это может помочь бизнесу принимать решения, основанные на будущих тенденциях, и предугадывать возможные изменения на рынке.
В целом, ИИ может помочь улучшить работу с метриками, делая их более точными, быстрыми и прогнозируемыми. Это может помочь бизнесу принимать более обоснованные решения и повышать эффективность работы.
Я - владелец бизнеса…
Если вы спросите ChatGPT: “Я - владелец бизнеса, хочу использовать в работе ИИ, куда мне обратиться в России?”, то вот такой ответ он вам выдаст.
Существует множество компаний в России, которые предоставляют услуги в области искусственного интеллекта для бизнеса. Некоторые из них:
- Яндекс.Облако - облачная платформа от компании Яндекс, предоставляющая инструменты для разработки и внедрения ИИ-решений.
- Сбербанк Data Science - структура Сбербанка, которая занимается разработкой и внедрением ИИ-технологий для бизнеса.
- ABBYY - компания, специализирующаяся на разработке технологий компьютерного зрения, распознавания речи, машинного перевода и других ИИ-решений.
- VisionLabs - компания, специализирующаяся на разработке систем распознавания лиц и других ИИ-решений в области компьютерного зрения.
- Neural Networks - компания, предоставляющая услуги в области разработки и внедрения ИИ-технологий, в том числе в сфере банковского и медицинского бизнеса.
- Cognitive Technologies - компания, занимающаяся разработкой технологий компьютерного зрения, распознавания текста и других ИИ-решений для бизнеса.
- Intellection - компания, специализирующаяся на разработке систем аналитики данных и ИИ-решений для бизнеса.
Это лишь некоторые примеры компаний в России, предоставляющих услуги в области ИИ. Рекомендуется провести дополнительный поиск и выбрать ту компанию, которая наилучшим образом подходит для вашего бизнеса и задач.
И подводя итоги,
ИИ может быть использован для улучшения различных аспектов клиентского сервиса, включая снижение времени ответа, повышение точности ответов, улучшение качества обслуживания, анализ данных и многое другое. За ИИ будущее! Будьте быстрее и умнее конкурентов!