حالات استخدام الذكاء الاصطناعي لمراكز الاتصال | حالات الاستخدام وكيفية البدء في العمل

1. تلقي استفسارات العملاء

يبدأ وكلاء مراكز الاتصال بالذكاء الاصطناعي بمعالجة طلبات العملاء الواردة من قنوات متعددة، مثل المكالمات الهاتفية أو الدردشة المباشرة أو البريد الإلكتروني أو تطبيقات المراسلة. يقوم مساعدو الذكاء الاصطناعي الصوتي وروبوتات الدردشة الآلية بتفسير نوايا العميل باستخدام فهم اللغة الطبيعية (NLU) للتعرف على التفاصيل الرئيسية مثل الإلحاح والطلبات المحددة.

على سبيل المثال، إذا سأل أحد العملاء: "أين طلبي؟"، يتعرف وكيل الذكاء الاصطناعي على أنه طلب تتبع، ويسترجع تفاصيل الطلب ذات الصلة من النظام، ويقدم استجابة فورية.

2. فهم السياق

يراعي الذكاء الاصطناعي في مركز الاتصال السياق لتقديم ردود أكثر دقة. فهو يحلل التفاعلات السابقة وسجل الشراء لتقديم مساعدة مخصصة بدلاً من الردود العامة.

سيحصل العميل الذي يسأل عن استرداد الأموال على التحديثات ذات الصلة بناءً على طلباته السابقة، مما يمنع عمليات الشراء المتبادلة غير الضرورية. 

3. استرجاع المعلومات ومعالجتها

وبمجرد التعرف على القصد والسياق، يتصل الذكاء الاصطناعي بالأنظمة الخلفية مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء وقواعد المعرفة للعثور على تفاصيل دقيقة.

إذا طلب أحد العملاء إجراء تعديل على الطلب، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد موقع سجلات الحساب، وإذا كان مؤهلاً لذلك، يبدأ العملية. عند استكشاف الأخطاء وإصلاحها، يحدد الأدلة ذات الصلة أو يوصي بالخطوات التالية المناسبة بناءً على المشكلة الموصوفة. 

في الحالات الأكثر تعقيداً، قد يقوم الذكاء الاصطناعي بجمع تفاصيل إضافية قبل تصعيد الطلب إلى وكيل.

4. توليد استجابة

يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء استجابة بناءً على البيانات التي تم جمعها. ويضمن أن تكون الردود هي:

• إدراك السياق: يأخذ الذكاء الاصطناعي في الاعتبار تاريخ العميل بناءً على التفاعلات السابقة والطلب المحدد لتخصيص الاستجابات.
• قابلة للتنفيذ: إذا كانت العملية تتطلب مدخلات من العميل، مثل تأكيد تغيير الطلب، فإن الذكاء الاصطناعي يوفر تعليمات واضحة خطوة بخطوة.
• التكيف: يتم ضبط الاستجابات بشكل ديناميكي بناءً على ظروف الوقت الفعلي مثل توفر المخزون أو تحديثات السياسة.

على سبيل المثال، إذا استفسر أحد العملاء عن حالة الطلب، فلن يكتفي الذكاء الاصطناعي بتقديم رقم التتبع. بل سيشرح وقت التسليم المتوقع ويقترح خيارات مثل إعادة التوجيه أو الشحن السريع.

5. التصعيد إلى عامل بشري

عندما لا يتمكن الذكاء الاصطناعي لمراكز الاتصال من حل مشكلة ما بشكل كامل، فإنه يقوم بتحويل العميل إلى أحد الموظفين، في حين:

• نقل سجل المحادثات، حتى لا يضطر العملاء إلى تكرار المحادثة.
• توفير السياق، وتلخيص التفاصيل الرئيسية مثل النية ومحاولات الحلول.

في الحالات التي تتطلب مساعدة متخصصة، يقوم الذكاء الاصطناعي بتوجيه الطلب بناءً على الخبرة أو الحاجة الملحة. قد يتم توجيه مشكلة في الفواتير إلى أخصائي مالي، بينما يتم توجيه مشكلة تقنية إلى دعم تكنولوجيا المعلومات. 

6. مراقبة الأداء 

بعد التعامل مع التفاعلات، يقوم الذكاء الاصطناعي في مركز الاتصال بتحليل أدائه لتحسين الاستجابات المستقبلية وزيادة الكفاءة.

• تتبع معدل الاحتواء.
• تحليل مشاعر العملاء.
• الكشف عن نقاط الألم الشائعة.

7. التعلم والتحسين المستمر

يعمل الذكاء الاصطناعي في مركز الاتصال على تحسين دقته وفعاليته بمرور الوقت من خلال تحليل التفاعلات وإجراء التعديلات بناءً على الاستخدام الواقعي.

• تحديث الردود: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحسين ردوده بناءً على تفاعلات العملاء، مما يجعلها أكثر دقة وملاءمة.
• توسيع المعرفة: يدمج المعلومات الجديدة، مثل تغييرات السياسة أو تحديثات المنتجات، للبقاء على اطلاع دائم.
• تحسين الكفاءة: يتكيف الذكاء الاصطناعي مع المشكلات المتكررة من خلال تحسين سير العمل وتقليل حالات التصعيد غير الضرورية.

توجيه متقدم للمكالمات للدعم الفعال

باستخدام الخوارزميات، يمكن للذكاء الاصطناعي توجيه العملاء إلى الوكلاء المناسبين أو الخدمات الآلية بناءً على تفاصيل المتصل واحتياجات الخدمة. بدلاً من الاعتماد على اختيارات القائمة الأساسية، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل عوامل متعددة لتحديد أفضل مسار للعمل.

• سجل العملاء ونواياهم: يقوم الذكاء الاصطناعي بمراجعة التفاعلات السابقة لتحديد ما إذا كان لدى العميل تذكرة دعم مفتوحة أو مشكلة مستمرة، مما يضمن الاستمرارية في الخدمة.
• نوع المشكلة ومدى تعقيدها: يمكن التعامل مع الطلبات البسيطة، مثل إعادة تعيين كلمة المرور أو تتبع الطلبات، بواسطة أنظمة مؤتمتة، بينما يتم توجيه الاستفسارات الأكثر تعقيداً إلى وكلاء متخصصين.
• تحليل الاستعجال والمشاعر: يكتشف الذكاء الاصطناعي الإحباط أو الإلحاح في صوت العميل أو رسالته، مع إعطاء الأولوية للحالات التي تتطلب اهتماماً فورياً.

الذكاء الاصطناعي للرد الصوتي التفاعلي (IVR)

تعمل أنظمة الرد الصوتي التفاعلي بالذكاء الاصطناعي على تحسين التعامل مع المكالمات التقليدية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتفسير الطلبات المنطوقة والاستجابة لها. 

فبدلاً من إجبار العملاء على التنقل بين القوائم الجامدة القائمة على الأزرار، يتيح الرد الصوتي التفاعلي بالذكاء الاصطناعي التحدث بشكل طبيعي، مما يحسن من الكفاءة وتجربة المستخدم.

يمكن للشركات تنفيذ أنظمة الرد الصوتي التفاعلي التي تسمح للمتصلين بطلب المعلومات من خلال المدخلات الصوتية أو مدخلات لوحة المفاتيح. وتقليدياً، كانت هذه الأنظمة تعتمد على إشارات ثنائية النغمة متعددة الترددات (DTMF) لتشغيل الرسائل المسجلة مسبقاً أو الردود المحولة من نص إلى كلام. وبفضل الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية تطورت أنظمة الرد الصوتي التفاعلي لدعم تفاعلات أكثر طبيعية

روبوتات المحادثة لمشاركة العملاء

يبدأ الحد من إجهاد مركز الاتصال من خلال روبوتات الدردشة الآلية لمراكز الاتصال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تتعامل مع استفسارات العملاء الروتينية بكفاءة. يسمح هؤلاء الوكلاء الافتراضيون للعملاء بالحصول على إجابات سريعة على الأسئلة الشائعة دون الانتظار في الانتظار.

من خلال التكامل مع الأنظمة الخلفية، يمكن لروبوتات الدردشة الآلية لمراكز الاتصال بالذكاء الاصطناعي توفير تحديثات في الوقت الفعلي للطلبات وحتى المساعدة في إدارة الحسابات. 

التواصل الاستباقي مع العملاء

تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بإخطار العملاء بالمواعيد القادمة أو المواعيد النهائية للدفع. يمكن للشركات أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لإرسال عروض ترويجية مخصصة بناءً على تفضيلات العملاء، مما يحسِّن المشاركة مع تقليل الفرص الضائعة.

تحليل مشاعر العملاء

لفهم مشاعر العملاء، تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي بتحليل التفاعلات أثناء حدوثها. 

إذا تم اكتشاف الإحباط، يمكن للنظام تحديد أولوية الحالة للتصعيد. يمكن للشركات أيضاً استخدام اتجاهات المشاعر لتحسين تدريب الوكلاء وتحسين استراتيجيات خدمة العملاء. 

من خلال المراقبة المستمرة للتعليقات عبر قنوات متعددة، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد المشكلات المتكررة قبل أن تؤثر على رضا العملاء.

مساعدة الوكيل في الوقت الحقيقي

يستمع الذكاء الاصطناعي في مركز الاتصال إلى تفاعلات العملاء المباشرة، ويسحب المعلومات ذات الصلة من قواعد المعرفة والتفاعلات السابقة عند الحاجة إليها. يعمل على تحسين كفاءة الوكيل من خلال:

• استرداد الموارد المفيدة، مثل الأسئلة الشائعة أو أدلة استكشاف الأخطاء وإصلاحها، بناءً على مشكلة العميل.
• التعرف على التفاعلات السابقة لاقتراح حلول تتماشى مع تاريخ العميل.
• تحديد الإحباط أو الإلحاح، مما يسمح للوكلاء بتحديد أولويات المحادثات المهمة.
• أتمتة تفريغ المكالمات وتلخيصها، مما يقلل من الحاجة إلى تدوين الملاحظات يدوياً.

دعم متعدد اللغات

أدوات ترجمة الذكاء الاصطناعي تزيل الحواجز اللغوية، مما يسمح للشركات بمساعدة العملاء بلغات متعددة. سواء من خلال الدردشة أو الصوت، يضمن الذكاء الاصطناعي التواصل السلس دون الحاجة إلى فريق دعم كبير متعدد اللغات.

الكشف عن الاحتيال والفحص الأمني

يحلل الذكاء الاصطناعي أنماط الصوت ومحاولات المصادقة لتحديد النشاط المشبوه. إذا بدا شيء ما غير عادي، يمكن للنظام طلب المزيد من التحقق أو تصعيد الحالة إلى أخصائي أمني.

1. تحديد النطاق الخاص بك

الخطوة الأولى لإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي لمركز الاتصال بسيطة - ما الذي سيفعله؟ ابدأ بتحديد الغرض من وكيلك بوضوح.

حدد ما إذا كان سيركز على:

• استفسارات العملاء
• مساعدة الوكيل
• توجيه المكالمات
• المشاركة الاستباقية
• مزيج من هذه الخدمات

يضمن تحديد النطاق بوضوح أن وكيل الذكاء الاصطناعي مصمم لتلبية احتياجات العمل المحددة وتحسين دعم العملاء بشكل عام.

2. اختر منصة

اختر منصة ذكاء اصطناعي تدعم البرمجة اللغوية العصبية والأتمتة، مع ضمان استرجاع البيانات وتكاملها في الوقت الفعلي.

لا يوجد نقص في منصات وكلاء الذكاء الاصطناعي للاختيار من بينها. إذا كنت تبحث عن مصدر إلهام، فإن قائمتنا المنتقاة لأفضل من صات الذكاء الاصطناعي هي مكان رائع للبدء.

عند تقييم المنصات الخاصة بالذكاء الاصطناعي لمراكز الاتصال، ضع في اعتبارك عوامل مثل:

• التوافق مع إدارة علاقات العملاء وأنظمة التذاكر الخاصة بك
• دعم كل من التفاعلات النصية والصوتية
• خيارات التخصيص لتتناسب مع احتياجات شركتك
• قابلية التوسع للتعامل مع طلبات العملاء المتزايدة

بالنسبة للذكاء الاصطناعي لمراكز الاتصال، توفر منصات مثل Botpress أدوات متقدمة، بما في ذلك العُقد المستقلة، والتي تُمكِّن وكلاءLLM من تحديد متى يتبعون سير عمل منظم أو يولدون استجابات ديناميكية. يمكن للمطوِّرين توجيه الذكاء الاصطناعي باستخدام مطالبات بلغة بسيطة، مما يسهل إنشاء وكلاء افتراضيين متكيفين ومدركين للسياق يتعاملون مع تفاعلات العملاء في الوقت الفعلي

3. دمج الأدوات وقواعد المعرفة

بعد اختيار النظام الأساسي الخاص بك، فإن الخطوة الكبيرة التالية هي دمج أي أدوات أو منصات أو أنظمة ستكون ذات صلة بسير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

ستوفر منصة منخفضة الكود عمليات تكامل مبنية مسبقًا. ستوفر المنصة المرنة chatbot عمليات تكامل مخصصة - يمكن للمطور أن يدمج أي نظام داخلي أو منصة تستخدمها وتريد أن يكون chatbot قادراً على العمل معها.

ستحتاج أيضًا إلى إنشاء قواعد معرفية لـ chatbot للاستفادة منها - مصادر مثل السياسات والإجراءات الرسمية أو قوائم الانتظار المحدثة أو المتطلبات القانونية.

4. اختبار وتنقيح

حتى بعد نشر وكيل الذكاء الاصطناعي في مركز الاتصال الخاص بك، ستكون هناك فرص مستمرة للتحسين. ستكشف التفاعلات في العالم الحقيقي كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتحسن، بدءاً من دقة الاستجابة إلى التعامل مع مشكلات العملاء المعقدة بشكل أكثر فعالية.

تأكد من أن خطتك تتضمن القدرة على تكرار وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك - فهذه هي أفضل طريقة لزيادة عائد الاستثمار إلى أقصى حد.

5. النشر 

بمجرد أن يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي في مركز الاتصال الخاص بك جاهزاً، فقد حان الوقت لنشره ودمجه في عمليات خدمة العملاء. هناك طرق متعددة لجعله متاحاً:

• قم بتطبيقه ضمن نظام الرد الصوتي التفاعلي (IVR) الخاص بك للمساعدة في المكالمات الواردة.
• انشرها كأداة دردشة مباشرة على موقعك الإلكتروني.
• ادمجه مع منصات خدمة العملاء مثل Zendesk أو Salesforce.
• قم بتوصيله بقنوات المراسلة مثل WhatsAppأو فيسبوك Messenger أو Slack للتفاعل السلس مع العملاء.

لضمان تحقيق أقصى قدر من التأثير، قم بإبلاغ العملاء وفرق الدعم بتوفره. سيساعد التأهيل والتوعية المناسبين المستخدمين على التفاعل مع وكيل الذكاء الاصطناعي بفعالية، مما يزيد من قيمته في تبسيط عمليات مركز الاتصال.

6. الرصد

ستوفر منصة وكلاء الذكاء الاصطناعي عالية الجودة تحليلات مستمرة لتتبع الأداء وتحديد مجالات التحسين. تضمن مراقبة المقاييس الرئيسية استمرار الذكاء الاصطناعي في تعزيز دعم العملاء بدلاً من خلق أوجه قصور جديدة.

• تساعد التحليلات في الوقت الحقيقي في قياس دقة الاستجابة ومعدلات الاحتواء. إذا قام وكيل الذكاء الاصطناعي في مركز الاتصال بتصعيد الحالات التي يجب أن يتعامل معها بشكل متكرر، فيمكن إجراء تعديلات لتحسين استجاباته.
• توفر سجلات المحادثة رؤى حول المشكلات المتكررة، مما يسمح للشركات بتحسين سير العمل وتحسين تفاعلات العملاء. إذا كانت بعض الموضوعات تؤدي إلى الإحباط، يمكن أن يساعد تحديث بيانات التدريب أو تحسين الأتمتة.

في حالة توفر تحليلاتchatbot لية، يمكن للشركات تتبع أنماط التفاعل وتحديد المجالات التي يحتاج فيها الذكاء الاصطناعي إلى مزيد من التحسين.

1. هل الذكاء الاصطناعي لمراكز الاتصال مفيد للشركات الكبيرة فقط، أم يمكن للشركات الصغيرة الاستفادة منه أيضاً؟

على الإطلاق، يمكن للشركات الصغيرة الاستفادة بنفس القدر! فالذكاء الاصطناعي يساعدهم على توسيع نطاق الدعم دون توظيف فريق عمل ضخم، مما يجعل خدمة العملاء أسرع وأكثر كفاءة.

2. ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي لمركز الاتصال والمساعد الافتراضي؟

فكّر في الذكاء الاصطناعي لمركز الاتصال على أنه مصمم لخدمة العملاء على نطاق واسع، ويتعامل مع تذاكر الدعم والتوجيه والتكامل، في حين أن المساعد الافتراضي أكثر عمومية، مثل المساعدة في الجدولة أو التذكير.

3. كيف توازن بين الأتمتة واللمسة الإنسانية في خدمة العملاء؟

الأمر كله يتعلق بالتسليم الذكي. دع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع الأشياء المتكررة، ثم قم بتكرار الأمر مع الإنسان عند الحاجة إلى التعاطف أو الخبرة. وبهذه الطريقة، يحصل العملاء على مساعدة سريعة دون فقدان اللمسة الشخصية.

4. هل يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تذاكر الدعم السابقة ونصوص المكالمات؟

بالتأكيد. يساعد تغذية التفاعلات السابقة الذكاء الاصطناعي على معرفة كيفية استجابة فريقك، حتى يتمكن من تقديم إجابات أكثر دقة وملائمة للعلامة التجارية.

5. كيف يتعامل الذكاء الاصطناعي مع طلبات العملاء الغامضة أو غير الواضحة؟

إذا كان هناك شيء ما غير واضح، يمكن للذكاء الاصطناعي طرح أسئلة متابعة لتوضيح الأمر أو تمريره إلى شخص بشري إذا كان الأمر عالقاً بالفعل.