Panduan Terbaik untuk AI dalam Perkhidmatan Pelanggan (2025)

Chatbots AI

AI chatbots ialah bentuk AI yang paling popular digunakan dalam perkhidmatan pelanggan hari ini.

Kerana mereka memasukkan alat sedia ada pasukan, mereka hebat dalam mengendalikan soalan berulang dan memastikan baris gilir daripada bertimbun. 

Mereka juga boleh mendapatkan jawapan daripada pusat bantuan atau menyemak status pesanan. 

Dan kerana mereka tidak tidur, pelanggan boleh mendapatkan bantuan pada bila-bila masa mereka memerlukannya.

AI generatif

AI Generatif – seperti namanya – menjana kandungan baharu seperti teks, imej, muzik atau kod, dengan mempelajari corak daripada data sedia ada. 

Ia menggunakan model pembelajaran mendalam (seperti model bahasa besar ) untuk memahami struktur dan gaya, kemudian menjana output asal sebagai tindak balas kepada gesaan.

Anda mungkin biasa dengan alatan seperti ChatGPT , DALL·E atau MusicLM – ini semua adalah contoh AI generatif dalam tindakan. 

Dalam perkhidmatan pelanggan, AI generatif kebanyakannya digunakan untuk menulis. Ini mungkin bermakna membantu chatbot menghasilkan balasan yang lebih semula jadi atau meringkaskan bolak-balik yang panjang menjadi ringkasan pantas. 

Sesetengah pasukan juga menggunakannya untuk menukar soalan biasa kepada artikel bantuan.

ejen AI

Jika anda telah membaca tajuk utama teknologi pada tahun lalu, anda mungkin pernah mendengar tentang ejen AI . 

Perisian jenis ini direka bentuk bukan sahaja untuk menjana kandungan atau membalas gesaan, tetapi untuk mengambil tindakan yang bertujuan ke arah matlamat tertentu . 

Jika anda membina platform AI yang fleksibel, tiada had untuk cara anda boleh menggunakan ejen AI pada aliran kerja perkhidmatan pelanggan. 

Mereka adalah pemboleh utama automasi proses pintar dan automasi aliran kerja AI , yang mampu mengendalikan tugas berbilang langkah merentas alatan.

Anda boleh membina ejen AI yang membaca mesej pelanggan, menyemak status pesanan mereka dalam Shopify dan menghantar kemas kini — semuanya tanpa input manusia. 

Atau ejen AI yang membimbing pelanggan melalui dasar pemulangan anda, menjana label pemulangan dan mengemas kini tiket masuk Zendesk .

Apabila ia datang kepada ejen AI, langit adalah hadnya. Baca tentang beberapa contoh lain ejen AI di sini.

Tidak seperti chatbots yang bergantung pada arahan berulang-alik, AI agen ditakrifkan oleh autonominya . Ia boleh memikirkan perkara yang perlu berlaku dan cara untuk membuatnya berlaku, menyesuaikan tingkah lakunya berdasarkan hasil. 

Pembantu suara

Perkhidmatan pelanggan adalah mengenai perbualan, jadi masuk akal bahawa kebanyakan pembantu suara AI digunakan untuk sokongan perkhidmatan. 

Mereka menggunakan pengecaman pertuturan untuk mengetahui perkara yang diperkatakan seseorang dan teks ke pertuturan untuk bercakap kembali, semuanya dalam masa nyata. 

Anda mungkin berfikir: mengapa perlu bersusah payah dengan suara apabila sembang berfungsi dengan baik? Soalan yang adil. 

Sesetengah syarikat menggunakan suara kerana itulah cara pelanggan mereka menjangkakan untuk berinteraksi, seperti menghubungi bank atau talian sokongan. 

Dalam kes tersebut, selalunya lebih pantas untuk hanya mengatakan perkara yang anda perlukan daripada menaipnya. Dan bagi mereka yang tidak begitu selesa dengan antara muka digital, suara boleh berasa lebih semula jadi.

Juga 90% orang percaya bahawa carian suara lebih mudah daripada carian dalam talian jadi jelas bahawa terdapat permintaan untuk menggunakan suara.

Dalam tetapan perkhidmatan pelanggan, pembantu suara menjawab soalan rutin dan membimbing pengguna melalui tugas layan diri seperti menetapkan semula kata laluan atau menyemak baki akaun.

Pembelajaran mesin

"Pembelajaran mesin" sering dibicarakan dan ya, ia agak menjadi kata kunci. Tetapi di sebalik gembar-gembur itu, terdapat cara nyata dan nyata ia muncul dalam sokongan pelanggan.

Pada terasnya, pembelajaran mesin adalah mengenai sistem yang menjadi lebih baik dalam mengesan corak — bukan kerana seseorang memprogramkan setiap peraturan, tetapi kerana mereka telah melihat contoh yang mencukupi untuk memikirkannya. 

Ini ialah cara penapis spam anda mengetahui perkara yang perlu ditangkap atau cara Netflix meneka perkara yang akan anda tonton seterusnya.

Dalam perkhidmatan pelanggan contohnya, model pembelajaran mesin boleh membantu pasukan perkhidmatan pelanggan meramalkan tiket yang paling berkemungkinan meningkat atau mengenal pasti corak dalam aduan pelanggan sebelum ia menjadi isu yang lebih besar.

Untuk bermula, anda tidak perlu membina model anda sendiri; banyak platform suka Botpress menawarkan alat pasang dan main yang boleh disesuaikan dengan data sokongan masa lalu pasukan anda.

Mengautomasikan sokongan kompleks dengan chatbot AI

Tidak mudah untuk membantu pelanggan dengan gadai janji atau pelan persaraan — kedua-dua proses yang sangat dikawal selia dan secara manual. Untuk VR Bank, ini telah memakan sumber dan lebar jalur pasukan.

VR Bank membina chatbot AI untuk mengendalikan tugasan ini. Dengan menggabungkan pemahaman bahasa semula jadi dengan reka bentuk chatbot , kami mencipta chatbot yang membimbing pengguna melalui keputusan kewangan yang sensitif dan suapan data terus ke dalam CRM mereka.

Chatbot itu sahaja kini menjimatkan VR Bank lebih €530,000 setahun . 

Menskalakan sokongan dengan ejen AI

Apabila anda menyokong ratusan ribu pengguna, soalan kecil pun boleh bertimbun dengan pantas. 

Itulah cabaran yang lama dihadapi: bagaimana untuk bersaing dengan permintaan yang semakin meningkat tanpa membakar pasukan sokongan mereka atau mengorbankan masa tindak balas.

Oleh itu, kami membantu membina ejen AI yang berfungsi seperti wakil sokongan maya: ia memahami perkara yang ditanya oleh pengguna dan juga boleh mengambil tindakan seperti membuat tiket atau meningkatkan isu sendiri. 

Ejen itu dipalamkan ke dalam CRM dan alatan dalaman mereka, dan ia terus menjadi lebih bijak apabila ia belajar daripada perbualan lalu. 

Begitulah cara mereka dapat menyokong 400,000 pengguna tanpa perlu menggandakan pasukan mereka.

perkhidmatan 24/7

Sama ada 3 pagi pada musim cuti atau puncak membeli-belah, AI boleh menangani soalan pelanggan dengan serta-merta. 

Sokongan sentiasa aktif seperti ini membantu perniagaan melayani khalayak global dan memastikan pelanggan gembira sepanjang masa. Ia juga mengurangkan tekanan ke atas pekerja , yang tidak lagi perlu meregangkan badan untuk menutup setiap zon waktu.

Peningkatan kepuasan pelanggan

Gartner mengunjurkan 80% pasukan perkhidmatan pelanggan akan menggunakan AI generatif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. 

Ini kerana pelanggan mendapat bantuan yang lebih pantas dan tepat tanpa menunggu atau mengulanginya.

Peningkatan produktiviti pekerja

AI meningkatkan kecekapan dengan mengambil alih tugas yang berulang dan memakan masa. Ia boleh menjana laporan, menjadualkan mesej, mengurus aliran kerja atau mencetuskan tindakan susulan semuanya tanpa usaha manual. 

Hasilnya, pasukan boleh mengalihkan tumpuan mereka daripada tugas mengurus mikro kepada strategi memandu. Tidak menghairankan bahawa 63% syarikat yang menggunakan AI melaporkan kecekapan yang lebih baik merentas operasi mereka.

Kecekapan kos

Syarikat yang menggunakan AI melaporkan pengurangan 52% dalam kos buruh. 

Ini kerana AI mengautomasikan tugas yang memakan masa seperti kemasukan data dan mengendalikan permintaan pelanggan biasa. Daripada mengupah lebih ramai orang untuk mengurus kerja ini, pasukan boleh bergantung pada AI untuk melakukannya serta-merta, sepanjang masa dan tanpa rehat.

Pengalaman pelanggan yang diperibadikan hiper

Dengan akses kepada sejarah pelanggan, pilihan dan tingkah laku, AI boleh menyesuaikan interaksi dalam masa nyata. 

Sokongan diperibadikan seperti ini membina kepercayaan, itulah sebabnya ia menjadi pembeza utama untuk pasukan sokongan moden.

1. Automatikkan sokongan pelanggan hujung ke hujung

Pada pendapat saya, cara paling menjimatkan kos yang saya lihat AI meningkatkan perkhidmatan pelanggan adalah melalui chatbots yang mengendalikan permintaan biasa dari awal hingga akhir.

HostifAI – a Botpress rakan kongsi yang membina butler maya dan Pembantu Kakitangan untuk hotel – melakukan ini dengan sempurna. 

Para tetamu boleh menghantar mesej kepada banyak hotelnya melalui WhatsApp , Messenger , atau Telegram dan serta-merta berhubung dengan pembantu berbilang bahasa, 24/7 yang membantu mereka mendaftar masuk kemudian menempah makan malam dan menempah lawatan tempatan, semuanya dalam chatbot. Pembantu membimbing tetamu melalui setiap langkah, mengesahkan tempahan mereka dan mengemas kini sistem dalaman.

Dan inilah penyepaknya: 75% daripada perbualan tersebut tidak memerlukan ejen manusia.

Itulah yang harus dilakukan oleh chatbot perkhidmatan pelanggan yang hebat.

2. Cadangan produk yang diperibadikan

Salah satu sebab saya kerap menggunakan Netflix adalah kerana ia seolah-olah sudah tahu apa yang saya mahu tonton.

Ternyata, itulah AI, belajar daripada apa yang saya lakukan sebelum ini untuk membantu saya mendapatkan sesuatu yang sebenarnya saya mahu "bermain".

Pendekatan yang sama ini terpakai dalam perkhidmatan pelanggan. AI boleh membimbing pengguna ke produk atau perkhidmatan yang betul dengan belajar daripada tingkah laku atau pilihan mereka dalam perbualan. 

Daripada memaksa orang untuk menatal melalui katalog pilihan yang tidak berkesudahan, AI bertindak lebih seperti panduan yang berguna dengan bertanya beberapa soalan yang disasarkan, kemudian mengesyorkan rancangan.

3. Analisis sentimen pelanggan

Memahami perasaan pelanggan tentang jenama adalah kunci untuk meningkatkan jualan dan membina kesetiaan. 

Dan berita baik! Terdapat banyak alat AI yang menganalisis ulasan pelanggan dan siaran media sosial untuk menentukan sentimen mereka.

Alat pemprosesan bahasa semula jadi dibina untuk jenis kerja ini. Mereka menyaring teks tidak berstruktur seperti ulasan pelanggan, transkrip sembang dan siaran media sosial untuk mengeluarkan cerapan. Fikirkan perkara seperti sentimen, aduan berulang atau maklum balas produk. 

(Kerana mari kita menjadi nyata, tiada pekerja yang mahu menghabiskan berjam-jam menyisirnya.)

Beberapa alat yang saya gunakan termasuk Qualtrics Social Connect, yang menarik perbualan daripada saluran seperti Instagram , WhatsApp , dan Facebook menjadi satu tempat. 

Dan jika anda bersedia untuk pergi lebih mendalam, ejen AI yang dibina dengan NLP boleh memproses perbualan sokongan masa nyata secara automatik dan mengubahnya menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan.

4. Analitik ramalan 

Pernah melihat perkhidmatan mengingatkan pengguna untuk memperbaharui sebelum mereka terlupa? Atau aktiviti luar biasa bendera platform sebelum sesiapa melaporkan isu? Itu analisis ramalan.

Dengan menganalisis tingkah laku masa lalu — seperti corak penggunaan dan langkah seterusnya yang biasa — AI boleh menjangka perkara yang mungkin diperlukan oleh pengguna dan bertindak sebelum mereka bertanya. Ia mungkin mencetuskan aliran sokongan atau menyelesaikan isu secara proaktif sebelum ia meningkat.

Bagi organisasi yang mempunyai produk fizikal, AI ramalan membantu meramalkan permintaan dan mengurangkan detik "kehabisan stok" yang digeruni. 

Pasukan boleh merancang dengan lebih bijak dengan mengambil kira jualan sejarah, aliran bermusim dan pembolehubah luaran yang lain.

5. Transkripsi dan analisis panggilan

Voice AI sedang membentuk semula sokongan berasaskan telefon dengan menukar perbualan menjadi data yang sebenarnya boleh digunakan oleh pasukan. 

Contohnya, pelanggan membuat panggilan untuk menyemak pembelian baru-baru ini. 

Ejen dikuasakan AI menjawab, mengesahkan identiti mereka, berkongsi butiran penghantaran dan, jika isu itu memerlukan lebih banyak sokongan, halakan panggilan kepada ejen langsung dengan ringkasan pantas tentang perkara yang telah dibincangkan.

6. Automatikkan tugas sokongan dalaman volum tinggi

Menghadapi cabaran untuk menyokong berjuta-juta pengguna, Ruby Labs membina ejen AI untuk mengautomasikan aliran kerja perkhidmatan pelanggan dalaman mereka. 

Ejen ini mengurus pembatalan langganan secara autonomi, memproses bayaran balik, menyelesaikan masalah teknikal dan juga menilai sejarah pembayaran untuk membenderakan potensi penipuan. 

Dengan menyepadukan dengan alat luaran seperti Stripe dan menawarkan aliran diperibadikan berdasarkan tingkah laku pengguna, ejen bertindak sebagai pekerja digital yang bijak.

Akhirnya, Ruby Labs telah mengautomasikan lebih 4 juta sesi sokongan setiap bulan dengan kadar resolusi 98% . 

1. Tetapkan Matlamat Yang Jelas

Sebelum memilih mana-mana teknologi, jelaskan perkara yang anda cuba betulkan. Tanya:

• Apakah tugasan yang memakan masa pasukan?
• Apakah hasil yang perlu diperbaiki? 
• Di manakah geseran dalam proses semasa?

Langkau andaian. Berbincang dengan pasukan sokongan, ketua ops dan penganalisis. Gali log sembang, tag tiket dan maklum balas pengguna untuk menentukan titik kesakitan sebenar.

Dari situ, padankan masalah dengan penyelesaian AI yang betul.

Tanpa objektif yang jelas, anda berisiko membina alat mahal yang tidak menyelesaikan apa-apa. Mulakan dengan titik kesakitan dan biarkan ia membimbing pelaksanaan AI anda.

2. Pilih Platform

Dengan matlamat anda ditetapkan, cari alat yang menyokongnya. 

Mulakan dengan apa yang telah anda gunakan. Banyak CRM, meja bantuan dan platform sokongan sudah termasuk ciri AI seperti pengetegan automatik, penghalaan tiket atau analisis sentimen. 

Jika alat tersebut tidak memenuhi keperluan anda, lihat alat AI khusus tetapi pastikan ia mudah disepadukan dengan perkara yang telah digunakan oleh pasukan anda.

Platform yang betul harus dimasukkan ke dalam aliran kerja anda, bukan mencipta yang baharu. 

Utamakan alatan yang mudah diselenggara dan dibina untuk mengendalikan jenis perbualan yang sebenarnya dilakukan oleh pengguna anda.

Platform AI terbaik ialah platform yang berfungsi dengan sistem yang anda miliki dan berskala semasa anda berkembang.

3. Sediakan Data Anda

AI hanya pintar seperti data yang anda suapkan.

Sebelum anda menyelam, semak perkara yang anda ada: transkrip sembang, log tiket, kandungan pangkalan pengetahuan, rekod CRM. 

Bersihkan pendua, betulkan ketidakkonsistenan dan pastikan semuanya dilabelkan dengan cara yang boleh difahami oleh AI.

Inilah yang menetapkan AI anda untuk benar-benar belajar dan bertambah baik dari semasa ke semasa.

4. Bina Penyelesaian

Dengan matlamat anda ditentukan dan data sedia, langkah seterusnya ialah pelaksanaan. 

Dalam kebanyakan kes, syarikat sama ada a) bekerjasama dengan vendor, b) bekerjasama dengan pembangun dalaman atau c) menggunakan platform kod rendah untuk menggunakan AI tanpa kerja pembangun yang berat. 

Sama ada anda melancarkan chatbot AI, ejen AI atau model ramalan, persediaan harus mencerminkan kerumitan kes penggunaan anda dan tahap keselesaan teknikal pasukan anda.

Untuk chatbots dan ejen maya, fasa ini termasuk:

• Menentukan aliran alu-aluan dan niat utama (status pesanan, pemulangan, pembatalan, Soalan Lazim)
• Menyediakan peraturan penyerahan untuk menyokong ejen
• Mengendalikan percubaan semula dan sandaran untuk kes tepi
• Menyambung ke API untuk data langsung (cth, kemas kini penghantaran, carian CRM, ketersediaan kalendar)
• Menyimpan konteks seperti nombor pesanan, pilihan atau sejarah perbualan

Dan jangan lupa integrasi. 

AI dalam perkhidmatan pelanggan berfungsi paling baik apabila ia bercakap dengan seluruh stack anda : Zendesk untuk sokongan, Stripe untuk pembayaran, Shopify untuk pesanan atau sistem dalaman anda melalui API tersuai.

Rakan sekerja saya yang berbakat membuat tutorial percuma tentang cara menyambungkan chatbots Zendesk :

5. Uji dan Ulangi

Sebelum disiarkan secara langsung, letakkan AI anda melalui ujian terkawal. 

Jalankan simulasi menggunakan senario dunia sebenar dan kes kelebihan ujian untuk melihat prestasinya. 

Cari titik geseran seperti niat yang salah faham dan aliran buntu. Buat pelarasan sebelum pelancaran. 

Gunakan fasa ini untuk mengumpulkan maklum balas pantas dan memperhalusi logik. Hanya sebaik sahaja ia berprestasi secara konsisten dalam persekitaran ujian barulah anda beralih ke penggunaan penuh.

6. Sebarkan dan Pantau

Setelah penyelesaian anda disiarkan secara langsung, anda akan belajar dengan pantas perkara yang berkesan dan apa yang tidak. 

Data penggunaan ialah gelung maklum balas anda yang paling berharga. Anda akan mula melihat cara sistem mengendalikan variasi dunia sebenar, di mana ia berjaya, dan di mana ia memerlukan penalaan halus.

Beberapa metrik untuk memantau selepas pelancaran termasuk:

• Tindakan atau niat yang paling dicetuskan
• Mata kegagalan (cth, logik sandaran, ramalan keyakinan rendah)
• Masa untuk menyelesaikan atau menyelesaikan tugas
• Ketepatan berbanding penanda aras manusia
• Kadar kenaikan atau penyerahan

Jika anda menggunakan chatbot, anda patut mengkaji analitik chatbot anda . Mereka akan memberitahu anda banyak perkara tentang perkara yang berfungsi dan di mana keadaan menjadi tersasar.

Petua Pro : Simpan Log Penambahbaikan AI, dokumen ringkas yang berfungsi untuk menjejaki isu dan pembelajaran yang berkaitan dengan sistem AI anda. Semak ia dengan kerap (saya cadangkan setiap dua minggu) untuk menjejaki perubahan dan log corak baharu. 

Dan akhirnya, sama ada anda menumpukan pada meningkatkan CX dengan AI atau mengautomasikan tugas dalaman seperti tiket AI , adalah penting untuk menjejaki kesan perniagaan. 

Mulakan dengan mengira ROI. Berikut ialah cara untuk mengukur ROI untuk bot sembang perkhidmatan pelanggan .

Matlamat di sini adalah untuk kekal proaktif: AI tidak memperbaiki dirinya sendiri tanpa maklum balas yang berterusan.

Berapa lamakah masa yang biasanya diambil untuk menggunakan penyelesaian perkhidmatan pelanggan AI dari awal hingga akhir?

Ia boleh mengambil masa beberapa minggu hingga beberapa bulan untuk menggunakan penyelesaian perkhidmatan pelanggan AI, bergantung pada kerumitannya. Bot sembang FAQ asas boleh disiarkan secara langsung dalam masa sehari, manakala ejen AI bersepadu sepenuhnya boleh mengambil masa 2-3 bulan. Penggunaan perusahaan besar dengan sistem tersuai dan keperluan pematuhan boleh mengambil masa 6 bulan untuk digunakan.

Adakah alatan perkhidmatan pelanggan AI berfungsi dengan baik merentas bahasa dan budaya yang berbeza?

Alat perkhidmatan pelanggan AI berubah dalam keberkesanan merentas bahasa kerana LLMs dilatih dengan lebih meluas dalam bahasa seperti bahasa Inggeris, menjadikannya kurang tepat dalam bahasa dengan data latihan yang lebih sedikit. Nuansa budaya dan slanga juga boleh menyebabkan salah faham, jadi perniagaan yang menyokong pasaran yang pelbagai biasanya perlu melabur dalam latihan dan ujian berbilang bahasa dalam setiap wilayah bahasa untuk memastikan kualiti.

Bolehkah AI mengendalikan interaksi pelanggan yang sangat emosi atau sensitif dengan berkesan?

AI boleh mengendalikan banyak interaksi emosi atau sensitif terima kasih kepada analisis sentimen, yang membantu mengesan kesusahan atau emosi negatif. Ia biasanya berkesan untuk isu seperti kegagalan perkhidmatan, di mana logik peningkatan memastikan respons profesional. Walau bagaimanapun, AI masih bergelut dengan perbualan peribadi yang mendalam yang melibatkan emosi yang sengit kerana ia tidak mempunyai empati sebenar. Dalam kes ini, ejen manusia kekal penting.

Bagaimanakah cara saya melatih AI untuk mencerminkan suara dan nada khusus jenama saya dalam perbualan pelanggan?

Untuk menyelaraskan AI dengan suara dan nada jenama anda, anda perlu melatihnya pada data khusus jenama. Syarikat sering menyediakan panduan gaya atau transkrip perbualan sedia ada supaya AI belajar cara berkomunikasi dalam gaya jenama. Banyak platform AI menyokong tetapan nada boleh dikonfigurasikan untuk melaraskan cara AI bertindak balas. Semakan berterusan terhadap interaksi sebenar juga membantu memperhalusi sistem, memastikan ia kekal konsisten dengan personaliti jenama anda dari semasa ke semasa.

Apakah jenis penyelenggaraan yang diperlukan oleh sistem perkhidmatan pelanggan AI selepas pelancaran?

Sistem perkhidmatan pelanggan AI memerlukan penyelenggaraan berterusan selepas pelancaran, termasuk mengemas kini data latihan untuk mencerminkan produk atau dasar baharu, memantau log perbualan untuk ralat atau jurang, dan model latihan semula jika ketepatan menurun. Perniagaan juga perlu menjejaki metrik prestasi seperti kadar resolusi dan kepuasan pelanggan serta terus memperhalusi aliran perbualan untuk menyesuaikan diri dengan jangkaan pelanggan yang berubah-ubah.