Kompletny przewodnik po sztucznej inteligencji w obsłudze klienta (2025)

AI chatbots

Chatboty AI są obecnie najpopularniejszą formą sztucznej inteligencji wykorzystywaną w obsłudze klienta.

Ponieważ są one podłączane do istniejących narzędzi zespołów, świetnie radzą sobie z powtarzającymi się pytaniami i zapobiegają piętrzeniu się kolejek. 

Mogą również uzyskać odpowiedzi z centrów pomocy lub sprawdzić statusy zamówień. 

A ponieważ nie śpią, klienci mogą uzyskać pomoc, kiedy tylko jej potrzebują.

Generative AI

Generatywna sztuczna inteligencja - jak sama nazwa wskazuje - generuje nowe treści, takie jak tekst, obrazy, muzyka lub kod, ucząc się wzorców z istniejących danych. 

Wykorzystuje modele głębokiego uczenia się (takie jak duże modele językowe), aby zrozumieć strukturę i styl, a następnie generować oryginalne dane wyjściowe w odpowiedzi na podpowiedzi.

Prawdopodobnie znasz narzędzia takie jak ChatGPT, DALL-E lub MusicLM - wszystkie one są przykładami generatywnej sztucznej inteligencji w akcji. 

W obsłudze klienta generatywna sztuczna inteligencja jest najczęściej wykorzystywana do pisania. Może to oznaczać pomoc chatbotowi w wymyślaniu bardziej naturalnych odpowiedzi lub podsumowanie długiej rozmowy w krótkim podsumowaniu. 

Niektóre zespoły używają go nawet do przekształcania typowych pytań w artykuły pomocy.

Agenci AI

Jeśli czytałeś nagłówek technologiczny w ciągu ostatniego roku, prawdopodobnie słyszałeś o agentach AI. 

Ten typ oprogramowania został zaprojektowany nie tylko do generowania treści lub reagowania na podpowiedzi, ale także do podejmowania celowych działań zmierzających do określonego celu. 

Jeśli budujesz na elastycznej platformie AI, nie ma ograniczeń co do tego, jak możesz zastosować agentów AI w przepływach pracy obsługi klienta. 

Są one kluczowym czynnikiem umożliwiającym inteligentną automatyzację procesów i automatyzację przepływu pracy AI, zdolną do obsługi wieloetapowych zadań w różnych narzędziach.

Możesz zbudować agenta AI, który odczyta wiadomość klienta, sprawdzi status jego zamówienia w Shopify i wyśle aktualizację - wszystko bez udziału człowieka. 

Albo agent AI, który przeprowadzi klienta przez politykę zwrotów, wygeneruje etykietę zwrotną i zaktualizuje zgłoszenie w Zendesk.

Jeśli chodzi o agentów AI, możliwości są nieograniczone. Przeczytaj o innych przykładach agentów A I tutaj.

W przeciwieństwie do chatbotów, które polegają na instrukcjach przekazywanych w obie strony, agentowa sztuczna inteligencja jest definiowana przez swoją autonomię. Potrafi dowiedzieć się , co musi się wydarzyć i jak to zrobić, dostosowując swoje zachowanie w oparciu o wyniki. 

Asystenci głosowi

Obsługa klienta polega na rozmowach, więc ma sens, że większość asystentów głosowych AI jest wdrażana do obsługi serwisowej. 

Wykorzystują one rozpoznawanie mowy, aby dowiedzieć się, co ktoś mówi, i zamianę tekstu na mowę, aby odpowiedzieć, a wszystko to w czasie rzeczywistym. 

Być może myślisz: po co zawracać sobie głowę głosem, skoro czat działa dobrze? Słuszne pytanie. 

Niektóre firmy wybierają komunikację głosową, ponieważ w ten sposób ich klienci już oczekują interakcji, na przykład dzwoniąc do banku lub na linię wsparcia. 

W takich przypadkach często szybciej jest po prostu powiedzieć, czego potrzebujesz, zamiast wpisywać to na klawiaturze. A dla osób, które nie czują się tak komfortowo z interfejsami cyfrowymi, głos może wydawać się bardziej naturalny.

Ponadto 90% osób uważa, że wyszukiwanie głosowe jest łatwiejsze niż wyszukiwanie online, więc jasne jest, że istnieje zapotrzebowanie na korzystanie z głosu.

W środowisku obsługi klienta asystenci głosowi odpowiadają na rutynowe pytania i prowadzą użytkowników przez zadania samoobsługowe, takie jak resetowanie hasła lub sprawdzanie salda konta.

Uczenie maszynowe

"Uczenie maszynowe" jest często używane i tak, to trochę modne słowo. Ale za tym szumem kryją się rzeczywiste, namacalne sposoby, w jakie pojawia się w obsłudze klienta.

Uczenie maszynowe polega na tym, że systemy stają się coraz lepsze w wykrywaniu wzorców - nie dlatego, że ktoś zaprogramował każdą regułę, ale dlatego, że widział wystarczająco dużo przykładów, aby to rozgryźć. 

W ten sposób filtr antyspamowy wie, co wyłapać, lub jak Netflix zgaduje, co obejrzysz w następnej kolejności.

Na przykład w obsłudze klienta model uczenia maszynowego może pomóc zespołowi obsługi klienta przewidzieć , które zgłoszenia są najbardziej narażone na eskalację lub zidentyfikować wzorce w skargach klientów, zanim staną się one poważniejszymi problemami.

Aby rozpocząć, nie musisz budować własnego modelu; wiele platform, takich jak Botpress , oferuje narzędzia typu plug-and-play, które można dostosować za pomocą wcześniejszych danych zespołu.

Automatyzacja złożonego wsparcia za pomocą chatbota AI

Pomaganie klientom z kredytami hipotecznymi lub planami emerytalnymi nie jest łatwe - oba są wysoce regulowane i historycznie ręczne. W przypadku VR Bank pochłaniało to zasoby i przepustowość zespołu.

VR Bank zbudował chatbota AI do obsługi tych zadań. Łącząc rozumienie języka naturalnego z projektowaniem chatbota, stworzyliśmy chatbota, który prowadzi użytkowników przez wrażliwe decyzje finansowe i przekazuje dane bezpośrednio do ich CRM.

Tylko ten jeden chatbot pozwala zaoszczędzić VR Bank ponad 530 000 euro rocznie. 

Skalowanie wsparcia za pomocą agenta AI

Gdy wspiera się setki tysięcy użytkowników, nawet drobne pytania mogą się szybko piętrzyć. 

To było wyzwanie, przed którym stanęło Extendly: jak nadążyć za rosnącym popytem bez wypalania zespołu wsparcia lub poświęcania czasu reakcji.

Pomogliśmy więc stworzyć agenta AI, który działa jak wirtualny przedstawiciel pomocy technicznej: rozumie, o co pytają użytkownicy, a nawet może samodzielnie podejmować działania, takie jak tworzenie zgłoszeń lub eskalowanie problemów. 

Agent jest podłączony do ich CRM i wewnętrznych narzędzi i staje się coraz mądrzejszy, ponieważ uczy się z poprzednich rozmów. 

W ten sposób byli w stanie obsłużyć 400 000 użytkowników bez konieczności podwajania zespołu.

Obsługa 24/7

Niezależnie od tego, czy jest 3 nad ranem w święta, czy w szczycie sezonu zakupowego, sztuczna inteligencja może natychmiast obsługiwać pytania klientów. 

Ten rodzaj stałego wsparcia pomaga firmom obsługiwać globalnych odbiorców i utrzymywać zadowolenie klientów przez całą dobę. Zmniejsza również presję na pracowników, którzy nie muszą już rozciągać się, aby objąć każdą strefę czasową.

Zwiększona satysfakcja klientów

Gartner przewiduje, że 80% zespołów obsługi klienta będzie korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji w celu poprawy obsługi klienta. 

Dzieje się tak, ponieważ klienci otrzymują szybszą i dokładniejszą pomoc bez czekania na połączenie lub powtarzania się.

Zwiększona produktywność pracowników

Sztuczna inteligencja zwiększa wydajność, przejmując powtarzalne, czasochłonne zadania. Może generować raporty, planować wiadomości, zarządzać przepływami pracy lub wyzwalać działania następcze - wszystko to bez ręcznego wysiłku. 

W rezultacie zespoły mogą przenieść swoją uwagę z mikrozarządzania zadaniami na kierowanie strategią. Nic dziwnego, że 63% firm korzystających ze sztucznej inteligencji zgłasza poprawę wydajności w swoich operacjach.

Efektywność kosztowa

Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji zgłaszają 52% redukcję kosztów pracy. 

Dzieje się tak, ponieważ sztuczna inteligencja automatyzuje czasochłonne zadania, takie jak wprowadzanie danych i obsługa typowych zapytań klientów. Zamiast zatrudniać więcej osób do zarządzania tą pracą, zespoły mogą polegać na sztucznej inteligencji, która wykona ją natychmiast, przez całą dobę i bez przerw.

Hiper-spersonalizowane doświadczenia klientów

Dzięki dostępowi do historii, preferencji i zachowań klientów, sztuczna inteligencja może dostosowywać interakcje w czasie rzeczywistym. 

Takie spersonalizowane wsparcie buduje zaufanie, dlatego staje się głównym wyróżnikiem dla nowoczesnych zespołów wsparcia.

1. Automatyzacja kompleksowej obsługi klienta

Moim skromnym zdaniem najbardziej opłacalnym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja poprawia obsługę klienta, są chatboty, które obsługują typowe żądania od początku do końca.

HostifAI - partner Botpress , który tworzy wirtualnych lokajów i asystentów personelu dla hoteli - robi to doskonale. 

Goście mogą wysyłać wiadomości do wielu hoteli za pośrednictwem WhatsApp, Messenger lub Telegram i natychmiast łączyć się z wielojęzycznym, działającym 24/7 asystentem, który pomaga im zameldować się, zarezerwować kolację i zarezerwować lokalne wycieczki, a wszystko to w ramach chatbota. Asystent prowadzi gościa przez każdy krok, potwierdza rezerwację i aktualizuje wewnętrzne systemy.

A oto co najważniejsze: 75% tych rozmów nigdy nie wymaga udziału człowieka.

To właśnie powinien robić świetny chatbot do obsługi klienta.

2. Spersonalizowane rekomendacje produktów

Jednym z powodów, dla których tak często korzystam z Netflixa jest to, że sprawia on wrażenie, jakby już wiedział, co chcę obejrzeć.

Okazuje się, że jest to sztuczna inteligencja, która uczy się na podstawie tego, co robiłem wcześniej, aby pomóc mi wylądować na czymś, na czym faktycznie będę chciał nacisnąć "play".

To samo podejście ma zastosowanie w obsłudze klienta. Sztuczna inteligencja może poprowadzić użytkowników do odpowiedniego produktu lub usługi, ucząc się na podstawie ich zachowania lub preferencji w rozmowie. 

Zamiast zmuszać ludzi do przewijania niekończącego się katalogu opcji, sztuczna inteligencja działa bardziej jak pomocny przewodnik, zadając kilka ukierunkowanych pytań, a następnie rekomendując plan.

3. Analiza nastrojów klientów

Zrozumienie opinii klientów na temat marki jest kluczem do zwiększenia sprzedaży i budowania lojalności. 

I dobra wiadomość! Istnieje wiele narzędzi AI, które analizują opinie klientów i posty w mediach społecznościowych w celu określenia ich nastrojów.

Narzędzia do przetwarzania języka naturalnego są stworzone do tego rodzaju pracy. Przeszukują one nieustrukturyzowany tekst, taki jak recenzje klientów, transkrypcje czatów i posty w mediach społecznościowych, aby wyciągnąć wnioski. Pomyśl o takich rzeczach jak sentyment, powtarzające się skargi lub opinie o produkcie. 

(Bo bądźmy szczerzy, żaden pracownik nie chce spędzać godzin na przeczesywaniu tego).

Niektóre z moich ulubionych narzędzi to Qualtrics Social Connect, które zbiera konwersacje z kanałów takich jak Instagram, WhatsApp i Facebook w jednym miejscu. 

A jeśli jesteś gotowy, aby wejść głębiej, agent AI zbudowany z NLP może automatycznie przetwarzać rozmowy wsparcia w czasie rzeczywistym i przekształcać je w przydatne informacje.

4. Analityka predykcyjna 

Czy widziałeś kiedyś usługę przypominającą użytkownikowi o odnowieniu tuż przed tym, jak o tym zapomni? Albo platforma oznaczająca nietypową aktywność, zanim ktokolwiek zgłosi problem? To właśnie jest analityka predykcyjna.

Analizując wcześniejsze zachowania - takie jak wzorce użytkowania i typowe kolejne kroki - sztuczna inteligencja może przewidywać, czego użytkownik może potrzebować i działać, zanim jeszcze o to zapyta. Może uruchomić przepływ wsparcia lub proaktywnie rozwiązać problem, zanim dojdzie do jego eskalacji.

W przypadku organizacji posiadających produkty fizyczne, predykcyjna sztuczna inteligencja pomaga prognozować popyt i ograniczyć te przerażające momenty "braku towaru w magazynie". 

Zespoły mogą planować mądrzej, biorąc pod uwagę historyczną sprzedaż, trendy sezonowe i inne zmienne zewnętrzne.

5. Transkrypcja i analiza połączeń

Sztuczna inteligencja głosowa przekształca wsparcie telefoniczne, zamieniając rozmowy w dane, które zespoły mogą faktycznie wykorzystać. 

Na przykład, klient dzwoni, aby sprawdzić ostatnio dokonany zakup. 

Agent oparty na sztucznej inteligencji odbiera połączenie, potwierdza tożsamość, udostępnia szczegóły wysyłki, a jeśli sprawa wymaga większego wsparcia, przekierowuje połączenie do agenta na żywo z szybkim podsumowaniem tego, co zostało już omówione.

6. Automatyzacja wewnętrznych zadań wsparcia o dużej objętości

Stojąc przed wyzwaniem obsługi milionów użytkowników, Ruby Labs stworzyło agentów AI, aby zautomatyzować wewnętrzne procesy obsługi klienta. 

Agenci ci autonomicznie zarządzają anulowaniem subskrypcji, przetwarzają zwroty kosztów, rozwiązują problemy techniczne, a nawet oceniają historię płatności w celu oznaczenia potencjalnych oszustw. 

Integrując się z zewnętrznymi narzędziami, takimi jak Stripe i oferując spersonalizowane przepływy w oparciu o zachowanie użytkownika, agenci działają jak inteligentni pracownicy cyfrowi.

Ostatecznie, Ruby Labs zautomatyzowało ponad 4 miliony sesji wsparcia każdego miesiąca z 98% wskaźnikiem rozwiązywania problemów. 

1. Wyznacz jasne cele

Przed wyborem jakiejkolwiek technologii należy jasno określić, co chce się naprawić. Zapytaj:

• Jakie zadania pochłaniają czas zespołu?
• Jakie wyniki wymagają poprawy? 
• Gdzie jest tarcie w obecnym procesie?

Pomiń założenia. Porozmawiaj z zespołami wsparcia, kierownikami operacyjnymi i analitykami. Zagłęb się w dzienniki czatów, tagi zgłoszeń i opinie użytkowników, aby zidentyfikować prawdziwe punkty bólu.

Następnie dopasuj problem do odpowiedniego rozwiązania AI.

Bez jasnego celu ryzykujesz zbudowanie drogiego narzędzia, które niczego nie rozwiąże. Zacznij od punktu bólu i pozwól mu kierować implementacją sztucznej inteligencji.

2. Wybierz platformę

Mając ustalone cele, znajdź narzędzia, które je wspierają. 

Zacznij od tego, czego już używasz. Wiele systemów CRM, działów pomocy technicznej i platform wsparcia zawiera już funkcje sztucznej inteligencji, takie jak automatyczne tagowanie, przekierowywanie zgłoszeń lub analiza nastrojów. 

Jeśli to nie zaspokoi twoich potrzeb, poszukaj dedykowanych narzędzi AI, ale upewnij się, że łatwo integrują się z tym, czego już używa twój zespół.

Odpowiednia platforma powinna łączyć się z przepływami pracy, a nie tworzyć nowe. 

Priorytetem są narzędzia, które są łatwe w utrzymaniu i zbudowane do obsługi typów konwersacji, które użytkownicy faktycznie prowadzą.

Najlepsza platforma AI to taka, która współpracuje z posiadanymi systemami i skaluje się wraz z rozwojem firmy.

3. Przygotowanie danych

Sztuczna inteligencja jest tylko tak inteligentna, jak dane, którymi ją karmisz.

Zanim się w to zagłębisz, podsumuj to, co masz: transkrypcje czatów, dzienniki zgłoszeń, zawartość bazy wiedzy, rekordy CRM. 

Wyczyść duplikaty, napraw niespójności i upewnij się, że wszystko jest oznaczone w sposób zrozumiały dla sztucznej inteligencji.

Dzięki temu sztuczna inteligencja może faktycznie uczyć się i doskonalić w miarę upływu czasu.

4. Zbuduj rozwiązanie

Po zdefiniowaniu celów i przygotowaniu danych, kolejnym krokiem jest ich realizacja. 

W większości przypadków firmy albo a) współpracują z dostawcą, b) współpracują z wewnętrznymi programistami, albo c) korzystają z platform o niskim kodzie do wdrażania sztucznej inteligencji bez ciężkiej pracy programistycznej. 

Niezależnie od tego, czy uruchamiasz chatbota AI, agenta AI czy model predykcyjny, konfiguracja powinna odzwierciedlać złożoność przypadku użycia i poziom komfortu technicznego zespołu.

W przypadku chatbotów i wirtualnych agentów faza ta obejmuje:

• Definiowanie przepływów powitalnych i kluczowych intencji (status zamówienia, zwroty, anulowania, FAQ)
• Konfigurowanie reguł przekazywania do obsługi agentów
• Obsługa ponownych prób i mechanizmów awaryjnych dla przypadków brzegowych
• Łączenie się z interfejsami API w celu uzyskania danych na żywo (np. aktualizacje wysyłek, wyszukiwanie CRM, dostępność kalendarza).
• Przechowywanie kontekstu, takiego jak numery zamówień, preferencje lub historia konwersacji.

Nie można też zapomnieć o integracji. 

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta działa najlepiej, gdy komunikuje się z resztą stack: Zendesk dla wsparcia, Stripe dla płatności, Shopify dla zamówień lub wewnętrznymi systemami za pośrednictwem niestandardowych interfejsów API.

Moi utalentowani koledzy przygotowali darmowy poradnik, jak połączyć chatboty z Zendesk:

5. Przetestuj i powtórz

Przed uruchomieniem, poddaj swoją sztuczną inteligencję kontrolowanym testom. 

Uruchom symulacje przy użyciu rzeczywistych scenariuszy i przetestuj przypadki brzegowe, aby zobaczyć, jak to działa. 

Poszukaj punktów tarcia, takich jak źle zrozumiane intencje i ślepe uliczki. Wprowadź poprawki przed uruchomieniem. 

Wykorzystaj tę fazę do zebrania szybkich informacji zwrotnych i dopracowania logiki. Dopiero gdy będzie ona konsekwentnie działać w środowiskach testowych, należy przejść do pełnego wdrożenia.

6. Wdrażanie i monitorowanie

Po uruchomieniu rozwiązania szybko dowiesz się, co działa, a co nie. 

Dane dotyczące użytkowania to najcenniejsza pętla sprzężenia zwrotnego. Zaczniesz widzieć, jak system radzi sobie ze zmiennością w świecie rzeczywistym, gdzie odnosi sukcesy, a gdzie wymaga dopracowania.

Niektóre wskaźniki do monitorowania po uruchomieniu obejmują:

• Najczęściej wyzwalane akcje lub zamiary
• Punkty awarii (np. logika awaryjna, prognozy o niskiej pewności)
• Czas do rozwiązania lub ukończenia zadania
• Dokładność w porównaniu do ludzkich testów porównawczych
• Wskaźniki eskalacji lub przekazania

Jeśli korzystasz z chatbota, warto zagłębić się w jego analitykę. Dadzą ci one wiele informacji na temat tego, co działa, a co nie.

Pro Tip: Prowadź dziennik doskonalenia AI, prosty dokument, w którym możesz śledzić kwestie i wnioski związane z systemami AI. Przeglądaj go regularnie (zalecam co dwa tygodnie), aby śledzić zmiany i rejestrować nowe wzorce. 

I wreszcie, niezależnie od tego, czy koncentrujesz się na poprawie jakości obsługi klienta dzięki sztucznej inteligencji, czy na automatyzacji zadań wewnętrznych, takich jak sprzedaż biletów AI, ważne jest, aby śledzić wpływ na biznes. 

Zacznij od obliczenia ROI. Oto jak zmierzyć ROI dla chatbotów do obsługi klienta.

Celem jest tutaj zachowanie proaktywności: Sztuczna inteligencja nie poprawi się sama bez stałej informacji zwrotnej.

Ile czasu zajmuje zazwyczaj wdrożenie rozwiązania AI do obsługi klienta od początku do końca?

Wdrożenie rozwiązania AI do obsługi klienta może zająć od kilku tygodni do kilku miesięcy, w zależności od jego złożoności. Podstawowy chatbot FAQ może zostać uruchomiony w ciągu jednego dnia, podczas gdy w pełni zintegrowany agent AI może zająć 2-3 miesiące. Wdrożenia w dużych przedsiębiorstwach z niestandardowymi systemami i wymogami zgodności mogą zająć 6 miesięcy.

Czy narzędzia AI do obsługi klienta działają równie dobrze w różnych językach i kulturach?

Narzędzia obsługi klienta AI zmieniają skuteczność w różnych językach, ponieważ LLMs są szkolone w większym stopniu w językach takich jak angielski, przez co są mniej dokładne w językach z mniejszą ilością danych szkoleniowych. Niuanse kulturowe i slang mogą również powodować nieporozumienia, więc firmy wspierające różne rynki zwykle muszą inwestować w wielojęzyczne szkolenia i testy w każdym regionie językowym, aby zapewnić jakość.

Czy sztuczna inteligencja może skutecznie radzić sobie z wysoce emocjonalnymi lub wrażliwymi interakcjami z klientami?

Sztuczna inteligencja może obsługiwać wiele emocjonalnych lub wrażliwych interakcji dzięki analizie sentymentu, która pomaga wykryć niepokój lub negatywne emocje. Ogólnie rzecz biorąc, jest to skuteczne w kwestiach takich jak awarie usług, w których logika eskalacji zapewnia profesjonalną reakcję. Jednak sztuczna inteligencja nadal zmaga się z głęboko osobistymi rozmowami obejmującymi intensywne emocje, ponieważ brakuje jej prawdziwej empatii. W takich przypadkach niezbędni są ludzie.

Jak wytrenować sztuczną inteligencję, aby odzwierciedlała specyficzny głos i ton mojej marki w rozmowach z klientami?

Aby dostosować sztuczną inteligencję do głosu i tonu marki, należy przeszkolić ją w zakresie danych specyficznych dla marki. Firmy często dostarczają przewodniki po stylu lub istniejące transkrypcje rozmów, dzięki czemu sztuczna inteligencja uczy się, jak komunikować się w stylu marki. Wiele platform AI obsługuje konfigurowalne ustawienia tonu, aby dostosować sposób reagowania AI. Bieżące przeglądy rzeczywistych interakcji również pomagają udoskonalić system, zapewniając jego spójność z osobowością marki w czasie.

Jakiego rodzaju konserwacji wymaga system obsługi klienta AI po uruchomieniu?

System obsługi klienta AI wymaga ciągłej konserwacji po uruchomieniu, w tym aktualizacji danych szkoleniowych w celu odzwierciedlenia nowych produktów lub zasad, monitorowania dzienników rozmów pod kątem błędów lub luk oraz ponownego szkolenia modeli, jeśli dokładność spadnie. Firmy muszą również śledzić wskaźniki wydajności, takie jak wskaźniki rozwiązywania problemów i zadowolenie klientów, a także stale udoskonalać przepływy konwersacji, aby dostosować się do zmieniających się oczekiwań klientów.