.webp)
- AI เปลี่ยนแปลงงานบริการลูกค้าด้วยการอัตโนมัติงานต่าง ๆ และให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมง
- AI ในงานบริการลูกค้าไม่ได้หยุดแค่แชทบอท แต่ยังช่วยดำเนินงานทั้งกระบวนการ เช่น การอัปเดตคำสั่งซื้อหรือการคืนสินค้าโดยไม่ต้องพึ่งคน
- การนำ AI มาใช้ให้สำเร็จต้องมีเป้าหมายที่ชัดเจน ข้อมูลที่ดี และเครื่องมือที่เชื่อมต่อกัน
- ธุรกิจจริงประหยัดต้นทุนได้มากและขยายการบริการได้รวดเร็วด้วย AI — บางแห่งแก้ไขปัญหาลูกค้านับล้านรายการต่อเดือนได้โดยแทบไม่ต้องใช้คน
งานบริการลูกค้าไม่ใช่เรื่องง่าย (ฉันจำไม่ได้แล้วว่ากี่ครั้งที่ลูกค้าตะโกนใส่ฉันเพราะน้ำแข็งในแก้วมากเกินไป)
แต่งานนี้เหมาะกับ AI อย่างยิ่ง
ฉันรู้เพราะบริษัทของฉันได้ช่วยติดตั้งเอเจนต์ AI กว่า 750,000 ตัวในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
และการใช้งานที่ได้รับความนิยมสูงสุดของแพลตฟอร์ม AI ของเรา? ก็คืองานบริการลูกค้านี่แหละ
ฉันจึงได้เห็นว่าการนำ AI มาใช้เปลี่ยนแปลงงานบริการลูกค้าได้มากแค่ไหน — ตั้งแต่บริษัทใหญ่ระดับ Fortune 500 ไปจนถึงสตาร์ทอัพขนาดเล็ก
ไม่น่าแปลกใจที่มีหลายองค์กรเข้าร่วมแล้ว ที่จริงแล้ว 83% ของผู้มีอำนาจตัดสินใจ ระบุว่าพวกเขาวางแผนจะเพิ่มการลงทุนใน AI สำหรับงานบริการลูกค้าในปีหน้า
ถ้าคุณกำลังมองหา AI เพื่อช่วยงานซัพพอร์ต คุณไม่ได้อยู่คนเดียว การเริ่มต้นกับ แชทบอทบริการลูกค้า หรือ แชทบอทสำหรับองค์กร อาจดูเหมือนเป็นก้าวใหญ่
ในบทความนี้ ฉันจะพาคุณดูว่า AI ในงานบริการลูกค้าทำงานอย่างไร มีเทคโนโลยีอะไรบ้าง และคุณจะนำไปใช้ได้อย่างไร — ไม่ว่าทีมของคุณจะใหญ่หรือเล็ก
AI สำหรับงานบริการลูกค้าคืออะไร?
AI สำหรับงานบริการลูกค้าคือการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้เพื่ออัตโนมัติและยกระดับการสนับสนุนลูกค้าผ่านแชทบอท เอเจนต์เสมือน และเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ
ตามที่ Ermek Barmashev นักพัฒนารุ่นอาวุโสที่เคยติดตั้งเอเจนต์ AI ให้ลูกค้าหลายสิบรายอธิบายไว้ว่า “เอเจนต์ AI ถูกสร้างมาเพื่ออัตโนมัติงานซ้ำ ๆ แต่ไม่ได้มาแทนที่คน พวกมันช่วยให้เจ้าหน้าที่มนุษย์มีเวลาจัดการปัญหาที่ต้องใช้ความเข้าใจ ความคิดสร้างสรรค์ และการตัดสินใจ”
AI สำหรับงานบริการลูกค้ามีกี่ประเภท?
แน่นอน ทุกคนพูดว่า “ต้องใช้ AI” — แต่จริง ๆ แล้วหมายถึงอะไรบ้าง: หมายถึงแชทบอท? ระบบคัดแยกตั๋วอัตโนมัติ? หรือแถบค้นหาอัจฉริยะ?
แต่สำหรับงานบริการลูกค้า AI มักจะปรากฏในรูปแบบที่คุ้นเคยไม่กี่แบบ
แชทบอท AI
แชทบอท AI คือ รูปแบบ AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุดในงานบริการลูกค้าปัจจุบัน
เพราะสามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่ทีมใช้อยู่แล้ว จึงเหมาะกับการตอบคำถามซ้ำ ๆ และช่วยลดปริมาณคิวที่รออยู่
ยังสามารถดึงคำตอบจากศูนย์ช่วยเหลือหรือเช็คสถานะคำสั่งซื้อได้ด้วย
และเพราะไม่ต้องพัก ลูกค้าจึงขอความช่วยเหลือได้ทุกเมื่อที่ต้องการ
Generative AI
Generative AI — ตามชื่อของมัน — สร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ รูปภาพ ดนตรี หรือโค้ด โดยเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลเดิม
มันใช้โมเดลดีปเลิร์นนิง (เช่น โมเดลภาษาใหญ่) เพื่อเข้าใจโครงสร้างและสไตล์ แล้วสร้างผลลัพธ์ใหม่ตามคำสั่ง
คุณอาจคุ้นกับเครื่องมืออย่าง ChatGPT, DALL·E หรือ MusicLM — ทั้งหมดนี้คือตัวอย่างของ Generative AI
ในงานบริการลูกค้า Generative AI มักใช้เพื่อเขียน เช่น ช่วยให้แชทบอทตอบได้เป็นธรรมชาติมากขึ้น หรือสรุปบทสนทนายาว ๆ ให้เป็นข้อความสั้น ๆ
บางทีมยังใช้มันเปลี่ยนคำถามที่พบบ่อยให้เป็นบทความช่วยเหลือ
เอเจนต์ AI
ถ้าคุณติดตามข่าวเทคโนโลยีในปีที่ผ่านมา คุณคงเคยได้ยิน เอเจนต์ AI
ซอฟต์แวร์ประเภทนี้ไม่ได้แค่สร้างเนื้อหาหรือโต้ตอบตามคำสั่ง แต่ยัง ลงมือทำเพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะ
ถ้าคุณสร้างบนแพลตฟอร์ม AI ที่ยืดหยุ่น คุณสามารถนำเอเจนต์ AI ไปใช้กับเวิร์กโฟลว์บริการลูกค้าได้หลากหลายรูปแบบ
พวกมันเป็นหัวใจของ การอัตโนมัติกระบวนการอัจฉริยะ และ การอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ด้วย AI ที่สามารถจัดการงานหลายขั้นตอนข้ามเครื่องมือได้
คุณสามารถสร้างเอเจนต์ AI ที่อ่านข้อความลูกค้า ตรวจสอบสถานะคำสั่งซื้อใน Shopify และส่งอัปเดต — ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง
หรือเอเจนต์ AI ที่อธิบายนโยบายคืนสินค้า สร้างฉลากคืนของ และอัปเดตตั๋วใน Zendesk
สำหรับเอเจนต์ AI ขอบเขตการใช้งานแทบไร้ขีดจำกัด อ่านตัวอย่าง การใช้งานเอเจนต์ AI เพิ่มเติมได้ที่นี่
ต่างจากแชทบอทที่ต้องรอคำสั่งไปมา AI แบบเอเจนต์มีจุดเด่นที่ ความเป็นอิสระ มันสามารถคิดเองได้ว่าอะไรต้องเกิดขึ้น และจะทำอย่างไรให้สำเร็จ โดยปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามผลลัพธ์
ผู้ช่วยเสียง
งานบริการลูกค้าคือการสนทนา ดังนั้นจึงไม่แปลกที่ ผู้ช่วยเสียง AI ส่วนใหญ่จะถูกนำมาใช้ในงานบริการ
พวกมันใช้การรู้จำเสียงพูดเพื่อเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าพูด และ แปลงข้อความเป็นเสียง เพื่อตอบกลับแบบเรียลไทม์
คุณอาจสงสัยว่าทำไมต้องใช้เสียง ทั้งที่แชทก็ใช้ได้ดี — เป็นคำถามที่ดี
บางบริษัทเลือกใช้เสียงเพราะลูกค้าคุ้นเคยกับการโทร เช่น ธนาคารหรือสายด่วนซัพพอร์ต
ในกรณีเหล่านี้ การพูดสิ่งที่ต้องการมักจะเร็วกว่า และสำหรับผู้ที่ไม่ถนัดใช้เทคโนโลยี การพูดอาจรู้สึกเป็นธรรมชาติมากกว่า
นอกจากนี้ 90% ของผู้คน เชื่อว่าการค้นหาด้วยเสียงนั้นง่ายกว่าการค้นหาทางออนไลน์ จึงเห็นได้ชัดว่ามีความต้องการใช้งานการค้นหาด้วยเสียง
ในงานบริการลูกค้า ผู้ช่วยเสียงจะตอบคำถามทั่วไป และแนะนำลูกค้าให้ทำงานด้วยตัวเอง เช่น รีเซ็ตรหัสผ่านหรือเช็คยอดบัญชี
แมชชีนเลิร์นนิง
“แมชชีนเลิร์นนิง” ถูกพูดถึงบ่อยและบางทีก็กลายเป็นคำฮิต แต่เบื้องหลังความฮือฮานั้น มันมีบทบาทจริงในงานซัพพอร์ตลูกค้า
โดยหลักแล้ว แมชชีนเลิร์นนิง คือระบบที่เรียนรู้จับรูปแบบต่าง ๆ ได้ดีขึ้น — ไม่ใช่เพราะมีคนเขียนกฎไว้หมด แต่เพราะเห็นตัวอย่างมากพอจนจับทางได้เอง
เหมือนที่ตัวกรองสแปมรู้ว่าควรบล็อกอีเมลไหน หรือ Netflix เดาว่าคุณจะดูอะไรต่อไป
ในงานบริการลูกค้า เช่น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยทีมคาดการณ์ได้ว่า ตั๋วไหนมีแนวโน้มจะบานปลาย หรือหาความเชื่อมโยงในข้อร้องเรียนก่อนจะกลายเป็นปัญหาใหญ่
คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลเองเพื่อเริ่มต้น หลายแพลตฟอร์มอย่าง Botpress มีเครื่องมือสำเร็จรูปที่ปรับแต่งได้ด้วยข้อมูลจากทีมของคุณ
มีตัวอย่างการใช้ AI ในงานบริการลูกค้าจริงแบบไหนบ้าง?
อัตโนมัติการซัพพอร์ตที่ซับซ้อนด้วยแชทบอท AI
การช่วยลูกค้าเรื่องสินเชื่อบ้านหรือแผนเกษียณไม่ใช่เรื่องง่าย — ทั้งเป็นกระบวนการที่ถูกควบคุมอย่างเข้มงวดและต้องใช้แรงงานคนมาตลอด สำหรับ VR Bank เรื่องนี้กินทรัพยากรและกำลังทีมไปมาก
VR Bank สร้างแชทบอท AI เพื่อจัดการงานเหล่านี้ โดยผสาน การเข้าใจภาษาธรรมชาติ กับ การออกแบบแชทบอท เราจึงได้แชทบอทที่นำทางลูกค้าผ่านการตัดสินใจทางการเงินสำคัญและส่งข้อมูลเข้าสู่ CRM โดยตรง
แชทบอทตัวนี้เพียงตัวเดียวช่วยให้ VR Bank ประหยัดเงินได้กว่า €530,000 ต่อปี
ขยายการซัพพอร์ตด้วยเอเจนต์ AI
เมื่อคุณต้องดูแลผู้ใช้หลักแสน แม้แต่คำถามเล็ก ๆ ก็สะสมจนล้นได้เร็ว
นี่คือความท้าทายที่ Extendly เจอ: จะรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วได้อย่างไรโดยไม่ทำให้ทีมเหนื่อยล้าหรือเสียเวลาในการตอบกลับ
เราจึงช่วยสร้างเอเจนต์ AI ที่ทำงานเหมือนเจ้าหน้าที่ซัพพอร์ตเสมือน: เข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ถาม และยังสามารถดำเนินการ เช่น สร้างตั๋วหรือส่งเรื่องต่อได้เอง
เอเจนต์นี้เชื่อมต่อกับ CRM และเครื่องมือภายใน และจะฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ จากบทสนทนาในอดีต
นี่คือวิธีที่พวกเขาสามารถ ดูแลผู้ใช้ 400,000 คน ได้โดยไม่ต้องเพิ่มทีมเป็นสองเท่า
ควรเลือกใช้ AI ประเภทใดสำหรับงานบริการลูกค้า?
ไม่มีคำตอบเดียวที่เหมาะกับทุกคน — และนั่นคือข้อดี
ประเภทของ AI ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับ ขนาดทีม ปริมาณงานซัพพอร์ต เครื่องมือ และเป้าหมาย</sty1> ของคุณ
แทนที่จะพยายาม “ใช้ AI” ทั้งหมดในครั้งเดียว ทางที่ดีกว่าคือเริ่มจากกรณีใช้งานเล็ก ๆ ที่โฟกัสและสามารถพิสูจน์คุณค่าได้อย่างรวดเร็ว
จากนั้นจะสามารถปรับปรุงและขยายไปสู่ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนขึ้นได้ง่ายขึ้นในอนาคต
ลองคิดแบบนี้:
โซลูชัน AI สำหรับงานบริการลูกค้าราคาเท่าไหร่?
โซลูชัน AI สำหรับบริการลูกค้ามีราคาตั้งแต่ $0 ถึงมากกว่า $15,000 ต่อปี — ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ
ถ้าคุณแค่ทดลองใช้งาน แผนเริ่มต้นมักจะฟรีหรือประมาณ $30–$90/เดือน โดยปกติจะมีแชทบอทพื้นฐานสำหรับ 1 ช่องทาง, เทมเพลตไม่กี่แบบ และจำกัดการใช้งาน — เหมาะสำหรับตอบคำถามทั่วไปหรือทดลองใช้ AI โดยไม่ต้องผูกมัดมาก
แผนระดับกลาง โดยทั่วไป $200–$1,000/เดือน จะให้ความสามารถมากขึ้น: เชื่อมต่อกับเครื่องมืออย่าง Zendesk หรือ Intercom, รองรับหลายช่องทาง และมีแดชบอร์ดวิเคราะห์ เหมาะกับทีมที่กำลังเติบโตและต้องการระบบอัตโนมัติโดยไม่เสียความเป็นส่วนตัว
โซลูชันองค์กรเริ่มที่ประมาณ $15,000/ปี และขยายได้ตามต้องการ มาพร้อม NLU ขั้นสูง, ฟีเจอร์ด้าน compliance, การอบรมใช้งาน, SLA แบบกำหนดเอง และทีมเทคนิคเฉพาะ เหมาะสำหรับบริษัทที่ต้องการความปลอดภัย ขยายระบบได้ และควบคุมรายละเอียดได้มาก
ข้อดีของการใช้ AI ในบริการลูกค้า
ให้บริการ 24/7
ไม่ว่าจะเป็นตีสามวันหยุดหรือช่วงช้อปปิ้งสูงสุด AI ก็สามารถตอบคำถามลูกค้าได้ทันที
การซัพพอร์ตแบบไม่หยุดนี้ช่วยให้ธุรกิจให้บริการลูกค้าทั่วโลกและรักษาความพึงพอใจได้ตลอดเวลา อีกทั้งยังลดความกดดันให้พนักงาน ไม่ต้องทำงานข้ามเขตเวลา
เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
Gartner คาดการณ์ว่า 80% ของทีมบริการลูกค้า จะใช้ generative AI เพื่อยกระดับประสบการณ์ลูกค้า
เพราะลูกค้าได้รับความช่วยเหลือที่รวดเร็วและแม่นยำขึ้น โดยไม่ต้องรอสายหรือพูดซ้ำ
เพิ่มประสิทธิภาพพนักงาน
AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการรับงานซ้ำ ๆ ที่ใช้เวลานานไปทำเอง เช่น สร้างรายงาน, ตั้งเวลาข้อความ, จัดการ workflow หรือกระตุ้นการติดตามผลโดยไม่ต้องใช้แรงงานคน
ผลลัพธ์คือทีมสามารถโฟกัสกับกลยุทธ์มากกว่าการจัดการงานย่อย ๆ ไม่แปลกใจที่ 63% ของบริษัท ที่ใช้ AI รายงานว่าประสิทธิภาพโดยรวมดีขึ้น
ประสิทธิภาพด้านต้นทุน
บริษัทที่ใช้ AI รายงานว่า ลดต้นทุนแรงงานได้ 52%
เพราะ AI ทำงานที่ใช้เวลานาน เช่น กรอกข้อมูลหรือรับมือกับคำขอทั่วไปของลูกค้าโดยอัตโนมัติ แทนที่จะต้องจ้างคนเพิ่ม ทีมสามารถใช้ AI ทำงานนี้ได้ทันที ตลอด 24 ชั่วโมง โดยไม่ต้องพัก
ประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคลขั้นสูง
ด้วยการเข้าถึงประวัติลูกค้า ความชอบ และพฤติกรรม AI สามารถปรับการโต้ตอบให้เหมาะสมแบบเรียลไทม์
การซัพพอร์ตแบบเฉพาะบุคคลนี้ช่วยสร้างความไว้วางใจ ซึ่งเป็นจุดเด่นสำคัญของทีมซัพพอร์ตยุคใหม่
6 วิธีใช้ AI ในบริการลูกค้า
1. ทำระบบซัพพอร์ตลูกค้าแบบครบวงจรอัตโนมัติ
ในความเห็นส่วนตัว วิธีที่คุ้มค่าที่สุดที่ผมเห็นว่า AI ช่วยบริการลูกค้าได้ คือการใช้แชทบอทที่จัดการคำขอทั่วไปตั้งแต่ต้นจนจบ
HostifAI – พาร์ทเนอร์ของ Botpress ที่สร้าง Virtual butlers และ Staff Assistants สำหรับโรงแรม – ทำสิ่งนี้ได้อย่างสมบูรณ์แบบ
แขกสามารถส่งข้อความถึงโรงแรมผ่าน WhatsApp, Messenger หรือ Telegram และเชื่อมต่อกับผู้ช่วยหลายภาษา 24/7 ที่ช่วยเช็คอิน จองอาหารเย็น และจองทัวร์ท้องถิ่น ทั้งหมดผ่านแชทบอท ผู้ช่วยจะแนะนำแต่ละขั้นตอน ยืนยันการจอง และอัปเดตระบบภายใน
และที่น่าสนใจคือ 75% ของบทสนทนาเหล่านี้ ไม่ต้องใช้เจ้าหน้าที่จริงเลย
นี่แหละคือสิ่งที่แชทบอทบริการลูกค้าที่ดีควรทำ
2. แนะนำสินค้าเฉพาะบุคคล
เหตุผลหนึ่งที่ผมเข้า Netflix บ่อย ๆ คือมันเหมือนรู้ว่าผมอยากดูอะไรอยู่แล้ว
ที่จริงแล้ว นั่นคือ AI ที่เรียนรู้จากสิ่งที่ผมเคยดู เพื่อช่วยให้ผมเลือกสิ่งที่อยากกด “เล่น” จริง ๆ
แนวคิดเดียวกันนี้ใช้กับบริการลูกค้าได้ AI สามารถแนะนำสินค้าหรือบริการที่เหมาะสมโดยเรียนรู้จากพฤติกรรมหรือความชอบของผู้ใช้ในบทสนทนา
แทนที่จะให้ลูกค้าต้องเลื่อนดูสินค้าจำนวนมาก AI จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยที่ถามคำถามเฉพาะ แล้วแนะนำแผนที่เหมาะสม
3. วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า
การเข้าใจว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรกับแบรนด์เป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่มยอดขายและสร้างความภักดี
ข่าวดีคือมีเครื่องมือ AI มากมายที่วิเคราะห์รีวิวลูกค้าและโพสต์โซเชียลมีเดียเพื่อดูความรู้สึกของลูกค้า
เครื่องมือ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ ถูกสร้างมาเพื่อสิ่งนี้โดยเฉพาะ มันจะคัดกรองข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รีวิวลูกค้า บันทึกแชท และโพสต์โซเชียล เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก เช่น ความรู้สึก ข้อร้องเรียนซ้ำ ๆ หรือข้อเสนอแนะเกี่ยวกับสินค้า
(เพราะเอาจริง ๆ ไม่มีพนักงานคนไหนอยากนั่งอ่านข้อมูลพวกนี้ทั้งวัน)
เครื่องมือที่ผมชอบใช้ เช่น Qualtrics Social Connect ที่ดึงบทสนทนาจาก Instagram, WhatsApp และ Facebook มารวมไว้ในที่เดียว
ถ้าคุณอยากเจาะลึกกว่านั้น AI agent ที่สร้างด้วย NLP สามารถประมวลผลบทสนทนาซัพพอร์ตแบบเรียลไทม์และเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้ทันที
4. วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์
เคยเห็นบริการที่เตือนให้ต่ออายุ ก่อนที่ จะลืมไหม? หรือแพลตฟอร์มที่แจ้งเตือนกิจกรรมผิดปกติก่อนใครจะรายงาน? นั่นแหละคือ predictive analytics
โดยวิเคราะห์พฤติกรรมในอดีต — เช่น รูปแบบการใช้งานและขั้นตอนถัดไปที่พบบ่อย — AI สามารถคาดการณ์สิ่งที่ผู้ใช้อาจต้องการและดำเนินการก่อนที่เขาจะร้องขอ เช่น เริ่ม flow ซัพพอร์ตหรือแก้ปัญหาล่วงหน้าก่อนจะบานปลาย
สำหรับองค์กรที่มีสินค้าจริง AI เชิงคาดการณ์ช่วยคาดการณ์ความต้องการและลดปัญหาสินค้าหมดสต็อก
ทีมสามารถวางแผนได้ดีขึ้นโดยดูจากยอดขายในอดีต เทรนด์ตามฤดูกาล และปัจจัยภายนอกอื่น ๆ
5. ถอดเสียงและวิเคราะห์สายโทรศัพท์
Voice AI กำลังเปลี่ยนแปลงการซัพพอร์ตทางโทรศัพท์ด้วยการเปลี่ยนบทสนทนาเป็นข้อมูลที่ทีมสามารถนำไปใช้ได้จริง
เช่น ลูกค้าโทรเข้ามาเพื่อตรวจสอบการสั่งซื้อล่าสุด
AI agent จะรับสาย ยืนยันตัวตน แจ้งรายละเอียดการจัดส่ง และถ้าต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติม จะโอนสายไปยังเจ้าหน้าที่จริงพร้อมสรุปสิ่งที่พูดคุยไปแล้ว
6. ทำงานซัพพอร์ตภายในที่มีปริมาณมากโดยอัตโนมัติ
เมื่อเผชิญกับความท้าทายในการซัพพอร์ตผู้ใช้หลายล้านคน Ruby Labs ได้สร้าง AI agent เพื่อทำงานซัพพอร์ตภายในโดยอัตโนมัติ
agent เหล่านี้จัดการยกเลิกการสมัครสมาชิก, คืนเงิน, แก้ปัญหาทางเทคนิค และตรวจสอบประวัติการชำระเงินเพื่อแจ้งเตือนการฉ้อโกงโดยอัตโนมัติ
ด้วยการเชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอกอย่าง Stripe และนำเสนอเส้นทางสนทนาเฉพาะบุคคลตามพฤติกรรมของผู้ใช้ เอเจนต์เหล่านี้จึงทำหน้าที่เหมือนพนักงานดิจิทัลอัจฉริยะ
สุดท้าย Ruby Labs สามารถทำให้การสนับสนุนลูกค้าอัตโนมัติกว่า 4 ล้านครั้งต่อเดือน โดยมีอัตราการแก้ไขปัญหา 98%
วิธีนำ AI มาใช้ในงานบริการลูกค้า
1. กำหนดเป้าหมายให้ชัดเจน
ก่อนเลือกเทคโนโลยีใด ๆ ให้ชัดเจนว่าคุณต้องการแก้ไขอะไร ลองถามตัวเองว่า:
- งานอะไรที่ใช้เวลาทีมมากเกินไป?
- ผลลัพธ์ใดที่ควรได้รับการปรับปรุง?
- จุดติดขัดในกระบวนการปัจจุบันอยู่ตรงไหน?
อย่าเดาเอง ให้พูดคุยกับทีมซัพพอร์ต ผู้นำฝ่ายปฏิบัติการ และนักวิเคราะห์ ตรวจสอบบันทึกแชท ป้ายกำกับทิกเก็ต และข้อเสนอแนะจากผู้ใช้เพื่อหาจุดปัญหาที่แท้จริง
จากนั้น จับคู่ปัญหากับโซลูชัน AI ที่เหมาะสม
หากไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน คุณอาจสร้างเครื่องมือราคาแพงที่ไม่ตอบโจทย์อะไรเลย เริ่มจากปัญหาหลักแล้วใช้สิ่งนั้นนำทางการนำ AI มาใช้
2. เลือกแพลตฟอร์ม
เมื่อมีเป้าหมายแล้ว ให้หาเครื่องมือที่ตอบโจทย์เหล่านั้น
เริ่มจากสิ่งที่คุณใช้อยู่ก่อน หลายระบบ CRM, help desk และแพลตฟอร์มซัพพอร์ตมีฟีเจอร์ AI เช่น การแท็กอัตโนมัติ การจัดการทิกเก็ต หรือการวิเคราะห์อารมณ์ในตัวอยู่แล้ว
หากยังไม่ตอบโจทย์ ให้มองหาเครื่องมือ AI เฉพาะทาง แต่ต้องแน่ใจว่าสามารถเชื่อมต่อกับสิ่งที่ทีมคุณใช้อยู่ได้ง่าย
แพลตฟอร์มที่เหมาะสมควรเชื่อมต่อกับเวิร์กโฟลว์ของคุณ ไม่ใช่สร้างขั้นตอนใหม่ขึ้นมา
ให้ความสำคัญกับเครื่องมือที่ดูแลรักษาง่าย และออกแบบมาเพื่อรองรับบทสนทนาแบบที่ผู้ใช้ของคุณมีจริง
แพลตฟอร์ม AI ที่ดีที่สุด คือแพลตฟอร์มที่ทำงานร่วมกับระบบที่คุณมีอยู่และขยายได้ตามการเติบโตของคุณ
3. เตรียมข้อมูลของคุณ
AI จะฉลาดได้เท่ากับข้อมูลที่คุณป้อนให้เท่านั้น
ก่อนเริ่มใช้งาน ให้สำรวจข้อมูลที่คุณมี: ประวัติแชท บันทึกทิกเก็ต เนื้อหาในฐานความรู้ ข้อมูลใน CRM
ลบข้อมูลซ้ำ แก้ไขความไม่สอดคล้อง และตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกอย่างมีการติดป้ายกำกับที่ AI เข้าใจได้
นี่คือสิ่งที่จะทำให้ AI ของคุณเรียนรู้และพัฒนาขึ้นได้จริงในระยะยาว
4. สร้างโซลูชัน
เมื่อกำหนดเป้าหมายและเตรียมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการลงมือทำ
โดยทั่วไป บริษัทจะเลือก 1) ร่วมมือกับผู้ให้บริการ 2) ทำงานกับนักพัฒนาภายใน หรือ 3) ใช้แพลตฟอร์ม low-code เพื่อใช้งาน AI โดยไม่ต้องพัฒนาหนัก
ไม่ว่าคุณจะเปิดตัวแชทบอท AI, เอเจนต์ AI หรือโมเดลทำนายผล การตั้งค่าควรสอดคล้องกับความซับซ้อนของเคสและความถนัดทางเทคนิคของทีมคุณ
สำหรับแชทบอทและเอเจนต์เสมือน ขั้นตอนนี้จะรวมถึง:
- กำหนดเส้นทางต้อนรับและเจตนาหลัก (เช่น สถานะคำสั่งซื้อ การคืนสินค้า การยกเลิก คำถามที่พบบ่อย)
- ตั้งกติกาการส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ซัพพอร์ต
- จัดการการลองใหม่และทางเลือกสำรองสำหรับกรณีขอบ (edge cases)
- เชื่อมต่อกับ API เพื่อดึงข้อมูลสด (เช่น อัปเดตการจัดส่ง ค้นหาข้อมูลใน CRM ตรวจสอบปฏิทิน)
- จัดเก็บข้อมูลบริบท เช่น หมายเลขคำสั่งซื้อ ความชอบ หรือประวัติการสนทนา
และอย่าลืมเรื่องการเชื่อมต่อระบบต่าง ๆ
AI ในบริการลูกค้า จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อเชื่อมโยงกับระบบอื่น ๆ ของคุณ: เช่น Zendesk สำหรับซัพพอร์ต Stripe สำหรับการชำระเงิน Shopify สำหรับคำสั่งซื้อ หรือระบบภายในของคุณผ่าน API เฉพาะ
เพื่อนร่วมงานของฉันได้ทำวิดีโอสอนฟรีเกี่ยวกับวิธีเชื่อมต่อแชทบอทกับ Zendesk:
5. ทดสอบและปรับปรุง
ก่อนเปิดใช้งานจริง ให้นำ AI ของคุณไปทดสอบในสภาพแวดล้อมควบคุม
จำลองสถานการณ์จริงและทดสอบกรณีขอบเขตเพื่อดูว่า AI ทำงานอย่างไร
มองหาจุดติดขัด เช่น การเข้าใจเจตนาผิด หรือเส้นทางสนทนาที่ตัน ปรับแก้ก่อนเปิดใช้งานจริง
ใช้ช่วงนี้เพื่อเก็บฟีดแบ็กอย่างรวดเร็วและปรับปรุงตรรกะ เมื่อมั่นใจว่า AI ทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมทดสอบแล้วจึงค่อยเปิดใช้งานเต็มรูปแบบ
6. เปิดใช้งานและติดตามผล
เมื่อโซลูชันของคุณเริ่มใช้งานจริง คุณจะเห็นได้อย่างรวดเร็วว่าอะไรเวิร์กและอะไรไม่เวิร์ก
ข้อมูลการใช้งานคือฟีดแบ็กที่มีค่าที่สุด คุณจะเห็นว่า AI จัดการกับสถานการณ์จริงอย่างไร สำเร็จตรงไหน และจุดไหนที่ต้องปรับแต่ง
ตัวชี้วัดที่ควรติดตามหลังเปิดใช้งาน ได้แก่:
- การกระทำหรือเจตนาที่ถูกเรียกใช้บ่อยที่สุด
- จุดที่ล้มเหลว (เช่น ตรรกะสำรอง การทำนายที่ไม่มั่นใจ)
- เวลาที่ใช้ในการแก้ไขปัญหาหรือทำงานเสร็จสิ้น
- ความแม่นยำเมื่อเทียบกับเจ้าหน้าที่มนุษย์
- อัตราการส่งต่อหรือส่งงานต่อ
ถ้าคุณใช้แชทบอท ควรเข้าไปดู สถิติแชทบอท ของคุณ จะช่วยให้คุณรู้ว่าอะไรเวิร์กและจุดไหนที่ควรปรับปรุง
เคล็ดลับ: จดบันทึกการปรับปรุง AI เป็นเอกสารง่าย ๆ ที่ใช้ติดตามปัญหาและสิ่งที่เรียนรู้เกี่ยวกับระบบ AI ของคุณ ทบทวนเป็นประจำ (แนะนำทุก 2 สัปดาห์) เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงและบันทึกแนวโน้มใหม่ ๆ
สุดท้าย ไม่ว่าคุณจะเน้นปรับปรุง CX ด้วย AI หรือทำงานภายในอัตโนมัติ เช่น การจัดการทิกเก็ตด้วย AI สิ่งสำคัญคือต้องติดตามผลกระทบทางธุรกิจ
เริ่มจากการคำนวณ ROI ดูวิธีวัด ROI ของแชทบอทบริการลูกค้า ได้ที่นี่
เป้าหมายคือการทำงานเชิงรุก: AI จะไม่พัฒนาตัวเองหากไม่มีฟีดแบ็กอย่างต่อเนื่อง
สร้างเอเจนต์ AI สำหรับบริการลูกค้าฟรี
AI คือ เครื่องมือ ที่คนกำลังใช้เพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ราบรื่นและดียิ่งขึ้น
Botpress คือแพลตฟอร์มเอเจนต์ AI ที่ให้ทุกคนมีเครื่องมือสร้างและใช้งานเอเจนต์อัจฉริยะได้
ด้วยเครื่องมือออกแบบในตัว เทมเพลตที่นำกลับมาใช้ได้ และเอนจิน NLU อันทรงพลัง Botpress ช่วยให้คุณเปิดตัวโซลูชันที่ใช้งานได้จริงได้ง่าย ๆ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
คำถามที่พบบ่อย
โดยปกติแล้วใช้เวลานานแค่ไหนในการนำโซลูชัน AI สำหรับบริการลูกค้าจากเริ่มต้นจนเสร็จ?
การนำโซลูชัน AI สำหรับบริการลูกค้าไปใช้งานอาจใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่สัปดาห์จนถึงหลายเดือน ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน แชทบอท FAQ พื้นฐานอาจเปิดใช้งานได้ภายในวันเดียว ขณะที่เอเจนต์ AI ที่เชื่อมต่อระบบเต็มรูปแบบอาจใช้เวลา 2-3 เดือน ส่วนโครงการองค์กรขนาดใหญ่ที่มีระบบเฉพาะและข้อกำหนดด้านคอมพลายอาจใช้เวลาถึง 6 เดือน
เครื่องมือ AI สำหรับบริการลูกค้าทำงานได้ดีเท่ากันในทุกภาษาและวัฒนธรรมหรือไม่?
เครื่องมือ AI สำหรับบริการลูกค้ามีประสิทธิภาพต่างกันในแต่ละภาษา เพราะ LLM มักถูกฝึกในภาษาอังกฤษมากกว่า ทำให้แม่นยำน้อยลงในภาษาที่มีข้อมูลฝึกน้อย ความแตกต่างทางวัฒนธรรมและสแลงก็อาจทำให้เกิดความเข้าใจผิด ดังนั้นธุรกิจที่รองรับตลาดหลากหลายจึงควรลงทุนฝึกและทดสอบหลายภาษาในแต่ละภูมิภาคเพื่อให้ได้คุณภาพที่ดี
AI สามารถจัดการกับการสนทนาที่มีอารมณ์หรือประเด็นละเอียดอ่อนได้ดีแค่ไหน?
AI สามารถจัดการกับการสนทนาเชิงอารมณ์หรือประเด็นละเอียดอ่อนได้หลายกรณีด้วยการวิเคราะห์อารมณ์ที่ช่วยตรวจจับความเครียดหรืออารมณ์ลบ โดยทั่วไปจะมีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาอย่างความล้มเหลวของบริการ ซึ่งตรรกะการส่งต่อช่วยให้ตอบสนองอย่างมืออาชีพ อย่างไรก็ตาม AI ยังมีข้อจำกัดกับบทสนทนาส่วนตัวที่มีอารมณ์รุนแรง เพราะขาดความเห็นอกเห็นใจที่แท้จริง ในกรณีเหล่านี้ เจ้าหน้าที่มนุษย์ยังคงจำเป็น
จะฝึก AI ให้สะท้อนเสียงและโทนของแบรนด์ในการสนทนากับลูกค้าได้อย่างไร?
เพื่อให้ AI สอดคล้องกับเสียงและโทนของแบรนด์ คุณต้องฝึกด้วยข้อมูลเฉพาะของแบรนด์ บริษัทมักให้คู่มือสไตล์หรือบทสนทนาเก่า ๆ เพื่อให้ AI เรียนรู้วิธีสื่อสารในแบบของแบรนด์ หลายแพลตฟอร์ม AI รองรับการตั้งค่าโทนเสียงที่ปรับแต่งได้ และการทบทวนบทสนทนาจริงอย่างต่อเนื่องจะช่วยปรับปรุงระบบให้สอดคล้องกับบุคลิกของแบรนด์เสมอ
ระบบ AI สำหรับบริการลูกค้าต้องดูแลรักษาอะไรบ้างหลังเปิดใช้งาน?
ระบบ AI สำหรับบริการลูกค้าต้องได้รับการดูแลต่อเนื่องหลังเปิดใช้งาน เช่น อัปเดตข้อมูลฝึกให้สอดคล้องกับสินค้าใหม่หรือข้อกำหนดล่าสุด ตรวจสอบบันทึกสนทนาเพื่อหาข้อผิดพลาดหรือช่องโหว่ และฝึกโมเดลใหม่หากความแม่นยำลดลง ธุรกิจยังต้องติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพ เช่น อัตราการแก้ไขปัญหาและความพึงพอใจของลูกค้า พร้อมปรับปรุงเส้นทางสนทนาให้เหมาะกับความคาดหวังที่เปลี่ยนไปของลูกค้า
.webp)
