คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับ AI ในการบริการลูกค้า (2025)

เอไอ chatbots

AI Chatbots ถือเป็น รูปแบบ AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ในการบริการลูกค้าในปัจจุบัน

เนื่องจากพวกเขาเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่มีอยู่ของทีม จึงเก่งในการจัดการคำถามที่เกิดซ้ำและป้องกันไม่ให้คิวซ้อนกัน 

พวกเขายังสามารถดึงคำตอบจากศูนย์ช่วยเหลือหรือตรวจสอบสถานะคำสั่งซื้อได้ 

และเนื่องจากลูกค้าไม่ได้นอน จึงสามารถรับความช่วยเหลือได้ทุกเมื่อที่ต้องการ

Generative AI

Generative AI – ตามชื่อที่บ่งบอก – สร้าง เนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ รูปภาพ เพลง หรือโค้ด โดยการเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลที่มีอยู่ 

ใช้โมเดลการเรียนรู้ที่ลึกซึ้ง (เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ) เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างและรูปแบบ จากนั้นสร้างเอาต์พุตต้นฉบับตามคำกระตุ้น

คุณอาจคุ้นเคยกับเครื่องมือเช่น ChatGPT , DALL·E หรือ MusicLM นี่คือตัวอย่างของ AI เชิงสร้างสรรค์ในการใช้งานจริง 

ในงานบริการลูกค้า ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์มักถูกใช้ในการเขียน ซึ่งอาจหมายถึงการช่วยให้แชทบอทสามารถตอบกลับได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น หรือสรุปข้อความยาวๆ ให้สั้นลง 

บางทีมยังใช้เพื่อเปลี่ยนคำถามทั่วไปให้กลายเป็นบทความช่วยเหลือด้วย

ตัวแทน AI

ถ้าคุณได้อ่านหัวข้อข่าวเกี่ยวกับเทคโนโลยีในปีที่ผ่านมา คุณคงเคยได้ยินเกี่ยวกับ ตัวแทน AI 

ซอฟต์แวร์ประเภทนี้ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพียงแค่เพื่อสร้างเนื้อหาหรือตอบสนองต่อคำแจ้งเตือน แต่เพื่อ ดำเนินการที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง 

หากคุณกำลังสร้างแพลตฟอร์ม AI ที่ยืดหยุ่น คุณจะสามารถนำเอเจนต์ AI ไปใช้กับเวิร์กโฟลว์การบริการลูกค้าได้อย่างไร 

พวกเขาคือตัวช่วยสำคัญในการ ทำให้กระบวนการอัจฉริยะเป็นระบบอัตโนมัติ และ ทำให้เวิร์กโฟลว์ของ AI ทำงานอัตโนมัติ มีความสามารถในการจัดการงานหลายขั้นตอนในเครื่องมือต่างๆ

คุณสามารถสร้างตัวแทน AI ที่อ่านข้อความของลูกค้า ตรวจสอบสถานะคำสั่งซื้อใน Shopify และส่งการอัปเดตโดยไม่ต้องมีการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ 

หรือตัวแทน AI ที่จะพาลูกค้าผ่านนโยบายการคืนสินค้า สร้างฉลากการคืนสินค้า และอัปเดตตั๋วใน Zendesk -

เมื่อพูดถึงเอเจนต์ AI แล้ว ไม่มีอะไรมาจำกัดได้ อ่าน ตัวอย่างเอเจนต์ AI อื่นๆ ได้ที่นี่

ต่างจากแชทบ็อตที่พึ่งพาคำสั่งแบบไปมา ปัญญาประดิษฐ์แบบเอเจนต์ถูกกำหนดโดย ความเป็นอิสระ มันสามารถระบุได้ว่าต้องทำ อะไร และจะทำ อย่างไร ให้เกิดขึ้น โดยปรับเปลี่ยนพฤติกรรมตามผลลัพธ์ 

ผู้ช่วยเสียง

บริการลูกค้าเป็นเรื่องของการสนทนา ดังนั้น จึงสมเหตุสมผลที่ ผู้ช่วยเสียง AI ส่วนใหญ่จะถูกนำไปใช้เพื่อสนับสนุนด้านบริการ 

พวกเขาใช้การจดจำเสียงพูดเพื่อหาว่าใครบางคนกำลังพูดอะไร และ ใช้การแปลงข้อความเป็นเสียง เพื่อพูดตอบกลับ ทั้งหมดนี้แบบเรียลไทม์ 

คุณอาจคิดว่า ทำไมต้องใช้เสียงในเมื่อการแชทก็ใช้งานได้ดี คำถามที่ดี 

บริษัทบางแห่งเลือกใช้ระบบเสียงเพราะเป็นวิธีที่ลูกค้าคาดหวังที่จะโต้ตอบอยู่แล้ว เช่น การโทรหาธนาคารหรือสายช่วยเหลือ 

ในกรณีเช่นนี้ การ พูด สิ่งที่คุณต้องการมักจะเร็วกว่าการพิมพ์ และสำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับอินเทอร์เฟซดิจิทัล เสียงอาจดูเป็นธรรมชาติมากกว่า

นอกจากนี้ 90% ของผู้คน เชื่อว่าการค้นหาด้วยเสียงง่ายกว่าการค้นหาออนไลน์ ดังนั้นจึงชัดเจนว่ามีความต้องการใช้เสียง

ในการตั้งค่าการบริการลูกค้า ผู้ช่วยเสียงจะตอบคำถามทั่วไป และแนะนำผู้ใช้ตลอดงานบริการตนเอง เช่น การรีเซ็ตรหัสผ่านหรือตรวจสอบยอดเงินในบัญชี

การเรียนรู้ของเครื่องจักร

“การเรียนรู้ของเครื่องจักร” มักถูกพูดถึงอยู่บ่อยครั้ง และใช่แล้ว มันเป็นคำฮิตติดลมบน แต่เบื้องหลังกระแสดังกล่าว มีวิธีการจริง ๆ ที่แสดงให้เห็นในฝ่ายสนับสนุนลูกค้า

โดยพื้นฐานแล้ว การเรียนรู้ของเครื่องจักร คือการที่ระบบมีความสามารถในการค้นหารูปแบบได้ดีขึ้น ไม่ใช่เพราะมีคนเขียนโปรแกรมกฎทุกข้อ แต่เพราะพวกเขาได้เห็นตัวอย่างมากพอที่จะคิดออก 

เป็นวิธีที่ตัวกรองสแปมของคุณรู้ว่าต้องจับอะไร หรือวิธีที่ Netflix คาดเดาว่าคุณจะรับชมอะไรต่อไป

ตัวอย่างเช่น ในด้านการบริการลูกค้า โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถช่วยให้ทีมบริการลูกค้าคาดการณ์ว่า ตั๋วใดมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นสูงสุด หรือระบุรูปแบบในการร้องเรียนของลูกค้าได้ก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาที่ใหญ่ขึ้น

ในการเริ่มต้น คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลของคุณเอง มีหลายแพลตฟอร์มเช่น Botpress นำเสนอเครื่องมือแบบ plug-and-play ที่สามารถปรับแต่งได้ด้วยข้อมูลการสนับสนุนในอดีตของทีมของคุณ

การสร้างระบบสนับสนุนที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติด้วยแชทบอท AI

การช่วยเหลือลูกค้าในเรื่องสินเชื่อที่อยู่อาศัยหรือแผนเกษียณอายุไม่ใช่เรื่องง่าย ทั้งกระบวนการที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวดและกระบวนการแบบแมนนวลมาโดยตลอด สำหรับ VR Bank กระบวนการนี้กินทรัพยากรและแบนด์วิดท์ของทีมไปมาก

VR Bank ได้สร้างแชทบอท AI เพื่อจัดการงานเหล่านี้ โดยการผสมผสาน ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ กับ การออกแบบแชทบอท เราจึงได้สร้างแชทบอทที่ให้คำแนะนำผู้ใช้เกี่ยวกับการตัดสินใจทางการเงินที่ละเอียดอ่อนและป้อนข้อมูลโดยตรงไปยัง CRM

ตอนนี้แชทบอทเพียงตัวเดียวช่วยให้ VR Bank ประหยัดเงินได้มากกว่า 530,000 ยูโรต่อปี 

การรองรับการปรับขนาดด้วยตัวแทน AI

เมื่อคุณรองรับผู้ใช้หลายแสนคน แม้แต่คำถามเล็กๆ ก็สามารถสะสมได้อย่างรวดเร็ว 

นั่นคือความท้าทายที่ Extendly เผชิญ: วิธีการตอบสนองกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ทำให้ทีมสนับสนุนต้องเหนื่อยล้าหรือเสียสละเวลาในการตอบสนอง

ดังนั้น เราจึงช่วยสร้างตัวแทน AI ที่ทำงานเหมือนตัวแทนฝ่ายสนับสนุนเสมือนจริง โดยเข้าใจว่าผู้ใช้กำลังขออะไร และสามารถดำเนินการต่างๆ เช่น สร้างตั๋วหรือยกระดับปัญหาด้วยตัวเองได้ 

ตัวแทนจะเชื่อมต่อเข้ากับ CRM และเครื่องมือภายในของตนเอง และจะยิ่งฉลาดขึ้นเรื่อยๆ ขณะเรียนรู้จากบทสนทนาที่ผ่านมา 

นั่นคือวิธีที่พวกเขาสามารถ รองรับผู้ใช้ 400,000 ราย โดยไม่จำเป็นต้องเพิ่มทีมงานเป็นสองเท่า

บริการตลอด 24 ชม.

ไม่ว่าจะเป็นเวลาตี 3 ในวันหยุดหรือช่วงฤดูกาลช้อปปิ้งสูงสุด AI ก็สามารถจัดการกับคำถามของลูกค้าได้ทันที 

การสนับสนุนแบบตลอดเวลานี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถให้บริการแก่ผู้ชมทั่วโลกและทำให้ลูกค้าพึงพอใจตลอดเวลา นอกจากนี้ยัง ช่วยลดแรงกดดันต่อพนักงาน ที่ไม่จำเป็นต้องทำงานนอกเวลาอีกต่อไป

เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

Gartner คาดการณ์ว่า 80 เปอร์เซ็นต์ของทีมบริการลูกค้า จะใช้ AI สร้างสรรค์เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า 

เนื่องจากลูกค้าจะได้รับความช่วยเหลือที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น โดยไม่ต้องรอสายหรือพูดซ้ำ

เพิ่มผลงานของพนักงาน

AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรับหน้าที่จัดการงานซ้ำซากที่ใช้เวลานาน สามารถสร้างรายงาน กำหนดเวลาส่งข้อความ จัดการเวิร์กโฟลว์ หรือเรียกใช้งานการติดตามผลได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามใดๆ ด้วยตนเอง 

ด้วยเหตุนี้ ทีมงานจึงสามารถเปลี่ยนโฟกัสจากการจัดการงานอย่างละเอียดถี่ถ้วนไปเป็นการขับเคลื่อนกลยุทธ์ได้ ไม่น่าแปลกใจที่ บริษัทที่ใช้ AI ถึง 63% รายงานว่ามีประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้นในทุกขั้นตอน

ประสิทธิภาพด้านต้นทุน

บริษัทที่ใช้ AI รายงานว่าต้นทุนแรงงาน ลดลง 52% 

เนื่องจาก AI จะทำให้กระบวนการที่ใช้เวลานาน เช่น การป้อนข้อมูลและการจัดการคำขอทั่วไปของลูกค้าเป็นระบบอัตโนมัติ แทนที่จะจ้างคนเพิ่มเพื่อจัดการงานเหล่านี้ ทีมงานสามารถพึ่งพา AI ให้ดำเนินการได้ทันที ตลอด 24 ชั่วโมง และไม่มีช่วงพัก

ประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคลอย่างยิ่ง

ด้วยการเข้าถึงประวัติ การตั้งค่า และพฤติกรรมของลูกค้า AI สามารถปรับแต่งการโต้ตอบได้แบบเรียลไทม์ 

การสนับสนุนแบบเฉพาะบุคคลเช่นนี้ช่วยสร้างความไว้วางใจ ซึ่งเป็นสาเหตุว่าทำไมจึงกลายเป็นปัจจัยที่แตกต่างหลักสำหรับทีมสนับสนุนยุคใหม่

1. ทำให้การสนับสนุนลูกค้าแบบครบวงจรเป็นระบบอัตโนมัติ

ในความคิดเห็นที่ไม่เป็นทางการของฉัน วิธี ที่คุ้มต้นทุนที่สุดที่ฉันเคยเห็น AI ช่วยปรับปรุงการบริการลูกค้าก็คือผ่านแชทบอทที่จัดการคำขอทั่วไปตั้งแต่ต้นจนจบ

HostifAI – เอ Botpress พันธมิตรที่สร้างบัตเลอร์เสมือนจริงและผู้ช่วยพนักงานให้กับโรงแรม – ทำสิ่งนี้ได้อย่างสมบูรณ์แบบ 

แขกสามารถส่งข้อความถึงโรงแรมต่างๆ ได้ผ่านทาง WhatsApp - Messenger , หรือ Telegram และเชื่อมต่อกับผู้ช่วยที่พูดได้หลายภาษาซึ่งพร้อมให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ผู้ช่วยจะคอยช่วยเหลือแขกในการเช็คอิน จองอาหารค่ำ และจองทัวร์ในท้องถิ่น ทั้งหมดนี้ทำได้ผ่านแชทบอท ผู้ช่วยจะแนะนำแขกในแต่ละขั้นตอน ยืนยันการจอง และอัปเดตระบบภายใน

และนี่คือประเด็นสำคัญ: 75% ของบทสนทนาเหล่านี้ ไม่จำเป็นต้องมีเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์เลย

นั่นคือสิ่งที่แชทบอทบริการลูกค้าที่ดีควรทำ

2. คำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล

สาเหตุประการหนึ่งที่ฉันมักดู Netflix บ่อยก็คือ รู้สึกเหมือนว่า Netflix รู้แล้วว่าฉันต้องการดูอะไร

ปรากฏว่านั่นคือ AI ที่เรียนรู้จากสิ่งที่ฉันเคยทำมาก่อน เพื่อช่วยให้ฉันพบสิ่งที่ฉันอยากกด "เล่น" จริงๆ

แนวทางเดียวกันนี้ใช้ได้กับการบริการลูกค้า AI สามารถแนะนำผู้ใช้ให้รู้จักผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เหมาะสมได้โดยการเรียนรู้จากพฤติกรรมหรือความชอบของพวกเขาในบทสนทนา 

แทนที่จะบังคับให้ผู้คนเลื่อนดูตัวเลือกมากมายไม่รู้จบ AI จะทำหน้าที่เหมือนแนวทางช่วยเหลือโดยการถามคำถามเฉพาะเจาะจงสองสามข้อ จากนั้นจึงแนะนำแผน

3. การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า

การเข้าใจว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรต่อแบรนด์ถือเป็นกุญแจสำคัญในการกระตุ้นยอดขายและสร้างความภักดี 

และข่าวดี! มีเครื่องมือ AI มากมายที่วิเคราะห์รีวิวของลูกค้าและโพสต์บนโซเชียลมีเดียเพื่อระบุความรู้สึกของพวกเขา

เครื่องมือ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อการทำงานประเภทนี้ โดยจะคัดแยกข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้า บันทึกการสนทนา และโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมา ลองนึกถึงสิ่งต่างๆ เช่น ความรู้สึก การร้องเรียนซ้ำๆ หรือข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ 

(เพราะว่าพูดกันตามจริงแล้ว ไม่มีพนักงานคนไหนอยากเสียเวลาเป็นชั่วโมงเพื่ออ่านสิ่งนี้)

เครื่องมือที่ฉันใช้เป็นประจำ ได้แก่ Qualtrics Social Connect ซึ่งดึงการสนทนาจากช่องทางต่างๆ เช่น Instagram - WhatsApp และ Facebook ไว้ในที่เดียว 

หากคุณพร้อมที่จะเจาะลึกมากขึ้น ตัวแทน AI ที่ถูกสร้างด้วย NLP จะสามารถประมวลผลการสนทนาสนับสนุนแบบเรียลไทม์โดยอัตโนมัติ และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้

4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ 

เคยเห็นบริการเตือนผู้ใช้ให้ต่ออายุ ก่อนที่ พวกเขาจะลืมหรือไม่ หรือแพลตฟอร์มแจ้งเตือนกิจกรรมที่ผิดปกติก่อนที่ใครจะรายงานปัญหาหรือไม่ นั่นคือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมที่ผ่านมา เช่น รูปแบบการใช้งานและขั้นตอนถัดไปทั่วไป AI สามารถคาดการณ์สิ่งที่ผู้ใช้อาจต้องการและดำเนินการก่อนที่ผู้ใช้จะขอด้วยซ้ำ AI อาจกระตุ้นให้เกิดกระแสการสนับสนุนหรือแก้ไขปัญหาเชิงรุกก่อนที่จะลุกลาม

สำหรับองค์กรที่มีผลิตภัณฑ์ทางกายภาพ AI เชิงคาดการณ์จะช่วยคาดการณ์ความต้องการและลดช่วงเวลา "สินค้าหมดสต็อก" ที่น่าปวดหัว 

ทีมงานสามารถวางแผนได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นโดยคำนึงถึงยอดขายในอดีต แนวโน้มตามฤดูกาล และตัวแปรภายนอกอื่นๆ

5. การถอดเสียงและการวิเคราะห์การโทร

Voice AI กำลังปรับเปลี่ยนการสนับสนุนทางโทรศัพท์ด้วยการเปลี่ยนบทสนทนาให้เป็นข้อมูลที่ทีมงานสามารถใช้งานได้จริง 

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าโทรเข้ามาเพื่อตรวจสอบการซื้อล่าสุด 

ตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะตอบรับ ยืนยันตัวตน แบ่งปันรายละเอียดการจัดส่ง และหากปัญหาต้องการการสนับสนุนเพิ่มเติม ก็จะส่งต่อสายไปยังตัวแทนพร้อมสรุปสิ่งที่พูดคุยไปแล้วโดยย่อ

6. ทำให้งานสนับสนุนภายในที่มีปริมาณมากเป็นระบบอัตโนมัติ

เมื่อเผชิญกับความท้าทายในการรองรับผู้ใช้หลายล้านคน Ruby Labs ได้สร้างตัวแทน AI ขึ้นมาเพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์การบริการลูกค้าภายในเป็นอัตโนมัติ 

ตัวแทนเหล่านี้จัดการการยกเลิกการสมัคร ดำเนินการคืนเงิน แก้ไขปัญหาทางเทคนิค และแม้แต่ประเมินประวัติการชำระเงินเพื่อแจ้งการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ 

โดยบูรณาการกับเครื่องมือภายนอกเช่น Stripe และการเสนอการไหลแบบเฉพาะบุคคลตามพฤติกรรมของผู้ใช้ ตัวแทนจะทำหน้าที่เป็นพนักงานดิจิทัลอัจฉริยะ

โดยสรุป Ruby Labs ได้ทำการอัตโนมัติเซสชันการสนับสนุนมากกว่า 4 ล้านเซสชันในแต่ละเดือน โดยมี อัตราการแก้ไขปัญหาได้ 98% 

1. ตั้งเป้าหมายที่ชัดเจน

ก่อนที่จะเลือกเทคโนโลยีใดๆ ก็ตาม ควรทำความเข้าใจให้ชัดเจนว่าคุณกำลังพยายามแก้ไขอะไร ถาม:

• ภารกิจใดบ้างที่กินเวลาของทีมไป?
• ผลลัพธ์อะไรบ้างที่จำเป็นต้องปรับปรุง? 
• ความเสียดทานในกระบวนการปัจจุบันอยู่ที่ไหน?

ข้ามข้อสันนิษฐาน พูดคุยกับทีมสนับสนุน หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการ และนักวิเคราะห์ เจาะลึกบันทึกการแชท แท็กตั๋ว และคำติชมของผู้ใช้เพื่อระบุจุดปัญหาที่แท้จริง

จากนั้นจับคู่ปัญหาเข้ากับโซลูชัน AI ที่เหมาะสม

หากขาดเป้าหมายที่ชัดเจน คุณอาจเสี่ยงต่อการสร้างเครื่องมือราคาแพงที่ไม่สามารถแก้ไขปัญหาใดๆ ได้ เริ่มต้นด้วยจุดที่เป็นปัญหาแล้วปล่อยให้จุดนั้นชี้นำการใช้งาน AI ของคุณ

2. เลือกแพลตฟอร์ม

เมื่อคุณมีเป้าหมายแล้ว ให้ค้นหาเครื่องมือที่รองรับเป้าหมายเหล่านั้น 

เริ่มต้นด้วยสิ่งที่คุณใช้เป็นประจำอยู่แล้ว CRM แผนกช่วยเหลือ และแพลตฟอร์มสนับสนุนต่างๆ จำนวนมากมีฟีเจอร์ AI เช่น การแท็กอัตโนมัติ การกำหนดเส้นทางตั๋ว หรือการวิเคราะห์ความรู้สึกรวมอยู่ด้วยแล้ว 

หากสิ่งเหล่านั้นไม่ครอบคลุมความต้องการของคุณ โปรดพิจารณาใช้เครื่องมือ AI เฉพาะทาง แต่ต้องแน่ใจว่าสามารถรวมเข้ากับเครื่องมือที่ทีมของคุณใช้ได้อย่างง่ายดาย

แพลตฟอร์มที่เหมาะสมควรเชื่อมต่อกับเวิร์กโฟลว์ของคุณ ไม่ใช่สร้างเวิร์กโฟลว์ใหม่ 

ให้ความสำคัญกับเครื่องมือที่ง่ายต่อการดูแลรักษาและสร้างขึ้นเพื่อจัดการกับประเภทการสนทนาที่ผู้ใช้ของคุณกำลังคุยกันอยู่

แพลตฟอร์ม AI ที่ดีที่สุด คือแพลตฟอร์มที่ทำงานร่วมกับระบบที่คุณมีและปรับขนาดได้ตามการเติบโตของคุณ

3. เตรียมข้อมูลของคุณ

AI จะฉลาดได้ก็ต่อเมื่อคุณป้อนข้อมูลเข้าไปเท่านั้น

ก่อนที่จะดำเนินการ โปรดตรวจสอบสิ่งที่คุณมี: บทสนทนาสนทนา บันทึกตั๋ว เนื้อหาฐานความรู้ บันทึก CRM 

ทำความสะอาดข้อมูลที่ซ้ำกัน แก้ไขข้อไม่สอดคล้องกัน และตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกอย่างได้รับการติดป้ายกำกับในลักษณะที่ AI เข้าใจได้

นี่คือสิ่งที่ทำให้ AI ของคุณพร้อมที่จะเรียนรู้และปรับปรุงตามกาลเวลา

4. สร้างโซลูชัน

เมื่อคุณกำหนดเป้าหมายและมีข้อมูลพร้อมแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการดำเนินการ 

ในกรณีส่วนใหญ่ บริษัทต่างๆ จะ a) ร่วมมือกับผู้จำหน่าย b) ทำงานร่วมกับนักพัฒนาภายใน หรือ c) ใช้แพลตฟอร์มโค้ดต่ำเพื่อปรับใช้ AI โดยไม่ต้องทำงานพัฒนาหนักๆ 

ไม่ว่าคุณจะเปิดตัว AI chatbot, AI agent หรือ predictive model การตั้งค่าควรจะสะท้อนถึงความซับซ้อนของกรณีการใช้งานของคุณและระดับความสะดวกสบายทางเทคนิคของทีมของคุณ

สำหรับแชทบอทและตัวแทนเสมือน ขั้นตอนนี้ประกอบด้วย:

• การกำหนดกระแสการต้อนรับและจุดประสงค์หลัก (สถานะคำสั่งซื้อ การส่งคืน การยกเลิก คำถามที่พบบ่อย)
• การกำหนดกฎการส่งต่อไปยังตัวแทนสนับสนุน
• การจัดการการลองซ้ำและการย้อนกลับสำหรับกรณีขอบ
• การเชื่อมต่อกับ API สำหรับข้อมูลสด (เช่น การอัปเดตการจัดส่ง การค้นหา CRM ความพร้อมใช้งานของปฏิทิน)
• การจัดเก็บบริบท เช่น หมายเลขคำสั่งซื้อ การตั้งค่า หรือประวัติการสนทนา

และอย่าลืมการบูรณาการ 

AI ในการบริการลูกค้า จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อมันพูดคุยกับคนอื่นๆ ใน stack ของคุณ Zendesk เพื่อรับการสนับสนุน Stripe สำหรับการชำระเงิน Shopify สำหรับการสั่งซื้อหรือระบบภายในของคุณผ่าน API ที่กำหนดเอง

เพื่อนร่วมงานที่มีความสามารถของฉันสร้างบทช่วยสอนฟรีเกี่ยวกับวิธีเชื่อมต่อแชทบอทกับ Zendesk -

5. ทดสอบและทำซ้ำ

ก่อนจะใช้งานจริง ให้ทดสอบ AI ของคุณแบบควบคุมก่อน 

เรียกใช้การจำลองโดยใช้สถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงและทดสอบกรณีขอบเพื่อดูว่าประสิทธิภาพเป็นอย่างไร 

มองหาจุดเสียดทาน เช่น เจตนาที่เข้าใจผิดและการไหลที่ไม่มีจุดหมาย ปรับเปลี่ยนก่อนเปิดตัว 

ใช้ขั้นตอนนี้เพื่อรวบรวมข้อเสนอแนะอย่างรวดเร็วและปรับแต่งตรรกะ ควรย้ายไปใช้การปรับใช้เต็มรูปแบบเมื่อดำเนินการได้อย่างสม่ำเสมอในสภาพแวดล้อมการทดสอบเท่านั้น

6. การใช้งานและการตรวจสอบ

เมื่อโซลูชันของคุณเปิดใช้งานแล้ว คุณจะเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วว่าอะไรใช้ได้และอะไรใช้ไม่ได้ 

ข้อมูลการใช้งานถือเป็นวงจรข้อเสนอแนะที่มีค่าที่สุดของคุณ คุณจะเริ่มเห็นว่าระบบจัดการกับการเปลี่ยนแปลงในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างไร ประสบความสำเร็จในระดับใด และต้องปรับปรุงในระดับใด

เมตริกบางส่วนที่ต้องตรวจสอบหลังเปิดตัว ได้แก่:

• การกระทำหรือเจตนาที่ถูกกระตุ้นมากที่สุด
• จุดล้มเหลว (เช่น ตรรกะสำรอง การคาดการณ์ความเชื่อมั่นต่ำ)
• เวลาในการแก้ไขปัญหาหรือเสร็จสิ้นงาน
• ความแม่นยำเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานของมนุษย์
• อัตราการยกระดับหรือการส่งต่อ

หากคุณใช้แชทบ็อต คุณควรศึกษา การวิเคราะห์แชทบ็อต ของคุณให้ดี การวิเคราะห์จะบอกคุณหลายอย่างเกี่ยวกับสิ่งที่ได้ผลและสิ่งที่ผิดพลาด

เคล็ดลับสำหรับมืออาชีพ : จดบันทึกการปรับปรุง AI ซึ่งเป็นเอกสารง่ายๆ ที่ใช้ติดตามปัญหาและการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับระบบ AI ของคุณ ตรวจสอบบันทึกเป็นประจำ (ฉันแนะนำทุกสองสัปดาห์) เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงและบันทึกรูปแบบใหม่ๆ 

สุดท้ายนี้ ไม่ว่าคุณจะมุ่งเน้นที่การปรับปรุง CX ด้วย AI หรือทำให้การทำงานภายในเป็นอัตโนมัติ เช่น การออกตั๋วด้วย AI การติดตามผลกระทบทางธุรกิจก็เป็นสิ่งสำคัญ 

เริ่มต้นด้วยการคำนวณ ROI นี่คือวิธีการวัด ROI สำหรับแชทบอทบริการลูกค้า

เป้าหมายที่นี่คือการเป็นเชิงรุก: AI จะไม่ปรับปรุงตัวเองโดยไม่ได้รับการตอบรับอย่างต่อเนื่อง

โดยทั่วไปแล้วใช้เวลานานแค่ไหนในการปรับใช้โซลูชันบริการลูกค้า AI ตั้งแต่ต้นจนจบ?

การปรับใช้โซลูชันบริการลูกค้า AI อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ถึงหลายเดือน ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน แชทบอท FAQ ขั้นพื้นฐานสามารถใช้งานได้ภายในหนึ่งวัน ในขณะที่ตัวแทน AI ที่ผสานรวมอย่างสมบูรณ์อาจใช้เวลา 2-3 เดือน การปรับใช้กับองค์กรขนาดใหญ่ที่มีระบบที่กำหนดเองและข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดอาจใช้เวลา 6 เดือน

เครื่องมือบริการลูกค้าแบบ AI ทำงานได้ดีเท่าเทียมกันในทุกภาษาและวัฒนธรรมหรือไม่

เครื่องมือบริการลูกค้า AI มีการเปลี่ยนแปลงด้านประสิทธิภาพข้ามภาษาเนื่องจาก LLMs ได้รับการฝึกอบรมอย่างครอบคลุมมากขึ้นในภาษาต่างๆ เช่น ภาษาอังกฤษ ทำให้มีความแม่นยำน้อยลงในภาษาที่มีข้อมูลการฝึกอบรมน้อยกว่า ความแตกต่างทางวัฒนธรรมและคำแสลงอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดได้ ดังนั้นธุรกิจที่รองรับตลาดที่หลากหลายจึงมักต้องลงทุนในการฝึกอบรมและการทดสอบภาษาต่างๆ ในแต่ละภูมิภาคของภาษาเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพ

AI สามารถจัดการกับการโต้ตอบกับลูกค้าที่มีอารมณ์รุนแรงหรือละเอียดอ่อนได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่

AI สามารถจัดการกับปฏิสัมพันธ์ทางอารมณ์หรือความละเอียดอ่อนได้มากมาย ด้วยการวิเคราะห์อารมณ์ ซึ่งช่วยตรวจจับความทุกข์หรืออารมณ์ด้านลบ โดยทั่วไปแล้ว AI จะมีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาต่างๆ เช่น ความล้มเหลวของบริการ ซึ่งตรรกะการส่งต่อข้อมูลช่วยให้การตอบกลับเป็นไปอย่างมืออาชีพ อย่างไรก็ตาม AI ยังคงประสบปัญหาในการสนทนาส่วนตัวที่ลึกซึ้งและเต็มไปด้วยอารมณ์รุนแรง เนื่องจากขาดความเห็นอกเห็นใจอย่างแท้จริง ในกรณีเหล่านี้ ตัวแทนมนุษย์ยังคงมีความสำคัญ

ฉันจะฝึก AI เพื่อสะท้อนเสียงและโทนเฉพาะของแบรนด์ในบทสนทนากับลูกค้าได้อย่างไร

เพื่อให้ AI สอดคล้องกับน้ำเสียงและโทนของแบรนด์ คุณจำเป็นต้องฝึกฝน AI ด้วยข้อมูลเฉพาะของแบรนด์ บริษัทต่างๆ มักจัดทำคู่มือสไตล์หรือบทสนทนาที่มีอยู่ เพื่อให้ AI เรียนรู้วิธีการสื่อสารตามสไตล์ของแบรนด์ แพลตฟอร์ม AI จำนวนมากรองรับการตั้งค่าโทนเสียงที่กำหนดค่าได้เพื่อปรับวิธีการตอบสนองของ AI การตรวจสอบปฏิสัมพันธ์จริงอย่างต่อเนื่องยังช่วยปรับปรุงระบบให้สอดคล้องกับบุคลิกของแบรนด์ของคุณอย่างต่อเนื่อง

ระบบบริการลูกค้า AI ต้องได้รับการบำรุงรักษาประเภทใดหลังจากเปิดตัว?

ระบบบริการลูกค้า AI จำเป็นต้องมีการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องหลังจากเปิดตัว ซึ่งรวมถึงการอัปเดตข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อให้สอดคล้องกับผลิตภัณฑ์หรือนโยบายใหม่ การตรวจสอบบันทึกการสนทนาเพื่อหาข้อผิดพลาดหรือช่องว่าง และการฝึกอบรมโมเดลใหม่หากความแม่นยำลดลง ธุรกิจต่างๆ ยังจำเป็นต้องติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพ เช่น อัตราการแก้ไขปัญหาและความพึงพอใจของลูกค้า และปรับปรุงกระบวนการสนทนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้สอดคล้องกับความคาดหวังของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไป