6 AI sa Mga Istratehiya sa Serbisyo ng Customer sa Pagmamaneho ng mga Resulta sa 2025

Mahirap ang serbisyo sa customer. (Nawalan ako ng bilang kung ilang beses akong sinigawan ng isang customer sa dami ng yelo sa kanilang inumin.) 

Ngunit ito ay hinog na para sa AI.

Alam ko dahil tumulong ang aking kumpanya sa pag-deploy ng mahigit 750,000 AI agent sa nakalipas na ilang taon. 

At ang pinakasikat na application ng aming AI platform? Ito ay serbisyo sa customer.

Kaya nakita ko kung gaano kalaki ang pagbabago ng AI sa serbisyo sa customer – mula Fortune 500s hanggang sa maliliit na start-up. 

Hindi nakakagulat na napakaraming organisasyon ang nakasakay na. Sa katunayan, 83% ng mga gumagawa ng desisyon ang nagsasabing plano nilang dagdagan ang kanilang pamumuhunan sa AI para sa serbisyo sa customer sa susunod na taon.

Kung nag-e-explore ka ng AI para sa suporta, hindi ka nag-iisa. Ang pagsisimula sa isang customer service chatbot o enterprise chatbot ay parang isang lukso.

Sa artikulong ito, ituturo ko sa iyo kung ano ang hitsura ng AI sa serbisyo sa customer, kung anong mga uri ng teknolohiya ang naroroon, at kung paano mo ito maipapatakbo – kahit gaano kalaki ang iyong team. 

Ano ang AI para sa serbisyo sa customer?

Ang AI para sa serbisyo sa customer ay ang paggamit ng artificial intelligence upang i-automate at mapahusay ang suporta sa customer sa pamamagitan ng mga chatbot, virtual na ahente, at matalinong daloy ng trabaho.

Tulad ng paliwanag ni Ermek Barmashev, isang Senior Developer na nag-deploy ng dose-dosenang mga ahente ng AI para sa mga kliyente: "Narito ang mga ahente ng AI upang i-automate ang mga paulit-ulit na gawain. Ngunit hindi sila kapalit ng mga tao. Binibigyan nila ng kalayaan ang mga ahente ng tao upang malutas ang mga tunay na problema na nangangailangan ng empatiya, pagkamalikhain, at paghatol."

Ano ang iba't ibang uri ng AI para sa serbisyo sa customer?

Oo naman, ang direktiba ng lahat ay "gawin ang AI" - ngunit maaaring mangahulugan iyon ng maraming iba't ibang bagay: ang pinag-uusapan ba natin ay isang chatbot? Isang automated na ticket triage system? Isang matalinong search bar? 

Ngunit para sa serbisyo sa customer, karaniwang nagpapakita ang AI sa ilang pamilyar na anyo.

AI chatbots

Ang AI chatbots ay ang pinakasikat na anyo ng AI na ginagamit sa serbisyo sa customer ngayon.

Dahil isinasaksak nila ang mga umiiral na tool ng mga koponan, mahusay silang humawak ng mga paulit-ulit na tanong at pinipigilan ang pila mula sa pagtatambak. 

Maaari rin silang kumuha ng mga sagot mula sa mga help center o tingnan ang mga status ng order. 

At dahil hindi sila natutulog, maaaring makakuha ng tulong ang mga customer sa tuwing kailangan nila ito.

Generative AI

Ang Generative AI - tulad ng iminumungkahi ng pangalan nito - ay bumubuo ng bagong nilalaman tulad ng teksto, mga larawan, musika, o code, sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pattern mula sa umiiral na data. 

Gumagamit ito ng mga modelo ng malalim na pag-aaral (tulad ng mga modelo ng malalaking wika ) upang maunawaan ang istruktura at istilo, pagkatapos ay bumuo ng mga orihinal na output bilang tugon sa mga senyas.

Marahil ay pamilyar ka sa mga tool tulad ng ChatGPT , DALL·E, o MusicLM – lahat ito ay mga halimbawa ng generative AI na kumikilos. 

Sa serbisyo sa customer, ang generative AI ay kadalasang ginagamit para sa pagsusulat. Maaaring mangahulugan iyon ng pagtulong sa isang chatbot na magkaroon ng mas natural na mga tugon o pagbubuod ng mahabang pabalik-balik sa isang mabilis na recap. 

Ginagamit pa nga ito ng ilang team para gawing mga artikulo ng tulong ang mga karaniwang tanong.

Mga ahente ng AI

Kung nabasa mo ang isang tech na headline sa nakaraang taon, malamang na narinig mo na ang mga ahente ng AI . 

Ang ganitong uri ng software ay idinisenyo hindi lamang upang bumuo ng nilalaman o tumugon sa mga senyas, ngunit upang gumawa ng may layuning pagkilos patungo sa isang partikular na layunin . 

Kung nagtatayo ka sa isang flexible na platform ng AI, walang limitasyon sa kung paano mo mailalapat ang mga ahente ng AI sa mga daloy ng trabaho sa serbisyo sa customer. 

Isa silang pangunahing enabler ng intelligent process automation at AI workflow automation , na may kakayahang pangasiwaan ang mga multi-step na gawain sa mga tool.

Maaari kang bumuo ng isang ahente ng AI na nagbabasa ng mensahe ng isang customer, nagsusuri ng status ng kanilang order sa Shopify, at nagpapadala ng update — lahat nang walang input ng tao. 

O isang ahente ng AI na gagabay sa isang customer sa pamamagitan ng iyong patakaran sa pagbabalik, bumubuo ng isang label sa pagbabalik, at ina-update ang tiket Zendesk .

Pagdating sa mga ahente ng AI, ang langit ang limitasyon. Basahin ang tungkol sa ilang iba pang halimbawa ng mga ahente ng AI dito.

Hindi tulad ng mga chatbot na umaasa sa pabalik-balik na mga tagubilin, ang ahenteng AI ay tinutukoy ng awtonomiya nito. Maaari nitong malaman kung ano ang kailangang mangyari at kung paano ito gagawin, pagsasaayos ng pag-uugali nito batay sa mga resulta. 

Mga katulong sa boses

Ang serbisyo sa customer ay tungkol sa mga pag-uusap, kaya makatuwiran na ang karamihan sa mga voice assistant ng AI ay naka-deploy para sa suporta sa serbisyo. 

Gumagamit sila ng speech recognition para malaman kung ano ang sinasabi ng isang tao, at text-to-speech para makipag-usap pabalik, lahat nang real time. 

Maaaring iniisip mo: bakit ka mag-abala sa boses kapag gumagana nang maayos ang chat? patas na tanong. 

Ang ilang mga kumpanya ay pumunta sa boses dahil iyon ang inaasahan ng kanilang mga customer na makipag-ugnayan, tulad ng pagtawag sa isang bangko o linya ng suporta. 

Sa mga pagkakataong iyon, madalas na mas mabilis na sabihin lang ang kailangan mo kaysa i-type ito. At para sa mga taong hindi komportable sa mga digital na interface, mas natural ang pakiramdam ng boses.

Gayundin, 90% ng mga tao ang naniniwala na ang paghahanap gamit ang boses ay mas madali kaysa sa online na paghahanap kaya malinaw na mayroong pangangailangan para sa paggamit ng boses.

Sa isang setting ng serbisyo sa customer, sinasagot ng mga voice assistant ang mga karaniwang tanong, at ginagabayan ang mga user sa pamamagitan ng mga self-service na gawain tulad ng pag-reset ng password o pagsuri ng balanse ng account.

Pag-aaral ng makina

Ang "pag-aaral ng makina" ay madalas na pinag-uusapan at oo, ito ay medyo isang buzzword. Ngunit sa likod ng hype, may mga tunay, nasasalat na paraan na nagpapakita ito sa suporta sa customer.

Sa kaibuturan nito, ang machine learning ay tungkol sa mga system na nagiging mas mahusay sa pagtukoy ng mga pattern — hindi dahil may nagprogram ng bawat panuntunan, ngunit dahil nakakita sila ng sapat na mga halimbawa upang malaman ito. 

Ito ay kung paano alam ng iyong spam filter kung ano ang mahuhuli, o kung paano hulaan ng Netflix kung ano ang susunod mong papanoorin.

Sa serbisyo sa customer, halimbawa, ang isang machine learning model ay makakatulong sa isang customer service team na mahulaan kung aling mga ticket ang pinakamalamang na tataas o matukoy ang mga pattern sa mga reklamo ng customer bago sila maging mas malalaking isyu.

Upang makapagsimula, hindi mo kailangang bumuo ng iyong sariling modelo; maraming mga platform tulad ng Botpress nag-aalok ng mga plug-and-play na tool na maaaring i-customize gamit ang nakaraang data ng suporta ng iyong koponan.

Ano ang ilang tunay na halimbawa ng paggamit ng AI para sa serbisyo sa customer?

Pag-automate ng kumplikadong suporta gamit ang AI chatbot

Ang pagtulong sa mga customer sa mga mortgage o retirement plan ay hindi madali — parehong lubos na kinokontrol at dating mga manu-manong proseso. Para sa VR Bank, kinakain nito ang mga mapagkukunan at bandwidth ng koponan.

Nagtayo ang VR Bank ng AI chatbot para pangasiwaan ang mga gawaing ito. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng natural na pag-unawa sa wika sa disenyo ng chatbot , gumawa kami ng chatbot na gumagabay sa mga user sa pamamagitan ng mga sensitibong pasya sa pananalapi at direktang nagbibigay ng data sa kanilang CRM.

Ang nag-iisang chatbot na iyon ay nagtitipid na ngayon ng VR Bank ng mahigit €530,000 sa isang taon . 

Pag-scale ng suporta sa isang ahente ng AI

Kapag sinusuportahan mo ang daan-daang libong mga user, kahit na ang maliliit na tanong ay maaaring mabuo nang mabilis. 

Iyan ang hamon na matagal nang hinarap: kung paano makakasabay sa lumalaking demand nang hindi nasusunog ang kanilang team ng suporta o sinasakripisyo ang oras ng pagtugon.

Kaya tumulong kaming bumuo ng isang ahente ng AI na gumagana tulad ng isang virtual na kinatawan ng suporta: nauunawaan nito kung ano ang hinihiling ng mga user at maaari pa ngang gumawa ng mga aksyon tulad ng paggawa ng mga tiket o pagtaas ng mga isyu nang mag-isa. 

Ang ahente ay nakasaksak sa kanilang CRM at mga panloob na tool, at patuloy itong nagiging mas matalino habang natututo ito mula sa mga nakaraang pag-uusap. 

Ganyan nila nagawang suportahan ang 400,000 user nang hindi na kailangang doblehin ang kanilang koponan.

Anong uri ng AI ang dapat kong ipatupad para sa serbisyo sa customer?

Walang one-size-fits-all na sagot. At iyon ay isang magandang bagay. 

Ang tamang uri ng AI ay nakasalalay sa laki, dami ng suporta, mga tool, at layunin ng iyong koponan. 

Sa halip na subukang "gumawa ng AI" nang sabay-sabay, mas matalinong magsimula sa maliit na may nakatutok na kaso ng paggamit kung saan mabilis mong mapapatunayan ang halaga. 

Mula doon, mas madaling umulit at sumukat sa mas kumplikadong mga automation sa paglipas ng panahon.

Narito kung paano pag-isipan ito:

Magkano ang halaga ng solusyon sa AI para sa serbisyo sa customer?

Ang mga solusyon sa AI para sa serbisyo sa customer ay maaaring mula $0 hanggang $15,000+ bawat taon – ngunit nakadepende ang lahat sa kailangan mo.

Kung sinusubukan mo lang ang tubig, ang mga starter plan ay kadalasang libre o humigit-kumulang $30–$90/buwan . Karaniwang kinabibilangan ito ng pangunahing chatbot para sa isang channel, ilang mga template, at limitadong paggamit — mabuti para sa pagsagot sa mga FAQ o pagsubok sa AI nang walang malaking pangako.

Ang mga mid-range na plano, karaniwang $200–$1,000/buwan , ay nag-aalok ng higit na kapangyarihan: mga pagsasama sa mga tool tulad ng Zendesk o Intercom , suporta sa maraming channel, at analytics dashboard. Ang mga ito ay isang solidong akma para sa lumalaking mga koponan na gusto ng automation nang hindi nawawala ang pag-personalize.

Nagsisimula ang mga solusyon sa negosyo sa paligid ng $15,000/taon at mula roon. Ang mga ito ay may kasamang mas malalim na NLU, mga feature sa pagsunod, suporta sa onboarding, mga custom na SLA, at nakatuong teknikal na tulong, na binuo para sa mga kumpanyang nangangailangan ng seguridad, sukat, at mahusay na kontrol.

Mga pakinabang ng paggamit ng AI para sa serbisyo sa customer

24/7 na serbisyo

3 am man sa isang holiday o peak shopping season, ang AI ay maaaring agad na humawak ng mga tanong ng customer. 

Ang ganitong uri ng palaging suporta ay nakakatulong sa mga negosyo na maghatid ng mga pandaigdigang madla at panatilihing masaya ang mga customer sa lahat ng oras. Binabawasan din nito ang pressure sa mga empleyado , na hindi na kailangang mag-stretch para masakop ang bawat time zone.

Tumaas na kasiyahan ng customer

Ipinoproyekto ng Gartner na 80% ng mga customer service team ay gagamit ng generative AI para mapahusay ang karanasan ng customer. 

Iyon ay dahil ang mga customer ay nakakakuha ng mas mabilis, mas tumpak na tulong nang hindi naghihintay o inuulit ang kanilang mga sarili.

Nadagdagang produktibidad ng empleyado

Pinapalakas ng AI ang kahusayan sa pamamagitan ng pagkuha sa mga paulit-ulit, nakakaubos ng oras na gawain. Maaari itong bumuo ng mga ulat, mag-iskedyul ng mga mensahe, pamahalaan ang mga daloy ng trabaho, o mag-trigger ng mga follow-up lahat nang walang manu-manong pagsisikap. 

Bilang resulta, maaaring ilipat ng mga koponan ang kanilang pagtuon mula sa mga gawain sa micromanaging patungo sa diskarte sa pagmamaneho. Hindi nakakagulat na ang 63% ng mga kumpanyang gumagamit ng AI ay nag-ulat ng pinabuting kahusayan sa kanilang mga operasyon.

Episyente sa gastos

Ang mga kumpanyang gumagamit ng AI ay nag-uulat ng 52% na pagbawas sa mga gastos sa paggawa. 

Iyon ay dahil ino-automate ng AI ang mga gawaing nakakaubos ng oras tulad ng pagpasok ng data at paghawak ng mga karaniwang kahilingan ng customer. Sa halip na kumuha ng mas maraming tao upang pamahalaan ang gawaing ito, ang mga koponan ay maaaring umasa sa AI upang gawin ito kaagad, sa buong orasan, at walang pahinga.

Mga hyper-personalized na karanasan ng customer

Gamit ang access sa kasaysayan ng customer, mga kagustuhan, at pag-uugali, maaaring maiangkop ng AI ang mga pakikipag-ugnayan sa real time. 

Ang personalized na suporta na tulad nito ay bumubuo ng tiwala, kung kaya't ito ay nagiging isang pangunahing pagkakaiba para sa mga modernong koponan ng suporta.

6 na Paraan ng Paggamit ng AI sa Customer Service

1. I-automate ang end-to-end na suporta sa customer

Sa aking mapagpakumbabang opinyon, ang pinaka-cost-effective na paraan na nakita kong pinahusay ng AI ang serbisyo sa customer ay sa pamamagitan ng mga chatbot na humahawak ng mga karaniwang kahilingan mula simula hanggang matapos.

HostifAI – a Botpress partner na bumubuo ng mga Virtual butler at Staff Assistant para sa mga hotel – ginagawa ito nang perpekto. 

Maaaring magmessage ang mga bisita sa maraming hotel nito sa pamamagitan ng WhatsApp , Messenger , o Telegram at agad na kumonekta sa isang multilingual, 24/7 na katulong na tumutulong sa kanilang mag-check in pagkatapos ay magpareserba ng hapunan, at mag-book ng mga lokal na paglilibot, lahat sa loob ng chatbot. Ginagabayan ng assistant ang bisita sa bawat hakbang, kinukumpirma ang kanilang booking, at ina-update ang mga internal system.

At narito ang kicker: 75% ng mga pag-uusap na iyon ay hindi kailanman nangangailangan ng ahente ng tao.

Iyan ang dapat gawin ng isang mahusay na customer service chatbot.

2. Mga personalized na rekomendasyon ng produkto

Isa sa mga dahilan kung bakit madalas akong napupunta sa Netflix ay dahil parang alam na nito kung ano ang gusto kong panoorin.

Lumalabas, iyon ay AI, natututo mula sa kung ano ang nagawa ko noon upang matulungan akong makarating sa isang bagay na talagang gusto kong "maglaro" sa.

Nalalapat ang parehong diskarte sa serbisyo sa customer. Maaaring gabayan ng AI ang mga user sa tamang produkto o serbisyo sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa kanilang pag-uugali o mga kagustuhan sa isang pag-uusap. 

Sa halip na pilitin ang mga tao na mag-scroll sa walang katapusang katalogo ng mga opsyon, ang AI ay kumikilos nang higit na parang kapaki-pakinabang na gabay sa pamamagitan ng pagtatanong ng ilang naka-target na tanong, pagkatapos ay nagrerekomenda ng plano.

3. Pagsusuri ng damdamin ng customer

Ang pag-unawa sa nararamdaman ng mga customer tungkol sa isang brand ay susi sa pagpapalakas ng mga benta at pagbuo ng katapatan. 

At magandang balita! Maraming mga tool sa AI na nagsusuri ng mga review ng customer at mga post sa social media upang matukoy ang kanilang damdamin.

Ang mga tool sa pagproseso ng natural na wika ay binuo para sa ganitong uri ng trabaho. Sinasala nila ang mga hindi nakabalangkas na text tulad ng mga review ng customer, mga transcript ng chat, at mga post sa social media upang kumuha ng mga insight. Mag-isip ng mga bagay tulad ng damdamin, paulit-ulit na reklamo, o feedback sa produkto. 

(Dahil maging totoo tayo, walang empleyado ang gustong gumugol ng oras sa pagsusuklay niyan.)

Ang ilan sa aking mga go-to na tool ay kinabibilangan ng Qualtrics Social Connect, na kumukuha ng mga pag-uusap mula sa mga channel tulad ng Instagram , WhatsApp , at Facebook sa isang lugar. 

At kung handa ka nang palalimin, ang isang ahente ng AI na binuo gamit ang NLP ay maaaring awtomatikong magproseso ng mga real-time na pag-uusap sa suporta at gawin itong mga insight na naaaksyunan.

4. Predictive analytics 

Nakakita na ba ng isang serbisyo na nagpapaalala sa isang user na mag-renew bago sila makalimutan? O isang platform na mag-flag ng hindi pangkaraniwang aktibidad bago mag-ulat ang sinuman ng isyu? Iyan ay predictive analytics.

Sa pamamagitan ng pagsusuri sa nakaraang gawi — tulad ng mga pattern ng paggamit at mga karaniwang susunod na hakbang — maaaring mahulaan ng AI kung ano ang maaaring kailanganin ng isang user at kumilos bago pa man sila magtanong. Maaari itong mag-trigger ng daloy ng suporta o proactive na lutasin ang isang isyu bago ito lumaki.

Para sa mga organisasyong may pisikal na produkto, nakakatulong ang predictive AI na hulaan ang demand at bawasan ang mga kinatatakutang "out of stock" na sandali. 

Ang mga koponan ay maaaring magplano nang mas matalino sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa mga makasaysayang benta, mga seasonal na trend, at iba pang mga external na variable.

5. Transkripsyon at pagsusuri ng tawag

Binabago ng Voice AI ang suportang nakabatay sa telepono sa pamamagitan ng paggawa ng mga pag-uusap sa data na aktwal na magagamit ng mga team. 

Halimbawa, tumatawag ang isang customer upang tingnan ang kamakailang pagbili. 

Sumasagot ang isang ahenteng pinapagana ng AI, kinukumpirma ang kanilang pagkakakilanlan, ibinabahagi ang mga detalye ng pagpapadala, at, kung nangangailangan ng karagdagang suporta ang isyu, iruruta ang tawag sa isang live na ahente na may mabilis na rundown ng kung ano ang napag-usapan na.

6. I-automate ang mataas na dami ng mga gawain sa panloob na suporta

Nahaharap sa hamon ng pagsuporta sa milyun-milyong user, binuo ng Ruby Labs ang mga ahente ng AI para i-automate ang kanilang mga internal na daloy ng serbisyo sa customer service. 

Awtomatikong pinamamahalaan ng mga ahenteng ito ang mga pagkansela ng subscription, pinoproseso ang mga refund, i-troubleshoot ang mga teknikal na isyu, at tinatasa pa ang history ng pagbabayad upang i-flag ang potensyal na panloloko. 

Sa pamamagitan ng pagsasama sa mga panlabas na tool tulad ng Stripe at nag-aalok ng mga personalized na daloy batay sa gawi ng user, kumikilos ang mga ahente bilang matatalinong digital na empleyado.

Sa huli, ang Ruby Labs ay nag-automate ng mahigit 4 na milyong session ng suporta bawat buwan na may 98% na rate ng resolution . 

Paano Ipatupad ang AI sa Customer Service

1. Magtakda ng Malinaw na Layunin

Bago pumili ng anumang teknolohiya, linawin kung ano ang sinusubukan mong ayusin. Itanong:

• Anong mga gawain ang kumakain ng oras ng koponan?
• Anong mga resulta ang kailangang pagbutihin? 
• Nasaan ang alitan sa kasalukuyang proseso?

Laktawan ang mga pagpapalagay. Makipag-usap sa mga support team, ops lead, at analyst. Maghukay sa mga log ng chat, mga tag ng tiket, at feedback ng user upang matukoy ang tunay na mga punto ng sakit.

Mula doon, itugma ang problema sa tamang solusyon sa AI.

Kung walang malinaw na layunin, nanganganib kang bumuo ng isang mamahaling tool na hindi nakakalutas ng anuman. Magsimula sa punto ng sakit at hayaang gabayan iyon ang iyong pagpapatupad ng AI.

2. Pumili ng Platform

Kapag nakalagay ang iyong mga layunin, hanapin ang mga tool na sumusuporta sa kanila. 

Magsimula sa kung ano ang ginagamit mo na. Maraming CRM, help desk, at platform ng suporta ang mayroon nang mga feature ng AI tulad ng automated na pag-tag, pagruruta ng ticket, o pagsusuri ng sentimento. 

Kung hindi sinasaklaw ng mga iyon ang iyong mga pangangailangan, tumingin sa mga nakalaang AI tool ngunit tiyaking madaling isama ang mga ito sa kung ano ang ginagamit na ng iyong team.

Ang tamang platform ay dapat isaksak sa iyong mga daloy ng trabaho, hindi lumikha ng mga bago. 

Unahin ang mga tool na madaling mapanatili at binuo upang pangasiwaan ang mga uri ng mga pag-uusap na aktwal na mayroon ang iyong mga user.

Ang pinakamahusay na platform ng AI ay ang gumagana sa mga system na mayroon ka at sumusukat habang lumalaki ka.

3. Ihanda ang Iyong Data

Ang AI ay kasing talino lang ng data na pinapakain mo dito.

Bago ka sumisid, suriin kung ano ang mayroon ka: mga transcript ng chat, mga tala ng tiket, nilalaman ng base ng kaalaman, mga tala ng CRM. 

Linisin ang mga duplicate, ayusin ang mga hindi pagkakapare-pareho, at tiyaking may label ang lahat sa paraang mauunawaan ng AI.

Ito ang nagse-set up sa iyong AI na talagang matuto at umunlad sa paglipas ng panahon.

4. Bumuo ng Solusyon

Sa pagtukoy ng iyong mga layunin at handa na ang data, ang susunod na hakbang ay ang pagpapatupad. 

Sa karamihan ng mga kaso, ang mga kumpanya ay maaaring a) nakikipagsosyo sa isang vendor, b) nakikipagtulungan sa mga internal na dev, o c) gumagamit ng mga low-code na platform upang i-deploy ang AI nang walang mabigat na gawain sa dev. 

Maglulunsad ka man ng AI chatbot, AI agent, o predictive na modelo, dapat ipakita ng setup ang pagiging kumplikado ng iyong use case at ang teknikal na antas ng kaginhawaan ng iyong team.

Para sa mga chatbot at virtual na ahente, kasama sa bahaging ito ang:

• Pagtukoy sa mga welcome flow at pangunahing layunin (status ng order, pagbabalik, pagkansela, FAQ)
• Pagse-set up ng mga panuntunan sa handoff para suportahan ang mga ahente
• Pangangasiwa sa mga muling pagsubok at fallback para sa mga edge case
• Pagkonekta sa mga API para sa live na data (hal., mga update sa pagpapadala, mga paghahanap sa CRM, availability sa kalendaryo)
• Pag-imbak ng konteksto tulad ng mga numero ng order, kagustuhan, o kasaysayan ng pag-uusap

At huwag kalimutan ang mga pagsasama. 

Ang AI sa serbisyo sa customer ay pinakamahusay na gumagana kapag ito ay nakikipag-usap sa natitirang bahagi ng iyong stack : Zendesk para sa suporta, Stripe para sa mga pagbabayad, Shopify para sa mga order, o iyong mga internal system sa pamamagitan ng mga custom na API.

Ang aking mga mahuhusay na kasamahan ay gumawa ng isang libreng tutorial kung paano ikonekta ang mga chatbot sa Zendesk :

5. Subukan at Ulitin

Bago mag-live, ilagay ang iyong AI sa pamamagitan ng kinokontrol na pagsubok. 

Magpatakbo ng mga simulation gamit ang mga real-world na sitwasyon at pagsubok sa gilid ng mga kaso upang makita kung paano ito gumaganap. 

Maghanap ng mga friction point tulad ng mga hindi nauunawaang layunin at dead-end na daloy. Gumawa ng mga pagsasaayos bago ilunsad. 

Gamitin ang yugtong ito upang makakuha ng mabilis na feedback at pinuhin ang lohika. Sa sandaling ito ay patuloy na gumaganap sa mga kapaligiran ng pagsubok, dapat kang lumipat sa ganap na pag-deploy.

6. I-deploy at Subaybayan

Kapag live na ang iyong solusyon, matututunan mo nang mabilis kung ano ang gumagana at kung ano ang hindi. 

Ang data ng paggamit ay ang iyong pinakamahalagang feedback loop. Magsisimula kang makita kung paano pinangangasiwaan ng system ang real-world variation, kung saan ito nagtagumpay, at kung saan ito nangangailangan ng fine-tuning.

Ang ilang mga sukatan upang masubaybayan pagkatapos ng paglunsad ay kinabibilangan ng:

• Karamihan sa mga na-trigger na aksyon o layunin
• Mga puntos ng pagkabigo (hal., fallback logic, mga hula na mababa ang kumpiyansa)
• Oras para sa paglutas o pagkumpleto ng gawain
• Katumpakan kumpara sa mga benchmark ng tao
• Mga rate ng pagtaas o handoff

Kung gumagamit ka ng chatbot, sulit na maghukay sa iyong chatbot analytics . Marami silang sasabihin sa iyo tungkol sa kung ano ang gumagana at kung saan naliligaw ang mga bagay.

Pro Tip : Panatilihin ang isang AI Improvement Log, isang simpleng tumatakbong dokumento kung saan mo sinusubaybayan ang mga isyu at natutunang nauugnay sa iyong mga AI system. Regular na suriin ito (inirerekumenda ko bawat dalawang linggo) upang subaybayan ang mga pagbabago at mag-log ng mga bagong pattern. 

At panghuli, kung nakatuon ka man sa pagpapabuti ng CX gamit ang AI o pag-automate ng mga panloob na gawain tulad ng AI ticketing , mahalagang subaybayan ang epekto sa negosyo. 

Magsimula sa pamamagitan ng pagkalkula ng ROI. Narito kung paano sukatin ang ROI para sa mga chatbot ng serbisyo sa customer .

Ang layunin dito ay manatiling proactive: Hindi pinapabuti ng AI ang sarili nito nang walang patuloy na feedback.

Bumuo ng Customer Service AI Agent nang Libre

Ang AI ay ang tool na ginagamit ng mga tao ngayon upang lumikha ng mas maayos, mas mahusay na mga karanasan ng customer. 

Botpress ay isang platform ng ahente ng AI na nagbibigay sa lahat ng mga tool upang bumuo at mag-deploy ng mga matatalinong ahente. 

Gamit ang mga built-in na tool sa disenyo, magagamit muli na mga template, at isang malakas na NLU engine, Botpress pinapadali ang paglunsad ng isang bagay na talagang gumagana — walang kinakailangang code.

Magsimulang magtayo ngayon . Ito ay libre.

Mga FAQ

Gaano katagal karaniwang tumatagal upang mag-deploy ng solusyon sa serbisyo sa customer ng AI mula simula hanggang matapos?

Maaaring tumagal ng ilang linggo hanggang ilang buwan bago mag-deploy ng solusyon sa serbisyo sa customer ng AI, depende sa pagiging kumplikado nito. Ang isang pangunahing FAQ chatbot ay maaaring maging live sa loob ng isang araw, habang ang isang ganap na pinagsamang AI agent ay maaaring tumagal ng 2-3 buwan. Maaaring tumagal ng 6 na buwan bago ma-deploy ang malalaking enterprise deployment na may mga custom na system at mga kinakailangan sa pagsunod.

Gumagana ba nang pantay-pantay ang mga tool sa serbisyo sa customer ng AI sa iba't ibang wika at kultura?

Ang mga tool sa serbisyo sa customer ng AI ay nagbabago sa bisa sa mga wika dahil LLMs ay sinanay nang mas malawak sa mga wika tulad ng Ingles, na ginagawang mas tumpak ang mga ito sa mga wikang may mas kaunting data ng pagsasanay. Ang mga kultural na nuances at slang ay maaari ding maging sanhi ng hindi pagkakaunawaan, kaya ang mga negosyong sumusuporta sa magkakaibang mga merkado ay karaniwang kailangang mamuhunan sa multilinggwal na pagsasanay at pagsubok sa bawat rehiyon ng wika upang matiyak ang kalidad.

Mabisa bang pangasiwaan ng AI ang napaka-emosyonal o sensitibong pakikipag-ugnayan ng customer?

Maaaring pangasiwaan ng AI ang maraming emosyonal o sensitibong pakikipag-ugnayan salamat sa pagsusuri ng damdamin, na tumutulong sa pag-detect ng pagkabalisa o negatibong emosyon. Karaniwan itong epektibo para sa mga isyu tulad ng mga pagkabigo sa serbisyo, kung saan pinapanatili ng lohika ng escalation na propesyonal ang mga tugon. Gayunpaman, nakikipagpunyagi pa rin ang AI sa mga malalim na personal na pag-uusap na kinasasangkutan ng matinding emosyon dahil wala itong tunay na empatiya. Sa mga kasong ito, ang mga ahente ng tao ay nananatiling mahalaga.

Paano ko sasanayin ang AI upang ipakita ang partikular na boses at tono ng aking brand sa mga pag-uusap ng customer?

Upang iayon ang AI sa boses at tono ng iyong brand, kakailanganin mong sanayin ito sa data na partikular sa brand. Ang mga kumpanya ay madalas na nagbibigay ng mga gabay sa istilo o umiiral na mga transcript ng pag-uusap upang matutunan ng AI kung paano makipag-usap sa istilo ng brand. Maraming AI platform ang sumusuporta sa mga na-configure na setting ng tono para isaayos kung paano tumugon ang AI. Nakakatulong din ang mga patuloy na pagsusuri ng mga tunay na pakikipag-ugnayan na pinuhin ang system, na tinitiyak na nananatili itong pare-pareho sa personalidad ng iyong brand sa paglipas ng panahon.

Anong uri ng pagpapanatili ang kailangan ng isang AI customer service system pagkatapos ilunsad?

Ang isang AI customer service system ay nangangailangan ng patuloy na pagpapanatili pagkatapos ng paglunsad, kabilang ang pag-update ng data ng pagsasanay upang ipakita ang mga bagong produkto o patakaran, pagsubaybay sa mga log ng pag-uusap para sa mga error o gaps, at muling pagsasanay sa mga modelo kung bumaba ang katumpakan. Kailangan ding subaybayan ng mga negosyo ang mga sukatan ng pagganap tulad ng mga rate ng resolution at kasiyahan ng customer at patuloy na pinuhin ang mga daloy ng pag-uusap upang umangkop sa pagbabago ng mga inaasahan ng customer.