icon-search

Sztuczna inteligencja i obsługa klienta – jak dzięki nowym technologiom dostarczyć prawdziwą wartość dla konsumenta.

Karolina Rut 07.05.2018

Według badań przeprowadzonych przez firmę analityczno-doradczą Gartner do 2020 roku 85% kontaktów między konsumentem, a przedsiębiorstwem będzie przeprowadzane maszynowo, bez konieczności interakcji z fizycznym doradcą klienta. Co więcej, według analiz przeprowadzonych przez tę samą firmę, między 2017 a 2021 r. obsługa klienta dokonywana wyłącznie przez mechanizmy oparte na sztucznej inteligencji (AI) wzrośnie pięciokrotnie.

Jedno jest pewne – sztuczna inteligencja otwiera dla przedsiębiorców ogromne możliwości, a rewolucja w interakcjach między firmą a konsumentem dzieje się na naszych oczach. Jak więc przedsiębiorcy wykorzystują jej potencjał i przekładają na realny zysk?

1

Rozwiązanie problemu przed jego powstaniem.

Nie od dziś wiadomo, że w relacjach z klientem lepiej zapobiegać problemom, niż je post factum rozwiązywać. Nie dziwi zatem, że wiele firm już teraz korzysta z technologii opartych na sztucznej inteligencji w celu zagwarantowania maksymalnej satysfakcji konsumenta. Według raportu opracowanego przez ośrodek analityczny Forrester w najbliższych latach firmy będą intensywnie badać możliwości wykorzystania inteligentnych agentów i dodawać konwersacyjne interfejsy do statycznych treści samoobsługowych. Będą przewidywać potrzeby na podstawie kontekstu, preferencji i wcześniejszych zapytań oraz będą dostarczać proaktywne alerty, odpowiednie oferty i treści.

Już dziś wiele firm wykorzystuje mechanizmy uczenia maszynowego do tworzenia realnej wartości dla klienta. Przykładem takiego działania są m.in. systemy z wbudowaną sztuczną inteligencją monitorujące prawie nieskończoną liczbę stron internetowych pod kątem określonych słów kluczowych. Dzięki temu firmy mogą szybko i efektywnie identyfikować klientów, którzy doświadczają zakupowych problemów. Co więcej przedsiębiorcy mogą w krótkim czasie dowiedzieć się jaki jest charakter i natura tych kłopotów. Przede wszystkim jednak – dzięki algorytmom uczenia maszynowego – inteligentny system może w czasie rzeczywistym pomagać klientom w rozwiązaniu ich problemu, odsyłając ich do sekcji często zadawanych pytań lub oferując proste rozwiązania za pomocą botów.

Rozwiązanie problemów konsumenta przed ich faktycznym pojawieniem się ma ogromny biznesowy potencjał. Działania predykcyjne w obsłudze klienta mogą znacznie obniżyć wskaźniki zniechęcenia konsumenta, jednocześnie zmniejszając liczbę skarg i poprawiając ogólne doświadczenia konsumenckie, ułatwiając firmom nawiązanie długotrwałych (a przy tym zyskownych) relacji z klientami.

2

Chatbot na wagę złota.

Liczba wirtualnych doradców klienta stale rośnie. Obecnie około 30% firm oferujących swoje usługi w internecie, posiada samodzielne “boty”, które mogą odpowiadać na nieskomplikowane pytania i rozwiązywać proste problemy. Wciąż jednak możliwości zaimplementowanych elementów sztucznej inteligencji są znacząco węższe od umiejętności fizycznego doradcy. Mimo to, dla wielu firm wirtualni doradcy przynoszą miliony dolarów zysku.

Dobrym przykładem odnoszenia takich korzyści dzięki wirtualnym agentom jest China Merchants Bank. Ten chiński bank komercyjny, używa bota w popularnej aplikacji WeChat do obsługi od 1,5 do 2 milionów zapytań dziennie. By sprostać takiej ilości pracy bez używania systemów AI, ten sam bank musiałby zatrudnić ponad 7 000 pracowników. Innym przykładem jest hotel i grupa kasyn Caesars oferujących Ivy – wirtualnego concierge, który automatycznie odpowiada na zapytania gości. Dzięki niemu liczba połączeń z hotelowym biurem obsługi (zarządzanym tradycyjnie) zmniejszyła się o 30%. Innym spektakularnym przykładem jest wykorzystanie mechanizmów sztucznej inteligencji przez jeden z australijskich banków. Obecnie eksperymentuje on z samodzielnym, inteligentnym wirtualnym asystentem, którego głównym zadaniem jest przysłuchiwanie się rozmowom pracowników banku na temat pożyczek. Jeśli pracownik banku zapomni o czymś lub popełni błąd, bot automatycznie włącza się w prowadzoną rozmowę.

Niektóre firmy używają chatbotów w celu poprawienia efektywności fizycznych pracowników. Dobrym przykładem jest stosowanie systemów sugerowania odpowiedzi na przychodzące zapytania klientów, które pracownik przed wysłaniem może zatwierdzić lub odpowiednio dostosować. W ciągu ostatniego roku umożliwiło to holenderskim liniom lotniczym KLM podwojenie liczby obsługiwanych zapytań klientów – do 120 000 tygodniowo – przy jednoczesnym zwiększeniu liczby pracowników o zaledwie 6%.

3

Porozmawiajmy o emocjach.

Największa biznesowa korzyść płynąca ze sztucznej inteligencji polega na zwiększeniu naszej produktywności i odciążenia nas z powtarzalnych, żmudnych w realizacji zadań. By tego dokonać technologie oparte na mechanizmach AI muszą jednak lepiej rozumieć funkcjonowanie ludzi, a przede wszystkim ludzkich emocji.

Nie ma naukowego konsensusu co do definicji czym emocje w rzeczywistości są, większość ekspertów zgadza się jednak co do tego, że wpływają one na nasze myślenie, podejmowanie decyzji, działania i społeczne interakcje. Niestety jednak, badania wskazują także, że komunikacja cyfrowa zaburza naszą zdolność do prawidłowego wysyłania i odbierania sygnałów nacechowanych emocjonalnie. Bez wątpienia więc inteligentne systemy z umiejętnością odpowiedniego wyłapywania emocji będą coraz bardziej pożądane przez różnego rodzaju przedsiębiorstwa.

Obsługa klienta z oczywistych względów jest jednym z tych aspektów biznesu, w którym celne wyrażanie emocji jest bardzo ważne. Dodatkowo przedsiębiorcy coraz częściej koncentrują się na tym, aby dobre wrażenia klientów podczas interakcji z firmą (a więc i generowanie pozytywnych emocji) stawały się ich przewagą konkurencyjną i wyróżnikiem na rynku. Coraz więcej firm odkrywa również, że wrażenia klienta nie opierają się tylko na jego obiektywnej ocenie usługi, ale także (a może przede wszystkim) na emocjonalnej relacji z daną marką.

Ośrodek badawczy Tractica szacuje, że przychody z oprogramowania do analizy nastrojów i emocji wzrosną z 86,1 milionów USD w 2016 roku do 3,8 miliarda dolarów w 2025 roku, w czym główny udział będą miały algorytmy wykorzystywane właśnie w obsłudze klienta. Już teraz wiele firm opracowuje podobne systemy, w tym potentaci tacy jak Google, Amazon, czy Apple.

Także kilka innych firm zaczęło oferować usługi wykorzystujące technologie oparte na AI. Jeden z startupów, Cogito, wśród klientów którego znajdziemy takie firmy ubezpieczeniowe jak Humana i MetLife, oferuje inteligentne systemy, które słuchają połączeń agentów ubezpieczeniowych w celu oceny ich wydajności i przesyłają im w czasie rzeczywistym odpowiednie sugestie. Wspomniany system jest także wyuczony rozpoznawania tzw. “zmęczenia w okazywaniu współczucia”. Analizując to jak szybko mówią agenci, jakich używają wyrazów, a także jakich słów używa rozmówca (klient) algorytm wykrywa i ocenia pojawiające się w rozmowie emocje. Jeżeli zostanie zdiagnozowany problem, wówczas system automatycznie zachęca agentów do bardziej empatycznego działania.

Takie narzędzie może pomóc dużym firmom w monitorowaniu wydajności swoich pracowników i poprawy ich efektywności. Joshua Feast, szef Cogito, wskazuje, że to właśnie brak odpowiedniego feedbacku i nakierowania jest główną przyczyną przynoszenia niskiego zysku przez ośrodki call-center. Aplikacje analizujące nastroje i emocje mogą to skutecznie zmienić.

4

Oferta skrojona na miarę.

Z tysięcy gigabajtów danych, które każdy z nas generuje w ciągu życia, szacuje się, że około 33% jest rzeczywiście cenne i to tylko w przypadku ich odpowiedniej analizy. W tym celu zaś doskonale posłużyć może sztuczna inteligencja.

Firmy zbierające dane klientów mogą łączyć duże zbiory danych, uczenie maszynowe i inne mechanizmy sztucznej inteligencji, aby zapewnić klientom niespotykany dotychczas poziom personalizacji skierowanej do nich oferty. Mogą to być zarówno proste zalecenia dotyczące produktu oparte na wcześniejszych zakupach, jak i dostosowywanie oferty poprzez przeprojektowywanie w czasie rzeczywistym stron internetowych, tak aby były jak najlepiej przystosowany do poziomu czytelniczego klienta i jego zwyczajów. Personalizacja może znacznie poprawić interakcję konsumenta z obsługą klienta, zwiększyć zadowolenie klientów, przyspieszyć zakupy lub poprawić zakupową konwersję.

Wiele firm takich jak Google, Facebook czy Amazon od lat eksperymentuje z rozwijaniem narzędzi rekomendacji opartych na sztucznej inteligencji. Podobne praktyki zostają jednak rozpowszechniane w branżach, które co do zasady nie są kojarzone z działalnością cyfrową. Przykładem może być jeden z największych amerykańskich banków – Goldman Sachs. Pracownicy działu sprzedaży tego banku inwestycyjnego przyjmując zlecenia na wykup obligacji korporacyjnych mogą obecnie natychmiast zobaczyć propozycje obligacji o podobnych profilach ryzyka i bez zwłoki zaoferować je klientowi. Wspomniany już system consierge w Caesars wykorzystuje sztuczną inteligencję do określania potencjalnych dziennych wydatków klientów hotelu oraz wybrania tych, którzy będą otrzymywać prywatne połączenia telefoniczne z indywidualnie dopasowanymi ofertami. Podobnych przykładów jest już na rynku setki.

5

To dopiero początek.

Mimo, że sztuczna inteligencja nie stała się jeszcze odpowiedzią na wszystkie nasze wyzwania związane z obsługą klienta, technologie oparte o machine learning w tym sektorze rozwijają się w zawrotnym tempie. Może to zająć jeszcze trochę czasu, jednak sztuczna inteligencja bez wątpienia diametralnie przekształci relacje na linii biznes – konsument.

Co więcej obsługa klienta budowana na technologiach sztucznej inteligencji zapewnia poziom niezawodności, którego człowiek nigdy nie będzie w stanie osiągnąć. Chatboty (odpowiednio zaprogramowane) są wolne od uprzedzeń, które mogą negatywnie wpływać na relacje z klientem. Nie spóźniają się do pracy, nie denerwują się podczas trudnych rozmów i nie kłócą z klientem. Wszystko to sprawia, że sztuczna inteligencja wymiernie poprawia relacje na linii konsument – firma, to zaś przekłada się na realny finansowy zysk przedsiębiorstwa. Potwierdzają to badania prowadzone przez firmę Zendesk. Według ostatniego raportu tej firmy, 42% klientów B2C po uzyskaniu satysfakcjonującej pomocy z działu obsługi klienta kupowało więcej produktów danej marki, a 52% przestało kupować produkty danej firmy uznając obsługę klienta za złej jakości. Kwestią czasu pozostaje więc kiedy systemy oparte na sztucznej inteligencji staną się w obsłudze klienta regułą, a nie ciekawym wyjątkiem.

 

 

 

 

Źródła:
thestack.com/big-data/2018/03/16/how-ai-and-machine-learning-will-impact-the-future-of-customer-experience/
techrepublic.com/article/3-ways-ai-can-free-up-employee-time-and-boost-customer-value/
ibm.com/blogs/watson/2017/10/10-reasons-ai-powered-automated-customer-service-future/
economist.com/news/special-report/21739432-how-ai-can-make-businesses-look-more-caring-customer-service-could-start-living-up-its
customerthink.com/ready-or-not-ai-customer-service-will-change-your-business-and-brand/
customerthink.com/ai-in-customer-service-how-to-deliver-real-value-now/
computing.co.uk/ctg/opinion/3028978/close-and-personal-how-artificial-intelligence-is-changing-customer-service
born2invest.com/articles/ai-chatbots/
ibm.com/blogs/watson/2017/10/10-reasons-ai-powered-automated-customer-service-fut

Komentarze: 0

Notice: Korzystanie z Motyw nieposiadający comments.php uznawane jest za przestarzałe od wersji 3.0.0! Nie istnieje żadna alternatywa. Proszę zawrzeć w motywie szablon comments.php. in /var/www/html/pl/wp-includes/functions.php on line 4597

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *