Korisnička podrška koju pokreće AI: kamen temeljac u mozaiku

Imena mogu zavarati. Korisnička podrška tako može zvučati kao nešto što "podržava". Kao nešto što služi samo kao pomoć važnijim funkcijama u tvrtki – prodaji, marketingu, razvoju proizvoda. Nešto što tvrtka nudi kako klijenti ne bi rekli da su ostali bez ikakve pomoći kada nešto nije išlo kako su očekivali. Malo pretjerujemo, ali većina čitatelja se vrlo lako može prisjetiti barem jedne prilike kada je korisnička podrška izgledala upravo tako – kao nužno zlo.

No, na sreću kupaca, stvari se mijenjaju. I to prilično brzo. Percepcija korisničke podrške kao oblika pomoći kada se pojave problemi sve je više pasé. Korisnička podrška predstavlja važan kamenčić u mozaiku koji nazivamo korisničko iskustvo (customer experience - CX). Dio zaista dobrog korisničkog iskustva također je predviđanje problema s kojima se korisnici mogu susresti u svim fazama kupovnog puta i djelovanje u smjeru da se problemi uopće ne pojave.

"Dobra korisnička podrška je ona za koju korisnik ne treba podršku. Učinkovita korisnička podrška je samo ona koja je proaktivna, personalizirana - prilagođena trenutnom korisniku u postupku. Sve ostalo uskoro će biti stvar prošlosti." Igor Pauletič, FrodX

Umjetna inteligencija (AI) radikalno mijenja način na koji tvrtke pristupaju korisničkoj podršci. Prednosti – kako za korisnike tako i za tvrtke – su očite: skraćeno vrijeme odziva i ubrzano rješavanje problema, poboljšano predviđanje ponašanja korisnika u stvarnom vremenu, cjelovita optimizacija i sinkronizacija svih procesa u korisničkoj podršci. Zvuči komplicirano? Kao i sve stvari, ako se rade na pravi način, i dobra korisnička podrška zahtijeva trud. No, imamo na raspolaganju znanje, tehnologije i alate s kojima relativno brzo možemo postići izvanredne rezultate. Predstavit ćemo neke načine kako doći do njih.

AI u korisničkoj podršci za početnike: Kako to rade u HubSpotu

Za početak: zašto je bitno u proces podrške uključiti umjetnu inteligenciju ? Chatbotovi i virtualni pomoćnici koje pokreće AI ne spavaju i stoga pružaju trenutnu, neprekinutu podršku, koja omogućuje dosljedne i brze odgovore na pitanja korisnika. Strojno učenje može se koristiti za analizu povijesnih podataka o klijentima kako bi se identificirali obrasci, predvidjela količina problema i odredio njihov prioritet za brže rješavanje problema. Sve se to više ne može raditi ručno, već samo kroz automatizirane procese s alatima vođenim AI-jem. Na primjer ...

 1. Podrška 24/7 uz pomoć chatbotova

Chatbotovi su savršen alat za rješavanje čestih i ponavljajućih upita, jer pružaju trenutni odgovor i daju ljudskim agentima više vremena za rješavanje složenijih problema. Roboti analiziraju unose teksta, identificiraju namjeru poruke, filtriraju relevantne informacije i generiraju odgovarajuće odgovore. Istovremeno, na temelju povratnih informacija i arhive odgovora, neprestano uče i na taj način dorađuju buduće odgovore, što omogućuje osobnije i prije svega učinkovitije korisničko iskustvo.

2. Automatizirano razvrstavanje zahtjeva

Jedan od najvažnijih zadataka koje AI može obaviti je analiza zahtjeva za podršku i njihovo razvrstavanje prema hitnosti, složenosti ili drugim specifičnim kriterijima. Na taj se način zahtjevi mogu brzo distribuirati pravim timovima koji su najkvalificiraniji za pojedina područja, smanjujući vrijeme odgovora i povećavajući produktivnost zaposlenika.

3. Baze znanja za samopomoć

U FrodX-u s time imamo već dosta iskustva. Zapravo, to je prva faza u transformaciji kontakt centra. Početak je usmjeren na izgradnju baze podataka sa svim podacima o proizvodima i postupcima, uvjetima korištenja i ostalim informacijama koje su odjelu korisničke podrške potrebne za rad. Time AI-asistent može preuzeti odgovaranje na jednostavna i prije svega ponavljajuća pitanja, koja su već odgovorena među najčešće postavljanim pitanjima ili FAQ-ovima (takvih je od 50 do 80%). Što je još važnije, AI nam može pomoći u stvaranju same baze znanja uz automatizaciju procesa organiziranja i ažuriranja informacija, te analizom i klasificiranjem sadržaja, čineći ga lakim za pretraživanje i dostupnim korisnicima.

4. Analiza emocija

Ponekad je, pogotovo u live chatu, teško razumjeti ton riječi kupca. Dostupan nam je samo običan tekst i ograničeni kontekst koji imate u tom trenutku. AI koristi obradu prirodnog jezika i tehnike strojnog učenja za određivanje osjećaja ili emocionalnog tona izraženog u tekstu. Uz pomoć analize riječi, fraza i emotivnih simbola (emojija) moguće je doći do dragocjenih uvida u stvarno emocionalno stanje korisnika te na temelju toga i lakše donijeti odluke o tome koji je najbolji daljnji način rješavanja zahtjeva.

5. Pametne preporuke i savjeti

Ne govorimo o preporukama i odgovorima za korisnike, već o pomoći agentima u kontakt centru. AI ih jednostavno u stvarnom vremenu - na temelju analize raspoloženja- može opremiti relevantnim prijedlozima, preporukama i člancima baze znanja u stvarnom vremenu – poboljšavajući točnost i učinkovitost odgovora.

6. Prijevod

Logično i očito. Jezične barijere između agenata i kupaca često dovode do frustracija. Automatski prijevod, čak i u stvarnom vremenu, univerzalno je rješenje za prevladavanje jezičnih barijera. Tvrtke koje posluju na međunarodnim tržištima ne mogu si priuštiti izgovor i ostaviti svoje klijente nezadovoljne zbog jezičnih razlika. Ukratko, iznimno jednostavan, ali u isto vrijeme iznimno važan način AI-pomoći.

7. Prediktivna analitika

Prediktivna analitika je posebno važna jer omogućuje proaktivan nastup. Modeli strojnog učenja mogu prepoznati uobičajene probleme kao i njihova rješenja, što omogućuje automatske prijedloge odgovarajućih rješenja i smanjuje potrebu za "ručnom" intervencijom. Otkrivanjem potencijalnih problema potiče timove za podršku da daju prioritet obradi kritičnih zahtjeva.

Vrijeme je za aktiviranje AI-pogona

U pružanju korisničke podrške i vrhunskog korisničkog iskustva najvažniji su brzina i točnost odgovora, odnosno primjerenost rješenja koje zadovoljava korisnika. AI u tome značajno pojednostavljuje i ubrzava proces automatskom kategorizacijom zahtjeva i dodjeljivanjem pojedinačnih zahtjeva pravim odjelima, izradom izvješća sa sažetcima dana ili tjedna te praćenjem trendova na području korisničke podrške u tvrtki. Također omogućuje brže vrijeme odgovora, smanjuje troškove i omogućuje timovima za podršku da se usredotoče na pružanje visokokvalitetne podrške tamo gdje je potreban osobni pristup.