Голосові агенти штучного інтелекту для підтримки клієнтів: повний посібник

Підтримка клієнтів є найпоширенішим розгортанням голосових агентів штучного інтелекту та найбільш ретельно перевіряється. Кожна взаємодія – це момент, коли ваш бренд оцінюється. Погано розгорнутий агент руйнує довіру швидше, ніж відсутність агента взагалі. Добре розгорнутий агент вирішує проблеми швидше, коштує менше та звільняє вашу команду людей для виконання роботи, яка насправді вимагає людського судження.

Вибір правильних викликів для автоматизації

Не всі дзвінки в службу підтримки повинні бути автоматизованими. Почніть із взаємодії: (1) великої гучності, (2) структурованої та повторюваної, (3) низької емоційної інтенсивності та (4) вирішуваної без людського судження. Перевірка статусу замовлення, планування зустрічей, базове усунення несправностей, запити щодо виставлення рахунків і скидання пароля відповідають цим критеріям. Запити на ескалацію, скарги, складні технічні проблеми та будь-які проблеми, пов’язані з клієнтом, мають спрямовуватися до людей.

Створення бази знань для підтримки

Почніть із 50 найпопулярніших питань служби підтримки. Ймовірно, вони покривають 80% вхідного обсягу. Напишіть чіткі, схвалені відповіді для кожного. Потім додайте документацію про продукт, документи про політику та базу даних про відомі проблеми. Базу знань слід переглядати та оновлювати щотижня на основі дзвінків, які не вдалося обробити агенту — кожна помилка є прогалиною у вмісті, яку потрібно заповнити.

Мультимодальна підтримка: перевага спільного використання екрана

Для продуктів SaaS, технічної підтримки та будь-яких послуг із цифровим інтерфейсом мультимодальні агенти, які можуть бачити екран клієнта, забезпечують значно кращу підтримку. Замість "Чи можете ви описати те, що ви бачите на сторінці?" агент каже: «Я бачу, що ви на сторінці налаштувань платежів. Потрібна опція знаходиться у верхньому правому куті.' Це зменшує кількість непорозумінь, скорочує час обробки та вирішує проблеми, які інакше вимагали б кількох електронних листів.

Вимірювання продуктивності агента підтримки

• Вирішення першого контакту (FCR) — чи вдалося вирішити проблему за одну взаємодію?
• Задоволеність клієнтів (CSAT) — як оцінюються дзвінки, оброблені штучним інтелектом, порівняно з викликами, обробленими людиною?
• Частота повторних контактів — чи передзвонюють клієнти з приводу того самого питання протягом 48 годин?
• Час обробки — скільки часу потрібно штучному інтелекту порівняно з людьми для того самого типу проблеми?
• Швидкість ескалації — який відсоток потребує передачі людиною, і чи доречні ці ескалації?

Масштабування від пілотного до виробництва

Почніть з 10% трафіку на певний тип виклику. Моніторинг показників протягом 2 тижнів. Виправлення збоїв і розширення до 25%, потім 50%, а потім повне покриття для цього типу виклику. Додавайте нові типи викликів по черзі, дотримуючись тієї самої рамки. Поспіх до 100% покриття до того, як агент буде доведено, призводить до катастроф у клієнта, від яких важко відновитися.