Когда конкуренция между компаниями достигает новых высот, искусственный интеллект (ИИ) -– это именно та технология, которая помогает в оптимизации бизнес-процессов. Особенно эффективно это проявляется в обслуживании клиентов. ИИ предлагает решения для ускорения работы, а также повышения точности проведения операций.
От небольших стартапов до крупнейших корпораций – использование ИИ в службах поддержки стало важным стратегическим шагом. Однако внедрение ИИ – не только про технологии, но и про изменение подходов к взаимодействию с клиентами, где главными становятся автоматизация, эффективность, понимание их потребностей.
Роль ИИ в автоматизации клиентских запросов
Службы поддержки сталкиваются с огромным количеством клиентских запросов, которые требуют быстрых решений. В условиях увеличения объема запросов традиционные подходы с участием операторов становятся неэффективными. Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект, позволяющий обрабатывать одновременно тысячи обращений, исключая ошибки, а также задержки.
ИИ ускоряет процесс, делает его более качественным благодаря возможности анализа данных, определения контекста обращения и использования заранее утвержденных алгоритмов.
Например, в таких сферах, как e-commerce или банковское обслуживание, системы ИИ могут мгновенно определять суть проблемы. Они предлагают подходящее решение или даже самостоятельно выполняют необходимое действие, например, могут заблокировать карту при утере. Кроме того, внедрение ИИ снижает нагрузку на операторов колл-центра, позволяя им сосредоточиться на более сложных задачах.
Интеллектуальные чат-боты и их возможности
Одним из самых распространенных примеров применения ИИ в поддержке клиентов являются интеллектуальные чат-боты. Программы работают на основе машинного обучения, а также технологий обработки естественного языка, что позволяет им вести диалог с пользователями, имитируя человеческое общение и обеспечивая высокий уровень вовлеченности. Современные чат-боты отвечают на заранее подготовленные вопросы, способны адаптироваться к конкретному запросу, анализировать контекст общения.
Например, чат-бот в интернет-магазине может помочь найти товар, предложить дополнительные аксессуары, основываясь на истории покупок или предпочтениях клиента. Итог — увеличивается уровень удовлетворенности клиентов, что способствует росту продаж.
Более того, виртуальные ассистенты используются для проведения опросов, сбора обратной связи, анализа настроений клиентов, что дает компаниям ценную информацию для улучшения сервиса. Автоматизация с помощью чат-ботов может покрывать до 70% всех типичных запросов, снижая расходы на содержание службы поддержки, а также ускоряя обработку заявок.
Голосовые помощники в службе поддержки
Важную роль в автоматизации играют голосовые помощники, которые используют технологии распознавания речи для взаимодействия с клиентами через голосовые каналы. Это актуально для компаний с большим потоком входящих звонков, где традиционные методы их обработки не всегда справляются с нагрузкой. Голосовые боты обучаются обрабатывать запросы разной сложности – от предоставления информации о статусе заказа до выполнения транзакций или записи на прием.
Примером успешного внедрения голосовых помощников являются крупные телекоммуникационные компании, где такие системы помогают разгружать операторов в пиковые периоды. Вместо ожидания на линии клиент может быстро получить ответ на большинство вопросов. Кроме того, голосовые помощники интегрируются с системами компании, что позволяет им отвечать на вопросы, инициировать действия, например, блокировку утерянного устройства или обновление подписки.
Генеративный ИИ в поддержке клиентов
С появлением генеративных технологий ИИ возможности автоматизации поднялись на новый уровень. Такие решения позволяют не только обрабатывать запросы, но и создавать уникальный контент, полностью отвечающий контексту общения. Генеративные модели расширяют границы возможного, создавая персонализированные ответы, которые воспринимаются максимально естественно.
Применение больших языковых моделей
Большие языковые модели (LLM), в числе которых GPT, используются для генерации текстов. Их сложно отличить от статей, написанных человеком. В поддержке клиентов такие технологии применяются для автоматического создания развернутых ответов на сложные запросы. Например, клиент, запрашивающий информацию о нюансах использования продукта, может получить детализированную инструкцию или рекомендацию, сформированную LLM.
В дополнение к этому LLM помогают обрабатывать большие массивы данных, объединяя их в информативные отчеты. Это полезно для компаний, работающих в юридической, медицинской или финансовой сферах, где необходимо обрабатывать сложные клиентские запросы с учетом специфики законодательства или профессиональной терминологии.
RAG-приложения для поиска и обработки информации
RAG-приложения (Retrieval-Augmented Generation) — это комбинация генеративных моделей и технологий поиска информации, которая позволяет формировать ответы на основе внешних источников данных. В отличие от стандартных генеративных моделей, RAG сначала осуществляет поиск по заранее заданным материалам: документация, FAQ, сайты или другие ресурсы с готовыми ответами. Затем генерирует ответ на основе найденной информации.
Такой подход обеспечивает более точные и актуальные ответы, особенно для специфических и узкоспециализированных запросов. Например, такие системы могут быть интегрированы в техническую поддержку, если пользователи часто обращаются за инструкциями или решением проблем, связанных с функционированием ПО.
RAG-приложения ускоряют процесс поиска, автоматически подбирая нужную информацию, а также интегрируя ее в ответ клиенту. Это не только экономит время, но и повышает точность предоставляемых данных, минимизируя риск ошибок.
Аналитика и обработка данных с помощью ИИ
ИИ также активно используется для аналитики — помогает компаниям лучше понимать своих клиентов и их потребности. Анализ данных становится ключевым фактором в разработке стратегий улучшения сервиса, а также повышения качества обслуживания.
Анализ клиентских данных
Системы ИИ собирают данные о взаимодействии клиентов с компанией, анализируют их и предлагают оптимальные пути решения проблем. Например, данные о частоте обращений с одной и той же проблемой могут сигнализировать о необходимости улучшения продукта или услуги. Также анализ помогает предугадывать предпочтения клиентов.
Оценка настроения и тональности запросов
Искусственный интеллект обладает способностью не только обрабатывать текстовые запросы, но также анализировать их тональность и эмоциональную окраску. Это дает возможность компаниям понимать, с каким настроением обращается клиент, и соответствующим образом корректировать свое взаимодействие. Такой анализ особенно полезен для выявления негатива или неудовлетворенности на ранних стадиях, что помогает своевременно разрешать конфликтные ситуации.
Современные системы анализа настроения используют алгоритмы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для определения тональности запросов. Они оценивают текст сообщений по множеству параметров: выбор слов, использование восклицательных знаков, эмоциональных выражений и других характеристик. Например, если клиент пишет с использованием слов, указывающих на раздражение или разочарование, система классифицирует такое сообщение как «негативное» и помечает его для быстрой обработки специалистами.
Оптимизация нагрузки на сотрудников
Автоматизация звонков и рутинных задач с помощью искусственного интеллекта не только ускоряет обработку клиентских запросов, но и существенно снижает нагрузку на сотрудников служб поддержки. Позволяет операторам сосредотачиваться на решении более сложных и нестандартных вопросов, требующих их опыта и внимания.
Системы ИИ берут на себя выполнение типовых операций: ответы на частые вопросы, обработка заявок на возврат товара или перезагрузку учетной записи. Например, внедрение чат-ботов и виртуальных ассистентов позволяет автоматизировать до 80% обращений, которые ранее обрабатывались вручную. Это экономит время сотрудников, особенно в пиковые периоды, когда количество запросов увеличивается.
Увеличение скорости и качества обслуживания
Скорость и качество обработки запросов влияют на лояльность клиентов. ИИ позволяет одновременно достичь обеих целей, обеспечивая бесперебойную работу служб поддержки.
Круглосуточная поддержка без перерывов
Одним из преимуществ внедрения искусственного интеллекта является автоматизация службы поддержки, а значит возможность предоставлять помощь круглосуточно, без выходных и праздников. Это особенно актуально для компаний, работающих с глобальной аудиторией, где клиенты находятся в разных часовых поясах и ожидают оперативной поддержки в любое время.
Чат-боты и голосовые помощники обеспечивают непрерывное обслуживание, мгновенно реагируя на запросы пользователей. Способны обрабатывать тысячи обращений одновременно, что делает их незаменимыми в пиковые периоды или в случае массовых запросов, например, при запуске нового продукта или акции. Это исключает ситуации, когда клиенты остаются без ответа из-за перегруженности операторов или недостатка персонала в ночные часы.
Уменьшение времени ожидания ответа
Одной из самых ощутимых проблем для тех, кто обращается в службу поддержки, является длительное ожидание ответа. Внедрение искусственного интеллекта позволяет компаниям значительно сократить это время, делая процесс взаимодействия более удобным и эффективным. Системы ИИ способны мгновенно обрабатывать запросы, что особенно важно в пиковые периоды, когда количество обращений резко возрастает, например, во время сезонных распродаж, запуска новых продуктов или массовых рекламных кампаний.
Чат-боты обрабатывают запросы пользователей в реальном времени, анализируя их суть и предоставляя готовые ответы за считаные секунды. Например, если клиент запрашивает статус своего заказа или информацию о продукте, чат-бот может мгновенно предоставить данные, полученные из интегрированных систем компании — CRM или базы данных. Это исключает необходимость ожидания в очереди, что часто вызывает раздражение у пользователей.
Успешные примеры внедрения ИИ в поддержку клиентов
Многие компании активно внедряют искусственный интеллект в свои службы поддержки, достигая впечатляющих результатов. Примеры успешного применения искусственного интеллекта демонстрируют, как современные технологии могут трансформировать процессы обслуживания, улучшая качество взаимодействия с клиентами, а также снижая затраты на обслуживание.
Neuro.net — одна из ведущих платформ, использующих ИИ для автоматизации обработки клиентских запросов. Мы внедряем интеллектуальных голосовых помощников, которые берут на себя до 70% всех типовых запросов: ответы на часто задаваемые вопросы, предоставление информации о статусе заказов, решение базовых проблем пользователей. Мы помогаем значительно сократить время ожидания клиентов и снизить нагрузку на операторов. Наши клиенты сокращают время обработки обращений на 40–60%, что положительно влияет на удовлетворённость клиентов, а также их лояльности.
Пример внедрения ИИ в медицинской сфере
Высокий спрос на голосовых роботов для входящей линии наблюдается в медицинской сфере. Один из проектов Neuro.net связан с внедрением робота в клинику. Основные задачи робота: запись к врачу, информирование о статусе анализов и подтверждение визитов. Робот может плавно переключаться между темами, поддерживая естественный диалог с пациентами. Это снижает нагрузку на администраторов и минимизирует количество пропущенных звонков.
Финансовые услуги и голосовые боты
В сфере финансовых услуг ИИ также активно используется для автоматизации взаимодействия с клиентами. Один из крупных банков внедрил голосового помощника, который помогает клиентам получать мгновенную информацию о состоянии счетов, ближайших отделениях и доступных кредитных программах. Голосовой бот предварительно собирает ключевые данные и передаёт запросы специалистам. Это позволило снизить нагрузку на операторов колл-центра более чем на 50%.
Автоматизация в ритейле и ресторанах
Роботы активно используются и в ритейле. Онлайн-магазины внедряют голосовых ассистентов, помогающих покупателям находить товары, проверять наличие на складе и отслеживать доставку. Это увеличивает продажи и улучшает клиентский опыт.
В ресторанах, а также гостиницах голосовые роботы обрабатывают бронирование столиков и номеров. Например, сеть ресторанов внедрила голосового помощника, который принимает заказы на бронирование, а также информирует о наличии свободных мест. Это позволило сократить количество ручных операций, а также ускорить обслуживание.
Оценка эффективности внедрения
Эффективность голосовых помощников зависит от гибкости их архитектуры и количества сценариев, которые они могут обработать. Чем больше тематик охватывает робот, тем реже звонки передаются операторам. Важную роль играет уровень классификации запросов: чем точнее робот понимает клиента, тем быстрее он решает проблему.
Neuro.net ориентируется на процент обработки входящих звонков как главный показатель успеха. В среднем автоматизация входящей линии позволяет сократить расходы на колл-центр на 70-80%. Даже просто идентификация причины звонка роботом снижает затраты на 20%.
Будущее голосовых помощников
ИИ продолжает эволюционировать. Интеграция с LLM позволяет роботам выходить за рамки стандартных скриптов и вести диалоги с высокой степенью вариативности. Они обучаются не только на внутренних базах данных, но и на открытых источниках, что расширяет их возможности.
Если вы хотите быть в курсе последних событий и идей, посетите наш блог. Мы регулярно публикуем материалы на самые интересные темы. Например, вы можете ознакомиться со статьей «Голосовые технологии и их применение в бизнесе».