Müşteri hizmetleri için Conversational AI, sorularınız sık, tekrarlayan ve belgelenmiş bilgilerle yanıtlanabilir olduğunda geleneksel araçları geride bırakır. Bilet kuyrukları, menü tabanlı IVR ve senaryolu sohbet botları gibi geleneksel araçlar ise vakalar nadir, hassas veya muhakeme gerektiren durumlarda hala kazanır. Destek ekiplerinin çoğu karma bir yaklaşımla sonuçlanır: AI ilk teması ve rutin yanıtları yönetirken, insanlar istisnaları, şikayetleri ve para veya hesap güvenliği ile ilgili her şeyi üstlenir.
Destek alanında Conversational AI ne sayılır?
Burada Conversational AI, serbest metinli soruları anlayan, bilgi tabanından yanıtlar çeken ve sipariş durumu kontrolü gibi sınırlı işlemleri yapabilen büyük dil modelleri üzerine kurulu asistanlar anlamına gelir. Örnekler arasında Zendesk, Intercom Fin, Salesforce Agentforce, HubSpot’un müşteri temsilcisi ve OpenAI, Google veya Anthropic modelleri üzerine özel olarak oluşturulmuş AI temsilcileri bulunur.
Geleneksel araçlar arasında paylaşılan gelen kutuları, makrolu bilet sistemleri, karar ağacı sohbet botları, SSS sayfaları ve telefon menüleri bulunur. Bunlar tahmin edilebilirdir. Bir karar ağacı sadece birinin içine yazdığını söyler, bu hem zayıf yönü hem de güvenlik ağıdır.
Bir ekip ne zaman Conversational AI’a geçmelidir?
Geçiş için en güçlü argüman, bilet verilerinizde bir desen görebildiğinizde ortaya çıkar. Üç aylık biletleri dışa aktarın ve nedenlerine göre etiketleyin. Eğer az sayıda neden hacmin çoğunu kapsıyorsa ve bu yanıtlar zaten yardım makalelerinde mevcutsa, bir AI temsilcisi ilk temasın büyük bir kısmını üstlenebilir.
- Sipariş durumu, teslimat süreleri ve iade politikası soruları kuyrukta baskındır
- Müşteriler birkaç dilde yazıyor ve siz her birini personel ile karşılayamıyorsunuz
- Sorular mesai saatleri dışında geliyor ve sabaha kadar bekliyor
- Temsilciler günlerinin çoğunu aynı makroyu küçük düzenlemelerle kopyalayarak harcıyor
- Yardım merkeziniz güncel, iyi yapılandırılmış ve biri tarafından yönetiliyor
Son nokta, ekiplerin hafife aldığı noktadır. Bir AI temsilcisi, ona verdiğiniz bilgilerle yanıt verir. Güncel olmayan makaleler, herhangi bir insanın yönetebileceğinden daha hızlı iletilen emin ama yanlış yanıtlara dönüşür.
Ne zaman geçiş yapmamalısınız?
Bazı durumlar eski yaklaşımı destekler. Hacminiz düşükse, iyi makrolara sahip ve düzgün yönetilen paylaşılan bir gelen kutusu, bir AI temsilcisinin kurulum ve izleme maliyetinden daha ucuza gelebilir. Eğer çoğu temas şikayet, iade veya anlaşmazlıksa, müşteriler genellikle bir insanla konuşmak ister ve onları yönlendiren bir asistan güveni zedeleyebilir.
Düzenlemeye tabi sektörler ekstra özen gerektirir. Sağlık, finans ve hukuk hizmetleri genellikle tavsiye, kayıt tutma ve açıklama ile ilgili kurallara sahiptir. Bu durumlarda, onaylanmış ifadeler içeren senaryolu bir bot ve personele hızlı yönlendirme, üretken bir sistemin ne söyleyebileceği uyumluluk tarafından gözden geçirilene kadar daha güvenli bir seçim olabilir.
İki yaklaşımın karşılaştırılması
- Kurulum: geleneksel araçlar elle yazılmış makrolar ve ağaçlar gerektirir; Conversational AI temiz bir bilgi tabanı ve test gerektirir.
- Kapsam: karar ağaçları beklemedikleri herhangi bir ifadede başarısız olur; dil modelleri farklı ifadeleri iyi yönetir.
- Risk: senaryolu araçlar nadiren yanlış bir şey söyler; üretken araçlar makul hatalar üretebilir, bu yüzden koruma mekanizmaları önemlidir.
- Bakım: seçenekler eklendikçe ağaçlar karmaşıklaşır; AI temsilcileri transkriptlerin ve kaynak makalelerin düzenli olarak gözden geçirilmesini gerektirir.
- Maliyet modeli: birçok AI destek ürünü çözüm başına veya konuşma başına ücret alırken, klasik araçlar genellikle koltuk başına ücret alır, bu yüzden maliyeti gerçek hacminize göre modelleyin.
Müşteri deneyimine zarar vermeden nasıl geçiş yapılır?
Aşamalı bir geçiş riski sınırlı tutar. Bir kanaldan, genellikle web sohbetinden ve bir konu grubundan, örneğin sipariş takibinden başlayın. Asistanın yanıt vermesine izin verin, ancak her adımda bir insana ulaşmak için net bir seçenek gösterin. Bu seçeneği gizlemek, kızgın yorumlar toplamanın en hızlı yoludur.
Bilgi tabanını hazırlayın
Asistanın güveneceği yardım makalelerini yeniden yazın. Net başlıklara sahip kısa, tek konulu sayfalar, politikaları karıştıran uzun belgelerden daha iyi yanıtlar verir. Çelişkileri giderin; eğer iki makale farklı iade süreleri veriyorsa, model ikisinden birini alıntılayabilir.
Handoff kurallarını tanımlayın
Hangi durumların her zaman bir insana gitmesi gerektiğini not edin: ödeme anlaşmazlıkları, yasal tehditler, hesap erişimi, savunmasız müşteriler ve güçlü hayal kırıklığı ifade eden herhangi bir mesaj. Bunları modelin görmezden gelebileceği öneriler olarak değil, katı kurallar olarak yapılandırın.
Transkriptleri haftalık olarak gözden geçirin
İlk iki ay boyunca, biri her hafta konuşmalardan bir örnek okumalıdır. Yanlış yanıtları, müşterinin kendini tekrarladığı döngüleri ve bilgi tabanının kapsamadığı soruları arayın. Her bulgu bir makale düzeltmesi veya yeni bir handoff kuralı olur.
Geçişin işe yarayıp yaramadığını hangi metrikler gösterir?
Çözüm oranı tek başına yanıltıcı olabilir, çünkü pes eden bir müşteri çözülmüş gibi görünür. Bunu AI konuşmalarındaki müşteri memnuniyet puanları, yeniden açılma oranları ve her halükarda bir insana ulaşan konuşmaların payı ile eşleştirin. İlk yanıt süresini ve toplam çözüm süresini de takip edin.
Bunları, lansmandan önce temsilciler tarafından yönetilen aynı konu grubuyla karşılaştırın. Eğer çözüm artarken memnuniyet düşüyorsa, asistan sorunları çözmek yerine konuşmaları kapatıyor demektir.
Alien Road müşteri hizmetleri için Conversational AI’ı nasıl uygular?
Tipik bir iş birliğinde Alien Road, bilet denetimi ile başlar. Müşterinin yardım masasından veya CRM’inden son konuşmaları dışa aktarır, nedenlerine göre etiketler ve hangi grupları bir asistanın mevcut içerikten yanıtlayabileceğini tahmin ederiz. Bu, herhangi bir araç satın alınmadan önce geçişin mantıklı olup olmadığını bize söyler.
Eğer mantıklıysa, mevcut yığına uyan bir platform seçmeye, öncelikli yardım makalelerini yeniden yazmaya ve destek lideri ile handoff kurallarını yapılandırmaya yardımcı oluruz. Genellikle asistanı CRM’e bağlarız, böylece her konuşma kişi kaydına karşı günlüğe kaydedilir, bu da satış ve destek ekiplerinin aynı geçmişe bakmasını sağlar.
Lansmandan sonra, konuya göre çözüm, memnuniyet, yeniden açılma ve handoff rakamlarını içeren bir kontrol paneli kurarız ve başlangıçta her hafta müşteri ekibiyle transkriptleri gözden geçiririz. Değişiklikler kaydedilir, böylece herkes bir sayının neden değiştiğini görebilir.
Bu hafta nereden başlamalı?
Son doksan günün biletlerini dışa aktarın ve iki yüzlük rastgele bir örneği nedenlerine göre etiketleyin. Eğer üç veya dört neden baskınsa ve yanıtlar zaten yazılı olarak mevcutsa, bir pilot için adayınız var demektir. Eğer örnek çoğunlukla şikayetlerden veya tek seferlik vakalardan oluşuyorsa, önce daha iyi makrolara ve yönlendirmeye yatırım yapın ve soruyu altı ay sonra tekrar değerlendirin. Her iki durumda da, etiketlenmiş örnek, gelecekteki herhangi bir değişikliği ölçeceğiniz temel çizgi haline gelir, bu yüzden onu tüm destek ekibinin bulabileceği bir yerde saklayın.
Okumaya devam edin: CRM Sistemi · AI Marketing