Klientu apkalpošanas MI programmatūra: praktisks izvērtēšanas ceļvedis

Klientu apkalpošanas AI programmatūra var sagatavot atbilžu melnrakstus, atbildēt uz ikdienišķiem jautājumiem, novirzīt darbu vai palīdzēt klientiem atrast informāciju, negaidot cilvēka iesaisti. Produkta demonstrācijā šīs iespējas izklausās līdzīgas. Būtiskās atšķirības atklājas, kad programmatūru pārbaudāt ar saviem atbalsta jautājumiem, zināšanu bāzi un komandas darba plūsmu.

Šis ceļvedis sniedz praktisku veidu, kā novērtēt AI platformu klientu apkalpošanai. Tajā galvenā uzmanība pievērsta avota materiālu kvalitātei, cilvēka kontroles līmenim, ceļam no AI atbildes līdz cilvēkam un operatīvajam darbam, kas nepieciešams pēc ieviešanas.

Sāciet ar klientu apkalpošanas darbu, ko vēlaties mainīt

Nesāciet ar funkciju sarakstu. Sāciet ar nelielu atbalsta situāciju kopumu. Sadaliet tās pēc riska un atkārtošanās biežuma, lai varētu izlemt, kur AI jāpalīdz un kur tam jārīkojas patstāvīgi.

• Bieži, zema riska jautājumi: darba laiks, pārvietošanās kontā, piegādes politika un citas atbildes, kas jau ir ietvertas apstiprinātā dokumentācijā.
• Jautājumi, kuriem nepieciešams konteksts: gadījumi, kuros vajadzīga informācija par pasūtījumu, faili, sarunu vēsture vai zināšanas no vairākiem avotiem.
• Situācijas, kurās jāpieņem lēmums: sūdzības, izņēmumi, naudas atmaksas, drošības jautājumi un situācijas, kurās būtisks ir tonis vai politikas interpretācija.
• Operatīvais darbs: biļetes piešķiršana, prioritātes iestatīšana, atzīmes pievienošana vai sarunas novirzīšana pareizajai grupai.

Katrai situācijai izvēlieties vēlamo AI lomu. Tas var ieteikt atbildi, ko Lietotājs pārskata, nosūtīt atbildi no apstiprināta satura, pirms nodošanas cilvēkam apkopot informāciju vai novirzīt biļeti, nerakstot klientam. Šī atšķirība palīdz izvairīties no bieži pieļautas novērtēšanas kļūdas: uzskatīt, ka visa automatizācija ir saistīta ar vienādu risku.

Pārbaudiet, kas ir katras atbildes pamatā

Atbilde ir tik uzticama, cik uzticama ir informācija, uz kuras tā balstās. Lūdziet katram piegādātājam parādīt, kādus avotus programmatūra var izmantot, kā šie avoti tiek atjaunināti un vai Lietotājs var noteikt atbildes avotu.

Izpētiet zināšanu pārvaldības procesu tikpat rūpīgi kā pašu atbildi. Noskaidrojiet, kas var pievienot vai apstiprināt saturu, kā tiek apstrādāti pretrunīgi dokumenti un kas notiek, ja programmatūra nevar atrast pietiekamu pamatojumu atbildei. Noderīgai sistēmai neskaidrība jāpadara redzama, nevis jāslēpj aiz plūstoša valodas stila.

Izveidojiet pārbaudes jautājumu kopumu no reāliem jautājumiem, ko jūsu komanda jau ir atrisinājusi. Iekļaujiet skaidrus jautājumus, neskaidru formulējumu, pareizrakstības kļūdas, novecojušus pieņēmumus un pieprasījumus, kas jānodod tālāk. Novērtējiet katru rezultātu pēc faktu pamatojuma, pilnīguma, toņa un tā, vai sistēma izvēlējās pareizo darbību.

Novērtējiet cilvēka kontroli ikvienā automatizācijas līmenī

AI palīdzība un autonomas atbildes ir atšķirīgas darba plūsmas. Melnraksts ļauj Lietotājam pārbaudīt un rediģēt atbildi, pirms tā sasniedz klientu. Automātiskai atbildei nepieciešama stingrāka zināšanu kontrole, skaidri izņēmumi un uzticama alternatīva.

Novērtēšanas laikā lūdziet piegādātājam demonstrēt šos scenārijus:

1. Lietotājs pārskata un nosūta precīzu melnrakstu.
2. Lietotājs izlabo melnrakstu un turpina sarunu.
3. AI atsakās atbildēt, jo trūkst apstiprinātas informācijas.
4. Pašapkalpošanās saruna kļūst par biļeti, saglabājot tās kontekstu.
5. Automātiska darbība ir redzama biļetes vēsturē.

Izlemiet arī, kurš būs atbildīgs par sistēmu pēc ieviešanas. Kādam jāizskata zināšanu bāze, jāanalizē neveiksmīgās atbildes, jāapstiprina izmaiņas un jāseko, vai automatizācija pārvieto darbu uz priekšu vai tikai to noslēpj.

AI klientu apkalpošanas atbilžu aktualizēšana

Pārbaudiet visu atbalsta darba plūsmu, nevis atsevišķu AI logu

Klientu atbalstam joprojām ir nepieciešama atbildība, statuss, prioritāte, iekšēja apspriešana un pārskati. Pārbaudiet, vai AI iekļaujas šajās darbībās vietā, kur jūsu komanda jau apstrādā sarunas.

Pievienojiet īstu atbalsta pastkasti vai drošu testa pastkasti. Pārliecinieties, ka ienākošie ziņojumi kļūst par izsekojamām biļetēm, atbildēs tiek izmantota paredzētā adrese un vairāki Lietotāji var redzēt, kurš veic nākamo darbību. Ja jūsu darba plūsmā nozīme ir pielikumiem vai konta datiem, iekļaujiet tos pārbaudē, nevis paļaujieties uz sagatavotu demonstrāciju.

Pēc tam pārbaudiet nodošanu. Klientam nevajadzētu atkārtot visu problēmu pēc tam, kad pašapkalpošanās nav izdevusies. Lietotājam jāspēj redzēt sākotnējo jautājumu, iepriekšējās atbildes un visu būtisko informāciju, kas apkopota pirms nodošanas.

Izmantojiet ikdienas darbam atbilstošu vērtēšanas tabulu

Īsa vērtēšanas tabula padara produktu salīdzināšanu mazāk subjektīvu. Novērtējiet katru produktu pēc tiem pašiem jautājumiem un tām pašām paraugsarunām.

• Atbilžu kvalitāte: vai atbilde atbilst apstiprinātajai informācijai un atbild uz patieso jautājumu?
• Kontrole: vai varat izvēlēties starp pārskatītiem melnrakstiem, automātiskām atbildēm, novirzīšanu un apstrādi tikai cilvēka vadībā?
• Alternatīva: vai programmatūra nodrošina skaidru ceļu pie cilvēka, kad nespēj atbildēt?
• Zināšanu pārvaldība: vai jūsu komanda var pārskatīt, apstiprināt, atjaunināt un izņemt avota saturu?
• Pastkastes darba plūsma: vai atbildība, statusi, piezīmes, paziņojumi un sarunu vēsture ir skaidri?
• Mērīšana: vai varat izsekot apjomam, atbildes laikam, atkārtotām tēmām un automatizēto darbību rezultātiem?
• Ieviešana: vai Lietotāji var saprast, kāpēc parādījās ieteikums, un izlabot to, neatstājot biļeti?

Pirms produktu pārskatīšanas nosakiet kategoriju svarīgumu. Neliela komanda, kas galvenokārt strādā ar e-pastu, var vairāk novērtēt pastkastes piemērotību un ātru ieviešanu nekā garu kanālu sarakstu. Komanda, kas apstrādā sensitīvus vai sarežģītus gadījumus, var piešķirt lielāku nozīmi pārskatītiem melnrakstiem, zināšanu apstiprināšanai un iespējai nodot sarunu cilvēkam.

Pirms plašākas automatizācijas veiciet ierobežotu ieviešanu

Sāciet ar vienu pastkasti, vienu Lietotāju grupu vai vienu šauru jautājumu kategoriju. Nosakiet sākotnējos rādītājus biļešu apjomam, pirmajai atbildei nepieciešamajam laikam, atrisināšanas laikam, atkārtotas atvēršanas biežumam un eskalācijas biežumam. Pēc tam salīdziniet šos rādītājus ar izmēģinājuma perioda datiem.

Pārskatiet paraugus, ne tikai vidējos rādītājus. Ātrāka atbilde nav uzlabojums, ja klienti saņem nepilnīgu informāciju vai Lietotāji pavada vairāk laika, labojot melnrakstus. Veidojiet neveiksmju modeļu sarakstu un izlemiet, vai katram no tiem nepieciešamas labākas zināšanas, darba plūsmas izmaiņas vai izslēgšana no automatizācijas.

Paplašiniet izmantošanu tikai tad, kad komanda spēj izskaidrot, uz ko programmatūra atbild, ko tā sagatavo melnrakstā, ko tā novirza un ko tā vienmēr nodod cilvēkam. Šī kopīgā izpratne ir noderīgāka par agresīvu automatizācijas mērķi.

Kā Deskhero iekļaujas šajā novērtēšanas sistēmā

Deskhero apvieno kopīgu komandas pastkasti ar AI ieteiktiem atbilžu melnrakstiem. Melnrakstos var izmantot darbvietas zināšanas, piemēram, bieži uzdoto jautājumu saturu, iekšējo zināšanu bāzi, no vietnes iegūtas lapas, iepriekšējās biļetes un atbalstītos pielikumus. Lietotāji pārskata un nosūta melnrakstus. Darba plūsmu varat apskatīt AI atbilžu melnrakstu lapā.

Kontrolētākai automatizācijai Deskhero piedāvā pēc izvēles ieslēdzamas automātiskās atbildes e-pastā, kas balstītas tikai uz apstiprināto publisko bieži uzdoto jautājumu sadaļu. Tā AI tērzēšanas robots arī atbild, izmantojot apstiprināto publisko bieži uzdoto jautājumu sadaļu, un var nodot neatrisinātu jautājumu kā biļeti. Abas funkcijas var ieslēgt, tiklīdz ir apstiprinātas 100 atbildes uz bieži uzdotajiem jautājumiem. Kopīgā pastkaste ietver piešķiršanu, grupas, statusus, prioritātes, atzīmes, iekšējās piezīmes, pieminēšanas, paziņojumus, pārsūtīšanu un biļešu apvienošanu.

Ja šī pieeja atbilst jūsu novērtēšanas kritērijiem, klientu apkalpošanas AI programmatūras pārskatā redzams, kā pastkaste, zināšanu bāze, pārskatīti melnraksti, automatizācija un nodošana cilvēkam darbojas kopā. Pirms izmēģinājuma vērtēšanas tabulas izveides varat arī pārskatīt biļešu automatizācijas darba plūsmu un atbalsta statistiku.

Jautājumi, uz kuriem jāatbild pirms izvēles

• Uz kuriem klientu jautājumiem drīkst saņemt automātisku atbildi?
• Kuras sarunas Lietotājam vienmēr ir jāpārskata?
• Kādi avoti ir apstiprināti klientiem paredzētām atbildēm?
• Kas uztur šos avotus un risina pretrunas?
• Ko klients pieredz, kad AI nespēj atbildēt?
• Kāds konteksts nonāk pie Lietotāja nodošanas brīdī?
• Kuri sākotnējie rādītāji parādīs, vai ieviešana ir palīdzējusi?
• Cik ātri jūsu komanda var apturēt vai ierobežot automatizāciju?

Pareizā AI programmatūra klientu apkalpošanai nav vienkārši produkts, kas uzraksta visvairāk. Tas ir produkts, kas iekļaujas jūsu atbalsta darba plūsmā, izmanto uzticamas zināšanas, nodrošina vajadzīgās vadības iespējas un sniedz klientiem skaidru ceļu pie cilvēka.