Масштабирование качества обслуживания клиентов с помощью данных и искусственного интеллекта

Энди: Да, это отличный вопрос. Я думаю, что сегодня искусственный интеллект, безусловно, улавливает всю шумиху, но что я считаю не менее интересным, так это дополненный интеллект. Итак, давайте начнем с определения этих двух понятий. Таким образом, искусственный интеллект относится к машинам, имитирующим человеческое познание. И когда мы думаем об опыте работы с клиентами, нет лучшего примера, чем чат-боты или виртуальные помощники. Технология, которая позволяет вам взаимодействовать с брендом 365 24/7 в любое удобное для вас время и имитирует разговоры, которые вы обычно ведете с живым представителем службы поддержки клиентов. С другой стороны, дополненный интеллект на самом деле направлен на то, чтобы ИИ расширял человеческие возможности, увеличивая когнитивную нагрузку человека, позволяя ему делать больше с меньшими затратами и экономя время. Я думаю, что в сфере обслуживания клиентов вторые пилоты становятся очень популярным примером. Как вторые пилоты могут давать рекомендации, генерировать ответы, автоматизировать множество повседневных задач, которые люди просто не любят делать и, откровенно говоря, не умеют?

Поэтому я думаю, что существует четкое различие между искусственным интеллектом, то есть теми машинами, которые на 100% перенимают возможности человека, и дополненными, не заменяющими людей, а возвышающими их, позволяющими им делать больше. И где есть совпадение, и я думаю, что в ближайшие годы мы увидим, что эта тенденция действительно начнет ускоряться в плане качества обслуживания клиентов, так это сочетание этих двух факторов при взаимодействии с брендом. И я имею в виду, что, возможно, начать с разговора с интеллектуальным виртуальным агентом, чат-ботом, а затем плавно слиться с живым представителем клиента, чтобы играть специализированную роль. Так что, возможно, когда я изучаю новый продукт для покупки, например сотовый телефон, в Интернете, я смогу задать чат-боту несколько вопросов, и он ссылается на свою базу знаний и свои прошлые взаимодействия, чтобы ответить на них. Но когда приходит время задать очень конкретный вопрос, меня могут повысить до представителя службы поддержки клиентов этого бренда, я просто могу сказать: «Эй, когда придет время покупать, я хочу убедиться, что вы разговариваете с живым человеком». индивидуальный.” Поэтому я думаю, что будет смесь или континуум, если хотите, этих типов взаимодействия, которые у вас есть. И я думаю, что очень скоро мы, возможно, даже не будем знать, человек ли это на другом конце цифрового взаимодействия или просто машина, болтающая взад и вперед? Но я думаю, что эти две концепции, искусственный интеллект и дополненный интеллект, безусловно, останутся и будут способствовать улучшению качества обслуживания клиентов в масштабе брендов.

Лорел: Ну, есть путь клиента, но есть еще путь ИИ, и большинство этих путешествий начинается с данных. Итак, внутри компании, каков процесс расширения возможностей ИИ с точки зрения данных и какую роль данные играют в улучшении качества обслуживания как сотрудников, так и клиентов?

Энди: Я думаю, что в наши дни общепринято понимать, что ИИ хорош ровно настолько, насколько хороши данные, на которых он обучен. Маленький анекдот: если я инженер по искусственному интеллекту и пытаюсь предсказать, какие фильмы люди будут смотреть, чтобы привлечь внимание к своему приложению для просмотра фильмов, мне понадобятся данные. Какие фильмы люди смотрели в прошлом и что им нравилось? Аналогично и в сфере обслуживания клиентов: если я пытаюсь предсказать наилучший результат этого взаимодействия, мне нужны данные CX. Я хочу знать, что в прошлом было хорошо в этих взаимодействиях, что было плохо или неправильно? Мне не нужны данные, которые доступны только в открытом доступе в Интернете. Мне нужны специализированные данные CX для моих моделей ИИ. Когда мы думаем о расширении возможностей ИИ, на самом деле речь идет о получении правильных данных для обучения моих моделей, чтобы они давали наилучшие результаты.

И возвращаясь к примеру, который я привел в отношении настроений, я думаю, что это усиливает необходимость гарантировать, что когда мы обучаем модели ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов, это делается на основе богатых наборов данных CX, а не просто общедоступной информации, как некоторые из более используются популярные модели большого языка.

И я думаю о том, какую роль данные играют в улучшении качества обслуживания сотрудников и клиентов. Существует стратегия, которая важна для получения новой информации или получения новых данных из тех наборов неструктурированных данных, которые часто имеются в контакт-центрах и центрах опыта. Итак, когда мы думаем о разговоре, он очень открытый, не так ли? Это может пойти разными путями. Это не всегда предсказуемо, и очень трудно понять это на первый взгляд, где искусственный интеллект и передовые методы машинного обучения могут помочь, хотя получение новой информации из этих разговоров, например, каков был уровень настроений потребителя в начале разговора по сравнению с его концом. Какие действия предпринял агент, которые привели к положительным или отрицательным тенденциям в этом настроении? Как все эти элементы проявились? И очень быстро вы можете перейти от больших наборов неструктурированных данных, в которых может быть не так много информации или сигналов, к очень большим наборам данных, которые богаты и содержат много сигналов, и получить эту новую информацию или понимание, как мне нравится Подумайте об этом, химия этого разговора играет очень важную роль, я думаю, что сегодня ИИ обеспечивает качество обслуживания клиентов, чтобы гарантировать, что этому опыту доверяют, что он сделан правильно и основан на потребительских данных, которым можно доверять. не общедоступная информация, которая на самом деле не способствует созданию положительного опыта клиентов.

Лорел: Вернуться к вашему представлению об опыте работы с клиентами — это бизнес. Один из основных вопросов, с которыми сталкивается большинство организаций при внедрении технологий, заключается в том, как обеспечить качество обслуживания клиентов без ущерба для прибыли. Так как же ИИ может таким образом сдвинуть иглу на этой положительной территории?

Энди: Да, я думаю, если есть одно слово, о котором стоит подумать, когда речь идет об искусственном интеллекте, увеличивающем прибыль, то это масштаб. Я думаю, что то, как мы думаем о вещах, на самом деле зависит от масштаба, позволяющего людям или сотрудникам делать больше, будь то за счет увеличения их когнитивной нагрузки, экономии их времени или повышения эффективности. Опять же, это относится к расширенному интеллекту. А потом, когда мы переходим к искусственному интеллекту, думаем только об автоматизации. Так как же мы можем предложить обслуживание клиентов 365 дней в году, 24 часа в сутки, 7 дней в неделю? Как предоставление потребителям возможности обращаться к бренду в любое удобное время может улучшить качество обслуживания клиентов? Поэтому важно использовать обе эти тактики таким образом, чтобы увеличить прибыль и результаты. Я думаю, что есть третий, хотя ему не уделяется достаточно внимания, и это последовательность. Таким образом, мы можем позволить сотрудникам делать больше. Мы можем автоматизировать их задачи, чтобы обеспечить большую производительность, но мы также должны обеспечивать последовательный и положительный опыт.