Optimaliseer support met AI voor klantenservicebeheer

Wat is AI voor klantenservicebeheer?

AI voor klantenservicebeheer gebruikt AI om externe supportinteracties te automatiseren, cases af te vangen en de efficiëntie van agents te verbeteren, zodat organisaties 24/7 conversationele support kunnen bieden, veelvoorkomende vragen autonoom kunnen oplossen en trends kunnen signaleren die de algehele klantervaring verbeteren.

Atlassian levert deze mogelijkheden via Rovo in de Customer Service Management-app. In tegenstelling tot generieke chatbots gebruikt Rovo de Teamwork Graph om realtime klantcontext en productkennis op te halen, zodat Rovo complexe technische problemen kan oplossen met context en personalisatie die generieke chatbots niet kunnen evenaren.

Wat zijn de voordelen van AI voor klantenservice?

De meeste supportaanvragen komen nog steeds bij een persoon terecht, wat duur is voor het bedrijf en traag voor klanten die moeten wachten tot het bedrijf opengaat. Rovo verschuift die balans: het handelt de routine autonoom af met AI-agents en geeft menselijke agents de context om de rest sneller te verwerken.

• Ondersteun klanten 24/7: los op elk moment automatisch het merendeel van de aanvragen op via chat, e-mail en het helpcentrum.

• Vang cases af voordat ze worden ingediend: toon het juiste antwoord op het moment dat het nodig is, zodat klanten nooit bij 'Contact opnemen' uitkomen.

• Versnel elke agent: Stel onderbouwde antwoorden op en vat de casegeschiedenis samen, zodat oplossingen sneller en consistenter zijn.

• Bescherm klantbehoud: Herken gefrustreerde klanten met een verhoogd risico vroegtijdig en stuur ze eerst door naar de juiste mensen.

• Zet support om in productrichting: Bundel casethema's zodat leidinggevenden weten wat er echt misgaat en kunnen terugkoppelen naar het productteam.

Belangrijkste use cases voor Rovo in klantenservice

Dit zijn de manieren met de grootste impact waarop klantenserviceteams Rovo inzetten in de hele supportlevenscyclus. Elk onderdeel koppelt een concrete taak aan de Rovo-mogelijkheden die die taak mogelijk maken.

Los eerstelijnsaanvragen op en vang ze af met een AI-agent voor klantenservice

Een groot deel van de eerstelijnssupport bestaat uit veelvoorkomende, terugkerende vragen. Wanneer er voor elke vraag een persoon nodig is, moeten klanten langer wachten en lopen de kosten op. De klantenserviceagent, aangedreven door Rovo, biedt conversationele zelfservicesupport via je kanalen.

Het maakt verbinding met je kennisdatabase, klantcontext en de Teamwork Graph om zelfstandig vragen te beantwoorden en aanvragen op te lossen, en het draagt over aan een medewerker wanneer een aanvraag dat nodig heeft.

Omdat het werkt via de kanalen die klanten al gebruiken en op elk moment beschikbaar is, kan de agent een groot deel van de eerstelijnsaanvragen afvangen voordat ze een wachtrij bereiken, waardoor je team zich kan richten op het werk dat echt menselijk beoordelingsvermogen vereist.

Meer informatie over het instellen van je AI-klantenserviceagent

Vul kennishiaten op en breid je kennisdatabase uit

Een AI-agent is maar zo goed als de kennis erachter, en de meeste kennisbanken hebben hiaten. De functie Optimaliseren in Customer Service Management beoordeelt geëscaleerde tickets, inclusief het volledige gesprek tussen de klant en de agent, en stelt een kennisdatabase-artikel op om het hiaat op te vullen.

Op die manier kan de klantenservice-agent de volgende keer zelf vergelijkbare aanvragen afhandelen.

Iemand beoordeelt elk voorgesteld artikel, bewerkt het indien nodig en publiceert het, zodat je team controle houdt over wat er in de kennisdatabase komt. Elke suggestie laat zien hoeveel eerdere supportinteracties door een nieuw artikel zouden zijn opgelost, zodat je prioriteiten kunt stellen.

Het resultaat is een doorlopende verbeterlus: elk hiaat waar de agent tegenaan loopt, wordt nieuwe kennis waardoor de agent na verloop van tijd meer kan.

Meer informatie over het optimaliseren van je AI-agent met kennis

Geef teams meer mogelijkheden met een copiloot voor klantenservice

Wanneer een ticket bij iemand terechtkomt, besteden agents vaak tijd aan het doorzoeken van documentatie, accountgeschiedenis en eerdere tickets voordat ze kunnen reageren. Met Rovo Chat kunnen agents vragen stellen in gewone taal en antwoorden krijgen die gebaseerd zijn op je kennisdatabase, eerdere tickets en gekoppelde tools, zonder tussen systemen te hoeven wisselen.

Ze kunnen op één plek zien hoe vergelijkbare tickets zijn afgesloten, de accountgeschiedenis en rechten van een klant opvragen en een antwoord op een complex ticket opstellen.

Hiermee houden agents de controle, terwijl Rovo Chat op de achtergrond onderzoek doet. Zo kunnen ze tickets sneller en consistenter oplossen, en kunnen nieuwe agents sneller aan de slag.

Klant in de schijnwerpers: Leadership Circle

Matt Ingersole, Chief Information Officer (CIO), Leadership Circle

De resultaten: 71% van de oplossingen via AI en 65% minder handmatige tickets.

Lees het verhaal van Leadership Circle

Veelgestelde vragen

Hoe helpt Rovo klantserviceteams?

Rovo fungeert als copiloot voor de klantenservice, handelt routinematige aanvragen 24/7 af, signaleert risicosignalen in het klantsentiment en vat voice-of-customer-gegevens (VoC) samen om de productkoers te verbeteren.'

Hoe goed presteert de Customer Service AI Agent?

In het eigen productiegebruik van Atlassian zorgde de Customer Service AI Agent voor 71% betrokkenheid en een oplossingspercentage van 45%, wat bijdroeg aan aanzienlijke besparingen op de klantenservice.

Vervangt Rovo menselijke agents?

Nee, Rovo handelt routinematige aanvragen autonoom af en schaalt op naar een mens als de zekerheid laag is, terwijl het agents conceptantwoorden, een samengevatte geschiedenis en sentimentsignalen geeft, zodat ze zich kunnen richten op complexe, waardevolle cases.