Jira Service Management jako usługa oferowana w ramach Service Collection oferuje teraz jeszcze większe możliwości. Odblokuj wyjątkowe doświadczenia serwisowe dzięki Rovo, Zasobom i naszej nowej aplikacji Customer Service Management.Wypróbuj teraz
Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta: jak działa i gdzie znajduje zastosowanie
Kluczowe wnioski
Zespoły wsparcia klienta działają pod presją, ponieważ liczba zgłoszeń rośnie, a oczekiwania klientów są wyższe niż kiedykolwiek wcześniej. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji organizacje przechodzą na nowy model współpracy człowieka z SI, aby zapewnić najlepsze środowiska użytkownika.
Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta pomaga zespołom szybciej rozwiązywać więcej wniosków dzięki automatyzacji rutynowych zgłoszeń, udostępnianiu odpowiednich informacji oraz inteligentnemu kierowaniu złożonych spraw wraz z właściwym kontekstem do właściwego agenta.
Kluczowe, oparte na sztucznej inteligencji funkcje rozwiązań do zarządzania obsługą klienta, które mogą zwiększyć efektywność zespołów, obejmują oparte na sztucznej inteligencji agenty i analizę wydajności, inteligentne udostępnianie wiedzy, identyfikację luk w wiedzy i generowanie artykułów oraz wielojęzyczne wsparcie.
Czym jest sztuczna inteligencja w obsłudze klienta?
Zespoły obsługi klienta są obecnie pod większą presją niż kiedykolwiek wcześniej. Liczba zgłoszeń rośnie, podobnie jak oczekiwania klientów dotyczące szybkiego i spersonalizowanego wsparcia. W rezultacie organizacje początkowo sięgały po sztuczną inteligencję, aby ograniczyć liczbę pracowników i zautomatyzować obsługę rutynowych zapytań.
Jednak nowoczesne zespoły wsparcia rozumieją, że w obsłudze klienta zachodzi zmiana. Sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzi, lecz łączy z nimi siły. Potrzebny jest nowy model, w którym oba te elementy współgrają ze sobą.
Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta pomaga zespołom wsparcia szybciej i dokładniej obsługiwać wnioski na większą skalę. Ale najważniejsze w tym zdaniu nie są słowa „szybciej”, ani „sztuczna inteligencja” — lecz „pomaga”. Przyszłością obsługi klienta nie jest zastąpienie pracowników przez sztuczną inteligencję. Chodzi o współpracę ludzi i sztucznej inteligencji, w ramach której każdy czynnik robi to, w czym jest najlepszy.
Obsługa rutynowych, powtarzalnych wniosków, takich jak np. komunikaty o stanie prac czy resetowanie hasła. Sztuczna inteligencja obsługuje te typowe, często powtarzające się zadania, potrafi przekierowywać zgłoszenia do odpowiedniego zespołu wraz z całym kontekstem, błyskawicznie udostępniać odpowiednią wiedzę oraz rozwiązywać problemy, które w ogóle nie wymagają udziału człowieka. Dzięki temu agenci mogą skupić się na tym, w czym są niezastąpieni — budowaniu relacji, radzeniu sobie w złożonych sytuacjach oraz zapewnianiu empatycznego, spersonalizowanego wsparcia, którego żadna sztuczna inteligencja nie jest w stanie odtworzyć. Pomaga to utrzymać lojalność klientów wobec marki.
Efektem jest zespół wsparcia działający szybciej, spójniej i z większym zrozumieniem dla użytkowników.
W tym artykule omówimy następujące tematy:
Kluczowe funkcje sztucznej inteligencji w obsłudze klienta
Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta nie jest najskuteczniejsza tylko przy automatycznym przekierowywaniu zgłoszeń. Jej najważniejszą zaletą jest umożliwienie każdemu członkowi zespołu wsparcia jak najlepszego wykonywania pracy. Oto kluczowe możliwości sztucznej inteligencji, na które warto zwrócić uwagę przy wyborze rozwiązania do obsługi klienta. Pomagają one żywym agentom pracować mądrzej, szybciej reagować oraz zapewniać bardziej spójne i zorientowane na człowieka wsparcie na dużą skalę.
Agenty oparte na sztucznej inteligencji
Oparte na sztucznej inteligencji agenty obsługują rutynowe, liczne wnioski klientów, których jest pełno w każdej kolejce w dziale wsparcia, takie jak typowe pytania, aktualizacje danych konta czy zapytania o status. Są dostępne przez całą dobę, dzięki czemu klienci mogą otrzymać pomoc błyskawicznie i zawsze, gdy jej potrzebują. Gdy wniosek jest bardziej złożony, agent oparty na sztucznej inteligencji przekazuje go pracownikowi wraz z pełnym kontekstem, dzięki czemu zespół wsparcia może szybko przejąć sprawę, a klienci nie muszą się powtarzać.
Oto, na jakie funkcje agentów opartych na sztucznej inteligencji warto zwrócić uwagę:
Funkcjonalność | Opis |
|---|---|
Połączenie wiedzy | Skuteczność agenta opartego na sztucznej inteligencji zależy od wiedzy, którą posiada. Po podłączeniu bazy wiedzy może generować precyzyjne, oparte na faktach odpowiedzi na podstawie informacji, z których zespół już korzysta. |
Przekazanie do żywego agenta | Gdy wniosek wymaga interwencji człowieka, agenty oparte na sztucznej inteligencji mogą automatycznie utworzyć zgłoszenie, wstępnie wypełnić odpowiednie pola formularza oraz przekazać pełny zapis rozmowy i kontekst klienta, dzięki czemu agent może natychmiast przejąć sprawę i ma wszystkie potrzebne informacje, aby szybko rozwiązać zgłoszenie. |
Określenie tożsamości | Dostosuj swojego agenta opartego na sztucznej inteligencji, aby odzwierciedlał charakter Twojej marki. Ustal ton głosu i charakter, napisz niestandardowe powitanie oraz skonfiguruj sposób, w jaki agent się przedstawia, aby każda interakcja była naturalnym przedłużeniem zespołu wsparcia. |
Udzielanie wskazówek | Nieustannie udoskonalaj środowisko agenta opartego na sztucznej inteligencji. To konieczne, gdyż sprawia, że ludzie są na bieżąco, co pozwala im udzielać informacji zwrotnej na temat rozmów agentów, wpływać na ich przyszłe zachowania oraz zapewnić lepsze środowisko użytkownika. |
Podejmowanie działań | Oprócz udzielania odpowiedzi, pozwól agentom opartym na sztucznej inteligencji podejmować działania. Dzięki integracji z narzędziami innych firm agent może uruchamiać przepływy pracy i wykonywać zadania w połączonych narzędziach, aby kompleksowo rozwiązywać problemy bez konieczności interwencji człowieka. |
Analiza wydajności agentów opartych na sztucznej inteligencji
Zrozumienie, jak działa sztuczna inteligencja odróżnia zespoły, które stale się rozwijają, od tych, które stoją w miejscu. Potrzebujesz jasnego wglądu w odsetek wniosków kierowanych do zespołu, dokładność rozwiązań, luki w wiedzy, schematy eskalacji oraz trendy w zakresie zadowolenia klientów. Te dane pomagają zarówno sztucznej inteligencji, jak i zespołowi nieustannie się doskonalić.
Inteligentne udostępnianie wiedzy
Inteligentne udostępnianie wiedzy ogranicza jeden z największych pochłaniaczy czasu agentów wsparcia — konieczność wyszukiwania właściwej odpowiedzi. Sztuczna inteligencja automatycznie wyświetla powiązane artykuły z bazy wiedzy, podobne rozwiązane zgłoszenia oraz sugerowane odpowiedzi bezpośrednio w widoku agenta podczas obsługi sprawy, dzięki czemu może on poświęcać mniej czasu na wyszukiwanie informacji, a więcej na udzielanie pomocy.
Identyfikacja luk w wiedzy i tworzenie artykułów
Sztuczna inteligencja może automatycznie wykrywać luki w bazie wiedzy, wskazywać jeszcze nie omówione tematy, o które pytają klienci, a także przygotowywać propozycje artykułów do bazy wiedzy, które zespół może przejrzeć i opublikować. Z biegiem czasu baza wiedzy staje się coraz inteligentniejsza, agent oparty na sztucznej inteligencji zyskuje nowe możliwości, a coraz mniej zgłoszeń wymaga interwencji człowieka.
Wsparcie w wielu językach
Globalne zespoły wsparcia nie muszą już tworzyć dla różnych rynków osobnych kolejek ani zatrudniać pracowników obsługujących poszczególne języki. Funkcje obsługi wielu języków pozwalają agentom opartym na sztucznej inteligencji i żywym agentom obsługiwać wnioski w kilkudziesięciu językach, zachowując jednakową jakość usług niezależnie od lokalizacji klientów. Dzięki wiedzy i doświadczeniu zespołu można rozwijać działalność na skalę globalną bez złożoności operacyjnej związanej z ręcznym zarządzaniem.
Jak aplikacja Customer Service Management i Rovo zapewniają obsługę klienta opartą na sztucznej inteligencji
Aplikacja Customer Service Management firmy Atlassian została zaprojektowana od podstaw jako oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie do obsługi klienta. Rovo, zbudowane na platformie Atlassian rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, nie jest dodatkiem, lecz integralną częścią każdego etapu przepływu pracy wsparcia. Tutaj dowiesz się więcej o tej aplikacji.
Wsparcie wielokanałowe
Klienci oczekują wsparcia w kanale, z którego korzystają — w przeglądarce, przez e-mail, czat, widżety w produkcie lub przez telefon. Wsparcie wielokanałowe umożliwia im wybór najwygodniejszych dla siebie kanałów, zapewnia natychmiastowe wsparcie za pośrednictwem łatwo dostępnego, opartego na sztucznej inteligencji agenta do obsługi klienta, a w przypadku konieczności eskalacji wniosku żywi agenci mają cały potrzebny kontekst, dzięki czemu nie muszą prosić klientów o powtarzanie wszystkiego.
Oparty na sztucznej inteligencji agent do obsługi klienta
Oparty na sztucznej inteligencji agent do obsługi klienta w aplikacji Customer Service Management działa całodobowo we wszystkich zewnętrznych kanałach wsparcia, samodzielnie rozwiązuje rutynowe wnioski, korzystając z bazy wiedzy oraz wcześniejszych interakcji. Gdy wniosek wymaga ludzkiej wiedzy, trafia do agenta wraz z pełnym kontekstem, dzięki czemu nic nie zostaje utracone podczas przekazania. Z biegiem czasu agent oparty na sztucznej inteligencji ujawnia luki w wiedzy i nieustannie podnosi skuteczność rozwiązywania zgłoszeń przez agentów wsparcia.
Ciągłe doskonalenie
Z biegiem czasu agent oparty na sztucznej inteligencji ujawnia luki w wiedzy i nieustannie podnosi skuteczność rozwiązywania zgłoszeń przez agentów wsparcia. Przeglądając wcześniejsze rozmowy agenta opartego na sztucznej inteligencji, tworząc nowe wersje agenta podczas wprowadzania zmian, przeprowadzając testy i oceny na podstawie wcześniejszych zachowań agenta, można go stopniowo rozwijać i ulepszać, aby zapewniał on jak najlepsze środowisko użytkownika.
Teamwork Graph: sztuczna inteligencja z pełnym kontekstem dla różnych zespołów
Wyjątkową skuteczność sztucznej inteligencji w aplikacji Customer Service Management zapewnia Atlassian Teamwork Graph. Większość systemów SI do obsługi klientów ma dostęp wyłącznie do danych wsparcia. Ponieważ agenty oparte na sztucznej inteligencji bazują na Rovo, czyli platformie SI firmy Atlassian obsługiwanej przez Atlassian Teamwork Graph, wykorzystują pełny kontekst organizacji — łącząc wnioski klientów z powiązanymi błędami w Jirze, incydentami w Jira Service Management, opiniami o produkcie w Jira Product Discovery oraz dokumentacją w Confluence. Oznacza to, że sztuczna inteligencja opiera się na tym, co faktycznie dzieje się w organizacji, oraz ma pełny obraz sytuacji.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące sztucznej inteligencji w obsłudze klienta
Czym jest sztuczna inteligencja w obsłudze klienta?
SI w obsłudze klienta oznacza wykorzystanie różnych technologii sztucznej inteligencji, w tym agentów opartych na sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz przetwarzania języka naturalnego, aby pomóc zespołom wsparcia obsługiwać wnioski klientów szybciej, dokładniej i na większą skalę. SI może automatyzować rozwiązywanie rutynowych zgłoszeń, udostępniać agentom odpowiednią wiedzę, inteligentnie przekierowywać zgłoszenia oraz dostarczać analizy dotyczące efektywności wsparcia.
Czym jest agent obsługi klienta oparty na sztucznej inteligencji?
Agent obsługi klienta oparty na sztucznej inteligencji to program, który samodzielnie obsługuje wnioski klientów, odpowiadając na pytania, podejmując działania i rozwiązując problemy bez konieczności angażowania człowieka przy każdej interakcji. Agenty oparte na sztucznej inteligencji działają we wszystkich kanałach i przez całą dobę, wykorzystując bazę wiedzy i wcześniejsze rozwiązania problemów, aby nieustannie się doskonalić. Gdy wniosek jest zbyt złożony, aby taki agent mógł go rozwiązać, zostaje przekazany do żywego agenta wraz z pełnym kontekstem, co pozwala uniknąć problemów w środowisku użytkownika.
Jakie są zalety oprogramowania do obsługi klienta opartego na sztucznej inteligencji?
Oprogramowanie do obsługi klienta oparte na sztucznej inteligencji pomaga zespołom obsługiwać większą liczbę zgłoszeń, skraca czas rozwiązywania problemów, poprawia wskaźniki rozwiązania przy pierwszym kontakcie oraz zapewnia bardziej spójne środowiska użytkowników. Dzięki natywnym analizom opartym na sztucznej inteligencji liderzy zespołów wsparcia zyskują lepszy wgląd w wyniki oraz mogą łatwiej identyfikować luki w wiedzy, które można aktywnie eliminować.
Jakie typy wniosków klientów najlepiej nadają się do obsługi przez sztuczną inteligencję?
Sztuczna inteligencja jest najskuteczniejsza w przypadku obsługi dużej liczby powtarzalnych wniosków, takich jak sprawdzanie statusu zamówienia lub zgłoszenia, resetowanie hasła, zmiany na koncie, odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania dotyczące produktów lub zasad oraz proste procedury rozwiązywania problemów. Wnioski te mają przewidywalny schemat, co sprawia, że idealnie nadają się do obsługi przez sztuczną inteligencję.
Czym różni się sztuczna inteligencja od tradycyjnej automatyzacji obsługi klienta?
Tradycyjna automatyzacja (np. chatboty oparte na regułach lub szablony gotowych odpowiedzi) działa według ustalonych scenariuszy i zawodzi, gdy zgłoszenia klientów są nietypowe. Nowoczesne rozwiązania do obsługi klienta oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują duże modele językowe i uczenie maszynowe, aby zrozumieć intencje, radzić sobie z różnorodnością sposobów formułowania wniosków przez klientów, uczyć się na podstawie wcześniejszych interakcji oraz nieustannie się doskonalić bez konieczności ręcznego aktualizowania reguł. W efekcie powstaje silna pętla współpracy między człowiekiem i sztuczną inteligencją, w której SI odciąża agentów, umożliwiając im skupienie się na bardziej złożonych wnioskach.
Czy sztuczna inteligencja może zastąpić żywych agentów obsługi klienta?
Chociaż sztuczna inteligencja potrafi obsługiwać typowe, powtarzalne wnioski, zespoły wsparcia są niezbędne w przypadku złożonych problemów wymagających empatii, gdy liczy się obecność prawdziwej osoby. Wnoszą one kreatywność, wiedzę i umiejętność oceny sytuacji, które tylko człowiek może zapewnić, aby zbudować zaufanie, zadbać o poczucie bezpieczeństwa klientów oraz wzmacniać ich lojalność wobec marki. W rezultacie najlepiej sprawdza się połączenie obu tych rodzajów agentów, ponieważ każdy z nich wnosi to, w czym jest najlepszy, aby zapewnić najlepsze środowisko użytkownika.