Как чат-боты службы поддержки клиентов помогают масштабировать поддержку?

• Чат-боты службы поддержки клиентов автоматизируют диалоги, чтобы отвечать на вопросы, эскалировать проблемы агентам и собирать информацию от клиентов.

• Существуют различные типы чат-ботов, в том числе чат-боты на основе правил, чат-боты на базе ИИ и виртуальные агенты.

• Чат-боты отлично подходят для простых вопросов и запросов, но решения по сложным проблемам и высокорисковым изменениям должен принимать человек.

• Для эффективной работы чат-ботов нужны достоверные знания, четкие сценарии диалога, правила эскалации и постоянный анализ результатов.

Чат-боты службы поддержки помогают клиентам быстро получать ответы, выполняют простые запросы и подбирают правильное направление поддержки, не дожидаясь ответа агента. В растущих командах чат-боты могут обрабатывать повторяющиеся вопросы, оставляя людям решение более сложных проблем.

При наличии проверенных знаний и четких путей эскалации чат-боты помогают сократить время ответа и оптимизировать управление запросами на обслуживание. Правильный подход сочетает автоматизацию и участие человека, чтобы клиенты получали необходимую помощь в нужное время.

Что такое чат-бот службы поддержки клиентов?

Чат-бот службы поддержки клиентов — это программное обеспечение, которое использует автоматизированные диалоги, чтобы отвечать на вопросы клиентов, собирать информацию, перенаправлять запросы или передавать проблемы агентам-людям.

Чат-боты могут использоваться на сайтах, порталах клиентов, в справочных центрах, мобильных приложениях, мессенджерах и системах для совместной работы.

Хотя многие чат-боты обрабатывают сообщения пользователей и отвечают на них с помощью искусственного интеллекта, не все чат-боты работают на базе ИИ.

• Некоторые следуют заранее определенным правилам или схемам принятия решений.

• Другие используют ИИ только для распознавания намерений и генерации ответов.

• Третьи сочетают структурированные потоки с извлечением знаний на базе ИИ.

Чат-боты также отличаются от виртуальных агентов, которые могут не только отвечать на вопросы, но также выполнять задачи поддержки и вести клиентов по рабочему процессу обслуживания. 

Как работают чат-боты службы поддержки клиентов?

Чат-боты службы поддержки клиентов следуют простому рабочему процессу для оказания поддержки клиентам. Вот его этапы:

• Клиент задает вопрос.

• Чат-бот определяет намерение.

• Чат-бот ищет ответ или запускает поток.

• Чат-бот выполняет или перенаправляет запрос.

• Команда поддержки анализирует результаты.

Atlassian Customer Service Management позволяет реализовать такой рабочий процесс с помощью ИИ-агента службы поддержки клиентов, который может отвечать на вопросы, находить актуальную информацию и передавать запросы людям по мере необходимости. 

Типы чат-ботов службы поддержки клиентов

Существует несколько типов чат-ботов, которых можно интегрировать в управление службой поддержки клиентов, — от сложных виртуальных агентов до простых чат-ботов на основе правил.

Чат-боты на основе правил

Чат-боты на основе правил используют для поддержки клиентов предопределенные сценарии, кнопки и схемы решений. Они лучше всего подходят для простых, предсказуемых запросов.

Например, чат-бот на основе правил может распознавать ключевые слова в вопросе клиента и направлять его в соответствующий раздел часто задаваемых вопросов или давать заранее определенный ответ. 

Чат-боты на базе ИИ

Чат-боты на базе ИИ используют обработку естественного языка, чтобы понимать вопросы клиентов. Они лучше всего подходят для вопросов с разными формулировками, однако качество ответов зависит от источников, на которые опирается чат-бот.

Гибридные чат-боты

Гибридные чат-боты сочетают структурированные потоки и ответы на базе ИИ. Например, ИИ используется для ответов на часто задаваемые вопросы, а структурированные потоки — для запросов, требующих сбора данных или выполнения других конкретных действий.

Гибридные чат-боты лучше всего подходят для команд поддержки, которым нужна гибкость. 

Виртуальные агенты

Виртуальные агенты могут не только отвечать на простые вопросы, но и вести клиентов по рабочему процессу, собирать данные, создавать заявки или передавать обращения с сохранением контекста.

Виртуальные агенты могут обрабатывать запросы на доступ, информировать о статусе, помогать в устранении неполадок и отвечать на вопросы о правилах.

Преимущества чат-ботов для службы поддержки клиентов

Ценность чат-бота зависит от качества базы знаний, рабочих процессов и процедуры эскалации. Подключение чат-бота к нужным каналам поддержки помогает командам эффективнее использовать автоматизацию без ущерба для качества обслуживания клиентов.

Когда нужен чат-бот, а когда — агент-человек?

Наилучшие результаты в поддержке достигаются, когда чат-боты используются для решения повторяющихся задач, а агенты занимаются проблемами, требующими взвешенного суждения, расследования или эмпатии. 

Как создать эффективного чат-бота службы поддержки клиентов?

Для создания эффективного чат-бота службы поддержки клиентов необходимо в первую очередь выбрать подходящие запросы для автоматизации и предоставить чат-боту надежную информацию для работы. Чтобы начать, следуйте этому пошаговому руководству.

Шаг 1. Определите повторяющиеся вопросы в службу поддержки

Для начала командам следует проанализировать историю заявок, расшифровки чатов, поисковые запросы в справочном центре и отзывы агентов, чтобы выявить наиболее часто задаваемые вопросы в службу поддержки. Часто это хорошие кандидаты на автоматизацию. 

Вот несколько хороших отправных точек:

• Сброс пароля

• Доступ к аккаунту

• Статус заказа

• Часто задаваемые вопросы об оплате

• Настройка продукта

• Вопросы о политике компании

• Распространенные способы устранения неполадок

Можно также создать базу знаний для ответов на часто задаваемые вопросы. База знаний служит для клиентов, агентов и чат-ботов централизованным источником ответов на типичные вопросы. 

Шаг 2. Сгруппируйте вопросы по намерению

Составив список часто задаваемых вопросов, сгруппируйте их по намерению. Намерение — это то, чего клиент пытается достичь, обращаясь в службу поддержки.

Например, клиент, которому нужен доступ к аккаунту или сброс пароля, пытается войти в систему. Клиент, которому нужны инструкции по устранению неполадок, хочет решить проблему с программным обеспечением.

Понимание намерений помогает чат-боту сопоставить каждый запрос с правильным ответом, рабочим процессом или путем эскалации. 

Шаг 3. Подключите чат-бота к надежному источнику знаний

Эффективность чат-ботов службы поддержки клиентов напрямую зависит от источников знаний, из которых они получают данные. Подключите чат-бота к надежной базе знаний, чтобы он давал проверенные, актуальные и понятные ответы.

Плохая документация — причина плохих ответов чат-бота. Перед запуском убедитесь, что в базе знаний нет устаревших, дублирующихся или противоречащих друг другу статей.

Настройка базы знаний для самообслуживания позволяет клиентам самостоятельно находить ответы, что сокращает количество запросов в службу поддержки.

Шаг 4. Разработайте понятные сценарии диалогов

Старайтесь строить диалоги вокруг информации, необходимой для ответа на вопрос, выполнения запроса или перенаправления проблемы. Для команд, использующих системы создания заявок в процессе общения, действует тот же принцип: собирайте достаточно информации, чтобы обрабатывать запросы, но не затягивайте взаимодействие без необходимости. 

Вот несколько рекомендаций по созданию понятных сценариев диалога:

• Используйте простые формулировки.

• Избегайте длинных меню.

• Подтвердите проблему клиента, прежде чем предпринимать какие-либо действия.

• Четко обозначьте дальнейшие шаги.

• Предложите возможность связи с агентом-человеком.

Шаг 5. Определите правила эскалации

Создайте четкие правила, определяющие, когда чат-бот должен передать диалог агенту-человеку или направить запрос в справочную службу. Приведите правила эскалации в соответствие с соглашениями об уровне обслуживания (SLA), чтобы срочные или высокоприоритетные запросы поступали в нужную команду в течение требуемого времени ответа. 

Вот несколько распространенных триггеров, которые можно использовать:

• Ответ с низкой степенью уверенности

• Негативный настрой

• Повторные неудачные попытки

• Высокоприоритетная проблема

• Конфиденциальный вопрос по аккаунту или проблема с оплатой

• Просьба пригласить оператора

Шаг 6. Оценка и совершенствование

После запуска анализируйте вопросы без ответа, коэффициент предотвращения обращений, коэффициент решения вопросов, индекс CSAT, качество передачи заявок и пробелы в знаниях. Используйте эти сведения, чтобы постепенно улучшать ответы, обновлять контент и совершенствовать правила эскалации. 

Рекомендации по использованию чат-ботов службы поддержки клиентов

• Начните с частых запросов с низким уровнем риска. Сосредоточьтесь на распространенных и простых в обработке запросах, чтобы поддерживать удовлетворенность клиентов.

• Сделайте ответы краткими и полезными. Включайте в них только ту информацию, которая поможет клиентам понять ответ и предпринять следующее действие.

• Упростите эскалацию. Сделайте так, чтобы клиенты понимали, как связаться с агентом, когда им это необходимо.

• Используйте подтвержденные источники знаний. Чтобы ответы были точными, чат-бот должен использовать только подтвержденные источники знаний.

• Регулярно анализируйте неудачные диалоги. Ищите вопросы, оставшиеся без ответа, отклонения от темы, необоснованные эскалации и пробелы в знаниях.

• Дайте клиенту понять, что он общается с ботом. Открыто представьте чат-бота клиентам — они должны знать, что взаимодействуют с автоматизированной системой. 

• Защитите конфиденциальную информацию. Ограничьте сбор и передачу конфиденциальных данных и используйте безопасные, утвержденные рабочие процессы, когда требуется верификация. 

Масштабируйте службу поддержки клиентов с помощью подключенного ИИ

Чат-боты службы поддержки клиентов показывают наилучшие результаты, когда у них есть доступ к достоверным знаниям и четким рабочим процессам, а получить поддержку от агента-человека несложно. Автоматизация повторяющихся вопросов и запросов позволяет агентам уделять больше времени сложным задачам, а клиентам — быстрее получать ответы.

Customer Service Management от Atlassian позволяет объединить службу поддержки клиентов с командами по продукту, разработке и администрированию, используя общий контекст и рабочие процессы. В этом решении есть агент службы поддержки клиентов на базе ИИ, который умеет обрабатывать обращения, находить полезную информацию и перенаправлять сложные запросы с сохранением контекста, чтобы клиентам не приходилось заново описывать свою проблему.