Как использовать искусственный интеллект в технической поддержке для улучшения клиентского сервиса

У клиента возникла проблема — что он будет делать? Сначала попробует решить проблему самостоятельно. Да, именно так поступит примерно 81% пользователей. И если решение не найдено, человек обратится в техподдержку, например, напишет в чат-бот в приложении или на сайте. И тут, к сожалению, сценарий взаимодействия с компанией часто оказывается негативным: приходится долго ждать ответа, по несколько раз рассказывать свою жалобу нескольким специалистам, «‎передающим» ее друг другу. Мало того, что с продуктом, услугой проблема, так человеку еще приходится тратить на нее свое время!

Из-за чего возникают подобные ситуации, почему саппорт работает медленно и неэффективно? Почти всегда в этом не виноваты сотрудники. Причина в отсутствии нормальной автоматизации и нежелании внедрять ИИ для технической поддержки.

ИИ для службы поддержки — это технологии, позволяющие реализовать «‎умных ботов» и функции для помощи клиентам и операторам саппорта. Благодаря им сотрудникам не придется разбирать и распределять все заявки вручную, тратить кучу времени на рутинные задачи, например, на однообразные вопросы в стиле «‎Как оформить возврат?». Проще говоря, нейросети в технической поддержке — это инструмент автоматизации, ускоряющий работу саппорта.

Как это работает? Приведем пример:

• Галина заказала в интернет-магазине умный робот-пылесос и не может разобраться с его настройкой через приложение. Она пишет в чат техподдержки.
• Ей отвечает бот на основе ИИ. Именно с ним предпочитает общаться 62% пользователей вместо того, чтобы ждать ответа «‎живого» человека. Бот дает простую и понятную инструкцию: где скачать, куда нажать. Он ведет диалог, который сложно отличить от «‎человеческого», разве что ИИ отвечает в разы быстрее.
• Предположим, что Галина все равно не может понять, что ей делать. В этом случае заявка быстро переводится на агента техподдержки. Автоматизированная ИИ-система регистрирует тикет, подбирает сотрудника для ответа. В данном случае это будет первая линия. При этом ИИ дает проблеме Галины «‎высокий приоритет» — она ведь все еще может отказаться от покупки и вернуть ее!
• Сотрудник первой линии Иван работает всего одну неделю. При этом ответить ему нужно быстро. ИИ делает для него краткое резюме проблемы клиента. Если Ивану не хватит знаний и опыта для ответа, ИИ предложит ему несколько готовых формулировок.

Все это реализуется за счет Helpdesk-платформы Юздеск, в которой реализованы инструменты ИИ. Все «‎упаковано» в одном продукте, имеющем 200+‎ интеграций, включая CRM. Если вкратце, то ИИ в Хелпдеске позволяет:

• Решать до 80% типовых запросов от клиентов и не заставлять людей ждать. ИИ может отвечать не только в чат-ботах, но и по электронной почте, в мессенджерах.
• Распознавать эмоциональную окраску обращений от клиентов. С помощью этого вы сможете найти серьезные проблемы в вашем продукте и устранить их. Клиенты просто так не злятся!
• Автоматически формировать тикеты, категоризировать и маршрутизировать их, отслеживать состояние, анализировать результаты работы по ним.
• Выставлять заявкам приоритет. Клиентов много, а сотрудников — мало. Поэтому, например, Галина, купившая робот-пылесос за 70 000 рублей будет важнее, чем Петр с вопросом: «‎Как изменить пункт выдачи в личном кабинете?»
• Автоматически эскалировать тикеты. Проблема долго не решается? ИИ переводит ее на более квалифицированных сотрудников.
• Помогать агентам техподдержки. ИИ для клиентского сервиса подсказывает ответы. За счет этого с работой на первой линии может хорошо справиться новый сотрудник.

Наконец, Юздеск собирает полную аналитику по 20+ метрикам: CSAT, SLA, CSI и другим. Появляется возможность увидеть наглядный эффект автоматизации, выраженный в числах! Например, работая на нашей платформе всего три месяца, Moneyman смогли поднять CSI с 60 до 70%. Этого они достигли за счет автоматизации 35% ответов, готовых шаблонов и ИИ-подсказок для операторов. Как следствие, возросла удовлетворенность клиентов.

ИИ для клиентского сервиса чаще всего применяется в чат-ботах. Он может дать ответ быстро, разобраться с большей частью рутинных и шаблонных задач. Например, решить распространенные технические проблемы, оформить документы, оставить заявку на выезд техников и другие. По статистике, свыше трети клиентов раздражают медленные ответы саппорта. Чат-бот решает эту проблему.

Помимо чат-бота, нейросети в технической поддержке используются в других инструментах:

• Базы знаний. Создаются для клиентов и сотрудников и интегрируются в чат-бота.
• Система тикетов. Каждый запрос и проблема клиентов становятся ‎тикетом. Он попадает в статистику, у него изменяется статус. Искусственный интеллект автоматически распределяет тикеты по операторам, определяет приоритет задачи.
• IVR, или интерактивный голосовой ответ. Аналог чат-бота в «‎телефонном режиме». ИИ позволяет клиентам не пробираться сквозь кучу подменю, нажимая цифры, а рассказать о своей проблеме. Система распознает голос и постарается решить ее.
• Портал самообслуживания. Это целый комплекс, предлагающий клиентам решить большинство проблем самостоятельно. Например, войдя в приложение он увидит статус своей заявки, сможет оформить заказ или возврат денег, изучить FAQ, задать вопрос чат-боту.
• Автоперевод текста в реальном времени. Ваши клиенты могут быть англоговорящими. Даже если оператор не знает языка, он сможет помочь клиенту.
• Мониторинг соцсетей. ИИ в технической поддержке отслеживает отзывы, упоминания компании в интернете. Это позволяет оперативно реагировать на негатив и позитив, улучшать имидж и поднимать узнаваемость бренда.

Все инструменты должны быть собраны в единой платформе HelpDesk. Именно такое готовое решение предлагает Юздеск:

ИИ для технической поддержки увеличивает скорость обработки обращений клиентов и повышает индексы CSAT, CSI. Высокий уровень удовлетворенности увеличивает количество «‎лоялистов», готовых рекомендовать ваш бренд другим людям, растет метрика NPS. Например, Mailganer добились отличных результатов вместе с Юздеском: их CSI вырос до 98%, SLA (ответ на обращение) сократился до получаса.

Кроме удовлетворенности клиентов, у ИИ в техподдержке есть менее очевидные преимущества:

• Команда саппорта работает более эффективно. При возросшем количестве клиентов вам не нужно будет расширять штат. Благодаря ИИ в техподдержке и Юздеску, операторы справятся с наплывом обращений. Например, компания Якласс успешно выдержала пятикратный рост нагрузки!
• Сотрудники не «‎выгорают» на работе, снижается текучка кадров. В среднем стресс испытывают 96% операторов саппорта. В большинстве случае он вызван гневом со стороны пользователей, не получивших быстрый ответ на свой вопрос. Инструменты ИИ решают эту проблему.
• Снижаются затраты. Внедрив ИИ в обслуживание клиентов, вы сократите их на 30%. Вам не потребуется нанимать больше сотрудников или оплачивать переработки. При этом внедрение ИИ в техподдержку приносит дополнительную прибыль — 60% потребителей готовы покупать у бренда, предоставляющего отличное обслуживание!

Но как же внедрить ИИ для технической поддержки? С Юздеском это просто!

Мы не предлагаем вам сразу покупать доступ к платформе — сначала попробуйте! Внедрить чат-бота и другие инструменты ИИ с Юздеском можно в тестовом режиме, всего за 4 шага:

1. Вы передаете нам базу, описываете что нужно. С вашей стороны не нужны разработчики — мы самостоятельно настроим интеграцию, логику и промпты. Например, чат-бота не нужно будет обучать, он сможет «‎вытягивать» даже неидеальную базу знаний и давать четкие ответы.
2. Мы собираем тестовый стенд, настраивая ИИ под вашу специфику.
3. Вы получаете чат-бота на основе ИИ и тестируете его, даете обратную связь. Мы всегда готовы что-то исправить, сделать лучше, настроить под конкретный запрос.
4. Запускаем онлайн-сервис и подключаем его к каналам вашей поддержки. Система готова к работе с реальными запросами.

Начните бесплатно работать с Юздеском и повысьте производительность ваших сотрудников на 50%, а скорость обработки обращений — на 400%!