Czatboty obsługi klienta: Jak usprawniają wsparcie na dużą skalę

• Czatboty obsługi klienta wykorzystują automatyczne rozmowy do udzielania odpowiedzi na pytania, eskalowania zgłoszeń do agentów i zbierania informacji od klientów

• Istnieje kilka rodzajów czatbotów, w tym czatboty oparte na regułach, czatboty oparte na sztucznej inteligencji i wirtualne agenty

• Czatboty świetnie sprawdzają się przy prostych pytaniach i wnioskach, natomiast złożone problemy i zmiany wysokiego ryzyka powinny być obsługiwane przez człowieka

• Skuteczne czatboty opierają się na zaufanej wiedzy, przejrzystych ścieżkach rozmowy, regułach eskalacji i ciągłej ocenie wydajności

Czatboty obsługi klienta umożliwiają szybkie uzyskanie odpowiedzi, realizację prostych wniosków i znajdowanie odpowiedniej ścieżki wsparcia bez konieczności każdorazowego oczekiwania na agenta. W rozwijających się zespołach czatboty mogą odpowiadać na powtarzające się pytania, a bardziej złożone problemy pozostawiać ludziom.

Gdy czatboty mają dostęp do zaufanej wiedzy i jasno określonych ścieżek eskalacji, mogą przyspieszyć czas reakcji i usprawnić zarządzanie wnioskami o usługi. Odpowiednie podejście łączy automatyzację z wsparciem ze strony pracowników, dzięki czemu klienci otrzymują potrzebną pomoc we właściwym czasie.

Czym jest czatbot obsługi klienta?

Czatbot obsługi klienta to oprogramowanie, które wykorzystuje automatyczną konwersację do odpowiadania na pytania klientów, zbierania informacji, przekierowywania wniosków lub eskalowania zgłoszeń do pracownika obsługi.

Czatboty mogą funkcjonować w centrach pomocy, witrynach, portalach klienta, aplikacjach mobilnych, narzędziach do komunikacji i systemach współpracy.

Chociaż wiele czatbotów wykorzystuje sztuczną inteligencję do przetwarzania wiadomości użytkowników i udzielania odpowiedzi, nie wszystkie działają na tej zasadzie:

• Niektóre opierają się na z góry określonych regułach lub drzewach decyzyjnych

• Niektóre korzystają ze sztucznej inteligencji wyłącznie do rozpoznawania zamiarów i generowania odpowiedzi

• Niektóre łączą ustrukturyzowane przepływy z pozyskiwaniem wiedzy opartym na sztucznej inteligencji

Czatboty różnią się także od wirtualnych agentów, które potrafią nie tylko odpowiadać na pytania, ale również realizować zadania związane ze wsparciem i prowadzić klientów przez przepływy pracy usług. 

Jak działają czatboty obsługi klienta

Czatboty obsługi klienta realizują prosty przepływ pracy, aby zapewnić usługi wsparcia klienta. Oto jego elementy:

• Klient zadaje pytanie

• Czatbot rozpoznaje zamiar

• Czatbot wyszukuje odpowiedź lub uruchamia przepływ

• Czatbot rozwiązuje lub przekierowuje wniosek

• Zespół wsparcia ocenia wydajność

Customer Service Management od Atlassian umożliwia to dzięki agentowi obsługi klienta opartemu na sztucznej inteligencji, który potrafi odpowiadać na pytania, wyświetlać istotne informacje i eskalować wnioski, gdy potrzebne jest wsparcie pracownika obsługi. 

Rodzaje czatbotów obsługi klienta

Istnieje kilka rodzajów czatbotów, które można zintegrować z zarządzaniem obsługą klienta — od zaawansowanych wirtualnych agentów po proste czatboty oparte na regułach.

Czatboty oparte na regułach

Czatboty oparte na regułach wykorzystują zdefiniowane ścieżki, przyciski i drzewa decyzyjne, aby zapewnić usługi wsparcia klienta. Te czatboty najlepiej sprawdzają się przy prostych, przewidywalnych wnioskach.

Przykładowo czatbot oparty na regułach może rozpoznawać słowa kluczowe w pytaniu klienta i kierować go do odpowiedniej sekcji FAQ lub przygotowanej wcześniej odpowiedzi. 

Czatboty oparte na sztucznej inteligencji

Czatboty oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego do rozumienia pytań klientów. Najlepiej sprawdzają się w przypadku pytań sformułowanych na różne sposoby, jednak jakość odpowiedzi zależy od wykorzystanych źródeł.

Czatboty hybrydowe

Czatboty hybrydowe łączą ustrukturyzowane przepływy z odpowiedziami generowanymi przez sztuczną inteligencję, na przykład wykorzystując sztuczną inteligencję do odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania, a ustrukturyzowane przepływy do wniosków wymagających zebrania danych lub wykonania innych konkretnych czynności.

Czatboty hybrydowe najlepiej sprawdzają się w zespołach wsparcia, które wymagają elastyczności. 

Wirtualne agenty

Wirtualne agenty mogą nie tylko odpowiadać na proste pytania, ale także prowadzić klientów przez przepływy pracy, zbierać dane, tworzyć zgłoszenia lub przekazywać sprawy wraz z kontekstem.

Wirtualne agenty mogą obsługiwać wnioski o dostęp, komunikaty o stanie prac, rozwiązywanie problemów i pytania dotyczące zasad.

Zalety czatbotów obsługi klienta

Wartość czatbota zależy od jakości jego wiedzy, przepływów pracy i procesu eskalacji. Połączenie z odpowiednimi kanałami wsparcia pozwala zespołom w pełni wykorzystać automatyzację bez pogarszania jakości obsługi klienta.

Kiedy korzystać z czatbota, a kiedy z pomocy pracownika obsługi

Najlepsze praktyki wsparcia opierają się na wykorzystaniu czatbotów do powtarzalnych zadań i zaangażowaniu pracowników obsługi do zgłoszeń wymagających oceny, analizy lub empatii. 

Jak opracować lepszego czatbota obsługi klienta

Tworzenie skutecznego czatbota obsługi klienta zaczyna się od wyboru odpowiednich wniosków do automatyzacji i zapewnienia czatbotowi wiarygodnych informacji, z których może korzystać. Na początek skorzystaj z tego przewodnika krok po kroku.

Krok 1: Określenie powtarzających się pytań dotyczących wsparcia

Zespoły powinny rozpocząć od przeanalizowania historii zgłoszeń, transkrypcji czatów, wyszukiwań w centrum pomocy i opinii agentów, aby określić najczęściej powtarzające się pytania dotyczące wsparcia. To właśnie te pytania są często dobrymi kandydatami do automatyzacji. 

Dobre punkty wyjścia to między innymi:

• Resetowanie haseł

• Dostęp do konta

• Status zamówienia

• Najczęstsze pytania dotyczące rozliczeń

• Konfiguracja produktu

• Pytania dotyczące zasad

• Typowe kroki rozwiązywania problemów

Możesz również utworzyć bazę wiedzy, aby odpowiadać na najczęściej zadawane pytania. Baza wiedzy zapewnia klientom, agentom i czatbotom centralne źródło odpowiedzi na częste pytania. 

Krok 2: Grupowanie pytań według zamiaru

Kiedy masz już gotową listę najczęstszych pytań, pogrupuj je według zamiarów. Zamiar to cel, jaki klient chce osiągnąć, kontaktując się z zespołem wsparcia.

Przykładowo klient, który potrzebuje dostępu do konta lub resetu hasła, próbuje się zalogować. Klient poszukujący instrukcji rozwiązywania problemów chce naprawić problem związany z oprogramowaniem.

Zrozumienie zamiaru pomaga czatbotowi połączyć każdy wniosek z właściwą odpowiedzią, przepływem pracy lub ścieżką eskalacji. 

Krok 3: Połączenie czatbota z zaufaną wiedzą

Czatboty obsługi klienta są skuteczne tylko wtedy, gdy mogą korzystać z odpowiednich źródeł wiedzy. Połącz czatbota z zaufaną bazą wiedzy, aby każda odpowiedź była zatwierdzona, aktualna i łatwa do zrozumienia.

Słaba dokumentacja przekłada się na niską jakość odpowiedzi czatbota. Przed uruchomieniem przeprowadź audyt nieaktualnych, zduplikowanych lub sprzecznych artykułów.

Skonfigurowanie samoobsługowej bazy wiedzy umożliwia klientom samodzielne znajdowanie odpowiedzi, co ogranicza liczbę wniosków wsparcia.

Krok 4: Zaprojektowanie przejrzystych ścieżek rozmowy

Utwórz ścieżki rozmowy skupione na informacjach niezbędnych do udzielenia odpowiedzi na pytanie, ukończenia wniosku lub przekierowania zgłoszenia. W zespołach korzystających ze zgłoszeń konwersacyjnych obowiązuje ta sama zasada: należy zebrać wystarczająco dużo kontekstu, aby móc przekazać wniosek dalej, nie wydłużając niepotrzebnie interakcji. 

Oto kilka wskazówek dotyczących projektowania przejrzystych ścieżek rozmowy:

• Używaj prostego języka

• Unikaj długich menu

• Przed podjęciem działania potwierdź zgłoszenie klienta

• Jasno określ kolejne kroki

• Zaproponuj sposób kontaktu z pracownikiem obsługi

Krok 5: Zdefiniowanie reguł eskalacji

Utwórz jasne reguły określające, kiedy czatbot powinien przekazać rozmowę do pracownika obsługi lub przekierować wniosek do pomocy technicznej. Dopasuj reguły eskalacji do swoich umów o gwarantowanym poziomie usług (SLA), aby wnioski pilne lub o wysokim priorytecie trafiały do odpowiedniego zespołu w wymaganym czasie odpowiedzi. 

Do najczęściej używanych wyzwalaczy należą:

• Odpowiedź o niskim poziomie pewności

• Negatywny nastrój

• Wielokrotne nieudane próby

• Zgłoszenie o wysokim priorytecie

• Wrażliwe zgłoszenie dotyczące konta lub rozliczeń

• Klient prosi o kontakt z pracownikiem obsługi

Krok 6: Pomiar i doskonalenie

Po uruchomieniu przeanalizuj pytania bez odpowiedzi, wskaźnik skierowania do samoobsługi, wskaźnik rozwiązań, ocenę zadowolenia klienta (CSAT), jakość przekazywania rozmów i luki w wiedzy. Wykorzystaj te informacje, aby ulepszać odpowiedzi, aktualizować treści i z czasem dopracowywać reguły eskalacji. 

Najlepsze praktyki dotyczące czatbotów obsługi klienta

• Zacznij od częstych wniosków o niskim ryzyku: Skup się na typowych, łatwych do rozwiązania wnioskach, aby utrzymać zadowolenie klientów.

• Odpowiadaj krótko i rzeczowo: Podawaj tylko te informacje, które są niezbędne, aby klienci mogli zrozumieć odpowiedź i przejść do kolejnego kroku.

• Ułatw eskalację: zapewnij klientom jasną ścieżkę kontaktu z żywym agentem, gdy tego potrzebują.

• Korzystaj z zatwierdzonych źródeł wiedzy: odpowiedzi należy pobierać wyłącznie z zatwierdzonych źródeł wiedzy, aby zapewnić ich poprawność.

• Regularnie przeglądaj nieudane rozmowy: wyszukuj pytania bez odpowiedzi, przekierowania, niepotrzebne eskalacje oraz luki w wiedzy.

• Jasno informuj, że klient rozmawia z botem: wyraźnie oznacz chatbot, aby klienci wiedzieli, kiedy mają do czynienia z automatycznym systemem.

• Chroń poufne informacje: ogranicz gromadzenie i udostępnianie poufnych danych oraz korzystaj z bezpiecznych, zatwierdzonych przepływów pracy, gdy wymagana jest weryfikacja.

Skalowanie wsparcia klienta za pomocą połączonej sztucznej inteligencji

Chatboty do obsługi klienta działają najskuteczniej, gdy mają dostęp do zaufanej wiedzy, przejrzystych przepływów pracy oraz łatwego dostępu do wsparcia ze strony człowieka. Automatyzacja powtarzających się pytań i wniosków pozwala agentom skupić się na bardziej złożonych problemach, a jednocześnie umożliwia klientom szybsze uzyskiwanie odpowiedzi.

Customer Service Management firmy Atlassian łączy wsparcie klienta z zespołami ds. produktu, rozwoju i operacji dzięki wspólnemu kontekstowi i wspólnym przepływom pracy. Zawarty w tym rozwiązaniu agent obsługi klienta oparty na sztucznej inteligencji może składać zapytania, udostępniać przydatne informacje oraz przekierowywać złożone wnioski wraz z kontekstem, dzięki czemu klienci nie muszą zaczynać od nowa.