Добро пожаловать в приложение Customer Service Management

Настройте очереди и соглашения об уровне обслуживания (SLA)

Очереди помогают упорядочивать задачи и управлять ими в наглядном представлении с удобными возможностями сортировки, приоритизации и реагирования на запросы клиентов. Когда клиент отправляет запрос, он поступает в очередь, чтобы можно было максимально быстро приступить к решению проблемы.

Добавьте контекст клиента и организации

Обращаясь за помощью, клиенты хотят, чтобы их запросы были обработаны как можно скорее. Когда запрос в очереди наконец доходит до агента поддержки, клиенты, которым нужна помощь, зачастую испытывают разочарование, поскольку им приходится отвечать на ряд вопросов (например, о каком продукте идет речь в их запросе, в каком регионе они находятся и т. д.), что только замедляет оказание поддержки.

Чем лучше вы знаете клиентов, тем более персонализированную, быструю и адекватную поддержку вы можете им предоставить. Именно поэтому так важно собирать контекстную информацию о клиентах.

Это можно делать двумя способами. Первый — это создание профилей клиентов. С их помощью легче понять, какой клиент и из какой организации обратился в службу поддержки, какие у него права на поддержку тех или иных продуктов и каким было предыдущее взаимодействие с ним. Благодаря этому вы сможете сразу перейти к сути проблемы, не тратя время на сбор исходной информации каждый раз, когда клиент обращается в службу поддержки.

После создания профилей клиентов и организаций этот контекст будет непосредственно доступен команде, и агенты службы поддержки сразу получат полное представление о запросе и о том, от кого он поступил, не тратя времени на поиски информации. Это способствует более быстрому и персонализированному решению проблем благодаря тому, что у вас будут данные о местоположении клиента, истории покупок, прошлых запросах, менеджере аккаунта, уровне поддержки, количестве лицензий и т. д.

Клиентам не важно, сколько денег экономит ваша компания благодаря использованию искусственного интеллекта. Им важно, насколько быстро, правильно и эффективно вы решаете их проблемы. Поэтому ИИ-агент службы поддержки клиентов встроен в приложение Customer Service Management. Он помогает командам поддержки обеспечивать наилучшее качество обслуживания клиентов. Будь то круглосуточное самообслуживание или необходимость подключить к работе специалиста и предоставить ему полный контекст для быстрого решения проблемы, вы объединяете человеческую эмпатию и скоростные возможности ИИ, устанавливая тем самым новый стандарт для службы поддержки.

Если вы в данный момент не готовы развернуть ИИ-агента для общего доступа, его можно пока не устанавливать. Он не будет работать, пока вы его не настроите, не опубликуете и не добавите клиентов, которые смогут получить к нему доступ.

Первый шаг в настройке ИИ-агента — определить его идентичность. В соответствии с этой идентичностью ИИ-агент будет представляться, представлять вашу компанию и взаимодействовать с клиентами. Настройка идентичности — от имени агента и тона его общения до первого сообщения и предлагаемых вопросов, которые клиенты могут выбрать, чтобы начать беседу, — гарантирует, что агент будет адекватно представлять вашу службу поддержки клиентов.

Следующий шаг после настройки идентичности — подключение агента к базе знаний. Узнайте, как создавать статьи справки, в разделе «Как обеспечить исключительное качество поддержки клиентов с помощью Customer Service Management».

База знаний включает в себя:

• созданные вами статьи, которые представлены на сайте службы поддержки;
• все остальные документы, которые вы, возможно, не хотите делать доступными для клиентов.

На этой основе ИИ-агент будет отвечать клиентам, и вы сможете быть уверены в стабильности и качестве его поддержки.

Импорт сведений о клиентах и организациях

В случаях когда запрос передается в соответствии с предоставленными инструкциями или клиент выражает разочарование, начинается сотрудничество человека с ИИ.

Благодаря передаче работы ИИ-агент может при необходимости оперативно подключить к работе специалиста поддержки, предоставив весь необходимый контекст для ускоренного решения проблемы. На основе чата с клиентом ИИ-агент автоматически заполняет форму и создает заявку, доступ к которой предоставляется клиенту и команде поддержки. В результате клиентам не нужно повторять одно и то же, а команда поддержки тратит меньше времени на сбор дополнительной информации и может быстрее обрабатывать запросы.

Создание и оптимизация очередей

Прежде чем сделать агента доступным для клиентов, вы можете в любой момент протестировать его. Попробуйте пообщаться с агентом как клиент. Задавайте ему самые разные вопросы, как стандартные, так и нестандартные, чтобы убедиться в точности и полезности ответов, прежде чем развертывать агента для клиентов.

Создание и оптимизация очередей

Когда все перечисленные конфигурации вас устроят, вы можете опубликовать агента, чтобы он отвечал на вопросы клиентов.

Опубликовать агента службы поддержки можно с любой страницы конфигурации в его настройках. На всплывающей панели в нижней части экрана выберите Publish (Опубликовать).

Работайте с Rovo как с ИИ-коллегой

Выше мы многое рассказали о настройке ИИ-агента для обеспечения высочайшего качества обслуживания клиентов, но у нас есть кое-что и для команд поддержки.

Используя Rovo в составе Customer Service Management, вы получаете ИИ-коллегу, который будет работать круглосуточно и поможет вам быстрее и увереннее реагировать на запросы клиентов. ИИ способен на многое:

• обеспечивает доступ к необходимым знаниям и похожим выполненным заявкам прямо в процессе работы над запросом, тем самым ускоряя решение проблем;
• создает черновики сообщений для информирования клиентов о ходе решения проблемы, а вам остается только проверить, отредактировать и отправить готовый текст;
• создает сводку проделанной работы, чтобы вы могли было быстро вникнуть в суть проблемы или проинформировать коллег при передаче запроса.

Подключайте команды по разработке и администрированию продуктов

Какие-то запросы могут быть полностью выполнены командами первой линии поддержки, однако в некоторых случаях может потребоваться эскалация и передача соответствующим специалистам. Не волнуйтесь: возможности платформы Atlassian и Teamwork Graph позволяют направлять задачи из Customer Service Management напрямую командам, которые занимаются разработкой и администрированием продуктов.

Перенаправляйте запросы в почтовый ящик разработчиков в Jira. Так вы потратите меньше времени на поиск нужных заинтересованных лиц и будете уверены, что переданные им запросы не останутся без внимания. Запросы попадут непосредственно в среду, где разработчики имеют весь необходимый контекст и могут быстро приступить к решению проблемы.

Получайте аналитику по эффективности работы вашей команды

Важно иметь четкое представление о том, как работает ваша команда поддержки. Это необходимо для того, чтобы находить возможности улучшения и обеспечивать высочайшее качество обслуживания клиентов.

Дашбоард с обзором службы поддержки клиентов дает менеджерам поддержки общее представление о ее активности. Он предназначен для отслеживания тенденций и показателей эффективности по различным клиентским интерфейсам и проектам. На этом дашбоарде можно увидеть диаграммы с информацией о диалогах с ИИ-агентом, решенных проблемах, медианном времени до решения и т. д.

Предоставьте клиентам возможность самостоятельно находить решения проблем с помощью статей справки

Статьи справки — это основа сайта поддержки. Хорошая подборка статей поможет:

• Обеспечить быстрое самообслуживание. Клиенты смогут самостоятельно решать стандартные проблемы в любое время, не дожидаясь, пока специалист службы поддержки ответит на их вопросы.
• Создать единый и надежный клиентский интерфейс. Каждый клиент получает одинаковые и точные инструкции, в то время как качество ответа зависит от того, какой специалист работает над заявкой.
• Сосредоточиться на сложных случаях. Сократив количество повторяющихся стандартных запросов, специалисты службы поддержки смогут сосредоточиться на сложных и важных запросах, требующих эмпатии, экспертных знаний и взвешенных решений.

Чтобы предоставить клиентам доступ к статьям справки, необходима действующая подписка на Confluence.

Тогда вы можете подключить существующий раздел, если у вас уже есть готовые справочные статьи, или создать новый раздел, если вы начинаете с нуля. При необходимости можно подключить несколько разделов и в любое время редактировать статьи, чтобы предоставлять клиентам самые актуальные инструкции.

Оказывайте клиентам мгновенную помощь в привычной для них среде

Когда клиентам нужна помощь, они хотят получить ее максимально быстро. Ниже представлен обзор различных каналов, которые можно использовать в Customer Service Management, чтобы максимально упростить и сделать доступным оказание помощи клиентам.

Добавление в проект команды обслуживания клиентов

Разнообразие каналов связи имеет огромное значение, однако не менее важно выстроить унифицированный, интеллектуальный и эффективный клиентский интерфейс, в рамках которого клиентам не придется повторять одну и ту же информацию. Customer Service Management объединяет эти каналы связи и собранный контекст. Клиент может начать разговор по телефону, а затем перейти во встроенный виджет чата с ИИ на сайте поддержки и продолжить общение с того места, где остановился, без необходимости начинать диалог сначала и повторяться.

Сделайте процесс эскалации простым и эффективным

Когда вашей команде нужно обработать запрос, важно, чтобы у ее участников был необходимый контекст. Благодаря этому они смогут быстро вникнуть в суть проблемы и оперативно решить ее, не заставляя клиента повторять информацию.

Именно для этого и нужны формы, которые позволяют получать запросы от клиентов и собирать сведения в структурированном виде. Формы можно настроить для определенных типов запросов, например для получения поддержки по продукту, выставления счетов или обратной связи. Они находятся на странице контактов вашего сайта поддержки. Клиенты могут выбрать и заполнить форму, чтобы запросить помощь, оставить отзыв или задать вопрос.

В зависимости от настроек передачи задач, описанных в предыдущем разделе, ИИ-агент может направить клиента к форме связи или заполнить и отправить форму от имени клиента.

Как расширить возможности менеджера поддержки на базе ИИ с помощью Customer Service Management?

Представьте себе ИИ-менеджера как фермера, который хочет вырастить хороший урожай. Фермер не может просто посадить семена в землю и дожидаться урожая. Чтобы получить хороший урожай, он должен обеспечить постоянный уход за растениями и создать для них благоприятные условия — от достаточного количества солнечного света до регулярного полива.

Точно так же обстоят дела с поддержкой клиентов посредством агента на базе ИИ. Это не тот случай, когда можно «настроить и забыть» агента после развертывания. Необходимо постоянно управлять качеством его работы и давать инструкции, чтобы ИИ-агент все время совершенствовался, а клиенты получали первоклассное обслуживание.

Получите четкое представление об эффективности ИИ-агента

Знать, насколько хорошо работает ИИ-агент и действительно ли он помогает вашим клиентам, не менее важно, чем следить за эффективностью работы команды поддержки.

Менеджер поддержки на базе ИИ отвечает за такие показатели, как количество диалогов, уровень автономности ИИ (процент обращений, решенных без участия человека) и коэффициент решения проблем. В Customer Service Management ключевые показатели представлены на ряде диаграмм, что помогает оценить эффективность и определить области для улучшения.

Помогайте своему ИИ-агенту становиться лучше с каждым диалогом

Агента на базе ИИ можно обучать так же, как вы обучаете инженеров поддержки: с помощью наставлений и инструкций. Вы сохраняете контроль, наблюдая за работой ИИ-агента и управляя его развитием, чтобы привести ответы в соответствие со стандартами команды поддержки.

Функция анализа диалогов позволяет делать следующее.

• Просматривать все диалоги. Находите определенные диалоги с помощью фильтров и поиска. Просматривайте расшифровки диалогов, чтобы понять их суть.
• Изучать поведение ИИ-агента. Вы получаете представление о логике, лежащей в основе ответов ИИ-агента: что он понял из запроса пользователя, какие выполнил действия и какой контент использовал для формирования ответа.
• Проводить обучение. Оценивайте качество диалогов и давайте агенту инструкции для дальнейших ответов, чтобы повысить его эффективность.

Отслеживайте результативность работы по улучшению ИИ-агента

Можно анализировать прошлые диалоги и давать инструкции, однако возникает интересный вопрос: как определить, что агент на базе ИИ действительно становится лучше? Как отслеживать прогресс с течением времени и убедиться, что внесенные изменения приносят пользу?

Во-первых, важно вести учет каждого изменения, которое вы вносите в настройки агента. Система версий позволяет безопасно обновлять конфигурации агентов, внося нужные изменения в его идентичность, знания, инструкции, действия или правила передачи запросов. Вы можете спокойно анализировать и дорабатывать изменения до тех пор, пока не решите их опубликовать. Новая версия агента станет доступна для клиентов только после публикации.

Подключение службы поддержки клиентов к дорожной карте продукта

После внесения любых изменений важно протестировать последнюю версию агента. Тестирование требуется не только при первоначальной настройке. Его можно проводить в любое время, чтобы проверить соответствие действующего агента вашим ожиданиям.

Когда потребуется более тщательная проверка, чем пробный чат с агентом, можно запустить процедуру оценки. В ходе оценки проверяется, как агент отвечает на различные вопросы, чтобы повысить его эффективность. Большая языковая модель (LLM) проанализирует ответы, определит удовлетворительность ответа на каждый вопрос и подсчитает общий коэффициент решения проблем. Это имеет решающее значение для совершенствования ИИ-агента, поскольку позволяет сделать следующее.

• Оценить работу агента на основе «золотого» набора данных. Для проведения оценки требуется загрузить «золотой» набор данных — список вопросов, созданный для проверки ответов агента службы поддержки клиентов. Этот список может включать в себя часто задаваемые вопросы, вопросы по ключевым областям, в которых агент должен помогать клиентам, и т. д. Рекомендуется загружать до 50 вопросов за раз и проверять, как на них ответит агент. Важно помнить, что такая проверка отличается от функции тестирования, которая имитирует разговор с агентом в реальном времени.
• Убедиться, что изменения работают. Допустим, вы внесли изменения в настройки своего агента, например добавили источники знаний или инструкции. С помощью процедуры оценки можно сравнить, как отвечают на вопросы разные версии агента, созданные на основе ваших изменений.

Создание базы знаний для самообслуживания

Вот почему это можно назвать непрерывным совершенствованием. Пересматривая прошлые диалоги агента на базе ИИ, создавая версии, запуская тесты и проводя оценки на основе предыдущего поведения агента, вы все больше его улучшаете и развиваете.