This is the Trace Id: 8a46a0464aca5dde0bcb7f0d5d2421a4
Перейти к основному контенту Что такое Dynamics 365? Интерактивные обзоры Истории клиентов Попробуйте наши продукты Создание собственных агентов CRM ERP Продажи Служба Sales Customer Insights Customer Service Contact Center Field Service Supply Chain Management Commerce Finance Project Operations Human Resources Business Central Цены Темы, связанные с бизнес-приложениями Обучение и сертификация Миграция в облако Документация События Блог о Dynamics 365 Обновления продуктов Подключение и реализация Сообщество Найдите партнера Компании по разработке программного обеспечения Ресурсы для партнеров Microsoft Marketplace Документация по продукту Техническая поддержка Поддержка локальных продуктов Связаться с нами Попробовать бесплатно Вход

ИИ в обслуживании клиентов

Узнайте о растущей тенденции использования ИИ в обслуживании клиентов и о том, как ваша организация может использовать интеллектуальные технологии для персонализации клиентского опыта и одновременного сокращения затрат.
Подробнее

Что такое обслуживание клиентов на базе ИИ?

Улучшенное обслуживание клиентов с помощью ИИ — это использование технологий и инструментов ИИ, таких как обработка естественного языка (NLP), машинное обучение и цифровые помощники, для улучшения обслуживания клиентов и оптимизации операций.

Вместо того чтобы заменять людей, ИИ работает вместе с командами по обслуживанию клиентов, автоматизируя рутинные задачи и предоставляя интеллектуальную поддержку. ИИ в обслуживании клиентов дает командам больше времени для концентрации на сложных, высокоценных задачах и генерирует информацию, необходимую для персонализации взаимодействия, решения проблем и повышения удовлетворенности.

Основные выводы

  • Служба поддержки клиентов, улучшенная с помощью ИИ, использует технологии ИИ для автоматизации рутинных задач и предоставления интеллектуальной поддержки, чтобы организации могли предоставлять более эффективные и персонализированные услуги.
  • Технологии ИИ, преобразующие обслуживание клиентов, включают обработку естественного языка, машинное обучение, предиктивную аналитику и аналитику настроений.
  • Распространенные инструменты обслуживания клиентов на базе ИИ включают чат-ботов, виртуальных помощников, голосовых помощников на основе ИИ, автоматизированные системы продажи билетов, агентов на основе ИИ и аналитику обслуживания клиентов.
  • Шаги по внедрению ИИ в сферу обслуживания клиентов включают оценку потребностей бизнеса, подготовку инфраструктуры и данных, выбор подходящих технологий ИИ, обучение команд и мониторинг эффективности.
  • Проблемы внедрения ИИ включают риски безопасности, проблемы интеграции, отсутствие персонализации, ограниченную надежность, устойчивость к инструментам ИИ и опасения по поводу ответственного ИИ.
  • Реальные примеры обслуживания клиентов на базе ИИ подчеркивают преимущества гибридных решений поддержки клиентов, автоматизированных рабочих процессов и агентов на базе ИИ.
  • Будущие тенденции в сфере обслуживания клиентов с использованием ИИ включают достижения в области обработки естественного языка, эмоционального ИИ, гиперперсонализации и погружения в процесс.

Преимущества ИИ в обслуживании клиентов

ИИ в обслуживании клиентов предлагает ряд преимуществ, которые могут помочь вашей организации эффективно предоставлять проактивный, персонализированный опыт:

  • Повышает эффективность и производительность. Благодаря использованию ИИ сервисные службы могут работать более эффективно и быстро. Например, чат-боты на основе ИИ в сфере обслуживания клиентов быстро отвечают на основные вопросы клиентов, а автоматизированные рабочие процессы исключают повторяющиеся задачи и сводят к минимуму ошибки, вызванные человеческим фактором.

  • Сокращает время отклика. Используя инструменты самообслуживания клиентов, они получают мгновенные ответы, что исключает длительное время ожидания. Если конкретные вопросы или проблемы клиента не могут быть решены с помощью инструментов самообслуживания, интеллектуальные системы маршрутизации могут быстро связать клиента с нужным представителем. После подключения представитель может получить доступ к аналитическим данным и рекомендациям, созданным с помощью ИИ, необходимым для ускорения решения проблемы.

  • Поддерживает проактивный, персонализированный опыт. ИИ анализирует данные о клиентах и их прошлые взаимодействия, чтобы предоставить представителям колл-центров, выездным специалистам по обслуживанию и другим сотрудникам, работающим с клиентами, информацию об уникальных потребностях каждого клиента и индивидуальные рекомендации по дальнейшим оптимальным действиям. Использование ИИ для улучшения обслуживания клиентов на всех этапах их взаимодействия с компанией укрепляет отношения и лояльность.

  • Оптимизирует операции. ИИ способствует эффективному распределению ресурсов за счет оптимизации рабочих процессов и быстрого предоставления клиентам и сотрудникам информации, необходимой для ответов на вопросы и решения проблем. ИИ также определяет, какие запросы на обслуживание лучше всего направлять на инструменты самообслуживания, а какие требуют вмешательства человека, сводя к минимуму дорогостоящие эскалации.

  • Предоставляет всегда доступную поддержку. Чат-боты на базе ИИ в сфере обслуживания клиентов помогают гарантировать клиентам получение быстрого обслуживания, где бы они ни находились и когда бы им это ни было нужно. Такой уровень удобства помогает организациям эффективно управлять большими объемами поддержки, одновременно сокращая расходы.

  • Помогает снизить выгорание и текучесть кадров. ИИ дает службам поддержки клиентов и обслуживания клиентов больше времени для выполнения осмысленной и приносящей удовлетворение работы, например, задач, требующих эмпатии, творческого решения проблем и критического мышления. Снижаются уровень выгорания и текучесть кадров, что экономит организациям затраты на постоянный набор и обучение новых сотрудников.

Как ИИ работает в обслуживании клиентов

Вот как ИИ и другие передовые технологии меняют суть обслуживания клиентов и   его возможности:

  • НЛП позволяет системам ИИ понимать, интерпретировать и реагировать на человеческий язык естественным образом, делая взаимодействие между людьми и интерфейсами на базе ИИ более интуитивным и интересным.

  • Алгоритмы машинного обучения анализируют и выявляют закономерности в огромных объемах данных о клиентах и взаимодействиях с ними, со временем узнавая, как помочь инструментам ИИ предоставлять более точные и релевантные ответы.

  • Прогностическая аналитика использует исторические данные для прогнозирования потребностей и предпочтений клиентов, позволяя службам поддержки клиентов персонализировать рекомендации и заблаговременно решать потенциальные проблемы до их возникновения.

  • Аналитика настроений собирает информацию из электронных писем, чатов, опросов и социальных сетей, чтобы помочь организациям лучше понять проблемы, жалобы и впечатления клиентов о бренде и отреагировать соответствующим образом.

  • Генеративный ИИ — это тип ИИ, который создает новый контент, такой как текст, изображения или видео, на основе данных, на которых он обучен. Он имеет несколько применений в сфере обслуживания клиентов, включая повышение производительности колл-центра за счет автоматизации ведения заметок во время звонков клиентам и предоставления подробных сводок по звонкам, включая ключевые действия.

Часто используемые инструменты обслуживания клиентов на базе ИИ

Организации используют множество инструментов ИИ для улучшения обслуживания клиентов, включая следующие:

  • Чат-боты и виртуальные помощники — это инструменты самообслуживания, которые используют обработку естественного языка и машинное обучение для предоставления клиентам помощи в режиме реального времени. Чат-боты на основе ИИ в сфере обслуживания клиентов понимают простые, понятные вопросы и отвечают, используя предопределенные скрипты. Напротив, виртуальные помощники могут помогать клиентам в решении сложных задач, таких как запись на прием и обработка транзакций. Они также могут вести персонализированные беседы, учитывающие потребности каждого клиента.

  • Голосовые помощники на основе ИИ используют технологии распознавания речи для эффективной обработки телефонных запросов в любое время суток без необходимости вмешательства человека. Они участвуют в беседах, отвечают на вопросы и выполняют задания, предоставляя персонализированную поддержку и сокращая время ожидания.

  • Интеллектуальные системы обработки заявок оптимизируют поддержку клиентов за счет категоризации, приоритизации и маршрутизации заявок на поддержку на основе текущих потребностей каждого клиента, истории взаимодействия и демографических данных. Вместо того чтобы направлять клиентов к следующему свободному агенту, интеллектуальные системы обработки тикетов автоматически направляют клиентов к агентам на основе их опыта и рабочей нагрузки, оптимизируя распределение запросов и обеспечивая более быстрое решение проблем.

  • Агенты ИИ повышают производительность и удовлетворенность клиентов, предоставляя клиентам и представителям помощь в режиме реального времени. Например, базы знаний на основе ИИ предоставляют клиентам мгновенные ответы на распространенные вопросы, снижая необходимость в человеческой поддержке. Кроме того, инструменты ИИ генерируют рекомендации, которые помогают продавцам отвечать клиентам на основе контекста и истории.

  • Автономные агенты ИИ работают от имени отдельных лиц, групп или отделов, выполняя и организуя бизнес-процессы. В качестве примеров можно привести агентов по управлению делами, которые автоматизируют ключевые задачи на протяжении всего жизненного цикла дела, и агентов по планированию операций, которые оптимизируют графики работы выездных специалистов с учетом меняющихся условий рабочего дня.

    Начните работу с агентом по управлению делами для службы поддержки клиентов Dynamics 365 .

  • Инструменты аналитики обслуживания клиентов используют обработку естественного языка, машинное обучение и прогнозную аналитику для получения информации о клиентах, например о пожизненной ценности или риске оттока. Эту информацию можно использовать для принятия стратегических решений на основе данных.

Шаги по внедрению ИИ в обслуживание клиентов

Чтобы успешно внедрить ИИ в свою систему обслуживания клиентов, выполните следующие действия:

  1. Оцените потребности и цели бизнеса . Определите проблемные места в обслуживании клиентов и определите, где ИИ может принести наибольшую пользу. Вы можете решить модернизировать только программное обеспечение службы поддержки — или весь комплект программного обеспечения для обслуживания клиентов .

  2. Подготовьте свою инфраструктуру и данные . Убедитесь, что в вашей организации имеется необходимая инфраструктура, например возможности хранения и обработки данных, для поддержки внедрения ИИ. Кроме того, убедитесь, что ваши данные чистые, организованные и готовы к анализу с помощью ИИ.

  3. Выберите правильные технологии ИИ. Выбирайте решения на основе ИИ, которые соответствуют вашим потребностям и целям и интегрируются с вашими существующими системами CRM, ERP и другими системами, чтобы обеспечить единый опыт.

  4. Обучайте свои команды : Проведите комплексное обучение сотрудников вашей службы поддержки клиентов по работе с инструментами ИИ, чтобы максимально эффективно использовать их преимущества.

  5. Обучайте модели ИИ . Постоянно совершенствуйте и обновляйте модели ИИ, чтобы они со временем совершенствовались, извлекая уроки из прошлых взаимодействий.

  6. Мониторинг производительности и оптимизация . Постоянно отслеживайте эффективность вашего решения на основе ИИ, в том числе собирая отзывы от клиентов и агентов. При необходимости отрегулируйте для повышения эффективности и результативности.

  7. Придерживайтесь лучших практик . На протяжении всего процесса планирования и внедрения ИИ придерживайтесь передовых практик, таких как меры по обеспечению конфиденциальности данных и безопасности.

Шесть распространенных проблем при внедрении ИИ в обслуживание клиентов

Вот шесть распространенных проблем и способы их преодоления.

  1. Риски безопасности и конфиденциальности данных
    Проблема: Системы ИИ обрабатывают конфиденциальные данные клиентов, что делает их объектами киберугроз и вызывает опасения по поводу конфиденциальности.
    Решение: Внедрите надежное шифрование, строгий контроль доступа и соблюдение правил защиты данных. Информируйте клиентов о политике использования данных и предоставляйте им возможность отказаться от нее.

  2. Интеграция с существующими системами
    Проблема: Инструментам ИИ часто приходится работать вместе с существующими платформами CRM, ERP и контакт-центров, что приводит к техническим сложностям.
    Решение: Используйте решения на базе ИИ с открытыми API и обеспечьте совместимость с существующими технологическими стеками. Работайте с ИТ-отделами над разработкой поэтапных стратегий внедрения ИИ, которые сведут к минимуму сбои.

  3. Отсутствие персонализации
    Проблема: Взаимодействие с использованием ИИ может показаться безличным, что приводит к разочарованию клиентов, ожидающих более персонализированного подхода.
    Решение: Используйте модели ИИ, обученные на основе истории клиентов, их предпочтений и прошлых взаимодействий, для предоставления персонализированных, контекстуализированных ответов.

  4. Ограниченная надежность
    Проблема: Цифровые помощники на базе ИИ иногда испытывают трудности с обработкой сложных, многокомпонентных запросов клиентов, что приводит к неверным или неполным ответам, которые разочаровывают клиентов.
    Решение: Внедрите гибридные модели поддержки, в которых ИИ обрабатывает стандартные запросы и передает сложные случаи на рассмотрение живым представителям. Регулярно обновляйте базы знаний и непрерывно обучайте ИИ реальным взаимодействиям с клиентами, чтобы улучшить контекстное понимание.

  5. Сопротивление использованию инструментов ИИ
    Проблема: Некоторые сотрудники могут медленно осваивать технологии ИИ, а некоторые клиенты могут предпочесть человеческую поддержку.
    Решение: Обеспечьте адекватное обучение и наглядно продемонстрируйте сотрудникам преимущества ИИ. Помогите сделать взаимодействие с клиентами естественным и полезным, а также предложите плавный переход к работе с живыми представителями при необходимости.

  6. Проблемы ответственного использования ИИ
    Проблема: Модели ИИ могут наследовать предвзятость обучающих данных, что приводит к несправедливому или непоследовательному отношению к клиентам.
    Решение: Обеспечьте разнообразие наборов данных для обучения и внедрите аудит справедливости для выявления и устранения предвзятости. Используйте методы объяснимого ИИ (XAI), которые дают четкие и понятные объяснения решений и действий, принимаемых под управлением ИИ.

Реальные примеры обслуживания клиентов с использованием ИИ

Множество организаций преобразили свой клиентский опыт с помощью ИИ. Ниже представлено несколько примеров историй успеха из реальной жизни.

  • Глобальный производитель , который ежегодно обрабатывает более 600 миллионов обращений в службу технической поддержки, хотел улучшить поддержку клиентов с помощью ИИ. Компания внедрила виртуального помощника, который взаимодействует с клиентами через диалоговый интерфейс самообслуживания, помогая им быстро выявлять и устранять неполадки. При необходимости помощник может плавно перевести клиента на представителя контакт-центра, который предоставит ему ценную контекстную информацию по его конкретной проблеме.
    Основной вывод: Благодаря гибридному решению поддержки клиенты получают более быструю реакцию и решение проблем.

  • Крупное британское финансовое учреждение стремилось оптимизировать управление более чем 50 миллионами ежегодных взаимодействий с клиентами. Банк объединил несколько существующих систем на единой интуитивно понятной платформе взаимодействия с клиентами, которая объединяет данные о клиентах в 360-градусные обзоры, автоматизирует запись на прием в разных отделах и ежегодно обеспечивает многомиллионные экономии на программном обеспечении.
    Основной вывод: Предоставление сервисным службам цифровых инструментов способствует удержанию клиентов , помогая организациям оправдывать ожидания клиентов в отношении быстрого и персонализированного обслуживания.

  • Глобальная технологическая компания хотела предложить клиентам более быстрый доступ к своей ведущей команде поддержки, одновременно оптимизируя и автоматизируя повторяющиеся задачи для представителей. Компания внедрила ИИ-агента, который позволяет клиентам круглосуточно общаться с представителями компании на девяти разных языках и предоставляет представителям службы поддержки информацию, необходимую для поиска оптимальных решений проблем клиентов. Среднее время обработки заявок ведущей группой поддержки сократилось на 20%, а ее производительность выросла на 15%.
    Основной вывод: ИИ помогает освободить представителей сервисной службы от повторяющихся задач, чтобы они могли сосредоточиться на решении проблем клиентов.

Как развивается ИИ в обслуживании клиентов

Новые технологические разработки будут и дальше стимулировать внедрение ИИ в бизнес. Организации по обслуживанию клиентов будут среди тех, кто получит конкурентное преимущество от следующих новых технологий и тенденций ИИ:

  • Продвинутый НЛП : Дальнейшее развитие обработки естественного языка позволит реализовать еще более сложные, близкие к человеческим коммуникации и взаимодействия между системами ИИ и клиентами.

  • ИИ эмоций : Системы ИИ станут лучше распознавать, моделировать и реагировать на человеческие эмоции, что позволит инструментам обслуживания клиентов и поддержки на базе ИИ выражать большую эмпатию.

  • Гиперперсонализация : Системы ИИ продолжат использовать передовые методы анализа данных, чтобы лучше понимать поведение и предпочтения отдельных клиентов. Благодаря более глубокому анализу эти системы смогут создавать более персонализированный опыт, чем когда-либо прежде.

  • Интеграция с другими инновационными технологиями : Системы ИИ будут все чаще интегрироваться с устройствами Интернета вещей (IoT) для обеспечения проактивной поддержки клиентов. Они также будут использовать технологии дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR) для создания захватывающих впечатлений.
Женщина держит планшет.

Попробуйте Dynamics 365 бесплатно

Расширьте возможности своих служб поддержки и обслуживания клиентов с помощью Dynamics 365 — решений на базе ИИ, которые помогут вам повысить эффективность, сократить время реагирования и персонализировать взаимодействие.
Начать бесплатный пробный период
Ресурсы

Узнайте больше о трансформации обслуживания клиентов с помощью ИИ

  1.
Мужчина в очках и женщина, подперев подбородок рукой, смотрят друг на друга.
Веб-страница

Обзор Dynamics 365 Customer Service

Узнайте, как предоставить представителям сервисной службы возможность быстро решать проблемы с помощью генеративного ИИ и автоматизации.
Читать
Рука человека на клавиатуре ноутбука.
Инфографика

Оптимизируйте обслуживание с помощью ИИ

Узнайте о трех способах, которыми ИИ трансформирует обслуживание — от выездных услуг до контакт-центров.
Посмотреть сейчас
Женщина в костюме держит черную папку.
Электронная книга

Достижение совершенства обслуживания с помощью ИИ

Узнайте, как превзойти ожидания клиентов, предоставляя исключительный комплексный сервис.
Читать
Женщина в красной рубашке и очках работает за ноутбуком.
Блог

Обеспечивать автоматизированное мультимодальное обслуживание клиентов

Предложите клиентам текстовую и голосовую поддержку в режиме реального времени с помощью ускорителя решений на базе ИИ.
Читать
Назад в раздел "РЕСУРСЫ"

Вопросы и ответы

  • ИИ для обслуживания клиентов подразумевает использование таких технологий ИИ, как чат-боты, виртуальные помощники и предиктивная аналитика, для автоматизации и персонализации взаимодействия с клиентами. ИИ дополняет традиционные методы обслуживания клиентов, повышая эффективность, сокращая время реагирования и повышая удовлетворенность.
  • ИИ не заменяет традиционные методы обслуживания клиентов, а скорее дополняет их. Он обрабатывает рутинные задачи и запросы, чтобы люди могли сосредоточиться на более сложных, высокоценных взаимодействиях, требующих критического мышления и эмпатии. ИИ улучшает общее качество обслуживания клиентов, предоставляя ответы в режиме реального времени, персонализированные рекомендации и круглосуточную доступность.
  • Будущее ИИ в обслуживании клиентов включает достижения в обработке естественного языка (NLP), ИИ эмоций, гиперперсонализацию и интеграцию с устройствами Интернета вещей. Эти разработки приведут к более естественному, чуткому взаимодействию с клиентами и прогнозируемым услугам, которые заблаговременно выявляют и удовлетворяют потребности клиентов.
  • Организации преобразуют обслуживание клиентов, используя ИИ для автоматизации рутинных задач, сокращения времени реагирования и персонализации опыта. Организации также будут использовать ИИ для более эффективной обработки больших объемов запросов клиентов, предложения проактивной поддержки и построения более прочных отношений.
  • Примером использования ИИ в обслуживании клиентов являются чат-боты на базе ИИ, которые используют обработку естественного языка и машинное обучение для вовлечения клиентов в общение, подобное человеческому. Чат-боты работают в режиме реального времени, отвечая на распространенные вопросы, планируя встречи и предоставляя актуальную информацию, снижая нагрузку на операторов и улучшая общее качество обслуживания клиентов. При необходимости они также могут передавать сложные вопросы на рассмотрение непосредственным представителям.
Copilot для организаций Microsoft 365 Узнайте больше о продуктах Microsoft Приложения Windows 11 Профиль учетной записи Центр загрузки Поддержка Microsoft Store Возврат товаров Отслеживание заказа Microsoft для образования Устройства для образования Microsoft Teams для образования Microsoft 365 для образования Office для образования Подготовка и профессиональное развитие преподавателей Специальные предложения для учащихся и родителей Azure для учащихся
ИИ от Майкрософт Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft 365 Copilot Microsoft Teams Программа Майкрософт для разработчиков Microsoft Learn Поддержка ИИ-приложений на Marketplace Сообщество Microsoft Tech Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Компании по разработке программного обеспечения Visual Studio Вакансии О корпорации Майкрософт Новости компании Политика конфиденциальности Майкрософт Инвесторы
Русский (Россия) Конфиденциальность медицинских сведений потребителей Связаться с Майкрософт Конфиденциальность Управление файлами cookie Условия использования Товарные знаки Сведения о рекламе