پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی از ابزارهایی مانند چت‌بات‌ها، دستیارهای مجازی و یادگیری ماشین برای پاسخگویی به سوالات معمول و شخصی‌سازی خدمات استفاده می‌کند.

این سیستم‌ها پرسش‌های مشتریان را تفسیر کرده و با بهره‌گیری از داده‌ها (تاریخچه خرید، تیکت‌های قبلی، سوالات متداول و غیره) پاسخ‌ها را به صورت خودکار ارائه می‌دهند یا مسائل پیچیده را به نیروی انسانی ارجاع می‌دهند. 

با خودکارسازی وظایف تکراری و استخراج بینش از داده‌های مشتری، هوش مصنوعی پشتیبانی را سریع‌تر و یکنواخت‌تر می‌کند – به شرکت‌ها امکان می‌دهد بدون فشار بر نمایندگان، خدمات ۲۴ ساعته ارائه دهند.

در واقع، شرکت IBM اشاره می‌کند که هوش مصنوعی در خدمات مشتری «پشتیبانی را ساده‌تر می‌کند، به سرعت به مشتریان کمک می‌کند و تعاملات را شخصی‌سازی می‌کند»، که به سازمان‌ها امکان می‌دهد با خودکارسازی فرآیندها و راهنمایی نمایندگان، زمان و هزینه صرفه‌جویی کنند.

نتیجه، تجربه خدماتی روان‌تر و کارآمدتر است که در آن مشتریان کمک فوری دریافت می‌کنند و تیم‌های انسانی می‌توانند روی مسائل حساس یا با ارزش بالا تمرکز کنند.

چرا هوش مصنوعی در حال تحول خدمات مشتری است

کسب‌وکارها با انتظارات روزافزون برای پشتیبانی سریع و شخصی‌سازی‌شده مواجه هستند. یک نظرسنجی Salesforce نشان داد که ۸۲٪ از متخصصان خدمات گزارش داده‌اند که درخواست‌های مشتریان افزایش یافته و ۷۸٪ از مشتریان احساس می‌کنند خدمات بیش از حد کند یا شتاب‌زده است. هوش مصنوعی به پر کردن این فاصله کمک می‌کند. با ارائه کمک‌های شخصی‌سازی‌شده و در لحظه، ابزارهای هوش مصنوعی خدمات را به یک مزیت استراتژیک تبدیل می‌کنند.

برای مثال، هوش مصنوعی مولد می‌تواند تاریخچه مشتری را تحلیل کرده و پیشنهادات متناسب ارائه دهد یا حتی پیش از تماس، مشکلات را به صورت پیشگیرانه حل کند. شرکت‌هایی که در پذیرش هوش مصنوعی پیشرفته هستند، نتایج قابل اندازه‌گیری می‌بینند: یک گزارش IBM نشان می‌دهد رضایت مشتری ۱۷٪ بیشتر و زمان تماس ۳۸٪ کمتر برای کاربران پیشرفته هوش مصنوعی وجود دارد. مزایای کلیدی پشتیبانی مبتنی بر هوش مصنوعی عبارتند از:

• پشتیبانی فوری ۲۴/۷: چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی هرگز نمی‌خوابند. آن‌ها می‌توانند در هر ساعت به سوالات رایج پاسخ دهند و زمان انتظار را به شدت کاهش دهند. به عنوان مثال، پس از به‌روزرسانی پلتفرم پشتیبانی، یک شرکت جهانی کمپینگ شاهد ۴۰٪ افزایش تعامل مشتری به دلیل دستیاران هوش مصنوعی همیشه فعال بود.
• زمان پاسخگویی سریع‌تر: نمایندگان هوش مصنوعی به سرعت به سوالات ساده پاسخ می‌دهند و حتی پاسخ‌هایی را برای سوالات دشوارتر به نمایندگان پیشنهاد می‌کنند. این موضوع زمان انتظار را به طور چشمگیری کاهش داده و تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد. IBM تأکید می‌کند که هوش مصنوعی «عملیات را سریع‌تر و هوشمندتر می‌کند» و پشتیبانی را از یک مرکز هزینه به یک عملکرد پیشگیرانه و مشتری‌محور تبدیل می‌کند.
• صرفه‌جویی در هزینه: خودکارسازی وظایف معمولی به معنای نیاز کمتر به نیروی انسانی برای پاسخ به سوالات پایه است. تحلیل‌گران صنعت پیش‌بینی می‌کنند که هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۹ هزینه‌های پشتیبانی را حدود ۳۰٪ کاهش خواهد داد. حتی امروزه، تنها چت‌بات‌ها تخمین زده می‌شود که تا ۳۰٪ از هزینه‌های خدمات کسب‌وکارها را صرفه‌جویی کنند. نتیجه این است که شرکت‌ها می‌توانند منابع را به فعالیت‌های با ارزش بالاتر اختصاص دهند.
• توانمندسازی نمایندگان: هوش مصنوعی کارهای خسته‌کننده را انجام می‌دهد و نمایندگان انسانی را برای مسائل پیچیده یا حساس آزاد می‌کند. تحقیقات نشان می‌دهد که کمک هوش مصنوعی به نمایندگان به طور متوسط بهره‌وری آن‌ها را حدود ۱۴٪ افزایش می‌دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در طول چت زنده اطلاعات مرتبط را به نمایندگان ارائه دهد – برای مثال، پیشنهاد بهترین پاسخ بعدی یا هشدار درباره احساسات مشتری – که باعث افزایش سرعت و اعتماد به نفس نمایندگان می‌شود.
• شخصی‌سازی: با تحلیل داده‌ها و رفتار مشتری، هوش مصنوعی پیشنهادات و راه‌حل‌های متناسب ارائه می‌دهد. برای مثال، یک دستیار هوش مصنوعی می‌تواند محصولات یا محتوای پشتیبانی متناسب با تاریخچه مشتری پیشنهاد دهد. در یک مورد، IBM دریافت که یک دستیار هوش مصنوعی مولد به مشتریان امکان داد ۱۰ برابر سریع‌تر پیشنهادات محصول شخصی‌سازی‌شده دریافت کنند که رضایت را ۱۵٪ افزایش داد. Salesforce نیز اشاره می‌کند که ۸۱٪ از متخصصان خدمات می‌گویند مشتریان اکنون انتظار لمس شخصی دارند و هوش مصنوعی به نمایندگان کمک می‌کند این انتظار را برآورده کنند.
• بینش‌های مبتنی بر داده: هوش مصنوعی داده‌های گسترده تعاملات را جمع‌آوری و تحلیل می‌کند. این بینش‌های عمیق‌تر درباره مشتری (روندها، نقاط درد، احساسات) را فراهم می‌کند که شرکت‌ها برای بهبود محصولات و استراتژی‌های خدمات استفاده می‌کنند. با گذشت زمان، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند ریزش مشتری را پیش‌بینی یا مشکلات نوظهور را شناسایی کنند و مراقبت واقعاً پیشگیرانه را ممکن سازند.

ترکیب این مزایا به معنای بازتعریف خدمات مشتری توسط هوش مصنوعی به شکلی سریع‌تر، هوشمندتر و مشتری‌محورتر است. شرکت‌ها با ارائه کمک فوری و مرتبط به مشتریان و همزمان کاهش هزینه‌های پشتیبانی، مزیت رقابتی کسب می‌کنند.

موارد کلیدی استفاده از خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی کاربردهای گسترده‌ای در پشتیبانی مشتری دارد. شرکت‌های مختلف در صنایع گوناگون در حال استفاده عملی از این ابزارها هستند. برای مثال، بسیاری از شرکت‌های تجارت الکترونیک و گردشگری از چت‌بات‌ها برای پاسخ به سوالات رایج درباره سفارشات یا رزروها استفاده می‌کنند – پاسخ فوری به سوالات درباره تغییر پرواز یا سیاست‌های بازگشت کالا و کاهش بار کاری نمایندگان انسانی. نمونه‌های دیگر عبارتند از:

• چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی: ربات‌های مکالمه‌ای مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) به سوالات معمول یا تراکنش‌ها پاسخ می‌دهند. آن‌ها می‌توانند سوالات ساده (مانند «موجودی حساب من چقدر است؟») و حتی کارهای پیچیده‌تر (مانند تغییر رزرو) را از طریق متن یا صدا مدیریت کنند. این نمایندگان هوش مصنوعی از هر تعامل یاد می‌گیرند و به مرور بهبود می‌یابند و نمایندگان را برای موارد چالش‌برانگیز آزاد می‌کنند.
• پایگاه‌های دانش خودخدمت: هوش مصنوعی مقالات مرکز کمک، راهنماها و سوالات متداول را گردآوری و پیشنهاد می‌دهد. برای مثال، اگر مشتری سوالی را در پورتال پشتیبانی تایپ کند، هوش مصنوعی می‌تواند بلافاصله او را به مستندات مرتبط هدایت کند یا حتی پاسخ را از پایگاه‌های دانش داخلی تولید کند. این کار حجم تیکت‌ها را کاهش داده و مشتریان را توانمند می‌سازد تا خودشان مشکل را حل کنند.
• مسیر‌یابی هوشمند تیکت‌ها: وقتی مشتریان درخواست‌هایی ارسال می‌کنند (از طریق ایمیل، چت یا فرم‌ها)، سیستم‌های هوش مصنوعی محتوا را تحلیل کرده و تیکت را به بهترین تیم یا متخصص بر اساس موضوع و فوریت اختصاص می‌دهند. این «مسیر‌یابی هوشمند» سرعت حل مشکل را افزایش داده و اطمینان می‌دهد که مسائل به نمایندگان با تخصص مناسب ارجاع می‌شود.
• هوش مصنوعی صوتی و IVR هوشمندتر: در پشتیبانی تلفنی، ربات‌های صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند زبان گفتاری را با استفاده از تشخیص گفتار و NLP درک کنند. به جای فشار دادن دکمه‌های «۱، ۲، ۳» در منوها، تماس‌گیرندگان می‌توانند مشکل خود را به زبان ساده بیان کنند. هوش مصنوعی تماس را هدایت می‌کند یا کمک خودکار ارائه می‌دهد و پشتیبانی تلفنی را شهودی‌تر می‌کند. (یک بانک بزرگ بریتانیایی با پیاده‌سازی چنین هوش مصنوعی مکالمه‌ای در کانال‌های چت خود، رضایت مشتری را در برخی سوالات ۱۵۰٪ افزایش داد.)
• تشخیص احساسات و عواطف: ابزارهای هوش مصنوعی مکالمات زنده یا پیام‌ها را تحلیل می‌کنند تا احساسات مشتری (خوشحال، ناامید، ناراحت) و لحن را تشخیص دهند. این امکان را می‌دهد که سیستم مشتریان عصبانی یا با ارزش بالا را برای توجه اولویت‌دار علامت‌گذاری کند یا به نمایندگان راهنمایی کند چگونه بهترین پاسخ را بدهند. شناسایی نارضایتی زودهنگام می‌تواند از تشدید مشکلات جلوگیری کرده و همدلی را در زمان مناسب نشان دهد.
• پشتیبانی پیش‌بینی‌کننده و پیشگیرانه: با استخراج داده‌های فعالیت حساب یا رفتار گذشته، هوش مصنوعی می‌تواند نیازها را پیش‌بینی کند. برای مثال، ممکن است هوش مصنوعی متوجه شود که گارانتی مشتری به زودی منقضی می‌شود و به صورت پیشگیرانه اطلاعات تمدید را ارسال کند یا فعالیت ورود غیرعادی را شناسایی کرده و پیش از بروز مشکل تیم پشتیبانی را مطلع سازد. این نوع ارتباط پیشگیرانه وفاداری را افزایش داده و از ایجاد تیکت جلوگیری می‌کند.
• اتوماسیون فرآیندها: در پشت صحنه، هوش مصنوعی (اغلب همراه با اتوماسیون فرآیندهای رباتیک) می‌تواند وظایف معمول اداری را انجام دهد. می‌تواند پس از چت ایمیل پیگیری ارسال کند، وضعیت پرونده‌ها را به‌روزرسانی کند یا به صورت خودکار نظرسنجی‌ها را فعال کند. ابزارهای نظارت کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی نیز تعاملات نمایندگان را به صورت زنده بررسی می‌کنند تا نکات آموزشی پیشنهاد دهند یا مشکلات انطباق را شناسایی کنند.

در عمل، این ابزارهای هوش مصنوعی در تمام کانال‌ها کار می‌کنند. برای مثال، چت‌بات‌های هوش مصنوعی در وب‌سایت ممکن است پیش از آنکه مشتری سوال خود را کامل تایپ کند، مقالات مرتبط از پایگاه دانش شما را پیشنهاد دهند. دستیاران ایمیل مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌های پیشنهادی را برای نمایندگان پیش‌نویس کنند.

و هوش مصنوعی صوتی می‌تواند خطوط پشتیبانی را به سرعت به زبان‌های مختلف ترجمه کند و دسترسی به خدمات را در سطح جهانی فراهم آورد. ترکیب چت‌بات‌ها، تحلیل‌ها و اتوماسیون به این معناست که مسائل معمولی فوراً حل می‌شوند، در حالی که مشکلات پیچیده با تمام زمینه‌های لازم به انسان‌ها ارجاع داده می‌شوند.

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در خدمات مشتری

افزودن موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی به پشتیبانی نیازمند برنامه‌ریزی و رعایت بهترین شیوه‌ها است. استراتژی‌های کلیدی عبارتند از:

• تعریف اهداف روشن: با تعیین اهداف مشخص شروع کنید (مثلاً «کاهش میانگین زمان انتظار به میزان ۵۰٪» یا «افزایش نرخ خودخدمتی»). این کار اطمینان می‌دهد که ابزارهای هوش مصنوعی انتخاب شده با نتایج قابل اندازه‌گیری همسو هستند و صرفاً آزمایش بی‌هدف نیست.
• حفظ لمس انسانی: هوش مصنوعی باید کمک‌کننده باشد، نه جایگزین انسان‌ها. بهترین موارد استفاده، سوالات معمول و وظایف داده‌محور هستند. جریان‌های کاری را طوری طراحی کنید که موارد احساسی یا پیچیده همیشه مسیر روشنی به نماینده زنده داشته باشند. همانطور که IBM توصیه می‌کند، از سرعت هوش مصنوعی برای کارهای ساده و از همدلی انسانی برای موارد ظریف استفاده کنید.
• شفاف بودن: به مشتریان اطلاع دهید که با هوش مصنوعی در تعامل هستند. شفافیت اعتماد ایجاد می‌کند – اگر کاربران چت‌بات هوش مصنوعی را ببینند، می‌دانند چه انتظاری داشته باشند. همچنین اطمینان حاصل کنید که استفاده از هوش مصنوعی با قوانین حفظ حریم خصوصی (GDPR، CCPA و غیره) و سیاست‌های شرکت مطابقت دارد. مدیریت اخلاقی داده‌ها برای پذیرش حیاتی است.
• آموزش با داده‌های باکیفیت: مدل‌های هوش مصنوعی به اندازه داده‌هایی که از آن‌ها یاد می‌گیرند خوب هستند. سیستم‌های هوش مصنوعی خود را با دانش پاک، دقیق و به‌روز (اطلاعات محصول، اسکریپت‌ها، سوالات متداول) تغذیه کنید. این «پایگاه دانش» را به طور منظم بازبینی و به‌روزرسانی کنید تا از پاسخ‌های قدیمی یا مغرضانه جلوگیری شود. آموزش مداوم (با متن‌های جدید و بازخورد) هوش مصنوعی را مرتبط نگه می‌دارد.
• بهبود مستمر: عملکرد را پایش کرده و بازخورد جمع‌آوری کنید. از تحلیل شاخص‌های کلیدی مانند نرخ حل مشکل و رضایت مشتری برای ارزیابی عملکرد هوش مصنوعی استفاده کنید. بازخورد نمایندگان و مشتریان را دریافت کرده و مدل‌ها را برای رفع خطاها بازآموزی کنید. پیاده‌سازی هوش مصنوعی «تنظیم و فراموش نکن» نیست – بلکه با تکرار بهبود می‌یابد.
• یکپارچگی بی‌نقص: راه‌حل‌های هوش مصنوعی را انتخاب کنید که به پلتفرم‌های پشتیبانی موجود شما (CRM، سیستم تیکتینگ، چت زنده و غیره) متصل شوند. به این ترتیب، نمایندگان تمام زمینه‌ها را در یک رابط حفظ می‌کنند و مشتریان تجربه‌ای یکپارچه دریافت می‌کنند. IBM تأکید می‌کند که هوش مصنوعی باید «در هماهنگی» با ابزارهای فعلی کار کند.
• شخصی‌سازی تعاملات: از داده‌های مشتری که در اختیار دارید استفاده کنید. اطمینان حاصل کنید که هوش مصنوعی از تاریخچه سفارش یا ترجیحات گذشته برای پاسخ‌های متناسب بهره می‌برد. مشتریان متوجه می‌شوند اگر هوش مصنوعی به جزئیاتی مانند نام یا محصول خریداری شده اشاره کند – این شخصی‌سازی رضایت را افزایش می‌دهد.
• استفاده اخلاقی و مسئولانه: به عدالت و حریم خصوصی توجه کنید. از استفاده از ویژگی‌های حساس شخصی به عنوان معیار هدف‌گیری خودداری کنید. خروجی‌های هوش مصنوعی را برای شناسایی پیشنهادات مغرضانه یا نامناسب بررسی کنید. بهترین شیوه‌های حفظ حریم خصوصی را دنبال کنید تا داده‌های مشتری محافظت شود. بسیاری از سازمان‌ها دستورالعمل‌های اخلاقی برای هوش مصنوعی تدوین می‌کنند تا احترام و انطباق در هر مرحله تضمین شود.
• آموزش تیم خود: در نهایت، کارکنان خود را آماده کنید. نمایندگان و مدیران را آموزش دهید که هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند و چه زمانی باید آن را نادیده گرفت. همانطور که Salesforce اشاره می‌کند، شکاف مهارتی یک مانع واقعی است: ۶۶٪ از رهبران خدمات احساس می‌کنند تیم‌هایشان تخصص هوش مصنوعی ندارند. به کارکنان نشان دهید که هوش مصنوعی ابزاری برای کمک به انجام بهتر کارهایشان است (نه تهدید) و آن‌ها را در فرآیند راه‌اندازی مشارکت دهید. این مدیریت تغییر باعث پذیرش می‌شود.

با پیروی از این استراتژی‌ها – اهداف روشن، داده‌های خوب، شفافیت و نظارت انسانی – کسب‌وکارها می‌توانند هوش مصنوعی را به‌طور روان در خدمات مشتری ادغام کرده و بیشترین بهره را ببرند.

چالش‌ها و ملاحظات

با وجود قدرت، هوش مصنوعی چالش‌هایی نیز به همراه دارد. نگرانی‌های رایج عبارتند از:

• اعتماد و حریم خصوصی: بسیاری از مشتریان نگران سوءاستفاده هوش مصنوعی از داده‌هایشان هستند. تنها حدود ۴۲٪ به شرکت‌ها اعتماد دارند که هوش مصنوعی را به صورت اخلاقی به کار ببرند. برای ایجاد اعتماد، درباره استفاده از داده‌ها شفاف باشید و با مقررات مطابقت داشته باشید. داشتن کنترل‌های قابل مشاهده (مانند گزینه صحبت با انسان) به آرامش خاطر مشتریان کمک می‌کند.
• دقت و تعصب: مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است «توهم» ایجاد کنند یا پاسخ‌های نادرست بدهند، به ویژه اگر با داده‌های بی‌کیفیت آموزش دیده باشند. پاسخ‌های اشتباه یا مغرضانه می‌تواند مشتریان را ناامید کند یا حتی مشکلات حقوقی ایجاد نماید. بازبینی منظم و بررسی انسانی برای شناسایی خطاها ضروری است. IBM توصیه می‌کند خروجی‌های هوش مصنوعی را به طور مداوم پایش و آزمایش کنید.
• حفظ همدلی: اتوماسیون بیش از حد ممکن است لمس انسانی را از بین ببرد. هر تعاملی با الگوریتم سازگار نیست. شرکت‌ها باید اطمینان دهند که موارد دشوار یا احساسی به سرعت به نمایندگان انسانی همدل ارجاع داده می‌شوند. بهترین کاربرد هوش مصنوعی انجام کارهای پشت صحنه و سپردن مراقبت به انسان‌ها است.
• کمبود مهارت‌ها: پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند تخصص جدید است. همانطور که گفته شد، بسیاری از تیم‌ها نیروی آموزش‌دیده ندارند. سازمان‌ها باید در آموزش سرمایه‌گذاری کنند یا متخصصان هوش مصنوعی استخدام نمایند. ترویج فرهنگ «سواد هوش مصنوعی» (مثلاً آموزش پایه برای همه کارکنان پشتیبانی) سودمند است.
• پیچیدگی یکپارچگی: افزودن هوش مصنوعی می‌تواند از نظر فنی پیچیده باشد. بسیاری از شرکت‌ها با پروژه‌های آزمایشی شروع می‌کنند (مثلاً یک چت‌بات برای یک خط محصول) و به تدریج گسترش می‌دهند. این رویکرد کم‌ریسک – «آزمایش با گروه کوچک قبل از راه‌اندازی کامل» – از اختلال جلوگیری کرده و ابتدا ارزش را اثبات می‌کند.
• مسائل اخلاقی و حقوقی: داده‌های مورد استفاده برای آموزش هوش مصنوعی باید مسئولانه مدیریت شوند. قوانینی مانند GDPR نیازمند رضایت و شفافیت هستند. شرکت‌ها باید پیامدهای اخلاقی را ارزیابی کنند (مثلاً استفاده نکردن از هوش مصنوعی برای دستکاری ناعادلانه مشتریان) و تدابیری برای جلوگیری از سوءاستفاده داشته باشند.

با پیش‌بینی این چالش‌ها، رهبران خدمات مشتری می‌توانند ریسک‌ها را کاهش دهند. در عمل، ترکیب هوش مصنوعی با نظارت انسانی و حفظ سیاست‌های شفاف معمولاً بیشتر مشکلات را حل می‌کند. Salesforce نیز اشاره می‌کند که در حالی که هوش مصنوعی مزایای زیادی دارد، نگرانی‌ها درباره تأثیر بر اشتغال و حریم خصوصی باید از طریق ارتباط و آموزش به دقت مدیریت شود.

آینده هوش مصنوعی در خدمات مشتری

نقش هوش مصنوعی در خدمات مشتری روز به روز پررنگ‌تر می‌شود. کارشناسان صنعت پیش‌بینی تغییرات چشمگیری را دارند. برای مثال، گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال ۲۰۲۹ هوش مصنوعی عامل‌محور – سیستم‌هایی که می‌توانند به طور خودکار وظایف را انجام دهند – ۸۰٪ از مسائل رایج خدمات را بدون کمک انسان حل خواهند کرد.

این می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را حدود ۳۰٪ کاهش دهد و پارادایم را به سمت پشتیبانی «پیشگیرانه» تغییر دهد: هوش مصنوعی که مشکلات را پیش از آنکه مشتری درخواست کند شناسایی و رفع می‌کند.

فناوری‌های نوظهور در حال شکل‌دهی این آینده هستند. مدل‌های زبان بزرگ (مانند GPT-4 و فراتر) و دستیاران صوتی پیشرفته تعاملات را طبیعی‌تر و «انسان‌گونه» خواهند کرد.

به زودی، مشتریان ممکن است از ابزارهای هوش مصنوعی خود برای تعامل با شرکت‌ها استفاده کنند (یک تحلیلگر گارتنر هشدار می‌دهد که دستیاران هوش مصنوعی سمت مشتری مدل‌های پشتیبانی سنتی را به چالش خواهند کشید). هوش مصنوعی چندزبانه و هوش مصنوعی عاطفی موانع زبانی و دسترسی را از بین خواهند برد.

پذیرش در حال افزایش است: گزارش‌ها نشان می‌دهند که تقریباً ۱۰۰٪ تعاملات مشتری به نوعی شامل هوش مصنوعی خواهد بود. مدیرعامل Zendesk نیز این موضوع را تأیید می‌کند و می‌گوید «به زودی ۱۰۰٪ تعاملات مشتری به شکلی از هوش مصنوعی وابسته خواهند بود».

در عمل، این بدان معناست که هر چت، ایمیل یا تماس ممکن است با کمک یا به صورت جزئی توسط هوش مصنوعی مدیریت شود – حتی اگر در نهایت نماینده انسانی دخیل باشد. سازمان‌ها به سرعت سرمایه‌گذاری می‌کنند: بسیاری پروژه‌های آزمایشی هوش مصنوعی مکالمه‌ای فعال دارند و قصد دارند در چند سال آینده چت‌بات‌ها و نمایندگان هوش مصنوعی را در تمام کانال‌ها راه‌اندازی کنند.

با این حال، کارشناسان بر مدل ترکیبی تأکید دارند: هوش مصنوعی تقویت‌کننده انسان‌ها خواهد بود، نه جایگزین آن‌ها. همانطور که یک گزارش می‌گوید، «هوش مصنوعی تحول‌آفرین خدمات مشتری است»، اما موفقیت در ترکیب سرعت هوش مصنوعی با همدلی انسانی است. خدمات مشتری آینده فراشخصی‌سازی‌شده و پیشگیرانه خواهد بود – برای مثال، نمایندگان مجازی ممکن است پروفایل کامل شما را در اختیار داشته باشند و مشکلات را پیش از آنکه متوجه شوید حل کنند. با این حال، انسان‌ها این سیستم‌ها را هدایت کرده و موارد استثنایی را مدیریت خواهند کرد.

خلاصه اینکه، هوش مصنوعی قرار است خدمات مشتری را متحول کند. تا سال ۲۰۲۵ و پس از آن، انتظار می‌رود چت‌بات‌ها و ربات‌های صوتی هوشمندتر و فراگیرتر شوند و وظایف بیشتری را انجام دهند. شرکت‌هایی که این فناوری را به خوبی مدیریت کنند – در حالی که اعتماد، حریم خصوصی و ارتباط انسانی را حفظ می‌کنند – خدمات پاسخگو و شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه خواهند داد که مشتریان آینده انتظار دارند.

>>> آیا مایلید بیشتر بدانید:

کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار و بازاریابی

در پایان، هوش مصنوعی در حال تحول خدمات مشتری است با خودکارسازی امور روتین و غنی‌سازی تجربه مشتری. چت‌بات‌ها و نمایندگان مجازی هوشمند پاسخ‌های فوری و خدمات ۲۴ ساعته ارائه می‌دهند که بهره‌وری و رضایت را افزایش می‌دهد.

در عین حال، نمایندگان انسانی توانمندتر می‌شوند تا به مواردی که واقعاً نیازمند همدلی و قضاوت هستند رسیدگی کنند. کلید موفقیت تعادل است: استفاده از هوش مصنوعی برای انجام وظایف پرحجم و قابل پیش‌بینی، در حالی که لمس انسانی برای مسائل پیچیده یا حساس حفظ می‌شود.

مطالعات صنعتی نشان می‌دهد سازمان‌هایی که سرعت هوش مصنوعی را با هوش هیجانی انسانی ترکیب می‌کنند، نتایج خدماتی برتری ایجاد می‌کنند. در آینده، هوش مصنوعی در خدمات مشتری هوشمندتر و فراگیرتر خواهد شد – اما با ادغام هوشمندانه آن، کسب‌وکارها می‌توانند مشتریان، نمایندگان و سودآوری را به طور همزمان راضی نگه دارند.