एआई-संचालित ग्राहक सहायता चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट्स और मशीन लर्निंग जैसे उपकरणों का उपयोग करके सामान्य पूछताछ को संभालती है और सेवा को व्यक्तिगत बनाती है।

ये सिस्टम ग्राहक प्रश्नों की व्याख्या करते हैं और डेटा (खरीद इतिहास, पिछले टिकट, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न आदि) का उपयोग करके उत्तरों को स्वचालित करते हैं या जटिल मुद्दों को मानवों तक पहुंचाते हैं। 

दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके और ग्राहक डेटा से अंतर्दृष्टि निकालकर, एआई सहायता को तेज़ और अधिक सुसंगत बनाता है – जिससे कंपनियां बिना एजेंट्स पर बोझ डाले 24/7 सहायता प्रदान कर सकती हैं।

वास्तव में, IBM बताता है कि ग्राहक सेवा में एआई “सहायता को सुव्यवस्थित करता है, ग्राहकों की तेजी से मदद करता है और इंटरैक्शन को व्यक्तिगत बनाता है”, जिससे संगठन समय और धन बचा सकते हैं कार्यप्रवाहों को स्वचालित करके और एजेंट्स का मार्गदर्शन करके।

परिणामस्वरूप एक सहज, अधिक कुशल सेवा अनुभव होता है जहाँ ग्राहक तुरंत सहायता पाते हैं, और मानव टीमें संवेदनशील या उच्च-मूल्य वाले मुद्दों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।

ग्राहक सेवा में एआई क्यों बदल रहा है

व्यवसायों को तेज़, व्यक्तिगत सहायता के लिए बढ़ती उम्मीदों का सामना करना पड़ता है। एक Salesforce सर्वेक्षण में पाया गया कि 82% सेवा पेशेवरों ने बताया कि ग्राहक की मांगें बढ़ी हैं, और 78% ग्राहक सेवा को बहुत धीमा या जल्दबाजी भरा महसूस करते हैं। एआई इस अंतर को पाटने में मदद करता है। रीयल-टाइम, व्यक्तिगत सहायता प्रदान करके, एआई उपकरण सेवा को एक रणनीतिक लाभ में बदल देते हैं।

उदाहरण के लिए, जनरेटिव एआई ग्राहक के इतिहास का विश्लेषण कर सकता है और अनुकूलित सुझाव दे सकता है या कॉल होने से पहले ही मुद्दों को सक्रिय रूप से हल कर सकता है। जो कंपनियां एआई को अपनाने में परिपक्व होती हैं, वे मापनीय लाभ देखती हैं: एक IBM रिपोर्ट में 17% अधिक ग्राहक संतुष्टि और 38% कम कॉल समय की सूचना दी गई है। एआई-संचालित सहायता के प्रमुख लाभों में शामिल हैं:

• 24/7 त्वरित सहायता: चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट कभी नहीं सोते। वे किसी भी समय सामान्य प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, जिससे प्रतीक्षा समय काफी कम हो जाता है। उदाहरण के लिए, एक वैश्विक कैंपिंग कंपनी ने अपने समर्थन मंच को आधुनिक बनाने के बाद 40% ग्राहक जुड़ाव में वृद्धि देखी, क्योंकि एआई असिस्टेंट हमेशा उपलब्ध थे।
• तेज़ प्रतिक्रिया समय: एआई एजेंट सरल पूछताछ का तुरंत जवाब देते हैं, और कठिन प्रश्नों के लिए एजेंट्स को सुझाव भी देते हैं। इससे होल्ड समय में भारी कमी आती है, जिससे ग्राहक अनुभव बेहतर होता है। IBM जोर देता है कि एआई “ऑपरेशंस को तेज़ और अधिक स्मार्ट बनाता है,” जिससे सहायता एक लागत केंद्र से सक्रिय, ग्राहक-संचालित कार्य बन जाती है।
• लागत दक्षता: सामान्य कार्यों को स्वचालित करने से कम स्टाफ की आवश्यकता होती है। उद्योग विश्लेषक अनुमान लगाते हैं कि एआई 2029 तक सहायता लागतों को लगभग 30% तक कम कर देगा। आज भी, केवल चैटबॉट्स से व्यवसाय अपनी सेवा खर्चों में लगभग 30% की बचत कर सकते हैं। इसका मतलब है कि कंपनियां संसाधनों को उच्च-मूल्य गतिविधियों के लिए पुनः आवंटित कर सकती हैं।
• सशक्त एजेंट्स: एआई थकाऊ कार्यों को संभालता है, जिससे मानव एजेंट जटिल या संवेदनशील मामलों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। शोध से पता चलता है कि एजेंट्स को एआई सहायता देने से उनकी उत्पादकता औसतन लगभग 14% बढ़ जाती है। एआई लाइव चैट के दौरान एजेंट्स को प्रासंगिक जानकारी भी प्रदान कर सकता है – जैसे कि अगला सर्वोत्तम उत्तर सुझाना या ग्राहक की भावना की जानकारी देना – जिससे एजेंट तेज़ और अधिक आत्मविश्वासी बनते हैं।
• व्यक्तिगत अनुभव: ग्राहक डेटा और व्यवहार का विश्लेषण करके, एआई अनुकूलित सुझाव और समाधान प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, एक एआई सहायक ग्राहक के इतिहास के अनुसार उत्पाद या सहायता सामग्री सुझा सकता है। IBM ने पाया कि एक जनरेटिव एआई सहायक ने ग्राहकों को 10 गुना तेज़ व्यक्तिगत उत्पाद सुझाव देने में सक्षम बनाया, जिससे संतुष्टि में 15% की वृद्धि हुई। Salesforce भी बताता है कि 81% सेवा पेशेवर कहते हैं कि ग्राहक अब व्यक्तिगत स्पर्श की उम्मीद करते हैं, और एआई एजेंट्स को उस उम्मीद पर खरा उतरने में मदद करता है।
• डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि: एआई विशाल इंटरैक्शन डेटा एकत्र करता है और विश्लेषण करता है। इससे गहरी ग्राहक अंतर्दृष्टि (रुझान, समस्याएं, भावना) मिलती है, जिसका उपयोग कंपनियां उत्पाद और सेवा रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए करती हैं। समय के साथ, एआई उपकरण ग्राहक छोड़ने की भविष्यवाणी कर सकते हैं या उभरते मुद्दों को पहचान सकते हैं, जिससे वास्तव में सक्रिय देखभाल संभव होती है।

इन सभी लाभों को मिलाकर, एआई ग्राहक सेवा को तेज़, स्मार्ट और ग्राहक-केंद्रित बना रहा है। कंपनियां तत्काल, प्रासंगिक सहायता देकर और सहायता लागतों को सुव्यवस्थित करके प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करती हैं।

एआई-संचालित ग्राहक सेवा: प्रमुख उपयोग मामले

ग्राहक सहायता में एआई के कई उपयोग हैं। विभिन्न उद्योगों की कंपनियां पहले से ही इन उपकरणों का व्यावहारिक उपयोग कर रही हैं। उदाहरण के लिए, कई ई-कॉमर्स और यात्रा कंपनियां चैटबॉट्स का उपयोग सामान्य पूछताछ जैसे ऑर्डर या बुकिंग से संबंधित प्रश्नों को तुरंत हल करने के लिए करती हैं – जैसे उड़ान में बदलाव या वापसी नीतियों के बारे में सवालों का जवाब देना, जिससे मानव एजेंट्स का कार्यभार कम होता है। अन्य उदाहरणों में शामिल हैं:

• चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट्स: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) से संचालित संवादात्मक बॉट्स सामान्य प्रश्नों या लेन-देन को संभालते हैं। वे सरल अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (जैसे “मेरा खाता शेष कितना है?”) और जटिल कार्य (जैसे आरक्षण बदलना) को टेक्स्ट या आवाज़ के माध्यम से संभाल सकते हैं। ये एआई एजेंट हर इंटरैक्शन से सीखते हैं और समय के साथ बेहतर होते जाते हैं, जिससे एजेंट्स को चुनौतीपूर्ण मामलों के लिए मुक्त किया जाता है।
• स्व-सेवा ज्ञान आधार: एआई सहायता केंद्र के लेख, मार्गदर्शिकाएँ और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों को क्यूरेट और सुझाव देता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई ग्राहक समर्थन पोर्टल में प्रश्न टाइप करता है, तो एआई तुरंत प्रासंगिक दस्तावेज़ दिखा सकता है या आंतरिक ज्ञान आधार से उत्तर उत्पन्न कर सकता है। इससे टिकट की संख्या कम होती है और ग्राहक स्वयं सहायता कर सकते हैं।
• स्मार्ट टिकट रूटिंग: जब ग्राहक अनुरोध (ईमेल, चैट या फॉर्म के माध्यम से) भेजते हैं, तो एआई सिस्टम सामग्री का विश्लेषण करता है और विषय और प्राथमिकता के आधार पर टिकट को सबसे उपयुक्त टीम या विशेषज्ञ को स्वचालित रूप से सौंपता है। यह “स्मार्ट रूटिंग” समाधान को तेज़ करता है और सुनिश्चित करता है कि मुद्दे सही विशेषज्ञ के पास जाएं।
• वॉयस एआई और स्मार्ट IVR: फोन समर्थन पर, एआई-संचालित वॉयस बॉट भाषण-मान्यता और NLP का उपयोग करके बोली गई भाषा को समझ सकते हैं। मेनू में “1, 2, 3” दबाने के बजाय, कॉल करने वाले सीधे अपनी समस्या को सामान्य शब्दों में बता सकते हैं। एआई कॉल को सही जगह रूट करता है या स्वचालित सहायता प्रदान करता है, जिससे फोन समर्थन अधिक सहज हो जाता है। (एक प्रमुख यूके बैंक ने इस तरह के संवादात्मक एआई को अपने चैट चैनलों में लागू करने पर कुछ प्रश्नों पर ग्राहक संतुष्टि में 150% की वृद्धि देखी।)
• भावना और भावना पहचान: एआई उपकरण लाइव बातचीत या संदेशों का विश्लेषण करके ग्राहक की भावना (खुश, निराश, परेशान) और स्वर का पता लगाते हैं। इससे सिस्टम गुस्साए या उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों को प्राथमिकता देने के लिए चिन्हित कर सकता है, या एजेंट्स को सर्वोत्तम प्रतिक्रिया देने की सलाह दे सकता है। असंतोष को जल्दी पकड़ना बढ़ती समस्याओं को रोक सकता है और जब ज़रूरत हो सहानुभूति दिखा सकता है।
• पूर्वानुमान और सक्रिय सहायता: खाता गतिविधि या पिछले व्यवहार का विश्लेषण करके, एआई आवश्यकताओं का अनुमान लगा सकता है। उदाहरण के लिए, एआई देख सकता है कि ग्राहक की वारंटी जल्द समाप्त हो रही है और सक्रिय रूप से नवीनीकरण जानकारी भेज सकता है, या असामान्य लॉगिन गतिविधि का पता लगाकर समर्थन टीम को समस्या होने से पहले सूचित कर सकता है। इस तरह की सक्रिय पहल वफादारी बढ़ाती है और टिकटों को कम करती है।
• कार्यप्रवाह स्वचालन: पर्दे के पीछे, एआई (अक्सर रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन के साथ) सामान्य बैक-ऑफिस कार्यों को संभाल सकता है। यह चैट के बाद फॉलो-अप ईमेल भेज सकता है, केस की स्थिति अपडेट कर सकता है, या स्वचालित रूप से सर्वेक्षण शुरू कर सकता है। एआई-संचालित गुणवत्ता निगरानी उपकरण एजेंट इंटरैक्शन की वास्तविक समय समीक्षा भी करते हैं ताकि कोचिंग सुझाव या अनुपालन मुद्दे पकड़े जा सकें।

व्यावहारिक रूप से, ये एआई उपकरण सभी चैनलों में काम करते हैं। उदाहरण के लिए, वेबसाइट पर एआई चैटबॉट ग्राहक प्रश्न पूरा होने से पहले ही आपके ज्ञान आधार से सहायता लेख सुझा सकते हैं। एआई-संचालित ईमेल सहायक एजेंट्स के लिए अनुशंसित उत्तर तैयार कर सकते हैं।

और वॉयस एआई समर्थन लाइनों का कई भाषाओं में तुरंत अनुवाद कर सकता है, जिससे सेवा वैश्विक स्तर पर सुलभ हो जाती है। चैटबॉट्स, विश्लेषण और स्वचालन के संयोजन से सामान्य समस्याएं तुरंत हल हो जाती हैं, जबकि जटिल समस्याएं सही संदर्भ के साथ मानवों को भेजी जाती हैं।

ग्राहक सेवा में एआई लागू करना

सफलतापूर्वक समर्थन में एआई जोड़ने के लिए योजना और सर्वोत्तम प्रथाओं की आवश्यकता होती है। प्रमुख रणनीतियाँ शामिल हैं:

• स्पष्ट उद्देश्य निर्धारित करें: विशिष्ट लक्ष्य पहचानकर शुरू करें (जैसे “औसत प्रतीक्षा समय 50% कम करना” या “स्व-सेवा दर बढ़ाना”)। इससे आप ऐसे एआई उपकरण चुनेंगे जो मापनीय परिणामों के अनुरूप हों, न कि केवल बिना दिशा के प्रयोग।
• मानव स्पर्श बनाए रखें: एआई को मानवों का पूरक, प्रतिस्थापन नहीं होना चाहिए। सर्वोत्तम उपयोग मामले सामान्य पूछताछ और डेटा-गहन कार्य हैं। कार्यप्रवाह इस तरह डिज़ाइन करें कि भावनात्मक या जटिल मामलों के लिए हमेशा एक स्पष्ट रास्ता लाइव एजेंट तक हो। IBM की सलाह है कि सरल कार्यों के लिए एआई की गति और जटिल मामलों के लिए मानव सहानुभूति का उपयोग करें।
• पारदर्शिता बनाए रखें: ग्राहकों को बताएं जब वे एआई के साथ बातचीत कर रहे हों। पारदर्शिता विश्वास बनाती है – यदि उपयोगकर्ता एआई चैटबॉट देखें, तो वे क्या उम्मीद करें यह जानेंगे। साथ ही, सुनिश्चित करें कि एआई का उपयोग गोपनीयता कानूनों (GDPR, CCPA आदि) और कंपनी नीतियों के अनुरूप हो। डेटा को नैतिक रूप से संभालना स्वीकृति के लिए महत्वपूर्ण है।
• उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर प्रशिक्षण दें: एआई मॉडल केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितना उनका प्रशिक्षण डेटा। अपने एआई सिस्टम को साफ, सटीक और अद्यतित ज्ञान (उत्पाद जानकारी, स्क्रिप्ट, FAQs) से भरें। नियमित रूप से इस “ज्ञान आधार” की समीक्षा और अपडेट करें ताकि पुरानी या पक्षपाती प्रतिक्रियाओं से बचा जा सके। नए ट्रांसक्रिप्ट और फीडबैक के साथ निरंतर प्रशिक्षण एआई को प्रासंगिक बनाए रखता है।
• निरंतर सुधार: प्रदर्शन की निगरानी करें और प्रतिक्रिया एकत्र करें। समाधान दर और ग्राहक संतुष्टि जैसे KPI पर विश्लेषण का उपयोग करें यह देखने के लिए कि एआई कैसा कर रहा है। एजेंट और ग्राहक प्रतिक्रिया लें और समय के साथ मॉडल को पुनः प्रशिक्षित करें। एआई तैनाती “सेट एंड फॉरगेट” नहीं है – यह पुनरावृत्ति के साथ बेहतर होती है।
• सुगम एकीकरण: ऐसे एआई समाधान चुनें जो आपके मौजूदा समर्थन प्लेटफॉर्म (CRM, टिकटिंग सिस्टम, लाइव चैट आदि) में आसानी से जुड़ जाएं। इस तरह, एजेंट एक ही इंटरफ़ेस में पूर्ण संदर्भ बनाए रखते हैं, और ग्राहक को एकीकृत अनुभव मिलता है। IBM जोर देता है कि एआई को वर्तमान उपकरणों के साथ “सामंजस्य में काम करना चाहिए”।
• इंटरैक्शन को व्यक्तिगत बनाएं: आपके पास पहले से मौजूद ग्राहक डेटा का उपयोग करें। सुनिश्चित करें कि एआई पिछले ऑर्डर इतिहास या प्राथमिकताओं का उपयोग करके उत्तरों को अनुकूलित करता है। ग्राहक नोटिस करते हैं यदि एआई विवरण (जैसे उनका नाम या उत्पाद) का उल्लेख करता है – यह व्यक्तिगत अनुभव संतुष्टि बढ़ाता है।
• नैतिक और जिम्मेदार उपयोग: निष्पक्षता और गोपनीयता पर विचार करें। संवेदनशील व्यक्तिगत विशेषताओं का लक्ष्य निर्धारण के लिए उपयोग करने से बचें। किसी भी पक्षपाती या अनुचित सुझावों को पकड़ने के लिए एआई आउटपुट का ऑडिट करें। गोपनीयता सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करें ताकि ग्राहक डेटा सुरक्षित रहे। कई संगठन एआई के लिए नैतिक दिशानिर्देश बनाते हैं ताकि हर चरण में सम्मान और अनुपालन सुनिश्चित हो।
• अपनी टीम को प्रशिक्षित करें: अंत में, अपने कर्मचारियों को तैयार करें। एजेंट्स और प्रबंधकों को प्रशिक्षित करें कि एआई कैसे काम करता है और कब इसे ओवरराइड करना है। जैसा कि Salesforce बताता है, कौशल अंतर एक वास्तविक बाधा है: 66% सेवा नेता महसूस करते हैं कि उनकी टीमों में एआई विशेषज्ञता की कमी है। कर्मचारियों को दिखाएं कि एआई एक उपकरण है जो उन्हें बेहतर काम करने में मदद करता है (खतरा नहीं), और उन्हें रोलआउट में शामिल करें। यह परिवर्तन प्रबंधन स्वीकृति को बढ़ावा देता है।

इन रणनीतियों का पालन करके – स्पष्ट लक्ष्य, अच्छा डेटा, पारदर्शिता और मानव निगरानी – व्यवसाय ग्राहक सेवा में एआई को सहजता से एकीकृत कर सकते हैं और इसके लाभों को अधिकतम कर सकते हैं।

चुनौतियाँ और विचार

शक्तिशाली होने के बावजूद, एआई कुछ चुनौतियाँ भी लाता है। सामान्य चिंताएँ शामिल हैं:

• विश्वास और गोपनीयता: कई ग्राहक चिंतित हैं कि एआई उनके डेटा का गलत उपयोग कर सकता है। केवल लगभग 42% ग्राहक कंपनियों पर एआई का नैतिक उपयोग करने का भरोसा करते हैं। विश्वास बनाने के लिए, डेटा उपयोग के बारे में स्पष्ट रहें और नियमों का पालन करें। मानव से बात करने का विकल्प जैसे दृश्य नियंत्रण ग्राहक मन को शांत करने में मदद करते हैं।
• सटीकता और पक्षपात: एआई मॉडल “हैलुसिनेट” कर सकते हैं या गलत उत्तर दे सकते हैं, खासकर यदि खराब गुणवत्ता वाले डेटा पर प्रशिक्षित हों। गलत या पक्षपाती प्रतिक्रियाएं ग्राहकों को निराश कर सकती हैं या कानूनी समस्याएं पैदा कर सकती हैं। गलतियों को पकड़ने के लिए नियमित समीक्षा और मानव-इन-द-लूप जांच आवश्यक है। IBM लगातार एआई आउटपुट की निगरानी और परीक्षण करने की सलाह देता है।
• सहानुभूति बनाए रखना: अत्यधिक स्वचालन से मानव स्पर्श खो सकता है। हर इंटरैक्शन एल्गोरिदम के अनुकूल नहीं होता। कंपनियों को सुनिश्चित करना चाहिए कि कठिन या भावनात्मक मामलों को जल्दी से सहानुभूतिपूर्ण मानव एजेंट्स को भेजा जा सके। एआई का सर्वोत्तम उपयोग पृष्ठभूमि कार्यों को संभालना और मानवों को देखभाल करने देना है।
• कौशल अंतर: एआई सिस्टम को लागू और प्रबंधित करने के लिए नई विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। जैसा कि बताया गया है, कई टीमों में प्रशिक्षित कर्मचारी नहीं हैं। संगठनों को प्रशिक्षण में निवेश करना चाहिए या एआई विशेषज्ञों को नियुक्त करना चाहिए। “एआई साक्षरता” संस्कृति को प्रोत्साहित करना (जैसे सभी समर्थन कर्मचारियों के लिए मूल प्रशिक्षण) लाभदायक होता है।
• एकीकरण जटिलता: एआई जोड़ना तकनीकी रूप से जटिल हो सकता है। कई कंपनियां पायलट परियोजनाओं से शुरू करती हैं (जैसे एक उत्पाद लाइन के लिए एक चैटबॉट) और धीरे-धीरे विस्तार करती हैं। यह कम जोखिम वाली रणनीति – “रोलआउट से पहले छोटे समूह के साथ परीक्षण” – व्यवधान से बचती है और पहले मूल्य साबित करती है।
• नैतिक और कानूनी मुद्दे: एआई प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए गए डेटा को जिम्मेदारी से संभालना चाहिए। GDPR जैसे कानून सहमति और पारदर्शिता की मांग करते हैं। कंपनियों को नैतिक प्रभावों का मूल्यांकन करना चाहिए (जैसे ग्राहकों को अनुचित तरीके से प्रभावित न करना) और दुरुपयोग के खिलाफ सुरक्षा उपाय रखने चाहिए।

इन चुनौतियों की पूर्वानुमान लगाकर, ग्राहक सेवा के नेता जोखिमों को कम कर सकते हैं। व्यावहारिक रूप से, एआई को मानव निगरानी के साथ जोड़ना और स्पष्ट नीतियाँ बनाए रखना अधिकांश समस्याओं का समाधान करता है। Salesforce यह भी बताता है कि जबकि एआई कई फायदे देता है, नौकरी पर प्रभाव और डेटा गोपनीयता की चिंताओं को संचार और प्रशिक्षण के माध्यम से सावधानीपूर्वक प्रबंधित करना चाहिए।

ग्राहक सेवा में एआई का भविष्य

ग्राहक सेवा में एआई की भूमिका केवल तेज़ हो रही है। उद्योग विशेषज्ञ भविष्य में बड़े बदलावों की भविष्यवाणी करते हैं। उदाहरण के लिए, Gartner का अनुमान है कि 2029 तक एजेंटिक एआई – ऐसे सिस्टम जो स्वायत्त रूप से कार्य कर सकते हैं – 80% सामान्य सेवा मुद्दों को बिना मानव सहायता के हल कर देंगे।

यह परिचालन लागतों को लगभग 30% तक कम कर सकता है और “पूर्व-सक्रिय” सहायता की दिशा में बदलाव ला सकता है: एआई जो ग्राहक के पूछने से पहले ही समस्याओं की पहचान और समाधान करता है।

उभरती तकनीकें पहले से ही इस भविष्य को आकार दे रही हैं। बड़े भाषा मॉडल (जैसे GPT-4 और उससे आगे) और उन्नत वॉयस असिस्टेंट इंटरैक्शन को अधिक संवादात्मक और “मानव-समान” बनाएंगे।

जल्द ही, ग्राहक अपने स्वयं के एआई उपकरणों का उपयोग कंपनियों से जुड़ने के लिए कर सकते हैं (एक Gartner विश्लेषक चेतावनी देता है कि ग्राहक-पक्ष एआई सहायक पारंपरिक समर्थन मॉडल को चुनौती देंगे)। बहुभाषी एआई और भावना एआई भाषा और पहुंच बाधाओं को तोड़ेंगे।

अपनाने की दर बढ़ रही है: रिपोर्टें बताती हैं कि लगभग 100% ग्राहक इंटरैक्शन किसी न किसी रूप में एआई शामिल होंगे। Zendesk के CEO भी कहते हैं, “जल्द ही 100% ग्राहक इंटरैक्शन में किसी न किसी रूप में एआई शामिल होगा।”

व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि हर चैट, ईमेल या कॉल में एआई सहायता या आंशिक रूप से प्रबंधन कर सकता है – भले ही अंत में मानव एजेंट शामिल हो। संगठन तेजी से निवेश कर रहे हैं: कई के पास संवादात्मक एआई के सक्रिय पायलट हैं और वे कुछ वर्षों में सभी चैनलों में चैटबॉट्स और एआई एजेंट्स को रोलआउट करने की योजना बना रहे हैं।

हालांकि, विशेषज्ञ हाइब्रिड मॉडल पर जोर देते हैं: एआई मानवों को बढ़ावा देगा लेकिन प्रतिस्थापित नहीं करेगा। जैसा कि एक रिपोर्ट कहती है, “एआई ग्राहक सेवा के लिए गेम-चेंजर है,” लेकिन सफलता एआई की गति और मानव सहानुभूति के संयोजन में निहित है। भविष्य की ग्राहक सेवा अत्यंत व्यक्तिगत और सक्रिय होगी – उदाहरण के लिए, वर्चुअल एजेंट आपके पूरे प्रोफ़ाइल को हाथ में रख सकते हैं और आपकी समस्या आपके ध्यान में आने से पहले हल कर सकते हैं। फिर भी मानव इन सिस्टम्स का मार्गदर्शन करेंगे और असाधारण मामलों को संभालेंगे।

संक्षेप में, एआई ग्राहक सेवा में क्रांति लाने वाला है। 2025 और उसके बाद, चैटबॉट्स और वॉयस-बॉट्स अधिक बुद्धिमान और सर्वव्यापी होंगे, और अधिक से अधिक कार्य संभालेंगे। जो कंपनियां इस तकनीक में महारत हासिल करेंगी – साथ ही विश्वास, गोपनीयता और मानव संबंध को बनाए रखेंगी – वे वह उत्तरदायी, व्यक्तिगत सहायता प्रदान करेंगी जिसकी कल के ग्राहक मांग करेंगे।

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व्यवसाय और विपणन में एआई अनुप्रयोग

अंत में, एआई ग्राहक सेवा को बदल रहा है सामान्य कार्यों को स्वचालित करके और ग्राहक अनुभव को समृद्ध करके। स्मार्ट चैटबॉट्स और वर्चुअल एजेंट तुरंत उत्तर और चौबीसों घंटे सेवा प्रदान करते हैं, जिससे दक्षता और संतुष्टि बढ़ती है।

साथ ही, मानव एजेंट उन मामलों को संभालने के लिए अधिक सशक्त होते हैं जिन्हें वास्तव में सहानुभूति और निर्णय की आवश्यकता होती है। कुंजी संतुलन है: उच्च मात्रा वाले, पूर्वानुमेय कार्यों के लिए एआई का उपयोग करें, जबकि जटिल या संवेदनशील मामलों के लिए मानव स्पर्श बनाए रखें।

जैसा कि उद्योग अनुसंधान दिखाता है, जो संगठन एआई की गति को मानव भावनात्मक बुद्धिमत्ता के साथ जोड़ते हैं वे श्रेष्ठ सेवा परिणाम उत्पन्न करते हैं। आगे चलकर, ग्राहक सेवा में एआई केवल अधिक स्मार्ट और व्यापक होगा – लेकिन इसे सोच-समझकर एकीकृत करके, व्यवसाय ग्राहक, एजेंट और अपने निचले स्तर को समान रूप से प्रसन्न कर सकते हैं।