การสนับสนุนลูกค้าด้วยปัญญาประดิษฐ์ ใช้เครื่องมือต่าง ๆ เช่น แชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อจัดการกับคำถามทั่วไปและปรับแต่งการบริการให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล

ระบบเหล่านี้จะตีความคำถามของลูกค้าและใช้ข้อมูล (ประวัติการซื้อ ตั๋วบริการที่ผ่านมา คำถามที่พบบ่อย ฯลฯ) เพื่อให้คำตอบโดยอัตโนมัติหรือส่งต่อปัญหาที่ซับซ้อนให้เจ้าหน้าที่ดูแล

ด้วยการทำงานอัตโนมัติในงานที่ทำซ้ำ ๆ และการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้การสนับสนุนรวดเร็วและสม่ำเสมอมากขึ้น ทำให้บริษัทสามารถให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่เพิ่มภาระให้เจ้าหน้าที่

จริง ๆ แล้ว IBM ระบุว่าปัญญาประดิษฐ์ในงานบริการลูกค้า “ช่วยให้การสนับสนุนเป็นไปอย่างราบรื่น ช่วยลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว และปรับแต่งการโต้ตอบให้เหมาะสม” ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถ ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย ด้วยการทำงานอัตโนมัติและการแนะนำเจ้าหน้าที่

ผลลัพธ์คือประสบการณ์การบริการที่ราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลูกค้าจะได้รับความช่วยเหลือทันที ขณะที่ทีมงานมนุษย์สามารถมุ่งเน้นกับปัญหาที่ละเอียดอ่อนหรือมีมูลค่าสูงได้

ทำไมปัญญาประดิษฐ์จึงเปลี่ยนแปลงงานดูแลลูกค้า

ธุรกิจต้องเผชิญกับความคาดหวังที่เพิ่มขึ้นในการให้บริการที่รวดเร็วและเหมาะสมกับแต่ละบุคคล การสำรวจของ Salesforce พบว่า 82% ของผู้เชี่ยวชาญด้านบริการรายงานว่าความต้องการของลูกค้าเพิ่มขึ้น และ 78% ของลูกค้ารู้สึกว่าการบริการช้าเกินไปหรือเร่งรีบ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเติมเต็มช่องว่างนี้ ด้วยการให้ ความช่วยเหลือแบบเรียลไทม์และเหมาะสมกับแต่ละบุคคล เครื่องมือ AI จึงเปลี่ยนการบริการให้กลายเป็นข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์

ตัวอย่างเช่น ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถวิเคราะห์ประวัติของลูกค้าและเสนอคำแนะนำที่เหมาะสม หรือแก้ไขปัญหาเชิงรุกก่อนที่ลูกค้าจะโทรเข้ามา บริษัทที่พัฒนาการใช้ AI อย่างเต็มที่จะเห็นผลลัพธ์ที่วัดได้: รายงานของ IBM ระบุว่าผู้ใช้ AI ขั้นสูงมี ความพึงพอใจของลูกค้าเพิ่มขึ้น 17% และ เวลาการโทรสั้นลง 38% ประโยชน์หลักของการสนับสนุนด้วย AI ได้แก่:

• บริการทันทีตลอด 24 ชั่วโมง: แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนไม่เคยหลับ พวกเขาสามารถตอบคำถามทั่วไปได้ทุกเวลา ลดเวลารอคอยอย่างมาก เช่น หลังจากปรับปรุงแพลตฟอร์มสนับสนุน บริษัทแคมป์ปิ้งระดับโลกแห่งหนึ่งพบว่า การมีส่วนร่วมของลูกค้าเพิ่มขึ้น 40% เนื่องจากผู้ช่วย AI ที่พร้อมให้บริการตลอดเวลา
• ตอบสนองรวดเร็วขึ้น: ตัวแทน AI ตอบคำถามง่าย ๆ ได้ทันที และยังแนะนำคำตอบสำหรับเจ้าหน้าที่ในกรณีคำถามที่ซับซ้อนขึ้น ช่วยลดเวลารอคอยอย่างมากและปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า IBM เน้นว่า AI “ทำให้การดำเนินงานรวดเร็วและชาญฉลาดขึ้น” เปลี่ยนการสนับสนุนจากศูนย์ต้นทุนเป็น ฟังก์ชันเชิงรุกที่ขับเคลื่อนลูกค้า
• ประหยัดต้นทุน: การทำงานอัตโนมัติในงานประจำทำให้ต้องใช้พนักงานน้อยลงสำหรับคำถามพื้นฐาน นักวิเคราะห์คาดการณ์ว่า AI จะ ลดต้นทุนการสนับสนุนลงประมาณ 30% ภายในปี 2029 แม้ในปัจจุบันแชทบอทเพียงอย่างเดียวก็ช่วยธุรกิจประหยัดค่าใช้จ่ายในการบริการได้ถึง 30% ผลลัพธ์คือบริษัทสามารถจัดสรรทรัพยากรไปยังงานที่มีมูลค่าสูงกว่า
• เพิ่มศักยภาพให้เจ้าหน้าที่: AI จัดการงานที่น่าเบื่อ ช่วยให้เจ้าหน้าที่มนุษย์มีเวลาจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนหรือละเอียดอ่อน งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าการให้ความช่วยเหลือด้วย AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเจ้าหน้าที่ประมาณ 14% โดยเฉลี่ย AI ยังสามารถส่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้เจ้าหน้าที่ในระหว่างการแชทสด เช่น แนะนำคำตอบถัดไปที่ดีที่สุด หรือแจ้งเตือนความรู้สึกของลูกค้า ทำให้เจ้าหน้าที่ตอบสนองได้รวดเร็วและมั่นใจมากขึ้น
• การปรับแต่งเฉพาะบุคคล: โดยการวิเคราะห์ข้อมูลและพฤติกรรมของลูกค้า AI จะนำเสนอคำแนะนำและโซลูชันที่เหมาะสม เช่น ผู้ช่วย AI สามารถแนะนำสินค้า หรือเนื้อหาการสนับสนุนที่ตรงกับประวัติของลูกค้า ในกรณีหนึ่ง IBM พบว่าผู้ช่วย AI เชิงสร้างสรรค์ช่วยให้ลูกค้าได้รับ คำแนะนำสินค้าเฉพาะบุคคลเร็วขึ้น 10 เท่า และเพิ่มความพึงพอใจขึ้น 15% Salesforce ยังระบุว่า 81% ของผู้เชี่ยวชาญด้านบริการ กล่าวว่าลูกค้าคาดหวังการดูแลแบบส่วนตัว และ AI ช่วยให้เจ้าหน้าที่ตอบสนองความคาดหวังนี้ได้
• ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล: AI รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการโต้ตอบจำนวนมาก ซึ่งช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า (แนวโน้ม ปัญหา ความรู้สึก) ที่บริษัทใช้ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์การบริการ เมื่อเวลาผ่านไป เครื่องมือ AI สามารถทำนายการเลิกใช้บริการหรือแจ้งเตือนปัญหาใหม่ ๆ ช่วยให้การดูแลเป็นเชิงรุกอย่างแท้จริง

ด้วยข้อได้เปรียบเหล่านี้ ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงงานดูแลลูกค้า ให้เป็นการดำเนินงานที่รวดเร็ว ฉลาด และมุ่งเน้นลูกค้ามากขึ้น บริษัทจึงได้เปรียบในการแข่งขันด้วยการมอบความช่วยเหลือที่รวดเร็วและตรงจุด พร้อมกับลดต้นทุนการสนับสนุน

กรณีการใช้งานหลักของงานดูแลลูกค้าด้วย AI

AI มีการใช้งานหลากหลายในงานสนับสนุนลูกค้า บริษัทในหลายอุตสาหกรรมได้นำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้จริง เช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซและท่องเที่ยวหลายแห่งใช้แชทบอทจัดการคำถามทั่วไปเกี่ยวกับคำสั่งซื้อหรือการจอง ตอบคำถามเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงเที่ยวบินหรือเงื่อนไขการคืนสินค้าได้ทันที ลดภาระงานของเจ้าหน้าที่มนุษย์ ตัวอย่างอื่น ๆ ได้แก่:

• แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน: บอทสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จัดการคำถามหรือธุรกรรมทั่วไปได้ พวกเขาสามารถตอบคำถามที่พบบ่อยง่าย ๆ (เช่น “ยอดเงินในบัญชีของฉันคือเท่าไร?”) และงานที่ซับซ้อนขึ้น (เช่น การเปลี่ยนแปลงการจอง) ผ่านการสนทนาแบบข้อความหรือเสียง ตัวแทน AI เหล่านี้เรียนรู้จากทุกการโต้ตอบและพัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ ช่วยให้เจ้าหน้าที่มีเวลาจัดการกรณีที่ท้าทาย
• ฐานความรู้แบบบริการตนเอง: AI คัดสรรและแนะนำบทความศูนย์ช่วยเหลือ คู่มือ และคำถามที่พบบ่อย เช่น หากลูกค้าพิมพ์คำถามในพอร์ทัลสนับสนุน AI สามารถชี้ไปยังเอกสารที่เกี่ยวข้องทันที หรือแม้แต่สร้างคำตอบจากฐานความรู้ภายใน ช่วยลดจำนวนตั๋วบริการและส่งเสริมให้ลูกค้าช่วยเหลือตนเอง
• การจัดเส้นทางตั๋วอย่างชาญฉลาด: เมื่อมีการส่งคำขอเข้ามา (ผ่านอีเมล แชท หรือแบบฟอร์ม) ระบบ AI จะวิเคราะห์เนื้อหาและมอบหมายตั๋วให้ทีมงานหรือผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมตามหัวข้อและความเร่งด่วน การจัดเส้นทางแบบ “ชาญฉลาด” นี้ช่วยเร่งการแก้ไขปัญหาและมั่นใจว่าปัญหาจะถูกส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ที่มีความเชี่ยวชาญ
• AI เสียงและระบบ IVR อัจฉริยะ: ในการสนับสนุนทางโทรศัพท์ บอทเสียงที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเข้าใจภาษาพูดโดยใช้การรู้จำเสียงและ NLP แทนที่จะกด “1, 2, 3” ผ่านเมนู ผู้โทรสามารถอธิบายปัญหาเป็นคำพูดธรรมดา AI จะจัดเส้นทางสายหรือให้ความช่วยเหลืออัตโนมัติ ทำให้การสนับสนุนทางโทรศัพท์ใช้งานง่ายขึ้น (ธนาคารใหญ่ในสหราชอาณาจักรพบว่าความพึงพอใจของลูกค้าเพิ่มขึ้น 150% ในบางคำถามหลังนำ AI สนทนามาใช้ในช่องทางแชท)
• การตรวจจับความรู้สึกและอารมณ์: เครื่องมือ AI วิเคราะห์การสนทนาหรือข้อความสดเพื่อจับความรู้สึกของลูกค้า (เช่น มีความสุข หงุดหงิด หรือไม่พอใจ) และน้ำเสียง ช่วยให้ระบบแจ้งเตือนลูกค้าที่โกรธหรือมีมูลค่าสูงเพื่อให้ความสำคัญเป็นพิเศษ หรือแนะนำเจ้าหน้าที่ว่าควรตอบสนองอย่างไร การจับความไม่พอใจตั้งแต่เนิ่น ๆ ช่วยป้องกันการบานปลายและแสดงความเห็นอกเห็นใจในเวลาที่เหมาะสม
• การสนับสนุนเชิงคาดการณ์และเชิงรุก: โดยการวิเคราะห์กิจกรรมบัญชีหรือพฤติกรรมที่ผ่านมา AI สามารถคาดการณ์ความต้องการ เช่น AI อาจสังเกตเห็นว่าสิ้นสุดการรับประกันของลูกค้าใกล้เข้ามาและส่งข้อมูลการต่ออายุให้ล่วงหน้า หรือแจ้งเตือนทีมสนับสนุนเมื่อพบกิจกรรมเข้าสู่ระบบผิดปกติ การติดต่อเชิงรุกเช่นนี้ช่วยเพิ่มความภักดีและลดจำนวนตั๋วบริการ
• ระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์: เบื้องหลัง AI (มักร่วมกับระบบ Robotic Process Automation) สามารถจัดการงานหลังบ้านที่ทำซ้ำ เช่น ส่งอีเมลติดตามผลหลังแชท อัปเดตสถานะเคส หรือกระตุ้นแบบสำรวจอัตโนมัติ เครื่องมือตรวจสอบคุณภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังช่วยตรวจสอบการโต้ตอบของเจ้าหน้าที่แบบเรียลไทม์ เพื่อแนะนำจุดที่ควรปรับปรุงหรือจับปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ในทางปฏิบัติ เครื่องมือ AI เหล่านี้ทำงานได้ทุกช่องทาง เช่น แชทบอทบนเว็บไซต์อาจแนะนำบทความช่วยเหลือจากฐานความรู้ของคุณโดยอัตโนมัติก่อนที่ลูกค้าจะพิมพ์คำถามจบ ผู้ช่วยอีเมลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถร่างคำตอบแนะนำสำหรับเจ้าหน้าที่

และ AI เสียงสามารถแปลสายสนับสนุนเป็นหลายภาษาได้ทันที ทำให้การดูแลเข้าถึงได้ทั่วโลก การผสมผสานระหว่างแชทบอท การวิเคราะห์ และระบบอัตโนมัติช่วยแก้ไขปัญหาทั่วไปได้ทันที ขณะที่ปัญหาซับซ้อนจะถูกส่งต่อให้มนุษย์พร้อมข้อมูลบริบทครบถ้วน

การนำ AI มาใช้ในงานดูแลลูกค้า

การเพิ่ม AI ในงานสนับสนุนอย่างประสบความสำเร็จต้องมีการวางแผนและแนวทางปฏิบัติที่ดี กลยุทธ์สำคัญได้แก่:

• กำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน: เริ่มต้นด้วยการระบุเป้าหมายเฉพาะ (เช่น “ลดเวลารอเฉลี่ยลง 50%” หรือ “เพิ่มอัตราการบริการตนเอง”) เพื่อให้เลือกเครื่องมือ AI ที่สอดคล้องกับผลลัพธ์ที่วัดได้ แทนที่จะทดลองแบบไม่มีจุดหมาย
• รักษาความเป็นมนุษย์: AI ควร เสริม ไม่ใช่แทนที่ มนุษย์ กรณีใช้งานที่ดีที่สุดคือคำถามทั่วไปและงานที่ใช้ข้อมูลมาก ออกแบบเวิร์กโฟลว์ให้กรณีที่มีอารมณ์หรือซับซ้อนสามารถส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่สดได้เสมอ ตามคำแนะนำของ IBM ใช้ความรวดเร็วของ AI กับงานง่าย ๆ และความเห็นอกเห็นใจของมนุษย์กับงานที่ละเอียดอ่อน
• โปร่งใส: แจ้งลูกค้าเมื่อพวกเขากำลังโต้ตอบกับ AI ความโปร่งใสช่วยสร้างความไว้วางใจ – หากผู้ใช้เห็นแชทบอท AI พวกเขาจะรู้ว่าจะคาดหวังอะไร นอกจากนี้ ให้มั่นใจว่าการใช้ AI สอดคล้องกับกฎหมายความเป็นส่วนตัว (เช่น GDPR, CCPA) และนโยบายบริษัท การจัดการข้อมูลอย่างมีจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการยอมรับ
• ฝึกอบรมด้วยข้อมูลคุณภาพสูง: โมเดล AI ดีแค่ไหนขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ฝึก ป้อนข้อมูลที่สะอาด ถูกต้อง และทันสมัย (ข้อมูลสินค้า สคริปต์ คำถามที่พบบ่อย) ให้กับระบบ AI ทบทวนและอัปเดตฐานความรู้อย่างสม่ำเสมอเพื่อป้องกันคำตอบที่ล้าสมัยหรือมีอคติ การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง (ด้วยบทสนทนาและข้อเสนอแนะใหม่ ๆ) ช่วยให้ AI มีความเกี่ยวข้อง
• ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ติดตามประสิทธิภาพและรวบรวมข้อเสนอแนะ ใช้การวิเคราะห์ตัวชี้วัดสำคัญ เช่น อัตราการแก้ไขปัญหาและความพึงพอใจของลูกค้าเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI รับฟังความคิดเห็นจากเจ้าหน้าที่และลูกค้า และฝึกโมเดลใหม่เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด AI ไม่ใช่ “ตั้งค่าแล้วลืม” – แต่พัฒนาด้วยการทำซ้ำ
• ผสานรวมอย่างไร้รอยต่อ: เลือกโซลูชัน AI ที่เชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มสนับสนุนที่มีอยู่ (CRM ระบบตั๋ว แชทสด ฯลฯ) เพื่อให้เจ้าหน้าที่มีบริบทครบถ้วนในอินเทอร์เฟซเดียว และลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่เป็นหนึ่งเดียว IBM เน้นว่า AI ควร “ทำงานร่วมกันอย่างกลมกลืน” กับเครื่องมือปัจจุบัน
• ปรับแต่งการโต้ตอบ: ใช้ข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่แล้ว ให้ AI ใช้ประวัติการสั่งซื้อหรือความชอบเพื่อปรับคำตอบ ลูกค้าจะสังเกตเห็นหาก AI กล่าวถึงรายละเอียดส่วนตัว (เช่น ชื่อหรือสินค้าที่เป็นเจ้าของ) การปรับแต่งนี้ช่วยเพิ่มความพึงพอใจ
• การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและรับผิดชอบ: พิจารณาความเป็นธรรมและความเป็นส่วนตัว หลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อนเป็นเกณฑ์เป้าหมาย ตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI เพื่อจับข้อเสนอแนะที่มีอคติหรือไม่เหมาะสม ปฏิบัติตามแนวทางความเป็นส่วนตัวเพื่อปกป้องข้อมูลลูกค้า องค์กรหลายแห่งสร้างแนวทางจริยธรรมสำหรับ AI เพื่อให้มั่นใจในความเคารพและการปฏิบัติตามกฎระเบียบในทุกขั้นตอน
• ฝึกอบรมทีมงาน: สุดท้าย เตรียมความพร้อมให้พนักงาน ฝึกอบรมเจ้าหน้าที่และผู้จัดการเกี่ยวกับการทำงานของ AI และเมื่อใดควรยกเลิกการใช้ AI ตามที่ Salesforce ระบุ ช่องว่างทักษะเป็นอุปสรรคที่แท้จริง: 66% ของผู้นำด้านบริการรู้สึกว่าทีมของตนขาดความเชี่ยวชาญด้าน AI แสดงให้พนักงานเห็นว่า AI เป็นเครื่องมือ ช่วย ให้พวกเขาทำงานได้ดีขึ้น (ไม่ใช่ภัยคุกคาม) และมีส่วนร่วมในการเปิดตัว การจัดการการเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยสร้างความร่วมมือ

ด้วยการปฏิบัติตามกลยุทธ์เหล่านี้ – เป้าหมายชัดเจน ข้อมูลดี โปร่งใส และการดูแลของมนุษย์ – ธุรกิจสามารถผสาน AI เข้ากับงานดูแลลูกค้าได้อย่างราบรื่นและเพิ่มประโยชน์สูงสุด

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

แม้จะทรงพลัง แต่ AI ก็มีความท้าทาย ข้อกังวลทั่วไปได้แก่:

• ความไว้วางใจและความเป็นส่วนตัว: ลูกค้าหลายคนกังวลว่า AI จะจัดการข้อมูลของพวกเขาไม่เหมาะสม มีเพียงประมาณ 42% ที่ไว้วางใจบริษัทว่าจะใช้ AI อย่างมีจริยธรรม เพื่อสร้างความมั่นใจ ควรชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลและปฏิบัติตามกฎระเบียบ การมีตัวเลือกให้พูดคุยกับมนุษย์ช่วยบรรเทาความกังวลของลูกค้า
• ความถูกต้องและอคติ: โมเดล AI อาจ “หลอกลวง” หรือให้คำตอบผิดพลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากฝึกด้วยข้อมูลคุณภาพต่ำ คำตอบที่ผิดหรือมีอคติอาจทำให้ลูกค้าหงุดหงิดหรือก่อปัญหาทางกฎหมาย จำเป็นต้องมีการตรวจสอบและมีมนุษย์คอยควบคุมเพื่อจับข้อผิดพลาด IBM แนะนำให้ติดตามและทดสอบผลลัพธ์ของ AI อย่างต่อเนื่อง
• รักษาความเห็นอกเห็นใจ: การทำงานอัตโนมัติมากเกินไปเสี่ยงทำให้ขาดความเป็นมนุษย์ ไม่ใช่ทุกการโต้ตอบที่เหมาะกับอัลกอริทึม บริษัทควรมั่นใจว่ากรณีที่ยากหรือมีอารมณ์สามารถส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่ที่มีความเห็นอกเห็นใจได้ การใช้ AI ที่ดีที่สุดคือจัดการงานเบื้องหลังและให้มนุษย์ดูแล
• ช่องว่างทักษะ: การนำและบริหารระบบ AI ต้องการความเชี่ยวชาญใหม่ ๆ ดังที่กล่าวไว้ ทีมงานหลายแห่งขาดบุคลากรที่ผ่านการฝึกอบรม องค์กรต้องลงทุนในการฝึกอบรมหรือจ้างผู้เชี่ยวชาญ AI ส่งเสริมวัฒนธรรม “ความรู้ด้าน AI” (เช่น การฝึกอบรมพื้นฐานสำหรับพนักงานสนับสนุนทุกคน) จะได้ผลดี
• ความซับซ้อนในการผสานรวม: การเพิ่ม AI อาจมีความซับซ้อนทางเทคนิค หลายบริษัทเริ่มจากโครงการนำร่อง (เช่น แชทบอทเดียวสำหรับสายผลิตภัณฑ์หนึ่ง) และขยายอย่างค่อยเป็นค่อยไป วิธีนี้มีความเสี่ยงต่ำ – “ทดสอบกับกลุ่มเล็กก่อนเปิดตัว” – ช่วยหลีกเลี่ยงความวุ่นวายและพิสูจน์คุณค่าได้ก่อน
• ประเด็นจริยธรรมและกฎหมาย: ข้อมูลที่ใช้ฝึก AI ต้องได้รับการจัดการอย่างรับผิดชอบ กฎหมายเช่น GDPR กำหนดให้ต้องได้รับความยินยอมและโปร่งใส บริษัทควรประเมินผลกระทบทางจริยธรรม (เช่น ไม่ใช้ AI เพื่อชักจูงลูกค้าอย่างไม่เป็นธรรม) และมีมาตรการป้องกันการใช้งานผิดวัตถุประสงค์

ด้วยการคาดการณ์ความท้าทายเหล่านี้ ผู้นำงานดูแลลูกค้าสามารถลดความเสี่ยงได้ ในทางปฏิบัติ การจับคู่ AI กับการดูแลของมนุษย์และการรักษานโยบายที่ชัดเจนมักแก้ไขปัญหาได้ส่วนใหญ่ Salesforce ยังระบุว่าแม้ AI จะมีข้อดีมากมาย แต่ความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบต่อการจ้างงานและความเป็นส่วนตัวต้องได้รับการจัดการอย่างรอบคอบผ่านการสื่อสารและการฝึกอบรม

อนาคตของ AI ในงานดูแลลูกค้า

บทบาทของ AI ในงานบริการลูกค้ากำลังเร่งตัวขึ้น ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในอนาคต Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2029 AI ที่มีความสามารถอิสระ – ระบบที่สามารถดำเนินงานได้ด้วยตนเอง – จะสามารถแก้ไข 80% ของปัญหาบริการทั่วไป โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์

สิ่งนี้จะช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานประมาณ 30% และเปลี่ยนรูปแบบไปสู่การสนับสนุนแบบ “เชิงรุก” คือ AI ที่สามารถระบุและแก้ไขปัญหาก่อนที่ลูกค้าจะร้องขอ

เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่กำลังสร้างอนาคตนี้ เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (อย่าง GPT-4 และรุ่นต่อไป) และผู้ช่วยเสียงขั้นสูงที่จะทำให้การโต้ตอบเป็นธรรมชาติมากขึ้นและ “เหมือนมนุษย์”

ในไม่ช้า ลูกค้าอาจใช้เครื่องมือ AI ของตนเองในการติดต่อกับบริษัท (นักวิเคราะห์ Gartner เตือนว่า ผู้ช่วย AI ฝั่งลูกค้าจะท้าทายรูปแบบการสนับสนุนแบบดั้งเดิม) AI หลายภาษาและ AI วิเคราะห์อารมณ์จะช่วยลดอุปสรรคด้านภาษาและการเข้าถึง

การนำไปใช้กำลังเพิ่มขึ้น: รายงานระบุว่าคาดว่าเกือบ 100% ของการโต้ตอบกับลูกค้า จะเกี่ยวข้องกับ AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง CEO ของ Zendesk ยังกล่าวว่า “ในไม่ช้า 100% ของการโต้ตอบกับลูกค้าจะเกี่ยวข้องกับ AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง”

ในทางปฏิบัติ หมายความว่าทุกการแชท อีเมล หรือโทรศัพท์อาจได้รับความช่วยเหลือหรือจัดการบางส่วนโดย AI แม้ว่าจะมีเจ้าหน้าที่มนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องในที่สุด องค์กรต่าง ๆ กำลังลงทุนอย่างรวดเร็ว หลายแห่งมีโครงการนำร่อง AI สนทนาและวางแผนเปิดตัวแชทบอทและตัวแทน AI ในทุกช่องทางภายในไม่กี่ปีข้างหน้า

อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญเน้นย้ำรูปแบบผสมผสาน: AI จะช่วยเสริมแต่ไม่แทนที่มนุษย์ ตามรายงานหนึ่งกล่าวว่า “AI เป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับงานบริการลูกค้า” แต่ความสำเร็จอยู่ที่การผสมผสานความรวดเร็วของ AI กับความเห็นอกเห็นใจของมนุษย์ งานดูแลลูกค้าในอนาคตจะ ปรับแต่งเฉพาะบุคคลสูงและเชิงรุก เช่น ตัวแทนเสมือนอาจมีข้อมูลโปรไฟล์ของคุณครบถ้วนและแก้ไขปัญหาก่อนที่คุณจะสังเกตเห็น แต่มนุษย์จะเป็นผู้ควบคุมระบบและจัดการกรณีพิเศษ

สรุปได้ว่า AI กำลังจะปฏิวัติงานดูแลลูกค้า ภายในปี 2025 และต่อไป คาดว่าแชทบอทและบอทเสียงจะฉลาดและแพร่หลายมากขึ้น จัดการงานได้มากขึ้น บริษัทที่เชี่ยวชาญเทคโนโลยีนี้ – พร้อมกับรักษาความไว้วางใจ ความเป็นส่วนตัว และความสัมพันธ์กับมนุษย์ – จะมอบการสนับสนุนที่ตอบสนองและเหมาะสมกับลูกค้าในอนาคต

>>> หากท่านต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม:

แอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจและการตลาด

สรุปแล้ว ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงงานดูแลลูกค้า ด้วยการทำงานอัตโนมัติในงานประจำและเพิ่มคุณค่าให้กับประสบการณ์ลูกค้า แชทบอทและตัวแทนเสมือนที่ชาญฉลาดให้คำตอบทันทีและบริการตลอด 24 ชั่วโมง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความพึงพอใจ

ในขณะเดียวกัน เจ้าหน้าที่มนุษย์ก็ได้รับการเสริมศักยภาพให้จัดการกับกรณีที่ต้องการความเห็นอกเห็นใจและการตัดสินใจที่รอบคอบ กุญแจสำคัญคือความสมดุล: ใช้ AI กับงานที่มีปริมาณมากและคาดการณ์ได้ ในขณะที่รักษาความเป็นมนุษย์สำหรับงานที่ซับซ้อนหรือละเอียดอ่อน

ตามงานวิจัยในอุตสาหกรรม องค์กรที่ผสมผสานความรวดเร็วของ AI กับความฉลาดทางอารมณ์ของมนุษย์จะสร้างผลลัพธ์การบริการที่เหนือกว่า ในอนาคต AI ในงานดูแลลูกค้าจะฉลาดและแพร่หลายมากขึ้น แต่ด้วยการผสานอย่างรอบคอบ ธุรกิจจะสามารถสร้างความประทับใจให้ลูกค้า สนับสนุนเจ้าหน้าที่ และเพิ่มผลกำไรได้พร้อมกัน