วิธีใช้ Generative AI อย่างชาญฉลาดในการบริการลูกค้า

Generative AI ซึ่งเป็นเทคโนโลยีขั้นสูงที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT, Bard ของ Google, DALL-E, MidJourney และรายการเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เติบโตขึ้นเรื่อยๆ ได้ทำให้โลกต้องตกตะลึง และค่อนข้างแท้จริง

ด้วยความสามารถในการทำซ้ำการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์ gen AI จึงเป็นสิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไปสำหรับบริษัทที่ต้องการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า เครื่องมือบริการลูกค้าที่ใช้ Gen AI สามารถตอบคำถามของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ให้คำแนะนำส่วนบุคคล และแม้แต่สร้างเนื้อหาสำหรับโซเชียลมีเดีย

ตัวอย่างที่ดีของเทคโนโลยีที่บุกเบิกนี้คือ Monty ผู้ช่วยแชทบอทที่เพิ่งเปิดตัวของ G2 ซึ่งสร้างขึ้นบน OpenAI และชุดข้อมูลบุคคลที่หนึ่งของ G2 เป็นผู้แนะนำซอฟต์แวร์ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวแรกที่แนะนำผู้ใช้ในการวิจัยโซลูชันซอฟต์แวร์ในอุดมคติสำหรับความต้องการเฉพาะทางธุรกิจของพวกเขา

เครื่องมือสนับสนุนและการบริการ AI เจนเนอเรชั่นที่เหมือนมอนตี้ช่วยลดเวลาตอบสนองลงอย่างมากและปรับปรุงคุณภาพการตอบสนอง ส่งผลให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้น พวกเขาเชี่ยวชาญในการจัดการกับคำถามของลูกค้าที่เกิดขึ้นซ้ำๆ พร้อมกัน ทำให้ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนของมนุษย์มีอิสระที่จะมุ่งเน้นไปที่ปัญหาเชิงกลยุทธ์และซับซ้อนมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม การใช้ gen AI ในการบริการลูกค้านั้นมาพร้อมกับความท้าทายในตัวมันเอง หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการฝึกโมเดล AI ในชุดข้อมูลต่างๆ เพื่อหลีกเลี่ยงอคติหรือความไม่ถูกต้อง AI จะต้องปฏิบัติตามมาตรฐานทางจริยธรรมและไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

บทความนี้จะกล่าวถึงวิธีที่ gen AI มีศักยภาพอย่างมากในการบริการลูกค้า และธุรกิจต่างๆ จะได้ประโยชน์จากการดำเนินการอย่างมีจริยธรรมได้อย่างไร

ด้วยการเร่งความสนใจและการลงทุนในบริษัทที่สร้าง AI ทำให้มูลค่าตลาดของภาคส่วนนี้คาดว่าจะสูงถึง 42.6 พันล้านดอลลาร์ทั่วโลกในปี 2566

ทำไมต้องใช้ generative AI ในการบริการลูกค้า?

ผู้นำธุรกิจต่อต้านการใช้โซลูชันระบบอัตโนมัติในอดีต เนื่องจากลูกค้าพบว่าการโต้ตอบจากบอทกับมนุษย์น่าหงุดหงิด นี่เป็นข้อกังวลที่ถูกต้องตามกฎหมายสำหรับบอทรุ่นแรกที่อิงตามกฎ แต่เทคโนโลยีมาไกลตั้งแต่นั้นมา

ความสามารถขั้นสูงของแชทบอท Gen AI ในการสนทนากับมนุษย์อย่างเรียบง่ายและเป็นธรรมชาติ ทำให้การใช้เทคโนโลยีนี้ในสภาพแวดล้อมที่ต้องพบปะกับลูกค้าเป็นเรื่องที่ไม่ต้องคิด จากการปรับปรุงประสบการณ์การสนทนาไปจนถึงการช่วยเหลือตัวแทนด้วยการตอบกลับที่แนะนำ AI เชิงกำเนิดจะให้การสนับสนุนที่รวดเร็วและดียิ่งขึ้น

วิธีใช้ generative AI ในการบริการลูกค้า

Generative AI ที่มีอยู่ในระบบอัตโนมัติหรือกลยุทธ์ CX ที่กว้างขึ้นสามารถช่วยให้คุณให้การสนับสนุนได้เร็วและดียิ่งขึ้น นี่คือวิธีการ

สร้างบทสนทนาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น

การเพิ่มเลเยอร์ gen AI ในการสนทนาอัตโนมัติช่วยให้บอทสนับสนุนของคุณส่งการตอบกลับที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น ซึ่งช่วยให้คุณไม่ต้องสร้างลำดับการสนทนาสำหรับการทักทาย การบอกลา และการสนทนาอื่นๆ

ดึงข้อมูลที่อัปเดตจากหน้าเว็บของคุณ

แทนที่จะต้องอัปเดตโฟลว์การสนทนาด้วยตนเองหรือตรวจสอบฐานความรู้ของคุณ ซอฟต์แวร์ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถให้ข้อมูลนั้นแก่ลูกค้าได้ทันที ซอฟต์แวร์เข้าถึงข้อมูลล่าสุดโดยกรองผ่านศูนย์ช่วยเหลือ หน้าคำถามที่พบบ่อย ฐานความรู้ และหน้าบริษัทอื่นๆ ข้อมูลนี้จะถูกส่งไปยังลูกค้าโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติม

สมมติว่าลูกค้าต้องการอัปเดตที่อยู่สำหรับจัดส่งที่แสดงในบัญชีของตน เมื่อคุณขอคำตอบจากโซลูชัน gen AI ระบบจะค้นหาบทความช่วยเหลือของคุณเพื่อหาคำตอบที่ถูกต้อง แทนที่จะนำลูกค้าไปที่บทความ บอทจะรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น โดยจะส่งคำแนะนำที่แม่นยำไปยังลูกค้าโดยตรงเกี่ยวกับวิธีแก้ไขที่อยู่ – แก้ปัญหาได้ทันทีโดยไม่ต้องกลับไปกลับมา

ตั๋วสนับสนุนโครงสร้าง

Gen AI ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อจัดโครงสร้าง สรุป และเติมตั๋วอัตโนมัติ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ทีมสนับสนุนของคุณแก้ไขข้อซักถามของลูกค้าได้เร็วขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่งานที่สำคัญและมีกลยุทธ์มากขึ้นอีกด้วย

โมเดล Gen AI สามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความและจัดหมวดหมู่ตั๋วได้ ตั๋วสนับสนุนตามหมวดหมู่นั้นใช้งานง่าย ช่วยให้คุณส่งคำตอบที่ปรับแต่งได้และจัดลำดับความสำคัญของตั๋ว

ใช้การตอบกลับที่แนะนำ

ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนสามารถแจ้งโซลูชัน gen AI เพื่อแปลงคำตอบที่เป็นข้อเท็จจริงต่อคำถามของลูกค้าด้วยโทนเสียงเฉพาะ พวกเขาจำบริบทของข้อความก่อนหน้าและสร้างการตอบกลับใหม่ตามอินพุตใหม่

สร้างข้อมูลการฝึกอบรม

Gen AI เร่งงานวิเคราะห์และสร้างสรรค์เกี่ยวกับการฝึกอบรมและการบำรุงรักษาบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งนี้ช่วยให้ผู้จัดการระบบอัตโนมัติ นักออกแบบการสนทนา และผู้สร้างบอททำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้องค์กรได้รับคุณค่ามากขึ้นจากการทำงานอัตโนมัติได้เร็วขึ้น

ไม่มีเวลาคิดหาทุกวิถีทางที่ลูกค้าจะขอคืนสินค้าใช่ไหม แทนที่จะต้องสร้างข้อมูลการฝึกอบรมนี้ด้วยตนเองสำหรับโมเดลตามความตั้งใจ คุณสามารถขอให้โซลูชัน gen AI ของคุณสร้างขึ้นได้

ให้ตัวอย่างการสนทนา

แม้แต่นักเขียนที่เก่งที่สุดบางครั้งก็ต้องเจออุปสรรค ในกรณีเช่นนี้ Gen AI สามารถช่วยทำลายบล็อกของนักเขียนและกระตุ้นความคิดสร้างสรรค์โดยสร้างเทมเพลตการตอบสนองสำหรับนักเขียนของคุณ ผู้เขียนสามารถใช้โฟลว์ตัวอย่างเป็นแรงบันดาลใจสำหรับโฟลว์การระดมความคิด

ความท้าทายของการใช้ generative AI ในการบริการลูกค้า

AI เจเนอเรทีฟนั้นค่อนข้างใหม่ และเช่นเดียวกับการพัฒนาใหม่ทุกครั้ง มันมีนิสัยใจคอที่จะรีดออก แต่การรวมความสามารถของ Gen AI เข้ากับระบบอัตโนมัติในการสนับสนุนลูกค้าจะเป็นไปได้หากคุณจัดการและลดความเสี่ยงและความท้าทายต่อไปนี้

ความแม่นยำ

ความคล่องแคล่วที่น่าประทับใจของโมเดล Gen AI มาจากข้อมูลมากมายที่พวกเขาได้รับการฝึกฝน แต่การใช้ชุดข้อมูลที่กว้างและไม่มีข้อจำกัดดังกล่าวอาจนำไปสู่ปัญหาด้านความถูกต้อง ดังเช่นกรณีของ ChatGPT ในบางครั้ง

โมเดล AI เชิงกำเนิดจะดึงข้อมูลการฝึกอบรมมาใช้เพื่อเสนอค่าประมาณที่ดีที่สุดสำหรับสิ่งที่คุณต้องการได้ยิน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อความแจ้งที่คุณระบุ ขออภัย การประมาณการเหล่านี้อาจไม่คำนึงถึงข้อเท็จจริง

ลูกค้าที่ติดต่อทีมสนับสนุนของคุณต้องการคำตอบที่ถูกต้องเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะของตนโดยเร็วที่สุด นั่นเป็นเหตุผลที่การเสียบ generative AI เข้ากับกองเทคโนโลยีของคุณโดยตรงและปล่อยให้หลุดออกไปนั้นไม่ใช่ความคิดที่ดี แล้วคุณจะแน่ใจได้อย่างไรว่าการสนทนาที่เปิดใช้งาน AI กำเนิดจะไม่ตกราง

คุณไม่ต้องการให้แบบจำลอง AI ของคุณสร้างข้อเท็จจริงเมื่อข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับคำถามเฉพาะที่ถามหรือมีข้อมูลที่ขัดแย้งหรือไม่เกี่ยวข้อง การแก้ไขปัญหา? การสร้างระบบเพื่อปรับรูปแบบโมเดล AI

การตั้งค่าระบบป้องกันเหล่านี้จะป้องกันไม่ให้บอทส่งคำตอบที่หลอกลวงหรือสร้างหัวข้อที่ไม่เกี่ยวข้อง

การใช้ทรัพยากร

บอท Gen AI ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการฝึกอบรม สิ่งนี้ทำให้การบำรุงรักษาพวกเขาใช้ทรัพยากรอย่างเข้มข้นและมีความท้าทายทางเทคนิค

คุณสามารถโฮสต์แบบจำลองของคุณเองได้ แต่ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการอาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ผู้ให้บริการระบบคลาวด์จำนวนมากไม่สามารถให้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่โมเดลเหล่านี้ต้องการเพื่อให้ทำงานได้อย่างราบรื่น

ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาด้านเวลาแฝง ซึ่งโมเดลใช้เวลาในการประมวลผลข้อมูลนานขึ้นและทำให้เวลาตอบสนองล่าช้า 90% ของลูกค้าระบุว่าการตอบสนองทันทีเป็นสิ่งสำคัญ ความเร็วในการตอบกลับสามารถสร้างหรือทำลายประสบการณ์ของลูกค้าได้

การใช้โมเดลภาษาที่มีขนาดเหมาะสมเป็นกุญแจสำคัญในการลดการใช้ทรัพยากร โมเดลภาษาขนาดเล็กสามารถสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสม พวกเขาไม่ระบายทรัพยากรของคุณและเป็นโซลูชั่นที่สมบูรณ์แบบในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม

“เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดด้วย AI กำเนิด เราต้องคิดว่า AI ในการสนับสนุนลูกค้าไม่ใช่แค่เครือข่ายประสาทเดียว แต่เป็นสมองทั้งหมด ซึ่งส่วนต่างๆ ของสมองจะจัดการงานที่แตกต่างกัน”

จาคโคปะเสน
หัวหน้าเจ้าหน้าที่วิทยาศาสตร์และผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่ Ultimate

แทนที่จะใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ทั้งหมดเพื่อจัดการงานสนับสนุนลูกค้าอัตโนมัติ ให้ใช้โมเดลเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของโซลูชันระบบอัตโนมัติที่กว้างขึ้น

จงฉลาดและระมัดระวังเมื่อใช้งาน gen AI ในธุรกิจของคุณ

AI เจเนอเรทีฟนั้นทรงพลังอย่างไม่ต้องสงสัย อย่างไรก็ตาม เนื่องจากยังใหม่และมาพร้อมกับความท้าทายและความเสี่ยงมากมาย คุณจึงต้องระมัดระวังในการใช้งานในสภาพแวดล้อมที่ต้องพบปะกับลูกค้า แทนที่จะมองว่า gen AI เป็นกระสุนเงินที่จะแก้ปัญหาการสนับสนุนทั้งหมด ให้ใช้มันเป็นส่วนหนึ่งของระบบอัตโนมัติที่กว้างขึ้น

แม้จะมีความท้าทาย แต่ gen AI ก็มีประโยชน์มากมายสำหรับการบริการลูกค้า และเมื่อครบกำหนด คุณจะพบกรณีการใช้งานใหม่และขั้นสูงกว่า และวิธีที่ดีกว่าในการปรับใช้ในกลุ่มเทคโนโลยีของคุณ

การซื้อซอฟต์แวร์เป็นเรื่องง่าย ฉลาด และเป็นมิตร! แชทกับ Monty แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ G2 และสำรวจโซลูชันซอฟต์แวร์อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน