AI u korisničkoj podršci. Kako veštačka inteligencija menja odnos sa kupcima

Kad kontaktirate korisničku službu recimo banke ili nekog ecommercea postoji prilična šansa da prvi glas ili poruka koja vam odgovori pripada veštačkoj inteligenciji, a ne čoveku.

Kompanije širom sveta, a i kod nas u regiji, ubrzano uvode AI rešenja u call centre i čet servise kako bi kupcima obezbedile bržu, efikasniju i dostupniju podršku. Globalna analiza Fullview io je predvidela da će do 2025. godine čak 95 posto svih interakcija sa klijentima biti barem delimično vođeno putem AI sistema. Iako možda nismo u potpunosti dostigli taj procenat, jasno je da veštačka inteligencija postaje ključni deo customer experience strategije mnogih kompanija. Štaviše, istraživanje koje je sproveo Zendesk pokazuju da 59 posto potrošača veruje da će generativna AI tehnologija u naredne dve godine promeniti način na koji komuniciraju sa kompanijama. U tom kontekstu, pogledajmo kako se AI koristi u korisničkoj podršci, od call centara, preko chatbot rešenja, do omnikanalne podrške i kako te inovacije menjaju odnos sa kupcima.

AI u call centrima

Call centri su prirodno mesto za primenu veštačke inteligencije. Moderni IVR sistemi (automatizovani glasovni meniji) su evoluirali od prostih skripti do pametnih virtuelnih agenata koji razumeju govor i mogu da vode prirodan razgovor. Ovi glasovni botovi odgovaraju na česta pitanja (npr. stanje računa, status porudžbine), pružaju osnovne informacije i po potrebi automatski preusmeravaju poziv ka odgovarajućem operateru. Ako je korisnikov problem previše složen, virtuelni agent će odmah uključiti ljudskog kolegu kako bi se postiglo da korisnik što pre dobije pomoć koju treba. Rezultat je kraće vreme čekanja i manje opterećenje za call centar tim.

Sa poslovne strane, motivacija za AI u call centrima leži i u optimizaciji troškova. Prema proceni analitičke kuće Gartner, do 2026. godine implementacija konverzacionih AI sistema smanjiće troškove rada agenata za čak 80 milijardi dolara, jer će otprilike jedan od deset korisničkih interakcija biti potpuno automatizovan. Drugim rečima, rutinske pozive i zahteve preuzeće mašine, dok će se ljudski agenti baviti kompleksnijim zadacima. Pored preuzimanja poziva, AI sada pomaže i zaposlenima u call centru tokom razgovora. Specijalizovani alati mogu u realnom vremenu da transkribuju razgovor i predlažu agentu naredne korake ili rešenja na osnovu prepoznavanja ključnih reči. Nakon završenog poziva, AI može automatski da sažme najvažnije detalje za zapisnik, što potom ubrzava obradu slučajeva i omogućava da se agenti brže posvete narednom pozivaocu.

Naravno, uvođenje veštačke inteligencije u ovako osetljivo područje dolazi sa izazovima. Korisnici neće imati strpljenja za loše chatbotove ili robotski automatizovani glas. Stručnjaci zato upozoravaju da AI u call centru mora biti pažljivo implementiran i nadgledan. Ako automatski sistem ne reši problem efikasno, frustrirani korisnik može da stone negativan utisak o kompaniji. Pravilo kojeg se mnoge uspešne organizacije drže jeste da AI treba da radi uz ljude, a ne umesto njih. U praksi to znači da se veštačka inteligencija koristi kao asistencija, da prefiltrira jednostavne zahteve, pripremi informacije i pruži podršku agentima, dok se na kraju svakog kompleksnog problema ipak nadovezuje ljudski dodir. Na taj način postiže se optimalna kombinacija. Brzina i dostupnost koje nudi mašina, uz empatiju i kreativnost koje donosi čovek.

Chatbot rešenja i virtuelni agenti

Dok AI u call centru često radi u pozadini, AI agent chatbot rešenja preuzimaju prvu liniju digitalne komunikacije sa kupcima. Svako ko je koristio chat podršku na web sajtu ili putem mobilne aplikacije verovatno je bar jednom razgovarao sa pametnim virtuelnim asistentom. Ovi chatbotovi oslanjaju se na napredne modele obrade jezika (Natural Language Processing), što znači da razumeju prirodan govor (uključujući i tipične greške u kucanju) i mogu odgovarati razgovornim, nefomalnim tonom. Za razliku od starih skriptovanih botova koji su se držali unapred definisanih tokova, savremeni AI asistenti mogu da prate kontekst razgovora i da se prilagođavaju promenama u pitanjima korisnika. Na primer, ako korisnik postavi dodatno podpitanje ili promeni temu, napredni chatbot će i dalje "shvatati" o čemu je reč umesto da se zaglavi ili resetuje.

Unsplash

Još jedna velika inovacija jeste sposobnost učenja iz podataka konkretnog preduzeća. Platforme poput Chatislav.ai omogućavaju kompanijama da kreiraju sopstvenog AI asistenta nahranjenog internim znanjem firme. U praksi, to znači da se kroz platformu mogu uploadovati priručnici, dokumentacija, istorija komunikacije sa klijentima, pa čak i kompletne FAQ stranice (sekcije sa najčešće postavljanim pitanjima) sa sajta. AI zatim analizira te informacije i koristi ih kao bazu znanja za odgovore korisnicima. Zahvaljujući tome, virtuelni agent zna specifičnosti proizvoda i usluga date kompanije i može mnogo preciznije da reši upite. Tako korisnik ima utisak kao da razgovara sa iskusnim operaterom, a ne sa mašinom. Kada se podaci ažuriraju (npr. novi cenovnik ili promena politike), agent će automatski raditi sa najnovijim informacijama, što garantuje ažurne odgovore.

Vrhunski AI agent chatbot sistemi danas postižu impresivan nivo funkcionalnosti. Njihove mogućnosti obuhvataju:

Non-stop dostupnost. Rade 24/7, bez pauze, pružajući trenutne odgovore u bilo koje doba dana ili noći. Jedan virtuelni agent može praktično istovremeno da razgovara sa stotinama korisnika, čime se eliminiše čekanje u redu.

Munjevito odgovaraju na često postavljana pitanja, pretražujući kroz ogromne baze podataka za delić sekunde. Korisnik koji pita, recimo, „Kako mogu da pratim svoju porudžbinu?“ dobiće konkretan odgovor odmah, umesto da čeka agenta da ručno pronađe informaciju.

Integrisani su sa bazom znanja kompanije. Mogu da koristei interne dokumente, baze podataka i FAQ sadržaje da bi pružili tačne, kontekstualne informacije specifične za tu firmu. To znači da AI agent jedne banke „zna“ odgovore iz finansijskih propisa te banke, dok AI u maloprodaji poznaje aktuelne zalihe i uslove isporuke konkretne trgovine.

Prepoznaju kada pitanje ili problem prevazilazi njihove mogućnosti i bez oklevanja uključuju ljudskog operatera, umesto da ponude pogrešan ili nerelevantan odgovor. Na primer, ako chatbot ne može pouzdano da reši reklamaciju proizvoda, automatski će proslediti razgovor agentu uz sažetak dosadašnje komunikacije.

Podržavaju više jezika istovremeno, često automatski detektujući jezik korisnika i odgovarajući na njemu. Jedan te isti AI agent može u jednom trenutku ćaskati na srpskom sa domaćim kupcem, a već u sledećem chatu pružiti podršku na engleskom kupcu iz inostranstva.

profimedia

Ovako napredne mogućnosti vode ka tome da dobro osmišljeni chatbot može da pruži iskustvo gotovo ravnopravno ljudskom sagovorniku. Skoro polovina potrošača prema Zendesk studiji je izjavila da ima utisak da AI agent može biti empatičan prilikom rešavanja njihovih problema, što pokazuje koliko je tehnologija napredovala u oponašanju prirodne komunikacije. Velike svetske platforme za korisničku podršku već su integrisale ovakve AI alate. Recimo, Intercom je razvio virtuelnog asistenta po imenu Fin koji, uz pomoć OpenAI GPT-4 modela, može samostalno da reši i do 50 posto korisničkih upita koristeći sadržaje iz postojeće dokumentacije firme. To znači da se upola manje zahteva prosleđuje zaposlenima, što timovima podrške štedi vreme za složenije zadatke. Zendesk takođe vidi sinergiju čoveka i mašine kao put napred, a prema njihovom istraživanju, 75 procenata rukovodilaca korisničkog iskustva smatra da AI ne zamenjuje ljude već pojačava njihove sposobnosti kako bi zajedno pružili bolju uslugu.

Važno je naglasiti i da AI chatbotovi nisu više samo domen globalnih korporacija. Na tržištu se pojavljuju i lokalna rešenja prilagođena manjim sredinama. Jedan takav primer je platforma Chatislav.ai, koja omogućava i domaćim kompanijama da bez programiranja postave sopstvenog AI asistenta za komunikaciju sa kupcima. Taj virtuelni agent može, recimo, odmah odgovoriti na pitanja o statusu porudžbine ili pomoći korisniku oko rezervacije usluge i to u svako doba, 24 časa dnevno, bez čekanja na operatera. Povratne informacije pokazuju da su korisnici često prijatno iznenađeni brzinom i prirodnošću ovakve interakcije. Uz to, integracija ovih rešenja je fleksibilna. Chatbot može da se poveže sa web sajtom, mobilnom aplikacijom, pa čak i popularnim mesindžer platformama, što nas vodi u sferu omnikanalne podrške.

Omnikanalna podrška uz AI

Savremeni potrošač očekuje da pomoć bude dostupna na svakom koraku, bilo da se javi putem telefona, emaila, web-forme, društvenih mreža ili aplikacije za dopisivanje. Koncept omnikanalne podrške podrazumeva da kompanija pruža jedinstveno korisničko iskustvo kroz sve te kanale komunikacije. U praksi, to znači da ako kupac započne razgovor preko web chata, a nastavi ga kasnije preko emaila ili pozivom, ne bi trebalo da mora ispočetka da objašnjava svoj problem. Tu na scenu stupa veštačka inteligencija kao lepak koji povezuje različite kanale u jednu celinu.

AI sistemi mogu da centralizuju i pamte kontekst komunikacije, bez obzira odakle interakcija dolazi. Na primer, ako ste razgovarali sa chatbotom na Facebook Messengeru pa odlučite da pozovete call centar, dobro implementirana AI platforma prepoznaće vas i sažeti operateru sve bitne informacije iz prethodnog razgovora. Time se postiže kontinuitet. Korisnik ima osećaj da razgovara sa jednom istom podrškom, bez ponavljanja i frustracije. Napredna analitika dodatno pomaže menadžerima podrške da razumeju širu sliku. Algoritmi za obradu prirodnog jezika mogu da prečešljaju transkripte poziva, chat prepiske i druge izvore podataka sa svih kanala, kako bi identifikovali najčešće teme upita, uobičajene tačke nezadovoljstva ili opšti sentiment korisnika. Takvi uvidi su dragoceni za poboljšanje usluge. Na primer, ako AI analitika pokaže da se na Xu gomilaju pitanja o određenom proizvodu, kompanija može proaktivno da reaguje unapređenjem dokumentacije ili dodatnom obukom agenata za tu temu.

profimedia

Jedan od ciljeva AI u omnikanalnoj strategiji jeste i da korisničku podršku učini uvek dostupnom i doslednom. Prema istraživanju kompanije Calabrio, 83 posto lidera kontakt centara veruje da će im AI omogućiti upravo to, 24/7 podršku na svim kanalima, što revolucionarno podiže nivo dostupnosti i pogodnosti za klijente. U praksi, već sada postoje platforme koje spajaju više komunikacionih kanala pod kapom jedinstvenog AI agenta. Na primer, Chatislav.ai agent može da se istovremeno integriše na web sajt kompanije i u njenu mobilnu aplikaciju, ali i da se poveže sa servisima poput WhatsApp, Viber, Slack, Instagram i Facebook Messengera. To znači da korisnik može birati kanal koji mu najviše odgovara, dok će iza kulisa isti AI sistem voditi računa da odgovori budu usklađeni i tačni na svakom od njih.

Važno je napomenuti da implementacija omnikanalne strategije nije jednostavan poduhvat. Zahteva i tehnološku integraciju i organizacionu usklađenost. Istraživanja koja je sproveo Calabrio pokazuju da tek oko 36 posto centara podrške trenutno ima u potpunosti realizovan omnikanalni sistem, što znači da mnoge kompanije još traže optimalan model. Ipak, smer kretanja industrije je jasan: korisnici očekuju fleksibilnost („javiću se kako želim, a vi budite tamo“) i doslednost („ko god da mi odgovara, znaće sve o mom slučaju“), a veštačka inteligencija je postala neophodan alat da se ti zahtevi ispune.