Если у вас есть бизнес, связанный с обслуживанием и поддержкой большого количества клиентов, то Вы знаете, как важно учитывать и уметь правильно администрировать расписания, пиковые нагрузки, время ожидания пользователей на линии. Классификация обращений на основе Искусственного Интеллекта в Salesforce значительно изменит способы ведения бизнеса и обслуживания клиентов. Может показаться странным, что что-то, связанное с обслуживанием, а именно с обращениями в Salesforce, может изменить Ваше представление, но это произойдет гораздо раньше, чем Вы думаете.
Что такое классификация обращений на основе ИИ?
Давайте начнем с кейсов или обращений, которые представляют собой проблемы или вопросы клиентов, хранящихся в системе Salesforce. Сегодня все больше компаний используют системы отслеживания обращений в службу технической поддержки для решения проблем клиентов и автоматизации ряда процессов, связанных со взаимодействием клиентов и инженеров в целях обеспечения исключительного качества обслуживания клиентов.
Детализированная карточка обращения в консоли оператора сервисного обслуживания в Salesforce
Классификация обращений осуществляется путем интеллектуального анализа данных, чтобы рекомендовать или заполнять поля из спискового представления и отметки флажка для новых обращений на основе предыдущих данных и истории взаимодействия. Анализ данных использует машинное обучение, технологию искусственного интеллекта (ИИ), чтобы в автоматическом режиме определять поля для заполнения деталей обращения полностью исключив фактор человеческого вмешательства. Данный метод на основе ИИ помогает сохранять точность данных и предотвращает риск возникновения человеческих ошибок. Более того, специалисты службы поддержки теперь освободятся от ненужных действий, что позволит им больше времени уделять на работу над другими обращениями и улучшению сервиса.
Классификация обращений и искусственный интеллект
Машинное обучение обеспечивает классификацию обращений на основе данных всей системы и помогает сократить участие человека в процессах и операциях, перераспредять ресурсы и уменьшить затраты. Управлять загруженностью службы поддержки с помощью машинного обучения теперь значительно легче, поскольку оно помогает правильно прогнозировать и определять значения полей в системе. Технология глубинного машинного обучения разработана по образу и подобию структуры человеческого мозга и использует искусственные сети для обработки и идентификации функции в наборе данных — в данном случае, в конкретной компании Salesforce. После того, как люди выполнили всю работу по идентификации кейса или обращения, машина использует определенный алгоритм для точных прогнозов.
Преимущества классификации обращений клиентов
Машинное обучение имеет предоставляет ряд неоспоримых преимуществ для клиентов и сервисных центров.
| Преимущество | Описание |
| Экономия времени специалистов сервисного обслуживания | Специалисты службы поддержки тратят меньше времени на прокрутку и поиск нужной информации в списковом представлении данных в системе с целью выбора нужного значения или информации. |
| Улучшенное качество данных | Благодаря инструментам предиктивной аналитики повышается точность данных о поступаемых обращениях, поскольку вероятность человеческой ошибки меньше, а данные о Вашей покупке собраны верно. |
| Быстрое решение проблемы | Обращения автоматически классифицируются по истории и специфике пользователей, они также могут направляться к нужным специалистам поддержки для более быстрого реагирования. |
| Улучшенное качество обслуживания клиентов | Специалисты службы поддержки могут уделять больше внимания построению качественных отношений с клиентами и более высоким показателям удовлетворенности клиентов |
Клиентский опыт — это наше все
Исследования Salesforce показали, что 62% опрошенных клиентов поддерживают использование ИИ в сфере сервисного обслуживания. Именно поэтому, компании должны попробовать классификацию обращений на основе ИИ, чтобы изменить способ коммуникации с клиентами. Многие компании переосмысливают и перестраивают сервис, чтобы удержать существующих клиентов и предоставить им качественный сервис. Эти же компании понимают, что не только их продукты и услуги конкурируют друг с другом, качество предоставляемых услуг теперь также является конкурентным фактором.
Введите классификацию обращений. Любые технологии или тренды, которые уменьшат количество времени, которое специалисты службы поддержки тратят на обработку обращений, вероятно, будет использоваться брендами как конкурентное преимущество. Именно поэтому такой инструмент, как классификация обращений, внедряются в большем количестве сервисных центров, поскольку компании смогут обеспечить более качественную клиентскую поддержку. Представьте себе картину, где специалисты сервисного центра больше не обрываются на важном моменте по телефону, электронной почте, и решают проблему оперативно и без долгого ожидания ответа. В будущем Вам не будет страшно обратиться в службу поддержки, поскольку Вы будете уверены, что Ваша проблема будет точно решена и в кратчайшие сроки.
Качественный сервис будущего
Классификация обращений клиентов — это только начало. В ближайшем будущем машинное обучение станет неотъемлемой частью новых технологий, которые хранят и отслеживают данные в системе. Такие приложения будут основаны на модели обучения, которые заранее предугадывают запросы клиентов и смогут предлагать услуги или рекомендации, прежде чем тот самый клиент поймет, что ему необходимо. Приложения на основе интеллектуального анализа уже помогают компании Salesforce использовать преднастроенные шаблоны и автоответы, что очень экономит время всему персоналу. Так, например, в отделе по работе с контентом и коммуникациями данные приложения помогают создавать текст пользовательского интерфейса, выноски функций, видео, графику, онлайн-справку, заметки о выпуске Trailhead и т.д.. Сегодня Salesforce добавляет больше возможностей на основе ИИ в различные решения и платформы, поэтому компании-клиенты смогут значительно увеличить эффективность в различных направлениях при коммуникации с клиентами в режиме реального времени.
