Trendy w Obsłudze Klienta na 2024

Rozwiązania Oparte na Sztucznej Inteligencji

Systemy wsparcia oparte na AI to rozwiązania strategiczne – mogą one wspierać specjalistów contact center w zarządzaniu dużymi ilościami danych, priorytetyzować zapytania klientów i zapewniać szybkie odpowiedzi, które maksymalizują efektywność.

Oszczędności mogą być znaczące, ponieważ AI pomaga zautomatyzować rutynowe zadania. To sytuacja korzystna dla obu stron, w której firmy oszczędzają pieniądze, a klienci cieszą się płynną obsługą przy minimalnym czasie oczekiwania.

Generative AI

Generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI) w krótkim czasie zyskała popularność w obszarze obsługi klienta; firmy korzystają z niej m.in. do tworzenia inteligentnych botów. Dzięki Generative AI możliwe jest również generowanie spersonalizowanych treści i ofert, co pozwala firmom dostosowywać CX do ich indywidualnych potrzeb i preferencji.

Według danych firmy Gartner 83% liderów obsługi klienta twierdzi, że planują inwestycje w GenAI lub już to zrobili.

Raport opracowany przez Zendesk pokazuje, że liderzy CX przewidują, że w najbliższym czasie GenAI będzie miało wpływ na obsługę klienta opartą na czacie (57%), komunikację mailową z klientami (53%), funkcjonalność wyszukiwania (45%) oraz interakcje oparte na głosie (42%).

Niemniej warto zaznaczyć, że wielu specjalistów customer service czuje niepewność z powodu nieznajomości narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji lub nie do końca rozumieją w jaki sposób miałyby one ułatwiać pracę w ośrodkach contact center.

W ramach tego trendu, jednym z głównych kierunków rozwoju są modele LLM (Large Language Model) i LMM (Large Multimodal Model).

Modele LLM to potężne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które mają zdolność generowania naturalnie brzmiących tekstów, rozumienia kontekstu oraz przewidywania kolejnych słów w zdaniach. Z kolei modele LMM łączą dane z różnych modalności, takich jak tekst, obrazy, dźwięki itp. Pozwalają one analizować i generować treści, biorąc pod uwagę różnorodne rodzaje informacji.

Te modele są coraz częściej wykorzystywane w różnych dziedzinach, w tym w obsłudze klienta, aby dostarczać bardziej efektywne i zindywidualizowane doświadczenia klientów. Na przykład, mogą być używane do generowania odpowiedzi w czasie rzeczywistym na pytania klientów, dostosowując je do konkretnych potrzeb i preferencji. Dzięki temu firmy mogą skuteczniej obsługiwać swoich klientów, zwiększając satysfakcję i lojalność.

Chatboty i Voiceboty

Chatboty i voiceboty coraz częściej są wykorzystywane do wsparcia działań w obszarze obsługi klienta. Wyposażone w zaawansowane funkcje analizy naturalnego języka, stanowią pierwszą linię kontaktu, efektywnie obsługując szeroki zakres zapytań klientów. Te narzędzia działają przez całą dobę, 7 dni w tygodniu i są w stanie odpowiadać na zapytania w różnych językach. Mogą być idealnym rozwiązaniem dla przedsiębiorstw prowadzących obsługę klienta na zagranicznych rynkach.

Nowy trend w interakcjach głosowych to wykorzystanie bardziej naturalnych tonacji w voicebotach, a firma elevenLabs wiodącą rolę odgrywa w tej dziedzinie, dostarczając różnorodne innowacyjne rozwiązania. Ich innowacyjne rozwiązania umożliwiają wprowadzenie do aplikacji głosowych lepszych, bardziej ludzkich tonacji głosów, co znacząco poprawia autentyczność interakcji z użytkownikami.

To nowe podejście do tworzenia voicebotów otwiera drzwi do bardziej naturalnych i przyjemnych doświadczeń użytkownika, które mogą znacznie zwiększyć zaangażowanie i satysfakcję klientów. Dzięki wykorzystaniu naturalnych głosów, przedsiębiorstwa mogą tworzyć bardziej osobiste i efektywne interakcje z klientami, co w rezultacie może przyczynić się do wzrostu lojalności klientów oraz poprawy wizerunku marki.

Rozwiązania AI Tworzone przez Dostawców Usług Outsourcingowych

Zgodnie z raportem Gartnera Top Priorities of Customer Service Leaders in 2024 69% liderów sektora customer service planuje zainwestować w rozwiązania conversational AI. Ponadto, badania firmy Zendesk pokazują, że 70% liderów CX jest przekonanych, że boty stają się narzędziami do zbudowania wysoce spersonalizowanej ścieżki klienta.

Warto zauważyć, że firmy outsourcingowe contact center posiadające własne technologie wspomagające obsługę klienta mają przewagę na rynku. Przede wszystkim, posiadanie rozwiązań AI tworzonych wewnętrznie pozwala dostosowywać rozwiązania, takie jak chatboty i voiceboty, do specyficznych potrzeb biznesowych.

Zaletą korzystania z usług firmy outsourcingowej jest możliwość szybkiego i łatwego wdrożenia nowych narzędzi oraz skalowania oferowanych usług, bez potrzeby implementacji całkowicie nowych rozwiązań. To eliminuje konieczność przeprowadzenia badań rynku, poszukiwania nowych kontaktów handlowych czy zatrudniania nowych pracowników.

Innymi słowy, wdrożenie i zarządzanie rozwiązaniami AI w contact center może być problematyczne dla wielu przedsiębiorstw. Natomiast firmy outsourcingowe rzadko borykają się z tymi wyzwaniami, ponieważ posiadają odpowiednie zasoby ludzkie oraz własną technologię, co umożliwia sprawną implementację i skalowanie rozwiązań.

Wirtualna i Rozszerzona Rzeczywistość (VR/AR)

Wirtualna (VR) i rozszerzona rzeczywistość (AR) są wykorzystywane do różnych celów, w tym prezentacji produktów i usług, szkoleń oraz obsługi klienta.

W przypadku prezentacji produktów i usług, VR i AR umożliwiają klientom interaktywne doświadczenia, które mogą znacznie lepiej przedstawić produkt niż tradycyjne metody prezentacji. Dzięki tym technologiom klienci mogą zobaczyć produkty w trójwymiarze, zbliżyć się do nich, obracać je, a nawet przetestować ich funkcje w wirtualnym środowisku.

W dziedzinie szkoleń, VR i AR oferują realistyczne symulacje, które pozwalają konsultantom na praktyczne doświadczenie różnych scenariuszy bez ryzyka rzeczywistych konsekwencji. Na przykład, konsultant może skorzystać z treningu wirtualnej obsługi klienta, praktykować symulowane rozmowy czy uczyć się obsługi nowego sprzętu.

W obsłudze klienta, VR i AR mają potencjał zrewolucjonizować sposób, w jaki przedsiębiorstwa komunikują się ze swoimi grupami docelowymi. Dzięki tym technologiom, firmy mogą oferować bardziej interaktywne i spersonalizowane doświadczenia konsumentom, na przykład poprzez wirtualne wycieczki po sklepach, wizualizacje produktów w rzeczywistych warunkach czy wsparcie techniczne w formie wirtualnego asystenta.

Inteligentne Bazy Danych

Tworzenie rozbudowanych inteligentnych baz wiedzy staje się coraz bardziej popularnym trendem w obsłudze klienta. Te zaawansowane systemy wykorzystują technologie uczenia maszynowego (ML) i przetwarzania języka naturalnego (NLP) do gromadzenia, organizowania oraz analizowania ogromnych ilości danych. Dzięki temu są w stanie generować dokładne i odpowiednie odpowiedzi na pytania klientów, nawet te bardziej złożone, zwiększając efektywność obsługi klienta.

Ponadto inteligentne bazy wiedzy są w stanie stale się rozwijać i aktualizować na podstawie nowych informacji i doświadczeń, co pozwala organizacjom na dynamiczne dostosowanie się do zmieniających się potrzeb klientów i środowiska biznesowego. W rezultacie, tworzenie rozbudowanych inteligentnych baz wiedzy przyczynia się do poprawy doświadczeń klientów oraz zwiększenia efektywności procesów obsługi klienta.

Lepsze Zrozumienie Ścieżki Klienta Dzięki Analizie Danych

Ścieżka klienta, znana także jako “customer journey”, obejmuje wszystkie momenty kontaktu i współdziałania klienta z firmą, począwszy od pierwszego spotkania z nią, aż do momentu sfinalizowania transakcji oraz dalszego wsparcia po dokonaniu zakupu. To w zasadzie droga, którą klient podąża, począwszy od zainteresowania produktem lub usługą, przez etapy badania, porównywania, zakupu, aż do ewentualnego wsparcia posprzedażowego i lojalności wobec marki.

Zrozumienie potrzeb klientów stanowi wyzwanie dla wielu przedsiębiorstw. Niemniej jednak dzięki postępowi technologicznemu, specjaliści ds. obsługi klienta mogą korzystać z różnorodnych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, aby lepiej zrozumieć ścieżkę klienta.

Według raportu Gartnera, 45% liderów obsługi klienta planuje inwestycje, które pomogą ulepszyć analizę ścieżki klienta, a 50% z nich już zainwestowało w odpowiednie rozwiązania. Poprzez zbieranie i analizowanie danych z interakcji na wszystkich punktach styku, firmy mogą zrozumieć i ulepszyć customer journey w sposób, który wcześniej wydawał się nieosiągalny.

Ten trend w obszarze obsługi klienta, nie dotyczy tylko spełniania potrzeb, ale przewidywania ich. Dzięki analizie predykcyjnej firmy mogą zauważyć wczesne oznaki niezadowolenia klientów i podejmować proaktywne działania, aby ich zatrzymać.

Czym tak naprawdę jest analiza predykcyjna? To proces wykorzystujący zaawansowane techniki analizy danych i sztucznej inteligencji do przewidywania zachowań klientów oraz potrzeb, aby zoptymalizować działania obsługi klienta i zwiększyć efektywność operacyjną.

Poprzez analizę danych historycznych, jak również bieżących interakcji z klientami, systemy analizy predykcyjnej są w stanie prognozować takie zdarzenia jak np. liczba połączeń w określonym przedziale czasowym, preferencje klientów, problemy techniczne, czy też prawdopodobieństwo wystąpienia konkretnych sytuacji obsługowych.

Analiza Emocji

Nowe możliwości w obszarze analizy danych obejmują dynamiczny rozwój rozpoznawania emocji w głosie. Oznacza to, że voiceboty są zdolne nie tylko do zrozumienia i reakcji na naturalną mowę, ale także do identyfikowania emocji wyrażanych przez klientów w ich głosach. To tworzy nowe perspektywy w obszarze obsługi klienta, gdzie systemy mogą analizować emocje i dostosowywać odpowiedzi, aby lepiej odpowiadały na ich potrzeby i preferencje grupy docelowej.