Преимущества чат-ботов для баз знаний с ИИ
Современные компании сталкиваются с вызовами в области клиентской поддержки из-за перегрузки запросами и ограничений старых чатботов. Технологии LLMs и RAG предлагают решение, обеспечивая эффективные и персонализированные взаимодействия. Интеграция продвинутых AI-чатботов улучшает качество обслуживания и снижает затраты, повышая удовлетворенность клиентов.
Введение
Вы думаете о том, чтобы улучшить обслуживание клиентов с помощью AI-чатбота? Если хотите улучшить самопомощь и создать более хорошее впечатление для ваших клиентов, эта статья для вас. В современном цифровом мире компании работают глобально, и важно поддерживать эффективную, постоянную и быструю поддержку клиентов. Поскольку клиенты из разных часовых поясов и с разными языковыми особенностями постоянно взаимодействуют с платформами и сервисами в поисках моментальной помощи, это становится еще более актуально.
Первое поколение чатботов предложило решение, позволяя автоматизировать часть взаимодействий с клиентами и уменьшить количество обращений. Однако, по мере роста компаний и изменения ожиданий клиентов, стало понятно, что они не справляются с задачей предоставления более насыщенных и персонализированных взаимодействий.
Здесь мы обсудим проблемы, с которыми сталкиваются компании, используя традиционные системы поддержки и базы знаний, и как новые поколения чатботов, которые используют передовые возможности общения, предоставляют возможность изменить и улучшить опыт поддержки клиентов с помощью искусственного интеллекта.
Первое поколение чатботов предложило решение, позволяя автоматизировать часть взаимодействий с клиентами и уменьшить количество обращений. Однако, по мере роста компаний и изменения ожиданий клиентов, стало понятно, что они не справляются с задачей предоставления более насыщенных и персонализированных взаимодействий.
Здесь мы обсудим проблемы, с которыми сталкиваются компании, используя традиционные системы поддержки и базы знаний, и как новые поколения чатботов, которые используют передовые возможности общения, предоставляют возможность изменить и улучшить опыт поддержки клиентов с помощью искусственного интеллекта.
Бизнес-проблемы традиционного управления службой технической поддержки и базой знаний
В современном мире цифровые технологии позволяют компаниям работать на глобальном уровне. Первые чатботы помогли уменьшить количество обращений в поддержку, но со временем стало понятно, что у них есть свои ограничения, которые мешают эффективно обеспечивать "самообслуживание" клиентов.
Проблема 1: Ограниченные возможности общения
Первые чатботы могли автоматизировать круглосуточную поддержку, но часто не могли ответить на широкий круг вопросов клиентов. Вместо свободного общения пользователи получали набор подготовленных вариантов. Это ограничивало поток беседы, и если вопрос клиента не совпадал с предложенными вариантами, он не получал нужную информацию. Это означало, что для полного решения все равно нужны были живые операторы, что увеличивало затраты на персонал и отвлекало их от более сложных задач.
Проблема 2: Сложность в управлении растущей базой знаний
С увеличением объема информации в базе знаний становится сложнее находить нужные документы. Пользователям трудно находить нужную информацию без точного названия файла или ключевого слова. Если появляются похожие ответы, это добавляет трудности и путаницу, тратя время на поиск. Пользователи нуждаются в технологии, которая будет предлагать все подходящие данные в удобной форме.
Проблема 3: Замена старых систем самообслуживания обходится дорого
Многие компании, вложившие средства в текущее самообслуживание, опасаются менять систему ради улучшений, потому что она уже интегрирована в их процессы. Полная смена системы требует значительных затрат, что становится серьезным препятствием для обновления. Компаниям нужна гибкая версия, которая улучшит текущую систему без необходимости полной её замены, избегая больших расходов на перенос данных и обучение сотрудников.
Проблема 1: Ограниченные возможности общения
Первые чатботы могли автоматизировать круглосуточную поддержку, но часто не могли ответить на широкий круг вопросов клиентов. Вместо свободного общения пользователи получали набор подготовленных вариантов. Это ограничивало поток беседы, и если вопрос клиента не совпадал с предложенными вариантами, он не получал нужную информацию. Это означало, что для полного решения все равно нужны были живые операторы, что увеличивало затраты на персонал и отвлекало их от более сложных задач.
Проблема 2: Сложность в управлении растущей базой знаний
С увеличением объема информации в базе знаний становится сложнее находить нужные документы. Пользователям трудно находить нужную информацию без точного названия файла или ключевого слова. Если появляются похожие ответы, это добавляет трудности и путаницу, тратя время на поиск. Пользователи нуждаются в технологии, которая будет предлагать все подходящие данные в удобной форме.
Проблема 3: Замена старых систем самообслуживания обходится дорого
Многие компании, вложившие средства в текущее самообслуживание, опасаются менять систему ради улучшений, потому что она уже интегрирована в их процессы. Полная смена системы требует значительных затрат, что становится серьезным препятствием для обновления. Компаниям нужна гибкая версия, которая улучшит текущую систему без необходимости полной её замены, избегая больших расходов на перенос данных и обучение сотрудников.
Сила LLM: Переосмысление разговорного ИИ чат-ботов для самообслуживания
Традиционные чатботы часто сталкивались с двумя основными проблемами: их неспособностью поддерживать настоящие разговоры и неэффективностью в поиске и представлении нужной информации из обширных баз данных. Эти ограничения часто заставляли пользователей обращаться к трудоемким вариантам живого общения, что увеличивало операционные расходы и напрягало ресурсы.
С моделями, такими как LLMs, обученными на обширных наборах данных, возможно достижение значительных успехов в области понимания контекста, генерации ответов, похожих на человеческие, и поддержания связной беседы. Используя такие модели, компании могут создавать чатботов, которые понимают широкий спектр пользовательских запросов, предоставляют актуальные и точные ответы, и адаптируются к ходу беседы. Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) делает шаг вперед, позволяя чатботам интеллектуально извлекать информацию из баз знаний во время беседы. Это интеграция позволяет давать точные и контекстуальные ответы, уменьшая необходимость для пользователей искать ответы через множество статей.
Решение 1: Снижение высоких операционных расходов на поддержку клиентов
Используя LLMs, можно создать продвинутого AI-ассистента, который будет экспертом в вашей компании и работать круглосуточно. Он обеспечит многоязыковую поддержку с мгновенными ответами, достигая большего масштаба и объема за меньшую стоимость по сравнению с наймом живого персонала. Создание кастомизированного чатбота, обученного на базе данных вашей компании, сравнимо с созданием круглосуточного "Оракула компании". Такой умный чатбот, вооруженный всей документацией вашей компании или службы поддержки, способен справляться с большим количеством запросов клиентов без человеческого вмешательства. Например, IBM сообщает, что компании могут сократить затраты на обслуживание клиентов до 30% за счет использования AI-чатботов, эффективно обрабатывающих рутинные запросы. Более того, чатботы могут одновременно обслуживать тысячи разговоров, обеспечивая своевременные ответы в любое время суток. Результат? Значительное снижение операционных расходов, которые требовались бы для полноценного круглосуточного человеческого обслуживания, и улучшение времени отклика и удовлетворенности клиентов.
Комбинация Conversational AI и многоязыковой поддержки позволяет создать глобального AI-ассистента. ChatGPT поддерживает более 90 языков, что не только улучшает пользовательский опыт, но и снижает операционные расходы. Запуск многоязычного AI-ассистента позволит сократить зависимость от большого количества многоязычного живого персонала, что снижает затраты на обслуживание клиентов до 50% по оценкам отрасли. Это выделяет ChatGPT как высокоэффективного глобального AI-ассистента, способного поддерживать международное расширение и повышать доступность для пользователей по всему миру.
Быстрые ответы = Повышенное удовлетворение клиентов. Каждая секунда ожидания клиента может существенно повлиять на его уровень удовлетворенности. Отчет Drift показывает, что 42% потребителей ожидают, что чатбот ответит за считанные секунды, подчеркивая важность немедленной обратной связи во взаимодействиях с клиентами. Исследования Salesforce подтверждают это, указывая, что 64% потребителей и 80% бизнес-покупателей ожидают мгновенных ответов от компаний — требование, которому чатботы уникально соответствуют. Индивидуализированный чатбот, работающий на базе ChatGPT, для службы поддержки обрабатывается запросы клиентов с беспрецедентной скоростью — обычно менее 3 секунд на ответ. С GPT-4 Omni компании могут внедрять умного и быстрого чатбота, способного к сложным рассуждениям, чтобы эффективно ответить на запросы, значимо увеличивая удовлетворенность клиентов за счет соответствия и превышения ожиданий по скорости ответов.
Решение 2: Повышение эффективности самообслуживания службы поддержки с помощью чатботов на базе RAG
AI-чатботы, работающие на современных технологиях, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG), могут значительно улучшить автоматизацию обработки часто задаваемых вопросов и запросов, снижая нагрузку на команды живого общения и позволяя им сосредоточиться на более сложных, высокоценных задачах. Исследования показывают, что чатботы способны справляться с до 80% рутинных запросов без участия человека, что значительно улучшает временные показатели отклика и операционную эффективность.
Повышенная эффективность благодаря продвинутому AI-обоснованию.
Чатботы на базе RAG превосходно справляются с быстрым поиском релевантной информации в обширных базах знаний. Благодаря использованию современных методов извлечения, они могут быстро находить наиболее важные документы и фрагменты, извлекая ключевые идеи для предоставления точных и контекстуально релевантных ответов.
Точные ответы с документами-источниками.
Чатботы на базе RAG поднимают эффективность самообслуживания на новую высоту, предоставляя точные ответы вместе с источниками информации. Когда пользователь задает вопрос, чатбот ищет в базе знаний, определяет наиболее релевантные документы и извлекает нужную информацию для ответа на запрос. Кроме того, чатбот предлагает прямые ссылки на источники документов, позволяя пользователям при необходимости углубляться в тему.
Усиление доверия и прозрачности.
Предоставляя источники наряду с ответами, чатботы на базе RAG устанавливают доверие и прозрачность в опыте самообслуживания. Пользователи могут легко проверить предоставленную информацию и получить более полное понимание темы. Такой уровень прозрачности увеличивает уверенность пользователей в ответах чатбота и снижает необходимость в эскалации взаимодействия с живыми операторами.
С моделями, такими как LLMs, обученными на обширных наборах данных, возможно достижение значительных успехов в области понимания контекста, генерации ответов, похожих на человеческие, и поддержания связной беседы. Используя такие модели, компании могут создавать чатботов, которые понимают широкий спектр пользовательских запросов, предоставляют актуальные и точные ответы, и адаптируются к ходу беседы. Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) делает шаг вперед, позволяя чатботам интеллектуально извлекать информацию из баз знаний во время беседы. Это интеграция позволяет давать точные и контекстуальные ответы, уменьшая необходимость для пользователей искать ответы через множество статей.
Решение 1: Снижение высоких операционных расходов на поддержку клиентов
Используя LLMs, можно создать продвинутого AI-ассистента, который будет экспертом в вашей компании и работать круглосуточно. Он обеспечит многоязыковую поддержку с мгновенными ответами, достигая большего масштаба и объема за меньшую стоимость по сравнению с наймом живого персонала. Создание кастомизированного чатбота, обученного на базе данных вашей компании, сравнимо с созданием круглосуточного "Оракула компании". Такой умный чатбот, вооруженный всей документацией вашей компании или службы поддержки, способен справляться с большим количеством запросов клиентов без человеческого вмешательства. Например, IBM сообщает, что компании могут сократить затраты на обслуживание клиентов до 30% за счет использования AI-чатботов, эффективно обрабатывающих рутинные запросы. Более того, чатботы могут одновременно обслуживать тысячи разговоров, обеспечивая своевременные ответы в любое время суток. Результат? Значительное снижение операционных расходов, которые требовались бы для полноценного круглосуточного человеческого обслуживания, и улучшение времени отклика и удовлетворенности клиентов.
Комбинация Conversational AI и многоязыковой поддержки позволяет создать глобального AI-ассистента. ChatGPT поддерживает более 90 языков, что не только улучшает пользовательский опыт, но и снижает операционные расходы. Запуск многоязычного AI-ассистента позволит сократить зависимость от большого количества многоязычного живого персонала, что снижает затраты на обслуживание клиентов до 50% по оценкам отрасли. Это выделяет ChatGPT как высокоэффективного глобального AI-ассистента, способного поддерживать международное расширение и повышать доступность для пользователей по всему миру.
Быстрые ответы = Повышенное удовлетворение клиентов. Каждая секунда ожидания клиента может существенно повлиять на его уровень удовлетворенности. Отчет Drift показывает, что 42% потребителей ожидают, что чатбот ответит за считанные секунды, подчеркивая важность немедленной обратной связи во взаимодействиях с клиентами. Исследования Salesforce подтверждают это, указывая, что 64% потребителей и 80% бизнес-покупателей ожидают мгновенных ответов от компаний — требование, которому чатботы уникально соответствуют. Индивидуализированный чатбот, работающий на базе ChatGPT, для службы поддержки обрабатывается запросы клиентов с беспрецедентной скоростью — обычно менее 3 секунд на ответ. С GPT-4 Omni компании могут внедрять умного и быстрого чатбота, способного к сложным рассуждениям, чтобы эффективно ответить на запросы, значимо увеличивая удовлетворенность клиентов за счет соответствия и превышения ожиданий по скорости ответов.
Решение 2: Повышение эффективности самообслуживания службы поддержки с помощью чатботов на базе RAG
AI-чатботы, работающие на современных технологиях, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG), могут значительно улучшить автоматизацию обработки часто задаваемых вопросов и запросов, снижая нагрузку на команды живого общения и позволяя им сосредоточиться на более сложных, высокоценных задачах. Исследования показывают, что чатботы способны справляться с до 80% рутинных запросов без участия человека, что значительно улучшает временные показатели отклика и операционную эффективность.
Повышенная эффективность благодаря продвинутому AI-обоснованию.
Чатботы на базе RAG превосходно справляются с быстрым поиском релевантной информации в обширных базах знаний. Благодаря использованию современных методов извлечения, они могут быстро находить наиболее важные документы и фрагменты, извлекая ключевые идеи для предоставления точных и контекстуально релевантных ответов.
Точные ответы с документами-источниками.
Чатботы на базе RAG поднимают эффективность самообслуживания на новую высоту, предоставляя точные ответы вместе с источниками информации. Когда пользователь задает вопрос, чатбот ищет в базе знаний, определяет наиболее релевантные документы и извлекает нужную информацию для ответа на запрос. Кроме того, чатбот предлагает прямые ссылки на источники документов, позволяя пользователям при необходимости углубляться в тему.
Усиление доверия и прозрачности.
Предоставляя источники наряду с ответами, чатботы на базе RAG устанавливают доверие и прозрачность в опыте самообслуживания. Пользователи могут легко проверить предоставленную информацию и получить более полное понимание темы. Такой уровень прозрачности увеличивает уверенность пользователей в ответах чатбота и снижает необходимость в эскалации взаимодействия с живыми операторами.
Кейс: Как The Edit LDN масштабировал высококлассную службу поддержки клиентов с помощью пользовательского чатбота с искусственным интеллектом
Проблема:
Компания The Edit LDN, являющаяся премиальной глобальной площадкой для продажи лимитированных кроссовок, уличной одежды и предметов роскоши, столкнулась с серьезными вызовами по мере быстрого роста:
- Огромное количество клиентских запросов, особенно по отслеживанию заказов, перегрузило существующий персонал поддержки.
- Недостаточная функциональность существующего чатбота, из-за чего большинство взаимодействий приходилось передавать на живой чат.
- Задержки с ответами из-за большого объема запросов, что негативно сказывалось на удовлетворенности клиентов.
Решение:
Чтобы поддерживать свой статус высококлассного бренда, обеспечивая при этом оперативную и эффективную поддержку, The Edit LDN объединился с компанией для создания продвинутого AI-чатбота. Этот AI-чатбот интегрирован с платформой Shopify и внутренними системами компании, предлагая несколько ключевых преимуществ.
Результаты:
Интеграция AI-чатбота привела к значительным улучшениям для The Edit LDN:
- Эффективное расширение поддержки клиентов без ухудшения качества обслуживания.
- Улучшение операций и стратегий обслуживания клиентов на основе аналитики из чатов.
- 80% запросов полностью обработаны AI-чатботом.
- 88% сокращение затрат на поддержку клиентов и 432% возврат на инвестиции.
- AI обработал в 13 раз больше сообщений, чем живой оператор.
Компания The Edit LDN, являющаяся премиальной глобальной площадкой для продажи лимитированных кроссовок, уличной одежды и предметов роскоши, столкнулась с серьезными вызовами по мере быстрого роста:
- Огромное количество клиентских запросов, особенно по отслеживанию заказов, перегрузило существующий персонал поддержки.
- Недостаточная функциональность существующего чатбота, из-за чего большинство взаимодействий приходилось передавать на живой чат.
- Задержки с ответами из-за большого объема запросов, что негативно сказывалось на удовлетворенности клиентов.
Решение:
Чтобы поддерживать свой статус высококлассного бренда, обеспечивая при этом оперативную и эффективную поддержку, The Edit LDN объединился с компанией для создания продвинутого AI-чатбота. Этот AI-чатбот интегрирован с платформой Shopify и внутренними системами компании, предлагая несколько ключевых преимуществ.
Результаты:
Интеграция AI-чатбота привела к значительным улучшениям для The Edit LDN:
- Эффективное расширение поддержки клиентов без ухудшения качества обслуживания.
- Улучшение операций и стратегий обслуживания клиентов на основе аналитики из чатов.
- 80% запросов полностью обработаны AI-чатботом.
- 88% сокращение затрат на поддержку клиентов и 432% возврат на инвестиции.
- AI обработал в 13 раз больше сообщений, чем живой оператор.
Заключение
С ростом ожиданий клиентов бизнесам приходится адаптировать свои стратегии поддержки, чтобы оставаться конкурентоспособными. Чатботы с поддержкой искусственного интеллекта, такие как те, что используют возможности LLMs и RAG, представляют будущее в области поддержки клиентов. Такое революционное решение предлагается по доступной цене, позволяя улучшить системы поддержки и создать своего рода "Оракула компании" без значительных вложений. Почему бы не воспользоваться возможностями разговорного ИИ, чтобы поднять свою клиентскую поддержку на новый уровень?
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024