Każda wymiana z obsługą klienta może zadecydować o lojalności klienta. Według badania Zendeska, ponad 50% klientów przeszło do konkurencji po jednym złym doświadczeniu. W przewodniku opublikowanym na swoim blogu firma ElevenLabs szczegółowo opisuje kompetencje, które pozwalają agentom, zarówno ludzkim, jak i sztucznej inteligencji (AI), rozwiązywać problemy i budować lojalność.
Kompetencje te dzielą się na dwie rodziny. „Soft skills », czyli umiejętności miękkie, obejmują komunikację, cierpliwość, empatię czy adaptacyjność. Kompetencje techniczne obejmują znajomość produktów czy zarządzanie incydentami. Przewodnik szczegółowo omawia siedem z nich: komunikacja, rozwiązywanie problemów, zarządzanie konfliktami, empatia, adaptacyjność, personalizacja i znajomość produktów.
Ludzie i agenci AI wobec klienta
Dla agenta ludzkiego komunikacja oznacza słuchanie i wybór słów, z unikaniem żargonu. Przykład z przewodnika ilustruje to podejście: „Pozwól mi sprawdzić, czy dobrze zrozumiałem: twoje zamówienie zostało wysłane w poniedziałek, ale nigdy nie dotarło ». Agent głosowy oparty na dużym modelu językowym (LLM, system szkolony do manipulowania językiem) może prowadzić płynną rozmowę, ale potrzebuje precyzyjnych zasad, aby zarządzać zmianą głosu i przerwami.
Rozwiązywanie problemów podlega podobnej logice. Agent ludzki diagnozuje sytuację, sprawdza szczegóły i proponuje rozwiązanie. Agent AI opiera się na dostępnych danych, ocenia możliwe ścieżki i wybiera tę z najwyższym wskaźnikiem pewności, zanim szczegółowo opisze kroki do podjęcia. W przykładzie z przewodnika, odrzucona płatność kartą jest weryfikowana przez ludzkiego doradcę, podczas gdy agent AI podłączony do danych konta identyfikuje najbardziej prawdopodobną przyczynę.
Gdy rośnie napięcie, decydujące staje się zarządzanie konfliktami. Przewodnik podkreśla, że AI może wykryć frustrację dzięki zrozumieniu języka naturalnego (NLU) i przekazać rozmowę człowiekowi, wraz z historią wymiany. Jeśli chodzi o empatię, tekst precyzuje, że AI nie odczuwa emocji, ale może identyfikować oznaki frustracji w głosie lub tekście i przyjąć empatyczny ton. Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner w 3Shape, podkreślił znaczenie empatycznego tonu i ludzkiego wrażenia w modernizacji wsparcia w swojej firmie.
Postęp poprzez praktykę i informacje zwrotne
Według przewodnika, te kompetencje można się nauczyć i mierzyć. Dla ludzkich zespołów chodzi o śledzenie satysfakcji klienta (CSAT), wskaźnika rozwiązania przy pierwszym kontakcie i średniego czasu obsługi, a następnie pracę nad słabymi punktami poprzez odgrywanie ról i obserwację rozmów. Dla agentów AI przewodnik wymienia wskaźnik containment, czyli odsetek zgłoszeń obsłużonych bez interwencji człowieka, oraz wskaźnik rozwiązania.
Przed każdym wdrożeniem zmiany muszą być testowane w środowisku symulacyjnym, obejmując przypadki brzegowe, szczególnie te wymagające przekazania do człowieka po zmianie tonu w trakcie rozmowy. ElevenLabs wskazuje, że używa frameworku testowego, który przekształca luki wykryte w istniejących rozmowach w przypadki oceny.
Przewodnik przypomina wreszcie o podziale ról. Agenci AI doskonale radzą sobie ze stosowaniem polityk i mogą automatyzować zadania techniczne, takie jak przeglądanie dokumentacji klienta czy przetwarzanie zwrotów. Ludzie zachowują ostateczny osąd w kwestiach związanych z umiejętnościami miękkimi. Dobrze przeprowadzone przekazanie, precyzuje tekst, przekazuje kontekst rozmowy, aby klient nie musiał wszystkiego powtarzać.
