Müşteri Hizmetlerinde Yapay Zeka Nasıl Kullanılır (5 Fikir)
Yayınlanan: 2023-10-11Hızlı bir teknolojik evrim çağında yaşıyoruz ve son birkaç yılda en çok konuşulanlardan biri yapay zeka (AI) oldu. Yapay zeka aslında müşteri hizmetleri alanında da devrim yaratarak her büyüklükteki işletmenin 24 saat destek sunmasına ve daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunmasına olanak sağladı.
Peki müşteri deneyimi sektörünün yapay zekadan yararlanabileceği kritik yollar nelerdir? ️
Bu makalede, halihazırda müşteri hizmetleri ekiplerini yeniden şekillendiren ve müşteri memnuniyetini artıran yapay zeka odaklı çözümler hakkında bilmeniz gereken her şeyi anlatacağız.
Öncelikle yapay zeka müşteri hizmetlerinin neler gerektirdiğini, bazı faydalarını ve zorluklarını kısaca gözden geçireceğiz ve ardından yapay zekayı kendi müşteri hizmetleri ihtiyaçlarınız için kullanmaya başlamanın beş yolunu paylaşacağız.
Bunu yapalım!
Yapay zeka müşteri hizmetleri nedir?
Yapay zekanın müşteri deneyimindeki hedefi, genel deneyimi iyileştirmek ve tüketicilerle daha anlamlı etkileşimler yaratmaktır. Sanal asistanlardan duyarlılık analizine kadar birçok çözüm, müşteri hizmetleri operasyonlarının çeşitli yönlerine sorunsuz bir şekilde entegre edilmiştir. Örneğin:
- Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar : Modern müşteri hizmetlerinin ön saflarında yer alan araçlardan biri, yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlardır. Bu dijital aracılar (doğal dil işlemeyi veya NLP'yi kullanan), örneğin müşterilere ortak sorgularda yardımcı olabilir ve anında yanıt ve çözüm sağlayabilir.
- Otomatik Self Servis : Yapay Zeka müşteri hizmetleri aynı zamanda müşteriler için bilgi bulma, siparişleri takip etme ve doğrudan insan etkileşimine ihtiyaç duymadan rutin görevleri gerçekleştirme gibi birçok self servis seçeneğini de kolaylaştırır.
- Kişiselleştirme ve Öneri : Yapay zeka, satın alma geçmişini, gezinme davranışını ve tercihleri inceleyebilir ve kişiselleştirilmiş öneri ve öneriler sunabilir.
- Duyarlılık Analizi : Yapay zeka ayrıca duyarlılığı ölçmek, iyileştirilecek alanları belirlemek ve sorunları çözmek için müşteri geri bildirimlerini, incelemelerini ve sosyal medya etkileşimlerini de değerlendirebilir.
- Tahmine Dayalı Analitik : Geçmiş verilerden yararlanan yapay zeka odaklı tahmine dayalı analitik, müşteri ihtiyaçlarını ve davranışlarını da tahmin edebilir. Böylece işletmeniz proaktif olarak olası endişeleri giderebilir, hedefe yönelik promosyonlar sunabilir veya envanter yönetimini optimize edebilir (sadece birkaç örnek).
- Sesli Asistanlar : Sesli asistanlar, bilgilere eller serbest erişim sağlar; böylece kullanıcılar doğal konuşmayı kullanarak ürünler hakkında bilgi alabilir, sipariş verebilir ve randevu planlayabilir.
- Gerçek Zamanlı Destek : Yapay zeka ayrıca sosyal medya, mesajlaşma uygulamaları ve canlı sohbet dahil olmak üzere çeşitli kanallar aracılığıyla gerçek zamanlı destek sağlar.
- Dil Çevirisi : Yapay zeka destekli dil çeviri araçları, işletmenizin küresel bir müşteri tabanıyla etkili bir şekilde iletişim kurmasını da sağlayabilir.
- Sahtekarlık Tespiti : Son olarak, yapay zekanın (işlemleri ve kullanıcı davranışlarını analiz eden) model tanıma yetenekleri, sahtekarlık faaliyetlerini tespit edip önleyebilir.
Yapay zeka müşteri hizmetleri otomasyonunun faydaları
Müşteri hizmetleri etkileşimlerinize yapay zeka eklemek çeşitli avantajlar sunar. İlk olarak, sohbet robotları kullanıcılardan gelen rutin soruların çoğuna hızlı bir şekilde yanıt verebildiğinden, müşteri yolculuğunun her noktasındaki anlaşmazlıkları azaltabilir. Ayrıca yapay zeka, şirketinize daha iyi yanıt ölçümleri de sağlayabilir, çünkü bu araçlar büyük miktarlardaki talepleri saniyeler içinde kolayca halledebilir.
Ancak yapay zekanın gerçek gücü müşteri hizmetleri verilerini kullanmasıdır. Yapay zeka, tahminlerde bulunmak için inanılmaz derecede güçlü olabilecek gerçek zamanlı verileri kullanır. Birkaç örnek görelim.
Yapay zeka destekli çözümler, aksi takdirde müşteri hizmetleri ekibine yönlendirilmesi gereken rutin müşteri sorgularını otomatikleştirebildiğiniz için önemli ölçüde maliyet tasarrufu sağlayabilir. Özellikle siparişlerin takibi veya belirli ürünler hakkında bilgi sağlanması gibi temel müşteri sorgularından bahsediyoruz. Bunun yerine, yapay zeka müşteri hizmetleri, insan temsilcilerinin en karmaşık ve özel müşteri ihtiyaçlarına odaklanmasına olanak tanıyabilir; bu aynı zamanda sıradan ve tekrarlanan görevler üzerinde çalışmanın baskısını da hafifletir!
Örneğin:
- Bir havayolu, check-in süreçlerini otomatikleştirmek ve bagaj politikaları ve uçuş detayları hakkında sık sorulan soruları yanıtlamak için web sitesinde bir chatbot kullanabilir.
- Bir e-ticaret platformu, sipariş durumu ve teslimat süreleriyle ilgili müşteri sorularına anında yanıt veren yapay zeka destekli e-ticaret odaklı sohbet robotlarını entegre edebilir.
- Bir finans kurumu, kredi kartı sorunları, ipotek sorguları veya yatırım soruları için müşteri sorgularını analiz etmek ve bunları uygun departmana yönlendirmek için yapay zekadan yararlanabilir.
- Çevrimiçi bir moda perakendecisi, müşterinin göz atma geçmişini ve geçmiş satın alımlarını analiz etmek için yapay zeka algoritmalarını kullanabilir ve ardından web sitesini, müşterinin stil tercihlerine uygun ürün önerileri gösterecek şekilde özelleştirebilir.
- Bir otel zinciri, uluslararası misafirlere çok dilli destek sağlamak için yapay zeka destekli çeviri araçlarını kullanabilir.
Yapay zeka müşteri hizmetlerinin zorlukları
Her teknolojide olduğu gibi, konu müşteri hizmetleri süreçleriyle ilgilenmeye geldiğinde yapay zekanın da dezavantajları var.
Bu tür engellerden biri insan dokunuşu ve empati eksikliğidir. Yapay zeka, insan etkileşimlerini kopyalamayı amaçlasa da, karmaşık duygusal nüansları veya benzersiz müşteri durumlarını anlama ve bunlara uygun şekilde yanıt verme konusunda hala zorluk yaşıyor.
Yapay zeka müşteri hizmetlerinin uygulanması aynı zamanda müşteri bilgilerinin toplanmasını ve analiz edilmesini de gerektirir; bu da güvenlik ve veri gizliliği konusunda endişelere yol açabilir. Ayrıca bazı müşteriler, görüşmelerinin bir insanla gerçekleşmesini bekler ve yapay zeka sistemleriyle etkileşime girmek konusunda tereddütlü veya dirençli olabilir.
Dikkate alınması gereken bir diğer husus, yapay zekanın hem doğru verilere hem de iyi eğitilmiş modellere dayanması ve mevcut müşteri hizmetleri platformlarına (CRM'ler ve veritabanları gibi) doğru bir şekilde entegre edilmesinin gerekli olmasıdır; bu da zorlayıcı olabilir.
Müşteri hizmetlerinde yapay zeka ve makine öğrenimi nasıl kullanılır?
Yapay zeka araçları sürekli gelişiyor ancak aşağıda bazı yeni yapay zeka araçlarını ve bunların müşteri hizmetlerindeki uygulamalarını bulacaksınız.
- Konuşmaya dayalı yapay zeka platformları ve artırılmış mesajlaşma
- Ses analizi
- Duygu analizi ve duygusal yapay zeka
- Tahmine dayalı analitik
- Çok dilli destek
1. Konuşmaya dayalı yapay zeka platformları ve artırılmış mesajlaşma
Bu platformlar, yapay zeka ile müşteriler arasındaki daha karmaşık konuşmaları desteklemek için gelişmiş doğal dil işlemeyi (NLP) kullanıyor. Genellikle sohbet robotlarında, sanal asistanlarda ve mesajlaşma uygulamalarında kullanılırlar ve hızlı yanıtlar ve kişiselleştirilmiş etkileşimler sağlayabilirler.
Örneğin bir seyahat şirketi, sanal bir seyahat asistanı oluşturmak ve müşterilerin uçuş, otel ve etkinlik rezervasyonlarında yardımcı olmak için etkileşimli bir yapay zeka platformu kullanabilir.
Test edilecek en iyi sohbet robotları
Müşteri hizmetlerini dönüştürecek iyi sohbet robotları arıyorsanız şunları deneyebilirsiniz:
- Zendesk Chat: Zendesk bir satış CRM ve müşteri hizmetleri yazılımıdır. Dahil edilen araçlardan biri, oldukça özelleştirilebilir olan ve şirketinizin veritabanından bilgi alabilen Sohbet hizmetidir.
- Fin: Fin, OpenAI (ChatGPT'nin yaratıcıları) tarafından desteklenen, piyasadaki diğer AI sohbet robotlarına kıyasla daha güvenli ve daha doğru yanıtlar sağlamak üzere gelişmiş AI dil modellerinden yararlanarak müşteri destek sorularını çözmek için tasarlanmış, çığır açan bir AI sohbet robotudur.
2. Ses analizi
Sesli analiz araçları, müşteri etkileşimlerini gerçek zamanlı olarak inceler ve duyarlılığı ölçmek, müşteri duygularını tespit etmek ve eğilimleri belirlemek için sesli konuşmalardan öngörüler çıkarır.
Örneğin bir çağrı merkezi, çağrılar sırasında sinirli müşterileri tespit etmek ve onları otomatik olarak gerilimi azaltma teknikleri konusunda eğitimli uzman temsilcilere yönlendirmek için ses analitiğini kullanabilir.
Test edilecek en iyi ses analiz araçları
Konuşma analizi yazılımı söz konusu olduğunda yapay zeka destekli müşteri desteğinizi bir sonraki seviyeye taşıyacak bazı fikirleri burada bulabilirsiniz:
- Google Cloud Konuşmadan Metne Dönüştürme: Google'ın her ay bir milyardan fazla ses dakikasından fazlasını işlediğini biliyor muydunuz? Yapay zeka araştırması ve teknolojisi sayesinde bu API, 73 dilde ve 137 yerel varyantta yazıya dönüştürmenize yardımcı olabilir.
- Genesys Cloud CX: Bu sektör lideri bulut çağrı merkezi platformu, müşterilerinizle birçok farklı kanalda buluşmanıza olanak tanır. Aynı zamanda tahmine dayalı yapay zeka ve ses analizini de içerir.
3. Duygu analizi ve duygusal yapay zeka
Bu araçlar, müşteri duyarlılığını ve duygularını anlamak için metin ve etkileşimleri analiz ederek şirketlerin yanıtları ve müdahaleleri buna göre uyarlamasına yardımcı olur.
Örneğin, çevrimiçi bir yayın hizmeti, programlarıyla ilgili sosyal medya tartışmalarını izlemek ve olası endişeleri erken tespit etmek için duyarlılık analizini kullanabilir.
Test edilecek en iyi duygusal yapay zeka araçları
Yapay zeka araçları, insan-makine etkileşimini anlamak için görsel algıyı da kullanabilir. Örneğin:
- Viso.ai: Viso AI, yüz algılama, duygusal sınıflandırma ve AI duygu analizini içeren uçtan uca bilgisayarlı görme yetenekleri sağlar.
- Enlighten AI: Bir diğer popüler araç ise davranışları tanımlamak ve iletişim merkezinizde daha iyi deneyimler sağlamak için etkileşimleri analiz eden Enlighten AI'dır.
4. Tahmine dayalı analitik
Bu yapay zeka müşteri hizmetleri araçları, müşteri davranışlarını tahmin etmek için geçmiş verilerden yararlanma kapasitesine sahiptir; böylece işletmenizin ihtiyaçları değerlendirmesine, ürünleri önermesine ve hizmet sunumunu optimize etmesine yardımcı olabilirler.
Örneğin, bir e-ticaret platformu, bir müşterinin göz atma ve satın alma geçmişine dayalı olarak hangi ürünlerle ilgilenebileceğini tahmin etmek ve daha özelleştirilmiş çapraz satış fırsatları sunmak için tahmine dayalı analitiği kullanabilir.
Test edilecek tahmine dayalı analitik araçlar
İşletmenizde tahmine dayalı analitiği keşfetmeyi deneyebileceğiniz bazı platformlar şunlardır:
- Qualtrics XM Discover: Qualtrics, dünyanın en büyük iletişim merkezlerinden bazılarına güç veren çok kanallı bir analiz ve otomasyon platformudur.
- Çağrı merkezi analitiği: Çağrı merkezi analitiği, kritik KPI'lara ilişkin gerçek zamanlı bilgileri kullanarak karar almayı hızlandıran otomatik bir raporlama aracıdır.
5. Çok dilli destek ️
Yapay zeka destekli çok dilli destek, çeşitli dillerdeki müşteri sorgularını anlamak için doğal dil işleme ve makine çevirisi algoritmalarını kullanır. Bu sistemler sadece farklı dillerdeki nüansları yorumlamakla kalmıyor, aynı zamanda çeşitli dillerde yanıtlar da sunabiliyor.
Örneğin, dünyanın her yerindeki müşterilerine giyim ve aksesuar satan uluslararası bir şirket, müşterilerine farklı dillerde yardımcı olmak için web sitesine ve mobil uygulamasına çok dilli bir destek chatbotu entegre edebilir.
Test edilecek çok dilli destek araçları
Son olarak, çok dilli destek sağlamak istiyorsanız kullanabileceğiniz bazı araçlar şunlardır:
- Unbabel: Bu Dil Operasyonları platformu, müşteri hizmetleri ekipleri ve pazarlama ekipleri arasında hızlı ve yüksek kaliteli çeviriler oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor ve Uber, Microsoft, Facebook ve daha pek çok lider marka tarafından kullanılıyor.
- Lokalise: Lokalise, tekrarlanan çeviri görevlerini otomatikleştirirken KPI'larınızı akılda tutan, hızla büyüyen, çok platformlu bir çeviri yönetim sistemidir.
Çözüm
Yapay zeka, çevrimiçi müşteri deneyimini geliştirerek, müşteriyi elde tutmaya yardımcı olarak ve olağanüstü hizmetler sunmanın pratik ve etkili yollarını sunarak müşteri hizmetleri sektörünü tamamen dönüştürmeye hazırlanıyor.
Ancak kötü tasarlanmış yapay zeka müşteri hizmetleri arayüzleri veya sistemleri yalnızca hayal kırıklığına ve memnuniyetsizliğe yol açabilir. Bu nedenle, yapay zeka odaklı verimliliğin faydaları ile insan odaklı unsurlar arasındaki dengeyi koruyarak, müşteri hizmetleri yapay zekasının potansiyel zorluklarını doğru bir şekilde yönetmek çok önemlidir.
Başka bir deyişle, müşteri hizmetleri operasyonlarınızı yapay zeka ile güçlendirin ancak yalnızca ona güvenmeyin.
Müşteri hizmetlerinizi artırmak için yapay zekayı kullanmaya başladınız mı? Yorumlarda bize bildirin ve ayrıca işi tamamlamak için hangi AI araçlarını kullandığınızı da belirtin.