Прежде всего, это интеграция
искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект у нас – это как «новое электричество» в бизнесе. На данном этапе в нашем продукте он выполняет рутинную работу. На первой линии поддержки ИИ-агент позволяет идентифицировать запрос клиента и, в случае корректного обучения этого ИИ-агента, – дать ответ на большинство клиентских запросов, тем самым снижая нагрузку на команду и затраты.
Внутри системы ИИ-агент умеет быстро делать выжимки из длинных переписок, анализировать стиль и суть общения, чтобы нашему сотруднику не приходилось читать сотни сообщений. Это тоже очень помогает в работе и экономит время и силы.
Помимо этого, ИИ-агенты готовят отчеты по наиболее часто задаваемым вопросам, на которые они не смогли ответить, и частоте их появления. Это необходимо понимать для того, чтобы далее обучать ИИ-агента и снимать эти вопросы с людей, на которых он перенаправляет клиентов в случае, если не может ответить сам.
Сейчас искусственный интеллект – красная линия всей глобальной технологической повестки. Мы серьезно в это вкладываемся. Понимаем, что есть большая работа впереди, много идей и блоков для доработок. И при этом не хотим терять простоту и удобство.
Мы планируем расширять функционал: транскрибировать звонки, не только отвечать на вопросы клиентов на первой линии поддержки, но и создавать задачи и распределять их на подходящих сотрудников, если это необходимо, анализировать и исправлять базы знаний, если ИИ-агент не нашел ответа, предупреждать о противоречиях в документах и инструкциях, контролировать качество общения с клиентом и информировать ответственных сотрудников о конфликтных ситуациях и многое другое.
Также среди трендов стоит выделить:
- Омниканальность – это как стандарт. Клиент может начать диалог в одном канале (например, в Telegram), а продолжить в другом (например, по email или телефону). Любая сервисная компания должна уметь поддержать такое желание – чтобы это происходило без потери контекста разговора.
- Проактивный сервис. В идеале система должна предсказывать проблемы до их возникновения. Например, проактивно и заранее автоматически уведомлять и клиента и сервисную компанию о том, что ему нужно обслужить ту или иную систему, оборудование и так далее. Причем делать это не просто по жесткому графику, а на основании, например, истории предыдущих обращений или индивидуальной статистики.
- Использование данных в реальном времени. Например, возможность анализировать в режиме реального времени тон обращения клиента и на основе этого анализа подстраивать свое поведение, давать сотрудникам сервисной компании подсказки, автоматически повышать приоритет обращения. Или, получая новые данные, моментально перестраивать графики обслуживания, формировать заявки на проведение работ, формировать различные автоматические сообщения. Как результат – мы будем говорить о гиреперсонализации в общении и обслуживании, полном стирании границ между каналами коммуникаций, проактивной и предиктивной поддержке и обслуживании клиентов.