أقوى ١٠ نصائح لخدمة عملاء أفضل باستخدام الذكاء الاصطناعي

إليك في هذا الدليل ١٠ نصيحة من أفضل النصائح التي تصنع قصص نجاح في فريق خدمة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي.

من بداية تدريب الفريق على التعاون مع الذكاء الاصطناعي، إلى وضع ضوابط أخلاقية، وصولًا إلى استخراج الرؤى التسويقية من محادثات العملاء.

هنا، ستحصل على استراتيجيات عملية ومجربة يمكنك تطبيقها فورًا لجعل الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية في تجربة العملاء.

١. وفر دائمًا مسارًا واضحًا للوصول إلى وكيل بشري

واحدة من أكبر الأخطاء التي ترتكبها الشركات عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء هي إنشاء نظام يُجبر العملاء فيه على التفاعل حصريًا مع الروبوتات أو التدفقات الآلية.

بينما يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع جزء كبير من الاستفسارات الروتينية بكفاءة، إلا أنه ليس مصممًا لتغطية كل السيناريوهات المحتملة.

على سبيل المثال، الحالات التي تتطلب التعاطف، أو حكمًا معقدًا، أو حل مشكلات دقيق ومفصل. العملاء يعرفون ذلك، وسرعان ما يلاحظون عندما يجدون أنفسهم عالقين في “حلقة الذكاء الاصطناعي” بلا إمكانية للوصول إلى شخص حقيقي. هذه الإحباطات يمكن أن تطغى على أي فوائد يقدمها نظام الذكاء الاصطناعي وتضر بسمعة علامتك التجارية.

الحل الأفضل هو إنشاء مسار واضح للوصول إلى وكلاء بشريين. هذا يعني أن واجهة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك (سواء كانت شات بوت، مساعد صوتي، أو بوابة الخدمة الذاتية) يجب أن توضح بشكل واضح كيفية ومتى يمكن للعميل التواصل مع ممثل بشري مباشر.

البرومبت الأمثل لـ Agent.sa في هذه الحالة:

“أنت مساعد ذكي مسؤول عن خدمة العملاء. مهمتك هي التأكد من أن كل عميل يعرف بوضوح تام كيفية ومتى يمكنه التواصل مع موظف بشري إذا احتاج لذلك.

عند التعامل مع العملاء، يجب أن:

1. تقدم لهم خيار الوصول إلى وكيل بشري في أي وقت يكون فيه الموضوع معقدًا أو يتطلب تعاطفًا أو حكمًا خاصًا.
2. تشرح لهم خطوات الوصول إلى الموظف البشري بشكل مباشر وواضح (مثل الضغط على زر، قول كلمة معينة، أو اختيار خيار في القائمة).
3. تتأكد أن العميل لا يعلق في حلقة ردود آلية بدون إمكانية التحدث مع شخص حقيقي.

٢. درب فريقك على التعاون مع الذكاء الاصطناعي

من الأخطاء الشائعة عند إدخال الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء هو تقديمه بشكل متعمد أو غير متعمد كبديل عن الوكلاء البشريين. هذا يخلق مقاومة، توترًا، واستخدامًا ناقصًا للتقنية.

حالة حديثة تظهر في فيديو لشركة ذكاء اصطناعي جديدة قامت بحملة إعلانية على لوحة إعلانات تدعي أنها ستستبدل وكلاء الدعم البشريين بالذكاء الاصطناعي. وببساطة، لم تحظَ هذه الفكرة بترحيب الجمهور العام.

لذلك ليس من المفاجئ أن تظهر التقارير أن 41٪ من موظفي جيل Z وجيل الألفية يعترفون بـ “تعطيل” استراتيجية شركتهم في اعتماد الذكاء الاصطناعي. كما أن واحدًا من كل عشرة موظفين يقولون إنهم يتلاعبون بمؤشرات الأداء لجعل الذكاء الاصطناعي يبدو أقل كفاءة مما هو عليه فعليًا.
لا يزال الحكم على المسؤول عن ذلك غير واضح: هل الموظفون لأنهم لا يتبعون اتجاه اعتماد الأدوات الجديدة؟ أم أن المسؤولية تقع على المدراء التنفيذيين بسبب عملية دمج ضعيفة؟

من ناحية أخرى، الحل الأفضل هو تقديم الذكاء الاصطناعي كـ “مساعد طيار” للوكيل البشري. في هذه الحالة، يصبح الذكاء الاصطناعي أداة تعزز قدرات الوكيل في تقديم دعم أسرع، أدق، وأكثر تخصيصًا.

٣. حافظ على مصدر موثوق واحد لبيانات الذكاء الاصطناعي

أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبها وتغذيتها بها، وفق مبدأ “Garbage In, Garbage Out (GIGO)”

إذا كان الذكاء الاصطناعي يعتمد على مصادر بيانات متعددة غير منسقة أو غير موثوقة، ستكون النتائج متفاوتة، ضعيفة، وربما مضللة.

مثال على ذلك قضية Moffatt ضد Air Canada، حيث أُوهم أحد الركاب من قبل شات بوت الذكاء الاصطناعي بشراء تذكرة بسعر كامل بعد أن وُعد بخصم.

مصدر موثوق واحد للبيانات (SSOT) يعني توحيد جميع بيانات العملاء، معلومات المنتجات، وقاعدة المعرفة في مستودع واحد مُحقق وموثوق يمكن لكل أداة تعمل بالذكاء الاصطناعي الرجوع إليه. يمكن أن يكون CRM مركزي، منصة بيانات العملاء (CDP)، أو منصة خدمة متكاملة تجمع البيانات من كل نقاط التفاعل.

الهدف هو ضمان أن الشات بوت، والمساعد الافتراضي، وأدوات دعم الوكلاء كلها تعمل على نفس الحقائق، بغض النظر عن القناة أو نوع التفاعل.

يمكنك إدخال Agent Knowledge base من البيانات الخاصة بعملك، لضمان صحة التعاملات مع Agent.sa. 

4. استخدم تحليل المشاعر لتحديد أولويات المحادثات الحساسة.

في بيئات خدمة العملاء ذات الحجم الكبير، لا ينبغي معاملة كل استفسار بنفس الطريقة. العميل الذي يبلغ عن رابط تسجيل دخول معطل ليس مثل عميل يهدد بإلغاء عقد متعدد السنوات.

هنا يأتي دور تحليل المشاعر، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف النبرة العاطفية ودرجة الإلحاح في تواصل العملاء، مما يسمح بتحديد الأولويات تلقائيًا وتوجيه المحادثات ذات التأثير التجاري الأكبر بشكل أسرع.

يعمل تحليل المشاعر باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وخوارزميات التعلم الآلي على المحادثات، الرسائل الإلكترونية، نصوص المكالمات، أو حتى إشارات وسائل التواصل الاجتماعي.
يقوم بتحليل اختيار الكلمات، النبرة، علامات الترقيم، وأنماط المحادثة لتحديد درجة المشاعر: إيجابية، سلبية، أو محايدة.

برومبت لـ Agent.sa – تحليل المشاعر وتحديد الأولويات

أنت مساعد ذكاء اصطناعي متخصص في خدمة العملاء. مهمتك هي:

1. تحليل المشاعر: عند استقبال أي رسالة من العميل (سواء كانت دردشة، بريد إلكتروني، نص مكالمة، أو إشارات وسائل التواصل الاجتماعي)، قم بتحليل النبرة العاطفية، الكلمات المستخدمة، علامات الترقيم، وأنماط المحادثة لتحديد شعور العميل: إيجابي، سلبي، أو محايد.
2. تحديد درجة الإلحاح: استنتج مدى أهمية واستعجال الطلب بناءً على المشاعر والسياق. على سبيل المثال، العميل الغاضب أو المهدد بإلغاء عقد يجب أن يحصل على أولوية أعلى من استفسار روتيني.
3. توجيه الأولويات تلقائيًا: قم بتصنيف وتوجيه المحادثات ذات التأثير الأكبر على الأعمال إلى الموظفين البشريين أو القنوات المناسبة أولًا، مع ضمان سرعة الاستجابة.
4. تقديم تقرير سريع: لكل محادثة، ضع مؤشر شعور العميل ومستوى الأولوية ليسهل على فريق خدمة العملاء التعامل معها بشكل مناسب.

5. خصّص كل تفاعل مع العميل على نطاق واسع

كان يُفهم من التخصيص في خدمة العملاء سابقًا أنه إدراج اسم العميل في البريد الإلكتروني أو تذكر طلب سابق.

لكن مؤخرًا، تم إعادة تعريف التخصيص ليعني فهم سياق العميل، تفضيلاته، وتاريخه، ثم تفصيل كل نقطة تواصل وفقًا لذلك، عبر كل القنوات، وبالزمن الفعلي.

يشير تقرير Next in Personalization من McKinsey إلى أن 71٪ من العملاء يتوقعون من الشركات أن تعرفهم كأفراد وتهتم باهتماماتهم. في هذا الاستطلاع، عرّف العملاء التخصيص بأنه:

“نقاط تواصل مدروسة مثل المتابعة بعد الشراء، إرسال فيديو تعليمي، أو طلب كتابة مراجعة من العملاء تخلق انطباعات إيجابية عن العلامة التجارية.”

لكن هذا يمثل تحديًا للشركات التي لديها آلاف أو ملايين العملاء، حيث يصعب تحقيق ذلك بدقة وتعاطف في نفس الوقت.

يجعل الذكاء الاصطناعي ذلك ممكنًا من خلال دمج بيانات ملف العميل، الرؤى السلوكية، وسجلات التفاعل التاريخية في عرض موحد. ثم يستخدم هذه المعلومات لتوجيه الردود، اقتراح الإجراءات التالية، وعرض العروض المناسبة.

على سبيل المثال، إذا تواصل عميل متكرر مع دعم الدردشة لمتجر إلكتروني متخصص في الموضة بشأن طلب مفقود:

• قبل أن يرد الوكيل، يقوم الذكاء الاصطناعي بسحب تاريخ مشتريات العميل، ملاحظات تفضيله للشحن السريع، وتفاعلاته الأخيرة مع مجموعة جديدة للعلامة التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي.
• يحيي الوكيل العميل بالاسم، يعتذر عن التأخير، يقدم شحنًا سريعًا بديلًا، ويضيف خصمًا على منتج شاهده العميل عبر الإنترنت الأسبوع الماضي.

برومبت لـ Agent.sa – تخصيص كل تفاعل مع العميل

أنت مساعد ذكاء اصطناعي متخصص في خدمة العملاء. مهمتك هي:

1. عند استقبال أي تواصل من العميل (دردشة، بريد إلكتروني، أو مكالمة)، استخرج سياق العميل بالكامل: سجل المشتريات السابقة، تفضيلات الشحن، التفاعلات الأخيرة مع المنتجات أو العلامة التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي، وأي معلومات أخرى متوفرة في قاعدة البيانات.
2. استخدم هذه البيانات لتوجيه الوكيل البشري أو التفاعل مباشرة بطريقة شخصية ودقيقة.
3. مثال عملي: إذا كان العميل يتواصل بشأن طلب مفقود، قبل أن يرد الوكيل، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي قد جمع:
   
   • تاريخ مشتريات العميل
   • تفضيلاته للشحن
   • التفاعلات الأخيرة مع العلامة التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي
     
4. قم بتوجيه الوكيل ليحيي العميل بالاسم، يعتذر عن التأخير، يقدم حلاً سريعًا، ويضيف أي عروض أو خصومات مناسبة بناءً على تاريخه وتفاعلاته السابقة.
5. الهدف النهائي: تقديم تجربة عميل مخصصة بالكامل، سريعة، ودقيقة، مع تعزيز رضا العميل وبناء علاقة إيجابية مع العلامة التجارية.

٦. كن شفافًا مع العملاء بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي

يمكن لخدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن توفر ردودًا أسرع، توجيهًا أذكى، ودعمًا أكثر تخصيصًا. ومع ذلك، قد تثير أيضًا أسئلة حول الثقة، الخصوصية، والمصداقية.

وفقًا لاستطلاع بين 32 خبيرًا في الذكاء الاصطناعي، اتفق الغالبية (84٪) على أن الشركات ينبغي أن تكشف عن استخدام الذكاء الاصطناعي في منتجاتها وخدماتها للعملاء.

لماذا ؟

• لتعزيز ثقة العملاء ويقلل من الشكوك حول مصداقية الخدمة.
• لمساعدة العملاء على فهم متى يتعاملون مع نظام آلي ومتى يمكنهم الوصول إلى وكيل بشري.
• لإتاحة للعميل اتخاذ قرارات أكثر وعيًا حول كيفية التفاعل مع الشركة.
  

نصيحة عملية: ضع إشعارًا واضحًا في واجهة التفاعل، سواء كانت دردشة أو بريد إلكتروني أو تطبيق، يوضح وجود الذكاء الاصطناعي ودوره، مع توفير خيار الوصول إلى الدعم البشري عند الحاجة.

٧. راقب أداء الذكاء الاصطناعي باستمرار وقم بتحسينه

تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء هو عملية مستمرة تتطلب تحديثًا دوريًا. قد يكون نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك ممتازًا عند الإطلاق، لكن أداؤه سيتغير بشكل طبيعي مع الوقت.

قد يحدث ذلك بسبب تغير احتياجات العملاء، تغييرات في منتجك أو خدمتك، أو حتى تحولات في اللغة والسياق الثقافي. فبدون مراقبة مستمرة، قد تمر هذه التغييرات دون ملاحظة حتى تبدأ في التأثير سلبًا على رضا العملاء.

فمراقبة أداء الذكاء الاصطناعي تشمل تتبع مزيج من المقاييس التقنية ومقاييس تجربة العملاء:

• المقاييس التقنية: مثل الدقة (Precision)، الاسترجاع (Recall)، والتي تكشف مدى قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير استفسارات العملاء بشكل صحيح.
• مقاييس تجربة العملاء: مثل متوسط زمن الاستجابة، نسبة حل المشكلة من الاتصال الأول (FCR)، رضا العملاء (CSAT)، ومؤشر صافي المروجين (NPS)، والتي تظهر مدى مساهمة الذكاء الاصطناعي في تقديم تجربة خدمة عملاء إيجابية.
  

التحسين في كلا الجانبين يعني استخدام بيانات الأداء لتبسيط العمليات وتحقيق تحسينات مستمرة.ويمكن أن يشمل ذلك:

• إعادة تدريب النموذج باستخدام مجموعات بيانات أفضل.
• تحسين مسارات المحادثة.
• تعديل قواعد التصعيد.

على سبيل المثال، إذا أظهرت التحليلات أن الذكاء الاصطناعي يواجه صعوبة في معالجة استفسارات استرداد الأموال المعقدة، يمكنك:

• تزويده ببيانات أكثر عن الاسترداد.
• تبسيط شجرة الحوار الخاصة به.
• أو تفعيل التحويل المبكر إلى الوكلاء البشريين لهذه الحالات.

٨. اطلب الملاحظات بنشاط من الوكلاء والعملاء.

بينما تُعد مقاييس الأداء والتحليلات ضرورية، إلا أنها لا تكشف دائمًا عن الأسباب الحقيقية وراء نجاحات أو إخفاقات الذكاء الاصطناعي.

هنا يأتي دور الملاحظات المباشرة من الوكلاء والعملاء لسد هذه الفجوة، لتوفير رؤى نوعية ضرورية لتحسين كل من الذكاء الاصطناعي واستراتيجية خدمة العملاء الشاملة.

• من منظور الوكيل: تكشف الملاحظات عن الأماكن التي يساعد فيها الذكاء الاصطناعي أو يعيق سير عملهم.
  
  • على سبيل المثال، قد يلاحظ الوكيل أن الذكاء الاصطناعي يقدم باستمرار خطوات حل مشكلات قديمة، أو أنه يصعّد الحالات متأخرًا جدًا. هذه الرؤى لا يمكن الحصول عليها إلا من المحترفين الذين يتعاملون مع النظام تحت ضغط العمليات الفعلي.
    
• من منظور العميل: تكشف الملاحظات عن كيفية شعور العميل أثناء التفاعل مع الذكاء الاصطناعي.
  
  • هل كانت المحادثة مفيدة وطبيعية، أم آلية ومحبطة؟
  • هل فهمه الذكاء الاصطناعي على الفور، أم استمر في طرح أسئلة ليست ذات صلة؟

٩.حول فريق الدعم الخاص بك إلى مصدر للإيرادات

لطالما كان يُنظر إلى خدمة العملاء على أنها مركز تكلفة، وظيفة ضرورية لحل المشكلات لكنها لا تساهم مباشرة في الإيرادات.

على العكس، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فريق الدعم على زيادة المبيعات المتقاطعة، الترقيات، والحفاظ على العملاء الحاليين دون المساس بجودة الخدمة.

الفكرة بسيطة: كل تفاعل مع الدعم يعزز العلاقة مع العميل.
غالبًا، يكون العملاء أكثر تفاعلًا مع فريق الدعم مقارنة بفريق المبيعات، خاصة عند استخدامهم للمنتج أو الخدمة بنشاط.

باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنك تحليل التفاعلات السابقة مع العملاء، تاريخ الشراء، بيانات الاستخدام، وإشارات النية في الوقت الفعلي لتقديم توصيات سياقية أثناء المحادثة.

هذا يعني أنه بينما يقوم الوكيل بحل مشكلة العميل، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح الترقية، الإضافة، أو المنتج المكمل الأكثر ملاءمة حسب حالة العميل ومرحلة رحلته.

مثال عملي:

• إذا اكتشف الذكاء الاصطناعي أن العميل يصل بانتظام إلى حدود خطة الاشتراك الحالية، يمكنه تنبيه الوكيل لاقتراح خطة أعلى تناسب نمط استخدام العميل.
• كذلك، إذا أظهر العميل مستوى رضا وولاء مرتفع على مدى الوقت، فإن ذلك يمثل فرصة لتقديم ميزات مميزة أو خيارات عقود متعددة السنوات.

١٠. تأكد من أن الذكاء الاصطناعي يدعم تجربة متعددة القنوات (Omnichannel)

لا يهتم العملاء بالقناة التي يستخدمونها لبدء المحادثة، لكنهم يتوقعون أن تستمر المحادثة بسلاسة، سواء بدأوا عبر البريد الإلكتروني، انتقلوا إلى الدردشة المباشرة، ردوا عبر الرسائل النصية، أو ذكروا علامتك التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي.

للأسف، معظم الشركات تعمل على عدة قنوات منفصلة وليست متكاملة. نعم، لديهم قنوات متعددة للتواصل مع العملاء، لكنها ليست متزامنة، مما يؤدي إلى:

• تكرار الأسئلة
• تجارب متقطعة
• إحباط العملاء الذين يشعرون أنهم يبدؤون من الصفر في كل مرة يتواصلون فيها

يمكن للذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة، ولكن فقط إذا تم تصميمه لدعم تجربة متعددة القنوات.
هذا يعني أن نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك يجب أن يكون قادرًا على:

• جمع ومعالجة البيانات من جميع نقاط اتصال العملاء
• اتخاذ إجراءات فورية بناءً على هذه البيانات
• ضمان تجربة سلسة ومتكاملة بغض النظر عن القناة التي يستخدمها العميل.

Agent.sa يساعدك على التواصل مع عملائك عن طريق العديد من القنوات مثل whatsapp والبريد الإلكتروني والرسائل النصية وهذا يساعدك على توفير تجربة مستخدم رائعة.

تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء ليس مجرد تبني تقنية جديدة، بل هو فرصة لتحويل تجربة العميل بالكامل وتعزيز أداء الفريق وزيادة الإيرادات.

باتباع أفضل الممارسات العشر التي استعرضناها، من توفير مسار واضح للوكلاء البشر، إلى التحليلات التنبؤية، والتخصيص الشامل للمحادثات، يمكنك تحقيق تجربة عملاء سلسة، ذكية، وشخصية، مع الحفاظ على ثقة العملاء وبناء علاقات طويلة الأمد معهم.

تذكر دائمًا أن الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية، لكن نجاحه يعتمد على الطريقة التي يتم دمجه بها مع العنصر البشري، البيانات الدقيقة، والرؤية الاستراتيجية.