Jeśli jeszcze nie słyszałeś o ChatGPT, to najwyższy czas nadrobić zaległości. Szaleństwo wokół technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP) AI osiągnęło szczyt, ale w przeciwieństwie do innych nowinek, które po krótkiej eksplozji popularności równie szybko znikają, wydaje się, że ChatGPT zostanie z nami na dobre. Czat wywołał burzę, która ma potencjał do zmiany sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje ze wszystkim, w tym z klientami. Jego konwersacyjne i artykułowane odpowiedzi na złożone pytania skłoniły niektórych do zastanowienia się, a nawet opublikowania przypadków użycia, które wykorzystali do podniesienia jakości obsługi i budowania doświadczeń klienta (CX).

Dlaczego liderzy CX interesują się ChatemGPT?

Powód, dla którego sztuczna inteligencja jest atrakcyjna dla osób najbardziej odpowiedzialnych za CX, jest oczywisty. Liderzy korporacyjni muszą zapewniać klientom wyróżniającą się obsługę, aby być w stanie konkurować na zatłoczonym rynku, ale muszą też obserwować wyniki finansowe. Zapewnienie zarówno opieki na wysokim poziomie, jak i wydajności operacyjnej jest bardzo trudne. Ludzka interakcja i wsparcie są drogie. Najnowszy pokaz konwersacyjnej sztucznej inteligencji w ChatGPT wstrząsa światem dzięki możliwości odtworzenia bardziej autentycznej dyskusji między ludźmi… bez ludzi.

Jak wykorzystać czat do poprawy CX – Use Cases

Oto cztery najważniejsze przypadki użycia zarządzania doświadczeniem klienta (CXM), które mogą wykorzystać ChatGPT i inne modele przetwarzania języka naturalnego w celu podniesienia jakości doświadczenia klienta:

Use Case nr 1: Chatboty do obsługi klienta

Jest to oczywisty przypadek użycia CX dla ChatGPT i podobnych modeli, ponieważ został dosłownie stworzony do tego celu.

W raporcie firmy Gartner 54% respondentów stwierdziło, że używa jakiejś formy chatbota lub innej konwersacyjnej platformy AI do aplikacji skierowanych do klientów. Z badań przeprowadzonych przez PSFK wynika, że ​​74% konsumentów wolałoby raczej skorzystać z chatbota niż czekać na człowieka. Jednak wielu konsumentów twierdzi również, że te interakcje nie są dziś imponujące ani pomocne.

ChatGPT ma potencjał do tego, aby przebić się przez sztywne, ograniczone sesje botów zarządzane przez serię odpowiedzi skryptowych. Zamiast tego, dzięki integracji NLP i dużych modeli językowych (LLM), nowe chatboty mogą się rozszerzać swoje „kompetencje”, aby rozpoznawać duże różnice w monitach i prośbach i nadal dostarczać właściwe odpowiedzi we właściwym czasie.

Kolejnym ograniczeniem typowych chatbotów jest niemożność wyjścia poza ich granice w celu rozpoznania intencji zapytania lub nastrojów klienta. Zamiast tego często zdarza się, że bot reaguje na frustrację na czacie, radośnie pytając klienta, czy jest coś więcej, co może dla niego zrobić. Nie jest to dobre doświadczenie klienta. W końcu i tak dzwonią do zespołu wsparcia – trochę bardziej wkurzeni i niecierpliwi niż na początku.

Modele NLP, takie jak GPT-3, który jest modelem zasilającym ChatGPT, nie są związane z góry określonymi odpowiedziami. Mają do dyspozycji cały Internet, wyszukując, a następnie generując odpowiedzi tekstowe. Oczekuje się, że globalny rynek chatbotów AI wzrośnie do 13,9 miliarda do 2025 roku.

Use Case nr 2: Rozwiązywanie problemów związanych z rutynową obsługą klienta

Szkolenie wirtualnych asystentów w rozpoznawaniu szerszego zakresu struktur zdaniowych, a następnie udzielaniu odpowiedzi w ludzkim, konwersacyjnym stylu, sprawia, że ​​są oni dobrze przystosowani do przejmowania rutynowych interakcji, które nie wymagają intensywnego kontaktu. Liczba często zadawanych pytań z pewnością spadnie, ponieważ boty autonomicznie dostarczą odpowiedzi. To dobre dla klienta i dobre dla organizacji!

Do 2025 roku organizacj, które wbudują sztuczną inteligencję w swoją wielokanałową platformę zaangażowania klientów, zwiększą efektywność operacyjną o 25% (Gartner).

Ponadto modele LLM, takie jak GPT-3, mogą stać się rozwiązaniem awaryjnym, jeśli występują niezgodności, w których bot nie rozpoznaje wyrażenia lub pytania. Automatyzacja rutynowych rozmów pozwoli zespołom wsparcia na rozwiązywanie złożonych sytuacji CX, które wymagają interwencji człowieka.

Zespoły wsparcia mogą osiągnąć więcej mniejszym kosztem, nie rezygnując z zadowolenia klienta. W rzeczywistości może to pozwolić liderom zbliżyć się do opanowania równowagi między wysoką jakością obsługi a wydajnością.

Use Case nr 3: Włączenie sprzedaży/wsparcia

Kiedy klient czeka w kolejce na czacie, w wątku e-mailowym lub podczas rozmowy telefonicznej, ostatnią rzeczą, na jaką firmy mogą sobie pozwolić, jest trzymanie go tam zbyt długo. Dowodzą tego badania. 82% decydentów B2B uważa, że ​​przedstawiciele handlowi są nieprzygotowani.

Wydobywanie wiedzy jest supermocą ChatGPT i może wyeliminować potrzebę gorączkowego wyszukiwania informacji o produkcie, podczas gdy klient czeka. Na platformach, takich jak CXMEngine, modele NLP pobierają dokładnie żądane informacje w ciągu kilku sekund, po przeszkoleniu w zasobach korporacyjnych i bazach wiedzy. Wyobraź sobie, jak silne mogą być Twoje zespoły, wiedząc, że mają łatwo dostępne informacje, aby pomóc klientom w chwilach, gdy ich potrzebują. Wszystko przez wpisanie dobrze napisanego zapytania!

Use Case nr 4 — wiedza zorientowana na klienta

Klienci narzekają też na brak wiedzy potrzebnej na różnych etapach ich podróży.

Badani klienci twierdzą, że chcą najpierw pomóc sobie, zanim udają się do prawdziwej osoby. Według jednego z badań 92% respondentów stwierdziło, że skorzystałoby z samoobsługowej bazy wiedzy, gdyby rozwiązało to ich problemy, a 79% OCZEKUJE, że organizacja to zaoferuje.

Dlatego modele takie jak ChatGPT są tutaj potencjalnym rozwiązaniem problemów. Przy niewielkim wysiłku lub opóźnieniu klienci będą mogli uzyskiwać potrzebne informacje i kontynuować przechodzenie przez kolejne etapy ich podróży. Korporacje mogą również uczyć się na podstawie swoich zapytań i sprawdzać, gdzie poprawić przejrzystość lub usunąć tarcia, aby poprawić jakość obsługi.

Jakie jeszcze wykorzystania czatuGPT w CX przychodzą Wam do głowy?

Tekst powstał na bazie: https://www.ovationcxm.com/blog/top-use-cases-of-chatgpt-in-cx