حالات استخدام وكلاء خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي: 5 فرق استغنت عن دعم المستوى الأول

في هذا المقال:

1. ما المقصود فعلًا بدعم المستوى الأول
2. Fundrise: أكثر من 50% من حالات الدعم في أقل من 3 أشهر
3. Lightspeed Commerce: حل 65% وارتفاع CSAT
4. Chime: خفض التكاليف 60% ومضاعفة الرضا
5. Duolingo: تحويل 80% من المحادثات بعيدًا عن الموظفين
6. ClassPass: خفض التكاليف 95% وتجاوز النسبة المتوقعة للتحويل
7. ما القواسم المشتركة الفعلية بين هذه الفرق الخمسة

تصف معظم أمثلة الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء ما يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي فعله نظريًا. أما هذا المقال فيقتصر على حالات نشرت فيها شركة حقيقية رقمًا حقيقيًا مع مصدر محدد، لتتمكن من التحقق بنفسك بدلًا من الاكتفاء بما يقوله أحد المدونات.

لا تستخدم أي من الشركات الخمس أدناه LiveAgent. نستشهد بنتائجها المنشورة لإثبات نجاح هذا النهج، لا للتوصية بالأدوات التي استخدمتها.

ما المقصود فعلًا بدعم المستوى الأول

المستوى الأول هو الطبقة الأولى في أي قائمة انتظار دعم: أسئلة روتينية لا تتطلب معرفة متخصصة لتقديم إجابة صحيحة. حالة الطلب. إعادة تعيين كلمة المرور. أساسيات الفوترة. تغييرات الحساب. وفي معظم الفرق، هذه أيضًا الطبقة التي تستهلك أكبر عدد من ساعات الموظفين مقابل أقل عائد، إذ يقضي الموظف الماهر الدقائق العشر نفسها للإجابة عن سؤال روتيني التي قد يقضيها موظف مبتدئ.

ولهذا تحديدًا بدأت كل حالة أدناه بهذه الطبقة. لم تحاول أي من هذه الفرق الخمسة أتمتة أصعب تذاكرها أولًا.

Fundrise: أكثر من 50% من حالات الدعم في أقل من 3 أشهر

نشرت Fundrise ، وهي منصة عقارية تتيح الاستثمار المباشر، وكيل الذكاء الاصطناعي Fin من Intercom للتعامل مع تزايد حجم طلبات الدعم لديها دون زيادة عدد الموظفين. وقال Luke Ruth، كبير مسؤولي المنتجات في Fundrise: «بعد أقل من ثلاثة أشهر على إطلاق Fin، أصبح يتولى الآن أكثر من 50% من إجمالي حالات الدعم لدينا».

السياق هنا لا يقل أهمية عن الرقم. كانت Fundrise تسعى إلى الحفاظ على سرعة أوقات الرد مع نمو قاعدة المستثمرين، مع إتاحة المجال للموظفين لتقديم إجابات مدروسة عن الأسئلة المالية المعقدة، وهي أسئلة لا ينبغي أن يتولاها وكيل ذكاء اصطناعي أصلًا. وقد وفرت أتمتة النصف الروتيني من قائمة الانتظار هذا المجال.

Lightspeed Commerce: حل 65% وارتفاع CSAT

تستخدم Lightspeed Commerce ، وهي منصة عالمية للتجارة الإلكترونية ونقاط البيع، Fin ضمن فريق دعم يجمع بين مستخدمي Intercom منذ مدة طويلة وموظفين جدد على الأداة. يشارك Fin الآن في 99% من المحادثات، ويحل منها بشكل مستقل ما يصل إلى 65%.

لكن الرقم الجدير بالاهتمام ليس معدل الحل؛ بل ارتفاع CSAT الخاص بـFin بنسبة 60% بالتزامن معه، وانخفاض أوقات الرد على المحادثات بنسبة 38% وعلى رسائل البريد الإلكتروني بنسبة 67%. والافتراض الشائع هو أن أتمتة الدعم تعني المقايضة بين السرعة والجودة. لكن أرقام Lightspeed تشير إلى العكس، بعدما مُنح وكيل الذكاء الاصطناعي تحكمًا كاملًا في تحديد وقت إحالة المحادثة إلى موظف بدلًا من إجبار كل حالة على المرور به أولًا.

Chime: خفض التكاليف 60% ومضاعفة الرضا

نشرت Chime ، وهي شركة تقنية مالية، وكيل الذكاء الاصطناعي من Decagon، وأفادت بانخفاض تكاليف دعم العملاء بنسبة 60%، ومعدل حل بلغ 70% عبر المحادثات الصوتية والدردشة، ومضاعفة درجة رضا الأعضاء.

تحرك التكلفة والرضا في الاتجاه نفسه، بدلًا من المقايضة بينهما، هو الجانب الأقل بداهة في نتيجة Chime. ولا يتضح ذلك إلا عند فصل ما تمت أتمتته (الحصة الروتينية ذات الحجم الكبير من قائمة الانتظار) عما بقي للموظفين (الأسئلة التي يضيف فيها العنصر البشري قيمة حقيقية). لم يتراجع أداء أي من الجانبين؛ بل أصبح كل جانب يؤدي المزيد مما يجيده فعلًا.

اشترك في نشرتنا

أحدث النصائح والعروض مباشرة إلى بريدك.

البريد الإلكتروني

اشتراك

Duolingo: تحويل 80% من المحادثات بعيدًا عن الموظفين

نشرت Duolingo وكيل الذكاء الاصطناعي من Decagon، وأفادت بمعدل تحويل للمحادثات بعيدًا عن الموظفين بلغ 80%، أي إن 4 من كل 5 استفسارات عبر الدردشة لا تصل إلى موظف بشري إطلاقًا. ولا تفصّل دراسة الحالة الفئات التي تشكل هذه النسبة البالغة 80%، لكنها تشير إلى أن الموظفين أصبحوا يقضون وقتهم في الاستفسارات الأكثر تعقيدًا، التي كان حجم الطلبات المحوّلة يزاحمها سابقًا.

وعلى نطاق Duolingo، لا يمثل معدل تحويل قدره 80% مكسبًا بسيطًا في الكفاءة. بل هو الفرق بين فريق دعم قادر على مواكبة قاعدة مستخدمين متنامية وفريق لا يستطيع ذلك من الناحية الهيكلية، من دون الاضطرار إلى التوظيف بالوتيرة نفسها أو قبول ردود أبطأ.

ClassPass: خفض التكاليف 95% وتجاوز النسبة المتوقعة للتحويل

كانت ClassPass ، وهي منصة اشتراكات للياقة البدنية والعافية، تدير بالفعل برنامجًا متطورًا لفهم ما يمكن تحويله بعيدًا عن الموظفين قبل نشر وكيل الذكاء الاصطناعي من Decagon. ومع ذلك، قالت الشركة: «رأينا عند الإطلاق معدل تحويل أعلى بعشرة أضعاف مما توقعنا»، إلى جانب انخفاض معلن في تكاليف الدعم بنسبة 95%.

هذه هي المعلومة الأكثر فائدة في القائمة كلها. لم تكن ClassPass تعتمد على التخمين؛ فلديها أبحاث سابقة عن العملاء، ومع ذلك قللت إلى حد كبير تقدير ما يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يزيله من قائمة الانتظار، بفارق يبلغ عشرة أضعاف. إذا كان من الممكن لفريق لديه برنامج ناضج أن يخطئ بهذا المقدار، فعلى معظم الفرق التي تبدأ النشر لأول مرة أن تتوقع أيضًا أن يكون تقديرها الأولي خاطئًا، وفي الاتجاه نفسه.

ما القواسم المشتركة الفعلية بين هذه الفرق الخمسة

إذا نحينا أسماء المورّدين جانبًا، نجد أن النتائج الخمس أعلاه تتبع النمط نفسه:

لم تؤتمت أي من هذه الشركات كل شيء. وأبقت جميعها طبقة بشرية للتعامل مع كل ما يقع خارج نطاق وكيل الذكاء الاصطناعي. وفي كل حالة، بدأت الشركة بالحصة الروتينية والمتكررة من قائمة الانتظار، أي طبقة المستوى الأول، لا بأصعب التذاكر لديها.

وهذا هو الدرس الفعلي، وهو أهم من أي نسبة منفردة: ليس النمط «استبدل الدعم بالذكاء الاصطناعي»، بل «توقف عن استهلاك وقت الموظفين المهرة في الإجابة عن أسئلة لا تتطلب مهارة»، ودع الأرقام تأتي تبعًا لذلك. إذا كنت مستعدًا لاختبار ذلك على قائمة الانتظار لديك، فراجع دليلنا حول نشر وكيل للذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء لمعرفة كيفية تحديد نطاق المرحلة الأولى، ودليل إعداد وكيل ذكاء اصطناعي في LiveAgent لمعرفة خطوات التهيئة الخاصة بـLiveAgent.