wyszukiwanie po stronie agenta. narzędzie, które działa za agentem supportu, nie przed klientem. agent zadaje pytanie zwykłym językiem i w jednym zapytaniu dostaje odpowiedź z cytowanym źródłem. bez chatbota skierowanego do klienta. agent pozostaje w zgłoszeniu i wysyła odpowiedź.
zbudowaliśmy takie narzędzie dla średniej wielkości zespołu cx w e-commerce. czas pierwszej odpowiedzi na skomplikowane zgłoszenia spadł o 40%. ten wpis to dowód: co zbudowaliśmy, co się zmieniło, a co nie.
klient jest zanonimizowany. 40% to dostarczony wynik tego zaangażowania, oparty na pracy dla obsługi klienta, którą opisujemy na /ai-for/customer-support. jeszcze jedna rzecz na wstępie: to było wyłącznie wsparcie agenta. żaden chatbot ani razu nie rozmawiał z klientem.
#co spowalniało agentów?
odpowiedzi istniały. ich znajdowanie się nie skalowało. skomplikowane zgłoszenie oznaczało, że agent otwierał historię w zendesk, dokument produktowy i pdf z polityką wysyłki, a potem ręcznie sklejał odpowiedź. cztery lata dawnych zgłoszeń zawierały precedensy. nikt nie potrafił przeszukać czterech lat zgłoszeń w czasie, jaki czeka klient.
więc pierwsza odpowiedź czekała w kolejce, podczas gdy agent szukał. to właśnie o ten czas oczekiwania pyta się szefa supportu. czas pierwszej odpowiedzi, nie liczba zgłoszeń.
czy ai może skrócić czas pierwszej odpowiedzi w obsłudze klienta bez chatbota?
tak. wewnętrzne narzędzie wyszukiwania pozwala agentom zadawać pytania zwykłym językiem w oparciu o historyczne zgłoszenia, dokumenty produktowe i pdfy z politykami, i otrzymywać jedną odpowiedź z cytowanym źródłem. agent nadal pisze i wysyła odpowiedź. dla jednego średniej wielkości zespołu cx w e-commerce skróciło to czas pierwszej odpowiedzi na skomplikowane zgłoszenia o 40%, bez chatbota skierowanego do klienta.
#co właściwie dostarczyliśmy?
jedno wewnętrzne narzędzie wyszukiwania obejmujące trzy źródła: 4 lata historycznych zgłoszeń, dokumenty produktowe i pdfy z polityką wysyłki. agent wpisuje pytanie tak, jak zapytałby doświadczonego kolegę z zespołu. odpowiedź wraca z cytowanym źródłem, więc agent może ją sprawdzić, zanim trafi do klienta.
- przeszukiwanie 4 lat dawnych zgłoszeń w jednym zapytaniu, a nie zakładka po zakładce.
- odpowiedzi z cytowanym źródłem, więc agent weryfikuje źródło zamiast ufać czarnej skrzynce.
- odpowiedzi oparte na pdfach z polityką wysyłki, gdzie faktycznie znajdują się zasady dla przypadków brzegowych.
- agent pozostaje w zgłoszeniu. narzędzie nigdy samo nie odpowiada klientowi.
szkolenie zespołu supportu było częścią budowy, a nie przekazaniem na koniec. kpi, które uzgodniliśmy do poprawy, to czas pierwszej odpowiedzi na skomplikowane zgłoszenia. zmierzyliśmy go przed i po. spadł o 40%.
#czy to nie to samo co bot odciążający?
nie, i ta różnica to cały sens. strategia odciążania próbuje obniżyć liczbę zgłoszeń, odpowiadając klientom bezpośrednio. tu poprawiła się inna liczba. miarą był czas pierwszej odpowiedzi, osiągnięty przez umieszczenie wyszukiwania za agentem. klient nadal rozmawiał z człowiekiem.
we are
stennir buduje ai, które działa za twoimi agentami supportu: wyszukiwanie, segregację zgłoszeń, szkic-i-przegląd, mierzone wobec czasu pierwszej odpowiedzi i jakości rozwiązania.
we aren't
stennir nie jest dostawcą chatbotów skierowanych do klienta i nie sprzedaje odciążania jako celu; agent pozostaje w zgłoszeniu, a twoi klienci nadal rozmawiają z ludźmi.
narzędzia takie jak zendesk ai, intercom fin czy gorgias suggestions działają w obrębie własnych murów: twoich makr, artykułów pomocy, zapisanych odpowiedzi. my zbudowaliśmy wyszukiwanie obejmujące resztę. historyczne zgłoszenia, dokumenty produktowe, pdfy z polityką wysyłki, procedury operacyjne. tam właśnie chowają się odpowiedzi na skomplikowane zgłoszenia.
kpi, które poprawiamy, to czas pierwszej odpowiedzi i jakość rozwiązania skomplikowanych zgłoszeń, nie liczba etatów. mówimy to pierwszego dnia i to mierzymy.
#czy to zadziała dla naszego zespołu supportu?
test dopasowania jest prosty. czy twoje odpowiedzi już istnieją w miejscach, które trudno szybko przeszukać? cztery lata zgłoszeń, stos pdfów z politykami, dokumenty produktowe, które się zmieniają. jeśli agenci tracą minuty na szukanie przed każdą skomplikowaną odpowiedzią, to właśnie tę minutę oddaje wyszukiwanie.
ta realizacja mieści się w naszej pracy consultancy, ze szkoleniem zespołu supportu włączonym z naszej strony training. jeśli chcesz zobaczyć, jak te elementy się łączą, w journal znajdziesz więcej takich dowodów.
jeśli twoi agenci szukają odpowiedzi przed każdą skomplikowaną wiadomością, to właśnie te 40%, o które tu chodziło. powiedz nam, co budujesz, a my powiemy ci, czy wyszukiwanie jest tu dźwignią, czy nie.