Online kundeservice er ofte synonym med standardiserede svar og endeløse FAQ-sektioner, men Generativ AI som ChatGPT og Large Language Models (LLM) er begyndelsen på en revolution i kundeservice. Disse avancerede teknologier transformerer kundeservice fra et regelbaseret system til et dynamisk og personaliseret responssystem, der forstår og adresserer kundens unikke behov med præcision.
Ved at dykke dybt ind i virksomhedens forretningsdokumenter og tidligere løste sager, er det nu muligt at levere svar, der er både indsigtsfulde og skræddersyet til den enkelte kunde. Læs med og opdag, hvordan ChatGPT er ved at revolutionere kundeservice, og hvordan din virksomhed kan drage fordel af denne innovation.
Introduktion
Mange virksomheders online kundeservice er efterhånden gennemsyret af, at man forsøger at få kunden til selv at finde løsningen i en FAQ eller henvise dem til en chat-bot, der kan svare på de mest basale spørgsmål, ud fra et regelbaseret setup. Når kunden endelig kommer der til, hvor hun får lov at sende en mail til kundeservice, får hun et standardsvar retur med link til den del af FAQ’en, som den kategori hun blev valgte passer til – fra den FAQ som hun i forvejen ikke kunne finde svaret i. Det kan tage sin tid at komme i dialog med et rigtigt menneske, der kan forstå problemet og finde en løsning.
Fremkomsten af ChatGPT og Large Language Models (LLM) har potentialet til at transformere kundeservice fra et basalt regelbaseret standard FAQ-system til et mere raffineret og individualiseret responssystem. Ved at anvende LLM til at gennemgå virksomhedens forretningsdokumenter kan kunstig intelligens levere en kundeservice, der er både indsigtsfuld og målrettet til kunden.
Forestil dig en automatiseret digital kundeservice, der rent faktisk giver svar på det du spørger om!
Begrænsningerne ved traditionel kundeservice
Historisk set har automatiserede kundeservicesystemer overvejende været afhængig af at identificere en kategori, for at formulere svar fra et fast sæt af FAQ’er. Selvom denne metode er effektiv til en vis grad, mislykkes den som nævnt ofte med at adressere kundernes specifikke forespørgsler, hvilket resulterer i utilfredshed og potentielt tabt omsætning. Det fundamentale problem er systemets manglende evne til at analysere en kundes forespørgsel, hvilket i sidste ende giver mere generelle end specifikke svar.
LLM-dokumentanalyse: En revolutionerende tilgang
LLM er en katalysator for forandring. Teknologien giver mulighed for en kundeservice, der er baseret på detaljeret analyse af ikke kun kundens forespørgsel, men også forretningsdokumenter, arbejdsprocesser og tidligere løste sager. Sprogmodellens forståelse for at generere svar baseret på kontekst gør, at vi kan udvikle vores automatiserede kundeservice til nye højder:
Personlige svar: Ved at udnytte en omfattende database med forretningsdokumenter kan LLM formulere svar, der stemmer overens med de særlige problemer, kunderne støder på, og præsenterer løsninger, der er relevante, gennemførlige og i overensstemmelse med virksomhedens retningslinjer.
Udnyttelse af tidligere data: LLM har evnen til at lære fra tidligere løste sager og kundedata i virksomhedens system. Hurtig og præcis levering af korrekte svar sparer ikke kun tid, men opbygger tillid og pålidelighed blandt kunderne.
Kontinuerlig udvikling: LLM’er er designet til at udvikle sig over tid, konstant lærende og tilpassende sig til det skiftende forretningsmiljø. Ved løbende at føde systemet med dine opdaterede forretningsdokumenter og løste cases, forbliver svarene afstemt med din virksomheds best practice.
Forbedring af chatbot- og e-mail-interaktioner
Integration af LLM i chatbots og ticket-systemer tilbyder teknologiske fremskridt inden for kundeservice. Det fungerer sådan her:
Chatbots: LLM gør det muligt for chatbots at forstå nuancerne i en kundes forespørgsel, hvilket fremmer en dialog der er både fængslende og attraktiv for brugerne. Det sikrer, at chatbottens svar er afledt af en grundig forståelse af problemet, og ikke bare et standardsvar.
E-mail-svar: LLM løfter automatiske mail-svar ved at dykke ind i kundens problemer og udarbejde svar, der relaterer sig til kundens henvendelse. Det garanterer, at e-mailen går ud over blot at takke for henvendelsen, og nu tilbyder en konkret løsning til kunden baseret i virksomhedens procedurer og vidensbase, men med udgangspunkt i kundens specifikke problemstilling. Alt efter implementering, kan den kunstige intelligens have adgang til kundens information i virksomhedens systemer, og producere endnu mere konkrete svar.
Idet ChatGPT både “forstår” konteksten af henvendelsen, og kan have adgang til indhold fra virksomhedens mere tekniske dokumenter, og alligevel formulere et kundevenligt svar, bliver andelen af henvendelser der kan behandles automatisk større, og den oplevede kvalitet samtidig højere.
Konklusion
For at opsummere markerer adoptionen af LLM i forretningsdokumentanalyse begyndelsen på en ny æra inden for kundeservice, kendetegnet ved svar, der ikke blot er automatiserede, men individualiserede, ikke blot hurtige, men altomfattende, og ikke blot standardiserede, men specifikt designet til at imødekomme kundernes særlige behov.
Dette tilbyder en mere intuitiv kundeoplevelse, som samtidig løser flere problemer og besvarer flere henvendelser tilfredsstillende, hvilket medfører en højere grad af kundetilfredshed. Hurtige og korrekte svar ved vi samtidig leder til mersalg, så kunstig intelligens i kundeservice kan desuden medvirke til at øge omsætningen.
Vi går fra at registrere forespørgsler, til hurtigt at levere svar der er afstemt med kundens unikke situation.