5 советов по использованию генеративного ИИ для обработки запросов клиентов

Как преподаватель письменной речи с большим стажем, я пребываю в недоумении (или даже в шоке) от этой всепоглощающей моды на генеративный ИИ в нашей индустрии. Да, операторы действительно смогут работать быстрее, если начнут использовать инструменты ИИ для ответов на электронные письма, чаты, посты в социальных сетях и другие письменные обращения клиентов. Но станут ли при этом их ответы лучше? Будут ли они более полными? Будет ли в них достаточно эмпатии? У меня есть на этот счет большие сомнения. Я скрещиваю руки и скептически поднимаю бровь.

Тем не менее, я вовсе не сомневаюсь в том, что операторы могут эффективно использовать генеративный ИИ для чтения письменных обращений клиентов. ИИ может быстро обработать огромный объем информации и помочь человеку подготовиться к точному и менее трудоемкому ответу. Операторы могут использовать ИИ, чтобы читать и интерпретировать тексты клиентов, политику своей компании, статьи базы знаний, документы конкурентов и многое другое. Ниже – пять советов, как это делать.

1. Резюмировать длинное письмо от клиента, выделяя только вопросы. Некоторые клиенты пишут по десять абзацев, когда вполне можно обойтись одним. Прежде чем отвечать на такое длинное письмо, оператор может попросить ИИ сформулировать список вопросов клиента, как явных, так и скрытых.

2. Резюмировать эмоциональное письмо, убирая эмоции и создавая нейтральную версию. Представьте, что авиакомпания получает письмо из 969 слов от расстроенного клиента, который в ярости из-за проблем с визой и другими проездными документами, из-за чего его путешествие было сорвано и ему пришлось задержаться в аэропорту. Он использует такие фразы как:

· «Я крайне разочарован»

· «Вы злоупотребили вашей властью, и я пострадал от этого»

· «Не могу передать, как сильно я расстроен»

· «Прошу моральную компенсацию за все страдания, которые мне доставили ваши сотрудники»

· «Вы навсегда подорвали моё доверие»

Конечно, я не предлагаю оператору игнорировать чувства клиента, но чрезмерная эмоциональность затрудняет понимание сути проблемы и того, что авиакомпания может сделать, чтобы исправить ситуацию. Сотрудник может попросить ИИ создать резюме письма, сосредоточив внимание на фактах, а не на эмоциях. Затем оператор на основе этого резюме сможет подготовить ответ, в котором будут рассматриваться все возможные пути решения проблемы. И уже после этого добавить в письмо выражения эмпатии и сочувствия.

3. Резюмировать сложные политики компании. Вот яркий пример. Если вы сотрудник службы поддержки Национального визового центра США, вам ежедневно приходится разбираться с запутанными и объемными политиками. Чтобы ответить на вопрос клиента о сроке действия визы, нужно изучить целую статью на 1000 слов. Но нельзя же постоянно ставить клиента на удержание, говоря: «Подождите, пожалуйста, минутку, я читаю». Вместо этого лучше использовать ИИ как инструмент для быстрого чтения. И тогда он создаст резюме сложного документа и представит его в виде легко читаемого списка с маркерами.

Посмотрите, как ИИ сократил многословный (больше 1000 слов) документ «Что означает дата окончания срока действия визы»:

· Срок действия визы в США указывает период, в течение которого вы можете прибыть к пункту въезда в США. Однако он не определяет, как долго вам разрешено находиться в стране. 

· Длительность вашего разрешенного пребывания в США определяется офицером Службы таможенного и пограничного контроля (CBP) в пункте въезда. Этот срок ставится в вашем паспорте (или фиксируется в электронной системе I-94). 

· Дата окончания срока действия визы касается только возможности въезда в США. Вы можете въехать в последний день действия вашей визы, и CBP все равно может дать вам разрешение на пребывание в стране (однако рекомендуется, чтобы виза все-таки имела больший срок действия). 

· Если вы хотите остаться в США дольше, чем разрешено CBP, вам необходимо подать заявление в Службу гражданства и иммиграции США (USCIS) до окончания вашего разрешенного срока пребывания в стране. 

· Превышение разрешенного срока пребывания может иметь серьезные последствия, вплоть до запрета на получение будущих виз в США. 

Срок действия визы = право на въезд. Определенный CBP срок пребывания = разрешенный период нахождения в США.

Примечание переводчика. Тут напрашивается вопрос: а зачем вообще нужны такие сложные многословные документы? Не лучше ли при их создании сразу использовать возможности ИИ?

4. Сравнение двух версий, продуктов, планов и т.д. Множество вопросов, которые операторы получают от клиентов, касаются сравнительного анализа:

· Какая из двух страховок вашей компании будет наиболее выгодной для семьи с двумя подростками-водителями?

· Какие новые функции появились в обновленном программном обеспечении вашей компании и какие старые были удалены?

Операторы могут использовать генеративный ИИ для такого сравнительного анализа, чтобы не тратить время на изучение двух источников информации. ИИ может представить результат сравнения в виде таблицы или списка, что существенно облегчит оператору работу при разговоре с клиентом.

5. Реверс-инжиниринг хорошо написанного ответа конкурента. Как специалисты по обслуживанию клиентов, мы часто изучаем, как конкуренты отвечают на запросы. Допустим, вы работаете в компании по доставке наборов для приготовления еды. Вы, наверняка, изучаете сайт конкурентов и их ответы на жалобы в социальных сетях. Возможно, вы даже заказали у них пару наборов еды, чтобы оценить, как они оформляют подтверждение заказов (и вкусная ли у них еда). Возможно, вы даже задали им несколько вопросов, просто чтобы посмотреть, как они отреагируют.

Если вам понравились ответы конкурентов, попросите генеративный ИИ проанализировать их и создать подобный текст для вашей компании.

Руководители контактных центров часто недооценивают, какой большом объем текстов приходится читать операторам первой линии. Они читают не только материалы, подготовленные службой поддержки (руководства, статьи базы знаний, скрипты), но и политику, разработанную юридическим отделом, документацию от менеджеров продуктов и рекламные предложения от маркетологов. И зачастую все это они читают в условиях ограниченного времени при обработке запроса клиента (а часики Average Handle Time тикают). Как хорошо, что генеративный ИИ может облегчить эту задачу и сделать чтение менее утомительным.