كثيرًا ما, أحد مراكز الإجابة هو مشروط بتلقي مكالمات, إيجاد حلول, كتابة السبب والانتقال إلى الزبون التالي في الصف, مع سرعة. لكن, مع اتصالات من بضع دقائق فقط, من الصعب الحصول على معلومات ذات صلة. ماذا لو كان هناك تقنيةً تحوّل هذه التفاعلات إلى تعلمات للمستقبل?
هذه التكنولوجيا موجودة بالفعل وتذهب أبعد من الاتصالات الهاتفية, أي نوع من المحادثة بين عميل وشركة يمكن أن يتم تحليلها. شامل, ليس هو فقط نغمة الصوت التي تحدد ما إذا كانت تجربة إيجابية أو سلبية, وإنما السياق العام للاتصال. عوامل مثل regionalisms والتعبيرات الثقافية تلعب دورا أساسيا في هذا التفسير, إذ يمكن لشخص أن يبدوا مضطرب عند التعليق على حدث ما دون أن يكون بالضرورة غير راضيا أو يمكن استخدام عبارات عرفية بدون دلالة سلبية
مع الذكاء الاصطناعي التوليدي — التي لا تقوم فقط بأتمتة المهام, ولكنه أيضًا يحلل البيانات ويولد رؤى —, يمكن للشركات, بالإضافة إلى حل المسائل المحدّدة, دراسة آلاف من الملفات والبيانات, تحديد أنماط عدم الرضا في المحادثات, استباق الاحتياجات ومساعدة الشركات على تحسين رحلة المستهلك.
⁇ تقوم الآي بتحليل مفصل على كل تفاعل, شيء أن محلل بشري, بسبب الحجم من البيانات, لم أتمكن من القيام بنفس النطاق المتساوي وفي نفس الوقت. عند تحديد فرص, حتى في أصغر المحادثات, الأداة تحول هذه الأفكار إلى ذكاء قابل للتنفيذ للشركة ⁇, اشرح كارلوس سينا, مؤسس الـأيدا, منصة متخصصة في استخدام الذكاء الاصطناعي Generativa لتحويل التفاعلات في الذكاء القابل للعمل
البرازيل بالفعل تبرز كواحد من القادة العالميين في تبني هذا ⁇ ذراع ⁇ من الذكاء الاصطناعي: البلد هو بين أكثر الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي في العالم, وفقًا لدراسة طلبتها جوجل — 54% من المستطلعين أكدوا أنهم استخدموا التكنولوجيا في العام الماضي, بينما كان المتوسط العالمي في 48%.
مطبقة على خدمة العميل, الذكاء التوليدي يتمكن من الذهاب أبعد من استخدامه الأكثر تقليدية, التي تنطوي على chatbots والمساعدين الافتراضيين لتأمين الاتصال. حتى لأن, حتى في التفاعلات الآلية, تجربة المستخدم ليست دائما مرضية. لذلك, خدمات أكثر تعقيدًا — أو حتى العميل — لا تزال تتطلب وجود الإنسان.
وهي في هذه الحالات التي يمكن أن يكون الاستخدام غير الواضح جدًا للذكاء الاصطناعي قيمًا: الذكاء الاصطناعي يحلل سلوك العملاء في المحادثات مع المستشارين, يحدد أنماط عدم الرضا ويخطي نقاط الاحتكاك, مما يسمح بالتعديلات المستمرة لجعل الرحلة أكثر كفاءة. تحليل البيانات الذي تقوم به الأداة يساعد العلامات التجارية على فهم الصعوبات ونقاط عدم الرضا الأكبر في الخدمة, دون الحاجة ⁇ تخمين ⁇ شيء. هكذا, قرارات التحسين هي أفضل مبررة، و, نتيجة لذلك, لديهم المزيد من الفرص لتجلب آثار إيجابية
⁇ أكثر من الرد على طلبات المستخدمين, فإن الذكاء الاصطناعي يسمح للشركات بتحويل كل تفاعل إلى فرصة لتحسين تحسين خدماتها, إنشاء, في النهاية, مصدر حقيقي للمعلومات والذهاب إلى ‘جذر المشكلة ⁇ لحلّها. أسمع جيداً, تعكسين, تحليل وتنظيم المكالمات يمكن أن يكون الفارق بين فقدان عميل أو كسبه للأبد. يبدو متناقضاً, لكن التكنولوجيا تنتهي أن تكون حليفًا كبيرًا لجعل العناية أكثر إنسانية ⁇, ينتهي Sena
