Digitální persony: Predikce pro rok 2024

Digitální persony: Predikce pro rok 2024

Table of contents

V roce 2024 se hranice mezi interakcemi mezi lidmi a digitálními technologiemi budou nadále stírat a digitální persony budou v této transformační éře hrát ústřední roli. Tyto virtuální bytosti nejsou jen výplodem sci-fi představivosti, ale stávají se nedílnou součástí našich každodenních digitálních zkušeností – od zlepšování služeb zákazníkům až po revoluční marketingové strategie. Tento článek se zabývá pěti hlavními předpověďmi pro digitální persony v nadcházejícím roce a zdůrazňuje jejich potenciální dopady a technologický pokrok, který je pohání.

TOP 5 Predikcí

1. Obchodní úspěch a partnerství se značkami

Očekává se, že digitální persony dosáhnou v roce 2024 nebývalého komerčního úspěchu. Osobnosti jako Lil Miquela již prokázaly potenciál digitálních influencerů, kteří spolupracovali s významnými značkami a nasbírali miliony sledujících. Očekává se, že tento trend se bude rozšiřovat, protože stále více společností využívá digitální avatary pro marketing, zapojení zákazníků a reprezentaci značky, což povede k výrazným tržbám a podpoře hlubších vztahů se zákazníky.

2. Integrace s umělou inteligencí a strojovým učením

Digitální persony se pravděpodobně stanou klíčovým rozhraním pro interakci se sofistikovanými AI platformami, včetně velkých jazykových modelů, jako je ChatGPT. S tím, jak bude AI stále pokročilejší, budou tyto digitální osoby poskytovat uživatelům přirozenější a poutavější způsob interakce se systémy AI, což zvýší uživatelskou zkušenost a efektivitu v různých aplikacích.

3. Role v AR a VR

Technologie rozšířené a virtuální reality se budou stále více prosazovat v našem každodenním životě a digitální avataři budou bezesporu stát v čele tohoto vývoje. Tyto technologie budou stále častěji využívat digitální persony k vytváření atraktivních, pohlcujících zážitků v různých odvětvích od zábavy po vzdělávání, čímž se rozšíří záběr a přitažlivost aplikací AR a VR.

4. Významná role v Metaverse a Web3

Metaverse a Web3 jsou připraveny nabídnout živnou půdu pro růst digitálních person. S rozvojem těchto decentralizovaných platforem budou digitální lidé pravděpodobně využíváni k nabízení personalizovanějších a interaktivnějších zážitků, což významně přispěje k rozvoji metaverse jako mainstreamové technologie.

5. Vícejazyčná komunikace

V souvislosti s potřebou globální komunikace budou stále více převládat digitální persony schopny komunikovat několika jazyky. Například digitální persona v texaském Amarillu má podporovat více než 100 jazyků, což výrazně zlepší dostupnost a inkluzivitu nejen veřejných služeb. Tento skok ve vícejazyčných schopnostech by mohl nově definovat globální standardy služeb zákazníkům.

Shrnutí

Závěrem lze říci, že rok 2024 bude pro digitální persony přelomový a že v různých oblastech dojde k významnému pokroku. Očekává se, že tyto entity poháněné umělou inteligencí nejen zlepší způsob, jakým intreagujeme s digitálním obsahem, ale také způsobí revoluci v zákaznickém servisu, marketingu a v rozvíjejících se oblastech rozšířené reality, virtuální reality a metaverse. S technologickým pokrokem se digitální persony budou stále více zapojovat do našich digitálních interakcí a stanou se nepostradatelnou součástí budoucího prostředí. Jejich vývoj bude pravděpodobně i nadále nabízet nové příležitosti pro inovace a zapojení do stále více digitálnějšího a propojeného světa.

Spojte se s námi

Vyzkoušejte sílu jazykových modelů a rezervujte si ukázku na míru ještě dnes!

Digitální persony: Proč dát umělé inteligenci lidskou tvář?

Digitální persony: Proč dát umělé inteligenci lidskou tvář?

Table of contents

Co jsou digitální persony

Představte si zaměstnance zákaznického servisu, který dokáže odpovědět na vaše otázky, pochopit vaše rozčarování a dokonce se usmát, aby vás uklidnil. Takový je svět digitálních person – AI chatbotů, kteří se zbavili svých beztvarých hlasů a získali realistickou lidskou podobu. Nejde jen o aatary, které známe z videoher; digitální persony posouvají hranice technologií a vytvářejí interaktivní bytosti k nerozeznání od skutečných lidí.

Proč ale dávat umělé inteligenci tvář? AI chatboti se sice stali běžnou záležitostí, ale na lidském kontaktu je něco nepopiratelně silného. V tomto článku se zabýváme důvody, proč dát AI tvář, a zkoumáme potenciální dopad, který to bude mít na naše interakce s technologiemi v budoucnosti.

Stejně jako u skutečných lidí může i u digitálního avatara vyvolat mimika obličeje pocit důvěry a porozumění.  Představte si digitálního terapeuta, který vás během rozhovoru dokáže uklidnit úsměvem nebo se naopak zamračit. Tyto jemné náznaky mohou mít velký vliv na to, jak pohodlně se uživatelé cítí při otevírání citlivých témat. Mnoho studií ukázalo, že lidé se s větší pravděpodobností svěří s problémy systému s tváří než systému bez tváře. To naznačuje, že schopnost digitální persony vyjadřovat emoce může navazovat pocity vytváření blízkého vztahu, zejména při řešení citlivých témat.

Obličej dodává složitým informacím lidský rozměr. Digitální persona dokáže vedle hlasu používat vizuální signály a neverbální komunikaci, aby vysvětlila složité pojmy. Představte si digitálního finančního poradce, který dokáže nejen vysvětlit investiční možnosti, ale také používat grafy a diagramy na obrazovce a zároveň vyjadřovat důvěru nebo opatrnost prostřednictvím výrazu obličeje. Tato kombinace vizuálního a emocionálního zapojení může usnadnit pochopení a orientaci ve složitých informacích a zlepšit tak celkový uživatelský zážitek.

Lidé touží po osobním kontaktu se značkami.  Vzpomeňte si, kdy vám při nakupování pomohl ochotný prodavač nebo rychlý zákaznický servis.  I malá gesta, jako například to, že si barista pamatuje vaši objednávku, mohou zanechat trvalý dojem.  Studie ukazují, že zákaznická zkušenost je stejně důležitá jako samotný produkt.

Vezměme si jako příklad elektronický obchod. Při online nakupování tento osobní přístup často chybí, a proto většina online interakcí představují zapomenutelné transakce. Digitální persony ale nabízejí řešení. Kombinují pohodlí online nakupování se vstřícností zaměstnance obchodu, a vytváří nezapomenutelný zážitek. I když digitální persony nemohou nahradit zvláštní vztah, který můžete mít s majitelem místní kavárny. Mohou ale vnášet do online světa lidský přístup.

Digitální persona může uživatelům poskytnout bezpečný prostor, kde mohou klást otázky a získat podporu v oblastech, kde by se s lidským zástupcem mohli cítit nepříjemně. Například člověk, který má problémy s finanční gramotností, by se mohl zdráhat diskutovat o dluzích se zaměstnancem banky. Digitální finanční poradce, který nikoho nesoudí, by však mohl vytvořit prostor pro otevřený a upřímný rozhovor. To může být zvláště cenné v případě citlivých témat, jako jsou duševní zdraví nebo finanční potíže, kde se uživatelé mohou obávat odsouzení nebo stigmatizace.

Digitální persona může být díky svému hlasovému rozhraní příjemnou alternativou pro uživatele se zrakovým postižením. Představte si digitálního asistenta, který dokáže nejen odpovídat na otázky, ale také navigovat uživatele pomocí hlasových příkazů ve složitých nabídkách a formulářích. Navíc díky možnosti přizpůsobit vzhled digitální persony, může být interakce s umělou inteligencí méně zastrašující a přístupnější širšímu publiku. Uživatelé by si například mohli vybrat digitálního asistenta, který by odrážel jejich věk, etnickou příslušnost nebo dokonce pohlavní identitu. Tato úroveň přizpůsobení může podpořit pocit spojení a pohodlí u rozmanitějšího okruhu uživatelů.

K čemu lze digitální persony využívat?

Digitální persony mohou být implementovány téměř kdekoli, od firemních webových stránek až po kiosek v kamenném obchodě, a mohou zastávat různé role, včetně digitálních bankéřů, kteří nabízejí finanční poradenství, pojišťovacích poradců, kteří pomáhají s vyřizováním pojistných událostí, a dokonce i digitálních náborářů, kteří zefektivňují proces náboru zaměstnanců. Chcete-li se dozvědět více, přečtěte si náš článek o 5 nejčastějších případech využití digitálních person.

Výhody umělé inteligence s lidskou tváří jsou obrovské. Digitální persony mohou poskytovat personalizovaná doporučení a podporu, odpovídat na často kladené otázky a efektivně zpracovávat úkoly, jako je plánování schůzek nebo generování odpovědí. Nejenže tak uvolní ruce svým lidským kolegům pro více komplexní práci, ale také vytvoří nepřetržitý zákaznický servis, který se přizpůsobí individuálním potřebám. Data shromážděná digitálními personami dále rozšiřují jejich schopnosti a umožňují jim poskytovat stále přesnější a užitečnější interakce.

Jak se dozvědět více o AI avatarech?

Chcete se dozvědět více? Ať už s výzkumem trhu teprve začínáte, nebo se chcete seznámit s reálnými příklady využití, máme pro vás vše, co potřebujete.  Přihlaste se k odběru našeho newsletteru níže a brzy obdržíte e-knihu o digitálních personách, nebo se obraťte na náš tým odborníků pro nezávaznou konzultaci.

Subscribe to receive the e-book

Find out how you can leverage Born Digital's Generative and Conversational AI solutions to drive business results.

Digitální persony pro e-commerce: 5 praktických příkladů využití

Digitální persony pro e-commerce: 5 praktických příkladů využití

Table of contents

Co jsou to digitální persony?

Zjednodušeně řečeno, digitální persony jsou AI avataři s lidskou tváří a kognitivními schopnostmi, které implementovat v jakémkoli odvětví a využít je nejen ke zlepšení zákaznické zkušenosti. Stávají se experty na zvládnutí nekonečného množství aktivních operací s lidskou přesností. Jsou rovněž schopni interpretovat řeč těla zákazníků, odhadnout jejich styl komunikace a podle toho upravit svůj virtuální vzhled. Tato přidaná výhoda rozpoznávání řeči těla a jejího vyjadřování dává digitálním personám schopnost vytvářet bližší vztahy se zákazníky, což může pomoci zvýšit obrat při online nákupech i nákupech v obchodech. 

Výhody digitálních person

Digitální persony využívají nejnovější AI technologie, včetně nejaktuálnějších poznatků v oblasti generativní AI a konverzační AI. Stejně jako chatboti dokážou vyřizovat dotazy zákazníků nepřetržitě, čímž zvyšují spokojenost zákazníků, aniž by zvyšovali náklady.  Technologie je rovněž velmi dobře škálovatelná – digitální lidé se zabývají těmi úkony, které jsou pro danou společnost zrovna potřebné –  což z nich dělá víceúčelovou technologii s nekonečnými možnostmi. Jak již bylo řečeno, digitální persony neslouží pouze ke komunikaci se zákazníky, ale jsou také schopní vykonávat úkoly, jako je příprava a odesílání e-mailů,  cold calling, atd.

Digitální persony mají navíc výhodu lidského vzhledu v podobě AI avatara, což jim ve srovnání s chatbotem dává značnou výhodu. Tato vlastnost může pomoci zmírnit případné váhání a obavy některých lidí z interakce s umělou inteligencí. Na druhou stranu vzhled digitálního avatar může nabídnout veškerý komfort rozhovoru se skutečným člověkem, aniž by bylo nutné se skutečným člověkem skutečně mluvit. Digitální persona navíc může vytvořit bezpečnější prostředí pro některé zákazníky, kteří se necítí pohodlně sdílet některé informace se skutečným člověkem. V maloobchodě to může být užitečné při diskusi o potenciálně citlivých informacích, jako je velikost oblečení nebo osobní preference. Tento druh přizpůsobení, který je zákazníkům k dispozici, jim umožňuje cítit se při interakci s co nejpohodlněji.

Příklady využití v e-commerce

Obecně platí, že když chce zákazník vrátit výrobek, setkáte se s jednou ze dvou situací: buď chce vrátit peníze, nebo si přeje zboží vyměnit.

1. Lidská a přívětivá interakce

Mnoho lidí má z používání AI technologií obavy a transakční interakce nabízené chatboty a voiceboty v nich nevyvolávají příjemný nebo důvěryhodný pocit. Digitální persony se ale liší tím, že využívají vizuální AI, která napodobuje řeč lidského těla a vhodně reaguje na hlasové a fyzické signály. V kombinaci s výhodami jakéhokoli virtuálního asistenta – doporučeními, asistencí při platbě a pomocí při přepravě – pomáhají digitální lidé budovat loajalitu ke značce a důvěru zákazníků. Možnost nabízet nepřetržitou podporu ve formě lidské konverzace a asistence je tak pro oblast e-commerce velkou výhodou.

2. Obchodní poradenství

Digitální prodejní agent, který je tváří a hlasem značky, vyniká v poskytování personalizovaných doporučení produktů, pomáhá při rozhodování o nákupu a hodnocení alternativ, podporuje probíhající kampaně a upsell produktů. Jeho jedinečná schopnost vytvářet emocionální spojení podporuje loajalitu zákazníků, díky čemuž se online interakce při nakupování nestává pouze transakční, ale také poutavou a zapamatovatelnou. 

Virtuální agent se navíc neomezuje pouze na vaše webové stránky; může rozšířit své poradenství a pomáhat zákazníkům i v kamenných prodejnách. Digitální persony mohou být umístěny i v kioscích v kamenných obchodech, kde poskytují snadný přístup ke všem informacím a asistenci, které jsou obvykle k dispozici online. Kiosky s digitálními asistenty jsou pro mnoho podniků stále oblíbenější ve snaze nabídnout více high-tech a interaktivních řešení.

3. Vytváření image značky

Vzhledem k tomu, že jejich vzhled lze neomezeně přizpůsobovat, mohou digitální persony působit jako tvář značky. Mnoho společností si pro svou firmu našlo maskota, ať už je to GEICO nebo pneumatiky Michelin, který u zákazníků podporuje rozpoznávání a znalost značky; když vidí maskota, instinktivně si vzpomenou na produkty s ním spojené, a proto se zvyšuje pravděpodobnost, že si danou značku koupí. Společnosti mohou využít flexibility digitálních person a využít ji k propagaci v různých kampaních a zvýšit tak rozpoznatelnost i návštěvnost zákazníků. 

4. Předvádění výrobků

Digitální lidé dokáží poutavým a interaktivním způsobem představit produkt a jeho jedinečné vlastnosti, což zvyšuje pravděpodobnost nákupu a účinně snižuje míru opuštění košíku. Vizuální pomůcky umělé inteligence, které zákazníkům nabízejí pohled na to, jak by produkt vypadal použitý nebo nošený skutečným člověkem, přinášejí revoluci v nákupním procesu a mohou pomoci zvýšit důvěru zákazníků v jejich nákupy.

5. Personalizované nákupy

Digitální persony jsou díky svému pohybu a vzhledu podobnému člověku schopni lépe navazovat vztahy se zákazníky. Výhodou vytváření těchto vztahů je větší důvěra mezi firmou a zákazníkem. Digitální persony jsou zároveň schopny ukládat informace o jednotlivých zákaznících tak, aby lépe porozuměli jejich nákupní historii a preferencím. Mohou tyto informace využívat ke sledování novinek nebo doplňování zásob a upozorňovat zákazníky na možnosti nákupu. 

Zjistěte, jak můžete řešení Born Digital využít k dosažení obchodních výsledků.

AI chatboti pro real estate & správce nemovitostí: Benefity & příklady využití​

AI chatboti pro real estate & správce nemovitostí: Benefity & příklady využití

Table of contents

Voiceboti i chatboti přinášejí revoluci v oblasti zákaznických služeb a provozní efektivity. Kromě pouhých odpovědí na dotazy navazují spojení, chápou individuální požadavky klientů a poskytují personalizovaná doporučení týkající se nemovitostí. Ať už pomáhají rodině při hledání ideálního bydlení nebo podporují investora při identifikaci výnosných nemovitostí, mění tito chatboti dříve časově náročné úkoly v hladký a příjemný zážitek. Pro realitní kanceláře, bez ohledu na jejich velikost, to znamená udržení konkurenční výhody na trhu, kde jsou rychlost, přesnost a personalizované služby pro úspěch tím nejdůležitejším. 

Jak funguje realitní chatbot nebo voicebot?

V rámci dynamického realitního trhu, kde hraje čas zásadní roli, se realitní chatbot stává klíčovým přínosem. Funguje jako virtuální asistent pečlivě vytvořený pro orientaci ve složitostech realitních transakcí. Co přesně ale realitní chatbot je a jak mění provozní prostředí realitních kancelářích?

Realitní chatbot je inteligentní virtuální asistent, který umí vyřizovat dotazy napříč celým spektrem operací, zahrnujících nákup, prodej, pronájem i složitosti dodržování právních předpisů a pojištění. Tito chatboti, kteří slouží jako primární kontaktní místo pro klienty, odpovídají na dotazy týkající se nabídek nemovitostí, nabízejí aktualizace transakcí a pomáhají při zpracování dokumentace. Jejich funkce přesahují rámec prosté komunikace – jsou naprogramovány tak, aby chápaly nuance realitního sektorua reagovaly informativně a personalizovaně.

Vezměme si tento scénář: Potenciální kupec domu zkoumá možnosti pozdě v noci. Místo aby čekal na pracovní dobu, zapojí se do komunikace s realitním chatbotem na webových stránkách realitní kanceláře. Chatbot nejen řeší dotazy na dostupné nemovitosti, ale také shromažďuje preference a navrhuje nabídky, které by ho mohly zajímat. Může naplánovat prohlídky, nabídnout virtuální prohlídky a dokonce pomoci se zahájením procesu koupě – to vše plynule a okamžitě.

Chatboti mohou ale stejně tak pomáhat správcům nemovitostí a nájemníkům s dotazy ohledně podmínek pronájmu, požadavků na údržbu a plateb nájemného a výrazně snižují pracovní zátěž realitních firem. Toto zvýšení efektivity jim umožňuje soustředit se na strategičtější aspekty jejich činnosti.

Top benefits of using chatbots in real estate

Imagine a continuous service that operates around the clock – that’s precisely what a chatbot provides. In the time-sensitive real estate industry, clients frequently pose questions beyond typical business hours. Chatbots guarantee that prospective buyers or tenants can access information at any time, be it midnight or early morning, thereby optimizing engagement and lead capture possibilities.

The true merit of AI chatbots lies in their capacity to engage with a human-like comprehension. They can partake in substantial conversations with potential clients at any time, delivering personalized responses that align with their particular queries and concerns.

Voice and chatbots act as virtual lead magnets, drawing in potential clients by engaging in conversations on your website, social media, or listing platforms. They adeptly understand visitor needs and capture relevant details, analyzing interactions to assess the potential client’s intent and readiness. This ensures that the leads forwarded to the sales team are of the utmost quality and have a high likelihood of conversion. By adopting this proactive approach, your team can concentrate on high-intent leads, leading to a substantial enhancement in conversion rates.

Chatbots effortlessly manage crucial yet repetitive tasks, such as sending open house reminders and notifying clients of new listings. AI chatbots automate activities like scheduling appointments and follow-ups, demonstrating a personalized touch that reflects an understanding of individual client needs and preferences. This enhances relationship-building and promotes client retention. Through this automation, every detail is meticulously handled, enabling agents to focus on fostering personal interactions with their clients.

5 nejčastějších příkladů využití voicebotů a chatbotů v realitkách

Chatboti mění proces vyhledávání nemovitostí tím, že slouží jako intuitivní průvodci. Po projevení zájmu klienta o určitý typ nemovitosti chatbot pomocí pokročilých algoritmů prochází rozsáhlé nabídky a vyhledává možnosti, které přesně odpovídají klientovým kritériím. To přesahuje základní filtrování podle lokality a ceny; chatbot se zabývá hlubšími preferencemi a zohledňuje faktory, jako je blízkost škol nebo specifická občanská vybavenost. Následně chatbot prezentuje tyto vybrané možnosti v poutavé podobě, doplněné obrázky a podrobnými popisy. To efektivně mění obvykle náročný úkol vyhledávání nemovitostí v personalizovaný a bezstarostný zážitek.

V rychle se rozvíjejícím realitním sektoru mohou mít rychlé reakce na dotazy klientů zásadní vliv. Chatboti nabízejí okamžité a přesné odpovědi na nejrůznější dotazy, od detailů o nemovitostech až po postupy při transakcích. Tato okamžitá pomoc se ukazuje jako zvláště výhodná především tehdy, když klienti zkoumají své možnosti mimo standardní pracovní dobu.

Realitní chatboti, kteří fungují také jako virutální ambasadoři značky, vítají návštěvníky webových stránek pomocí interaktivní konverzace. Kromě pouhých pozdravů kladou návštěvníkům zasvěcené otázky týkající se jejich preferencí, rozpočtů a časových plánů. Tato interakce připomíná spíše přátelský rozhovor se znalým asistentem než dotazník.

Zatímco chatbot diskrétně shromažďuje podstatné informace, mění pasivní prohlížení v aktivní zapojení a efektivně získává potenciální zákazníky. Tím nejenže zajišťuje realitním makléřům vysoce kvalitní leady, ale také vytváří příjemný a interaktivní zážitek pro návštěvníky, čímž vytváří základy pro dlouhodobý vztah s klienty.

V realitním sektoru, kde má dobrá pověst zásadní význam, je zpětná vazba od klientů k nezaplacení. Chatboti sbírají recenze a zpětnou vzabu od klientů ihned po ukončení transakcí. Zjednodušují tak celý proces a umožňují klientům pohodlně sdílet své zkušenosti, což vede k autentičtější a podrobnější zpětné vazbě. Ta je zásadní pro zjištění úrovně spokojenosti klientů a určení oblastí, které je třeba dále zlepšit.

Včasné platby hrají při obchodech s nemovitostmi zásadní roli. Chatboti vydávají klientům automatické upomínky týkající se blížících se plateb, termínů splátek nebo částek po splatnosti. Tyto upomínky jdou nad rámec obecných oznámení; zahrnují personalizované zprávy přizpůsobené konkrétním údajům o transakci klienta. Tato proaktivní strategie pomáhá klientům efektivně spravovat jejich finanční závazky a snižuje riziko zmeškání plateb.

Proč si vybrat Born Digital jako platformu pro voiceboty chatboty?

Digitální agenti společnosti Born Digital, šití na míru realitnímu sektoru, jsou ztělesněním  virtuálního realitního makléře. Společnost Born Digital se vyznačuje hlubokým pochopením dynamiky realitního trhu, které se projevuje ve funkcích, které rezonují jak se správci nemovitostí, agenty, tak i klienty. Mezi klíčové funkce patří:

1. Sofistikované konverzace s umělou inteligencí: Chatboti a voiceboti společnosti Born Digital vedou přirozené, dynamické rozhovory, které kopírují lidskou interakci. Naši virutální asistenti klientům skutečně rozumí a zlepšují tak jejich zákaznickou zkušenost. 

2. Efektivní správa leadů: Voiceboti a chatboti od Born Digital pomáhají s kvalifikací leadů, čímž zajišťují, že k agentům se dostávají již prověření potencionální zákazníci. Toto řešení tak optimalizuje čas i úsilí agentů. 

3. Vícejazyčné schopnosti: Voiceboti Born Digital, kteří slouží firmám po celém světě, komunikují téměř ve všech jazycích, a zpřístupňují tak firmy různorodé klientele.

4. Bezproblémová integrace: Platforma se bezproblémově integruje se stávajícími  databázemi a systémy CRM, což zajišťuje hladký přechod a kontinuitu služeb.

5. Automatizované plánování a následné kontroly: Od sjednávání prohlídek až po zasílání upomínek – tito chatboti zvládnou úkoly s přesností.

Shrnutí: Jaká je budoucnost konverzační umělé inteligence v oblasti nemovitostí?

Při pohledu do budoucnosti realitního trhu se ukazuje význam AI chatbotů jako klíčový prvek pro posílení postavení makléřů a splnění očekávání klientů. Tito digitální asistenti překračují rámec pouhých nástrojů; stávají se partnery při utváření propojenějšího, efektivnějšího a na klienta zaměřeného realitního prostředí. Přijetí hlasové technologie a chatbotů s umělou inteligencí znamená vstup do budoucnosti, kde je každá interakce s klientem personalizovaná, každý lead je pečlivě ověřován a každá transakce je vedena co nejefektivněji tak, aby byla úspěšná.

Jak vypočítat návratnost investic do AI chatbota a voicebota?​

Jak vypočítat návratnost investic do AI chatbota voicebota?

Table of contents

Jak určit, že vaše firma potřebuje konverzační umělou inteligenci

Uvažujete o implementaci AI chatbota nebo voicebota pro zákaznický servis, pordej, marketing nebo HR? Vyhodnocení návratnosti investic (ROI) do chatbotů je jednodušší, než si možná představujete.

Firmy stále častěji nasazují AI chatboty jako doplněk k lidským operátorům, což je krok, který může zvýšit spokojenost zákazníků a zároveň zvládnout nárůst pracovních sil při rostoucí poptávce. AI chatboti řeší konkrétní a měřitelné problémy, jako je zkrácení doby řešení problémů a zlepšení klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) v oblasti služeb zákazníkům. Po integraci chatbota nebo jiného virtuálního asistenta hlásí firmy znatelné snížení počtu hovorů, chatů nebo e-mailů vyžadujících zásah lidského operátora až o 70 %, což vede k potenciální úspoře až 30 % nákladů na zákaznický servis. Tato efektivita vyplývá z toho, že chatboti s umělou inteligencí samostatně vyřizují až 80 % běžných dotazů, jako jsou dotazy na stav objednávky a žádosti o vrácení peněz u maloobchodníků, včasné přihlášení a aktualizace letů u cestovních kanceláří a řešení problémů a aktualizace účtů u streamovacích platforem.

Zajímá vás, zda se investice do budování chatbotů voicebotů vyplatí?

Faktory, které ovlivňují náklady na služby zákazníkům

Než se pustíme do výpočtu návratnosti investic do chatbotů, je zásadní pochopit důvody vysokých nákladů spojených s obsluhou zákazníků. Ročně je vyřízeno odhadem 265 miliard požadavků na zákaznickou podporu, což představuje ohromující náklady ve výši  1,3 bilionu USD. Podle Help Desk Institute činí průměrné náklady na minutu podpory na chatu 1,05 USD, přičemž průměrné náklady na jednu relaci chatu činí 16,80 USD. Na zvýšených nákladech na služby zákazníkům se podílí několik klíčových faktorů:

1. Platy operátorů: Přestože zavádění botů nemusí mít velký vliv na snížení počtu zaměstnanců společnosti, pomáhá omezit další rozšiřování pracovní síly při zvyšujícím se objemu ticketů. Průměrná hodinová mzda operátorů zákaznického servisu činí 21 USD a s ohledem na zaměstnanecké benefity může optimalizace mzdových výdajů vést k významným úsporám, které mohou v závislosti na velikosti týmu operátorů dosáhnout až statisíců dolarů.

2. Každodenní výdaje: Tyto náklady zahrnují různé provozní náklady, jako jsou licenční poplatky za platformy pro operátory, provozní náklady, údržba hardwaru, placené volno, nemocenská a další.

3. Nábor a školení: Na pozicích v zákaznickém servisu často dochází k vysoké míře fluktuace, která v průměru dosahuje 45 % ročně. Výdaje spojené s náborem, nástupem a školením nových zaměstnanců mohou dosáhnout přibližně 4 000,00 USD na jednoho operátora.

Využijte kalkulačku k vyhodnocení návratnosti investic do chatbotů

K výpočtu návratnosti investice do chatbota (ROI) budete potřebovat jen několik klíčových informací:

1. Počet operátorů

2. Mzda operátorů

3. Objem ticketů zákaznického servisu (chatů a hovorů)

4. Průměrná doba řešení

Ilustrujme si tento proces na příkladu. Uvažujme firmu, která má 10 pracovníků podpory, jejichž plat je 2 900 dolarů měsíčně. 1 300 USD(požadavky na podporu)/10 agentů = 130 požadavků na jednoho agenta.

Pokud chatbot přijme 260 požadavků měsíčně, pak to odpovídá dvěma agentům s celkovými náklady 5 800 USD (2900*2).

To je 5 800 dolarů vynaložených na dotazy, které by chatbot mohl převzít za měsíc. Naše řešení s umělou inteligencí stojí jen 10-20 % této částky.

Jak maximalizovat návratnost investic do AI chatbotů

Společnosti, které chtějí optimalizovat návratnost investic (ROI) prostřednictvím konverzační AI platformy, mohou využít pět klíčových strategií:

1. Řešení správných výzev: Využijte umělou inteligenci k automatizaci nákladných ticketů s velkým objemem, které lze plně vyřešit pomocí umělé inteligence. Namísto odhadování identifikujte nejvhodnější případy použití pro automatizaci analýzou historických tiketů a dat.

2. Vylepšete trénování: Pokud využíváte moderní platformu AI zahrnující hluboké učení, očekávejte v průběhu času zlepšení. Monitorujte konverzace, abyste posílili pozitivní výsledky, a poskytněte dodatečný training, pokud chatbot špatně interpretuje záměr uživatele.

3. Zvolte vhodné kanály: Vyhněte se častému úskalí spuštění chatbota na nesprávném kanálu. Chatboti mohou fungovat v různých médiích včetně e-mailu, sociálních médií, platforem pro zasílání zpráv a dokonce i hlasových rozhraní. Pro optimální nasazení vyberte kanály s vysokým objemem a dobou řešení.

4. Škálování napříč kanály: Po úspěšném nasazení na kanálu s vysokým objemem konverzací a následném zlepšení rozšiřte přítomnost chatbota na další kanály. 

5. Integrace s backendovými systémy: Integrací s backendovými systémy, jako je CRM, správa objednávek nebo e-commerce platformy, umožníte plnou utomatizaci ticketů. Poskytněte po ověření zákazníka přístup k osobním údajům tak, aby chatbot mohl řešit problémy na personalizované úrovni.

Zjistěte, jaká bude návratnost investic, pokud si vytvoříte vlastního chatbota nebo voicebtoa

Náš tým ve společnosti Born Digital rozumí jedinečným potřebám každé firmy. Naše flexibilní cenová struktura je navržena tak, aby odpovídala vašim konkrétním cílům.

Spojte se s naším týmem odborníků, kteří se věnují mapování nejrychlejší cesty k vysoké návratnosti investic. Vyplňte tento formulář a my se vám co nejdříve ozveme.

Zjistěte, jak můžete využít naše řešení pro dosažení obchodních výsledků.

Generativní AI: Řešení pro výjimečný zákaznický servis

Generativní AI: Řešení pro výjimečný zákaznický servis

Customer Service Agent

Table of contents

Podle průzkumu společnosti Gartner si většina společností uvědomuje transformační potenciál generativní umělé inteligence, zejména pokud jde o zlepšení zákaznické zkušenosti. To je patrné z jejich prioritizace investic do generativní AI, kde zlepšení zákaznické zkušenosti a udržení zákazníků stojí na prvním místě.

Mnoho podniků v současné době využívá generativní AI pro různé funkce zaměřené na zákazníky, jako je marketing a zákaznická podpora. Z výzkumu provedeného společností BCG vyplývá, že 95 % globálních lídrů v oblasti zákaznických služeb předpokládá, že boty poháněné generativní AI v příštích dvou letech začlení do svých interakcí se zákazníky.

Nová technologie bezpochyby oblast zákaznické zkušenosti významně proměňuje. Která řešení ale skutečně vynikají a vyplatí se di nich investovat váš čas a peníze? Pojďme se blíže podívat na některé z nejběžnějších a nejefektivnějších příkladů použití, na výhody, které přinášejí, a na strategie, které potřebujete implementovat.

Co je generativní AI?

Generativní AI umožňuje strojům samostatně generovat originální obsah. Na rozdíl od tradičních systémů AI, které se spoléhají na předem definovaná pravidla, je generativní AI trénována na rozsáhlých souborech dat a učí se napodobovat lidskou kreativitu a schopnost řešit problémy. S využitím pokročilých algoritmů dokáže generativní umělá inteligence vytvářet text, obrázky, hudbu a další formy obsahu, které jsou k nerozeznání od obsahu vytvořeného člověkem. 

V kontextu zákaznické zkušenosti hraje generativní AI klíčovou roli při utváření interakcí, pohání virtuální asistenty, chatboty a další nástroje, které zvyšují zapojení, personalizaci a efektivitu. Na rozdíl od tradičních virtuálních asistentů s rigidními předdefinovanými odpověďmi vytváří generativní AI, poháněná velkými jazykovými modely (LLM), samostatně dialogy podobné těm lidským. Tato transformační technologie otevírá firmám nové možnosti, jak poskytovat výjimečnou zákaznickou péči, zvyšovat spokojenost a loajalitu zákazníků.

Jaký je rozdíl mezi konverzační a generativní umělou inteligencí?

Konverzační umělá inteligence má v podstatě omezenější možnosti a spoléhá se na předem definované odpovědi a modely založené na pravidlech. Ačkoli vyniká při zpracování základních dotazů a automatizaci úkolů, její interakce mohou působit jako velmi umělé a postrádají personalizaci.

Na druhou stranu generativní AI představuje významný pokrok a nabízí větší flexibilitu, kreativitu a personalizaci při vytváření dialogů. Díky využití pokročilých algoritmů a učení se z dat dokáže generativní AI autonomně simulovat dialogy podobné lidským, což vede k přirozenějším a poutavějším interakcím se zákazníky.

Přestože výhody generativní umělé inteligence jsou nepopiratelné, je nezbytné zůstat při její implementaci obezřetný, a to v závislotsti na různých scénářích, které jsou vytvořeny k dosažení různých cílů. To je obzvláště důležité ve specifických odvětvích a velkých podnicích, jako je bankovnictví a pojišťovnictví, zejména pokud jde o aktivní operace.

Aby se dosáhlo rovnováhy mezi inovacemi, důvěryhodností a bezpečností, generativní AI je často implementována v kombinaci se spolehlivými a konzistentními výsledky konverzační AI. Právě zde může být hybridní model (tedy kombinace NLP a velkých jazykových modelů LLM) výhodným nástrojem, který zajišťuje lidské interakce a naprosto přesné odpovědi bez rizika „halucinací“ a vymyšlených odpovědí, které mohou být v některých odvětvích velmi nebezpečné. 

Nejčastější příklady použití generativní AI v zákaznické péči

Chatboti: Chatboti s využitím generativní AI dokáží porozumět záměrům, které se skrývají za dotazy zákazníků, prohledat rozsáhlé znalostní báze (obvykle firemní data dostupná ve formě dokumentů nebo URL adres) a vytvořit odpovědi, které odpovídají tónu a stylu značky. To nejen zvyšuje efektivitu, ale také zajišťuje konzistentní a výjimečnou zákaznickou zkušenost.

Voiceboti: Podobným způsobem procházejí pozoruhodnou proměnou i voiceboti. Stávají se zdatnými v chápání, plynulosti a porozumění, které je porovnatelné s lidskou interakcí. Na rozdíl od tradičních hlasových asistentů, kteří často selhávají v odpovědích typu „Prosím, opakujte, nerozumím vaší otázce“, se hlasoví asistenti s generativní umělou inteligencí rychle vyvíjejí. Nyní stačí zadat adresu URL společnosti a bot je připraven vést smysluplnou konverzaci o čemkoli, co se týká vaší společnosti nebo produktů.

Podpora operátorů: Generativní umělá inteligence analyzuje probíhající konverzace v reálném čase a poskytuje operátorům kontextové informace, navrhované odpovědi a relevantní informace získané ze znalostních bází, včetně manuálů a dalších zdrojů. To operátorům umožňuje efektivněji řešit dotazy a poskytovat personalizovanou podporu. Stejně tak mohou operátoři využívat technologií předpřipravneé odpovědi na dotazy zákazníků v chatu nebo e-mailu, což zajišťuje přesnost a šetří značný čas. Podporou operátorů pomocí doporučení a vyhledávání informací v reálném čase zvyšuje generativní AI jejich schopnost řešit problémy, zkracuje dobu odezvy a v konečném důsledku zvyšuje kvalitu poskytovaných služeb.

Analýza zákaznických interakcí: Generativní AI pomáhá analyzovat velké objemy dat a odhalit tak poznatky a vzorce, které byly dříve nemyslitelné. Díky zachycení potenciálu pro automatizaci umožňuje podnikům neustále zvyšovat provozní efektivitu.

Automatizace psaní poznámek: Generativní AI zefektivňuje procesy zapisování poznámek v call centrech během interakcí se zákazníky. Automatickým zachycením důležitých informací a úkolů probíraných během hovorů eliminuje generativní AI potřebu ručního přepisu nebo časově náročné vyhledávání v dlouhých přepisech. Tím je zajištěno přesné zaznamenání klíčových detailů pro budoucí interakce a snížení rizika nedopatření.

Zpracování po ukončení interakce: Generativní umělá inteligence pomáhá automatizovat např. úkoly po ukončení hovoru, jako je aktualizace systémů CRM, zasílání aktualizací zákazníkům a extrakce dat z přepisů hovorů a jejich doplňování do databáze. To zefektivňuje administrativní procesy a zvyšuje celkovou produktivitu.

Shrnutí hovorů:  Generativní umělá inteligence vytváří souhrny hovorů se zákazníky, které zachycují klíčové diskutované problémy a přijatá opatření. Zákazníci tak nemusí opakovat své problémy více operátorům po sobě a je tak zajištěno bezproblémové předávání informací mezi pracovníky podpory. 

Hodnocení operátorů: Generativní umělá inteligence pomáhá při vyhodnocování úrovně spokojenosti zákazníků tím, že vyhodnocuje, zda zákazník ukončil konverzaci spokojen nebo frustrován. Kromě toho pomáhá při vyhodnocování výkonu operátora a dodržování skriptů hovoru. Tato schopnost umožňuje podnikům nabízet konkrétnější a relevantnější zpětnou vazbu, což podporuje neustálé zlepšování služeb zákazníkům.

Poradenství v oblasti koučování operátorů: Generativní umělá inteligence identifikuje příležitosti pro koučování na základě analýzy silných a slabých stránek operátora během interakce se zákazníkem. Poskytováním konkrétních doporučení ke zlepšení umožňuje generativní AI operátorům zlepšit jejich dovednosti a poskytovat lepší služby.

Poskytování personalizovaných doporučení: Generativní AI poskytuje personalizovaná doporučení na základě údajů o zákaznících z předchozích interakcí. Analýzou preferencí a chování zákazníků pomáhá generativní AI firmám přizpůsobit jejich nabídku a zvýšit spokojenost zákazníků.

Byznys benefity generativní AI

Generativní umělá inteligence nabízí společnostem nespočet výhod:

Zvýšení příjmů: Díky personalizované a proaktivní podpoře zvyšuje spokojenost a loajalitu zákazníků, což vede ke zvýšení prodeje a růstu příjmů.

Snížení nákladů: Automatizace rutinních úkolů a dotazů snižuje provozní náklady spojené s poskytováním služeb zákazníkům.

Zlepšení produktivity: Generativní AI zefektivňuje procesy, zvyšuje produktivitu operátorů a zrychluje dobu odezvy.

Získejte konkurenční výhodu: Organizace, které využívají generativní AI k poskytování služeb zákazníkům, získávají na trhu konkurenční výhodu.

Motivace operátorů: Automatizací opakujících se úkolů uvolňuje nejnovější umělá inteligence lidským operátorům místo, aby se mohli soustředit na komplexní dotazy, kreativní řešení problémů a činnosti související s budováním vztahů se zákazníky, což podporuje uspokojivější pracovní prostředí.

Překonání výzev

Přestože generativní AI nabízí obrovský potenciál pro zlepšení zákaznické zkušenosti, organizace musí řešit několik výzev:

Faktické nepřesnosti: Odpovědi musí být přesné a spolehlivé, aby si zákazník udržel důvěru a spokojenost. Pro minimalizaci chyb a nepřesností je nezbytné neustálé sledování a zdokonalování. Tento požadavek se vztahuje i na udržování aktualizovaných znalostních bází a udržování hygieny dat, protože kvalita odpovědí přímo odráží kvalitu znalostní báze.

Ochrana osobních údajů: Organizace musí při nasazování řešení upřednostňovat ochranu osobních údajů a bezpečnost, zajišťovat soulad s předpisy a chránit citlivé informace o zákaznících.

Využití konverzační AI pro komplexní operace: Pro pochopení a přesné zpracování složitějších dotazů, zejména ve vysoce regulovaných odvětvích, je zásadní kombinovat konverzační AI se NLP.

Shrnutí

Před implementací se nezapomeňte ujistit že vaše stávající infrastruktura podporuje požadavky nutné pro integraci. Dále se zaměřte na bezproblémovou integraci se stávajícími systémy, abyste maximalizovali efektivitu. Přijměte přístup „testuj a uč se“, který umožní opakované zlepšování a optimalizaci v průběhu času. V neposlední řadě je nezbytné sladit klíčové ukazatele výkonnosti s konkrétními příklady použití tak, aby bylo možné sledovat dopad a efektivitu implementace.


Pokud jde o implementaci produktů zahrnujících generativní umělou inteligenci do zákaznické podpory, mohou se organizace spolehnout na odborné znalosti našeho týmu. Naši odborníci jsou vybaveni tak, aby vás provedli celým procesem a zajistili bezproblémovou integraci a maximálně pozitivní dopad na zákaznickou zkušenost díky kombinaci naší konverzační platformy Born Digital s nejnovějšími technologiemi. Poskytujeme řešení v souladu s předpisy, čímž zajišťujeme, že vaše nasazené řešení  je v souladu s regulačními normami a chrání citlivé údaje zákazníků. Spojte se s námi ještě dnes a vydejte se na cestu k výjimečné zákaznické spokojenosti a obchodnímu růstu.

Zjistěte, jak můžete využít řešení generativní a konverzační AI společnosti Born Digital k dosažení obchodních výsledků.

Velké jazykové modely: Jak je přizpůsobit vašim specifickým potřebám

Velké jazykové modely: Jak je přizpůsobit vašim specifickým potřebám

Table of contents

Neuronové sítě známé jako velké jazykové modely (Large Language Models, LLM) se trénují na rozsáhlých souborech internetových dat, aby získaly komplexní „model světa“ založený na statistických korelacích. Tyto modely vykazují pozoruhodné generativní schopnosti v různých úkonech, jako je odpovídání na otázky, shrnování dokumentů, psaní softwarového kódu a překládání lidské řeči.

Nicméně využití velkých jazykových modelů v podnikovém prostředí vyžaduje využití jednak jejich přirozené síly, tak právě zdokonalení jejich schopností tak, aby vyhovovaly specifickým požadavkům zákazníků.

Přizpůsobení velkých jazykových modelů pro konkrétní případy použití

K dosažení tohoto cíle je nezbytné pochopit konkrétní příklad užití, který vyžaduje pozornost, a určit nejúčinnější metodu pro sladění odpovědí modelu s očekáváními. Existuje několik přístupů pro kontextualizaci generativního modelu pro obecné použití, přičemž jako dvě široce uznávané metody se objevují jemné ladění a RAG (Retrieval Augmented Generation).

Pochopení generování rozšířeného o vyhledávání (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG) zahrnuje rozšíření systémových podnětů (instrukcí zadaných modelu) o externí zdroje znalostí, jako je například knihovna dokumentů, běžně známá jako znalostní báze. Tento přístup je optimální pro vytváření přesných, dobře informovaných faktických odpovědí a minimalizuje případy, kdy model generuje nepřesné informace.

RAG funguje tak, že kombinuje vyhledávač a generátor, což umožňuje optimalizovat každou složku nezávisle. Vyhledávač indexuje datový korpus ve znalostní bázi a vyhledává relevantní pasáže týkající se uživatelova dotazu. Generátor mezitím využívá tento kontext spolu s původním dotazem k vytvoření konečného výstupu. Tato modulární konstrukce zvyšuje transparentnost a škálovatelnost.

Kdy je nutné jemné doladění?

Na druhou stranu Fine-Tuning nabízí dodatečné přizpůsobení tím, že začleňuje nové znalosti přímo do modelu a umožňuje mu učit se nebo přizpůsobovat získané znalosti pro konkrétní úlohy. Tento proces zahrnuje učení pod dohledem na základě označených datových sad, které aktualizuje váhy modelu. Demonstrační datové sady se obvykle skládají z dvojic promp-odpověď, které specifikují upřesněné znalosti potřebné pro konkrétní úlohu.

Před určením způsobu přizpůsobení obecného modelu konkrétním obchodním požadavkům je třeba vzít v úvahu několik zásadních úvah. Přesné doladění se stává relevantním, když se pokusy nasměrovat model k provedení konkrétní úlohy ukáží jako neúčinné nebo když se nepodaří konzistentně vytvářet požadované výstupy. Prvním krokem při pochopení problému nebo úkolu je experimentování s prompty a stanovení výchozí úrovně výkonu modelu.

Řešení obchodních potřeb prostřednictvím fine-tuningu

Fine-tuning se stává zvláště výhodným při práci s proprietárními daty, protože poskytuje zvýšenou úroveň kontroly a soukromí. Případy zahrnující citlivá data, nebo scénáře, kdy je nezbytné stanovit specifický tón, mohou ospravedlnit to, že se model učí a přizpůsobuje nestrukturovaným způsobem, místo aby se spoléhal na složitě vytvořené prompty.

FIne-tuning LLM specificky pro danou oblast

Pokud hotový model postrádá znalost terminologie specifické pro danou doménu nebo organizaci, stává se volba vlastního fine-tunovaného modelu, známého také jako „domain-specific“ model, schůdným řešením.

Fine-tuning se osvědčuje v případě, že je třeba snížit náklady nebo zpoždění při odpovědích. Takový model může přinést kvalitní výsledky ve specifických úkonech se stručnými instrukčními prompty. Je však nutné si uvědomit, že interpretace nebo ladění předpovědí z fine-tunovaného modelu není jednoduchý proces. Jeho výkonnost mohou ovlivnit různé faktory, včetně kvality dat, jejich uspořádání a hyperparametrů modelu.

Úspěch fine-tuningu do značné míry závisí na dostupnosti přesných a cílených souborů dat. Před zahájením procesu je nezbytné zajistit dostatečné množství reprezentativních dat, aby nedošlo k nadměrnému přizpůsobení modelu omezeným informacím. Přizpůsobením se rozumí omezená schopnost modelu zobecnit se na nová data.

Automatizace přípravy datové sady a pracovního postupu

Příprava datových sad je náročná na zdroje a zavedení automatizace do jednotlivých segmentů tohoto procesu je zásadním krokem k vytvoření škálovatelného řešení.

Vezměme si tento scénář: Předpokládejme, že cílem je přizpůsobit model tak, aby generoval příspěvky na sociálních médiích, které odpovídají marketingové strategii a tónu společnosti. Pokud již organizace disponuje značnou sbírkou takových příspěvků,  mohou tyto výstupy vytvořit znalostní bázi. S využitím metody Retrieval Augmented Generation (RAG) lze z této znalostní báze generovat klíčové body obsahu. Kombinace těchto vygenerovaných obsahových bodů s odpovídajícími výstupy tvoří soubor dat nezbytný pro vyladění modelu tak, aby v této nové dovednosti vynikl.

Je nezbytné poznamenat, že jemné ladění a RAG se vzájemně nevylučují; ve skutečnosti by hybridní přístup kombinující obojí mohl zvýšit přesnost modelu, což si zaslouží další zkoumání. Nedávná studie společnosti Microsoft prokázala, že zachycení geograficky specifických znalostí v souboru zemědělských dat, vytvořených pomocí RAG, výrazně zvýšilo přesnost modelu vyladěného na tomto souboru dat.

Pro zpřehlednění a zpřístupnění dolaďování LLM podnikům je zásadní zjednodušení jednotlivých kroků pracovního postupu. Pracovní postup na vysoké úrovni zahrnuje následující kroky:

1. Experimentování s různými prompty a výběr základního modelu, který odpovídá konkrétním potřebám.
2. Jasné definování přesného případu užití, pro který je požadován fine-tunovaný model.
3. Použití automatizačních technik pro zefektivnění procesu přípravy dat.
4. Trénování modelu, nejlépe s výchozími hodnotami hyperparametrů modelu.
5. Vyhodnocení a porovnání různých fine-tunovaných modelů pomocí různých metrik.
6. Přizpůsobení hodnot hyperparametrů modelu na základě zpětné vazby z kroku vyhodnocení.
7. Testování upraveného modelu před určením jeho vhodnosti pro použití ve skutečných aplikacích.

Zjistěte, jak můžete využít řešení generativní a konverzační AI společnosti Born Digital k dosažení obchodních výsledků.

Digitální persony: Vysvětlení a nejčastější příklady využití

Digitální persony: Vysvětlení a nejčastější příklady použití

Digital personas

Table of contents

V roce 2023 společnost Gartner označila digitální persony za jednu z pěti nejvýznamnějších transformačních technologií. Do budoucna předpovídají, že do roku 2035 ekonomika digitálních person stane trhem v hodnotě 125 miliard dolarů, který bude neustále růst. Do roku 2027 se očekává, že většina CMO ve společnostech B2C vyčlení na digitální persony zvláštní rozpočet, což podtrhuje jejich rostoucí význam.

Budoucnost podnikání nevyhnutelně přetváří vzestup digitálních person. Výzkumníci předpokládají, že do deseti let bude většina společností integrovat tuto technologii do svého provozu. Co si ale pod pojmem digitální persona přesně představit?

Digitální persona není jen nástupcem chatbota

Představte si virtuálního AI asistenta, ale s lidskou tváří, vytvořeného tak, aby komunikoval s lidmi způsobem, který působí neuvěřitelně reálně. Tyto digitální bytosti nejsou jen vylepšenými verzemi chatbotů a voicebotů, ale představují významný skok vpřed.

Zatímco tradiční chatboti vynikají ve zvládání rychlých textových interakcí, digitální persony jsou vybaveny pro řešení složitějších problémů. Fungují jako dynamický most, který spojuje efektivitu tradičních chatbotů s jemným a detailním porozuměním lidských operátorů. Digitální persony jsou vybaveny emoční inteligencí, rozsáhlými znalostmi a schopností vést konverzaci podobnou té lidské. Tyto pokroky jim umožňují komunikovat se zákazníky nejen prostřednictvím přesné verbální komunikace, ale díky pokročilému kognitivnímu porozumění také pomocí jemných neverbálních projevů.

Jedinečná synergie technologií

Naše digitální persony stojí v čele technologických inovací a kombinují to nejlepší ze stávajících technologií společnosti Born Digital. Jsou víc než jen hezké mluvící tváře; jsou schopni široké škály aktivních operací.

Integrovali jsme nejnovější generativní AI, konverzační AI, vizuální AI a řečové technologie, které jsou obohaceny o kognitivní analytiku AI. Jedná se o vyvrcholení pětileté cílevědomé práce, která vytváří jedinečnou synergii, jež tyto prvky hladce spojuje.

Jádrem našich digitálních person je něco, co lze popsat jako digitální mozek. Tento mozek je zásobárnou znalostí, přizpůsobených pro konkrétní případy použití. Dokáže přistupovat k informacím ze systému CRM, databází a dalších důležitých dokumentů, což zajišťuje, že digitální osoby nejen reagují, ale jsou také hluboce informované a užitečné.

Případy použití: Od bankovnictví po péči o seniory

Možnosti implementace digitálních person jsou nekonečné. Nezáleží ani na tom, zda je digitální persona přítomna online na webových stránkách, v aplikaci nebo offline na pobočkách (např. v podobě chytré tabule nebo jiné obrazovky).

Digitální bankéř zlepšuje zákaznickou zkušenost a nabízí efektivní řešení pro celou řadu bankovních potřeb. Vyniká v poskytování personalizovaného finančního poradenství, usnadnění vymáhání pohledávek, rychlém řešení problémů s účtem a řešení často kladených otázek. Data také ukazují, že v mnoha interakcích ohledně osobních fianncí lidé dávají přednost skutečnému rozhovoru s digitální osobou před skutečným člověkem.

Tento virtuální asistent umí zajistit bezproblémový průběh pojištění tím, že nabízí odborné znalosti v oblasti navigace při vyřizování pojistných událostí, poskytuje zásadní pomoc při nehodách nebo úrazech a odpovídá na často kladené otázky. Díky bohatým znalostem získaných z dat poskytnutých společností (znalostní báze) zajišťuje digitální pojišťovací poradce, že uživatelé dostanou přesné a včasné informace.

Digitální náborář se může specializovat na různé role v oblasti lidských zdrojů a náboru, např. na výběr kandidátů, pomoc při nástupu, odborné školení zaměstnanců, sběr zpětné vazby, řešení průběžných dotazů nebo poskytování anonymní podpory. Digitální náborář zefektivňuje proces náboru a zajišťuje bezproblémovou a podpůrnou zkušenost pro zaměstnavatele i kandidáty.

Digitální obchodník, který je tváří a hlasem značky, vyniká v poskytování personalizovaných doporučení produktů, pomáhá při rozhodování o nákupu a hodnocení alternativ, podporuje probíhající kampaně a upsell produktů. Jeho jedinečná schopnost vytvářet emocionální spojení podporuje loajalitu zákazníků, díky čemuž se digitální prodejní zkušenost nestává pouze transakční, ale také poutavou a zapamatovatelnou. Virtuální agent se navíc neomezuje pouze na vaše webové stránky; může rozšířit své poradenství a pomáhat zákazníkům i v kamenných prodejnách.

Tento virtuální asistent, který se specializuje na generování lékařských zpráv a předpisů na základě výsledků vyšetření, zajišťuje efektivitu lékařů a shromažďuje cennou zpětnou vazbu od zákazníků. Díky svým zjednodušeným schopnostem digitální lékařský asistent vylepšuje lékařské procesy a poskytuje bezproblémový zážitek jak poskytovatelům zdravotní péče, tak pacientům.

Hlavní benefity

Nyní, když máte představu o možnostech využití této technologie, pojďme prozkoumat, co může přinést vašemu podnikání:

1. Dostupnost 24 hodin denně, 7 dní v týdnu: Zajištění dostupnosti vašich služeb kdykoli, což přispívá k pohodlí zákazníků a potenciálně rozšiřuje váš dosah na trhu.

2. Dostupnost online i offline: Umožnění bezproblémového fungování digitální persony jak na webových stránkách, tak ve fyzických pobočkách. Tím je zajištěno konzistentní poskytování služeb bez ohledu na online nebo offline prostředí.

3. Možnost autentifikace zákazníků: Zlepšení bezpečnostních opatření poskytnutím spolehlivého prostředku k ověření identity uživatelů, který chrání citlivé informace.

4. Nižší náklady: Zefektivnění provozních nákladů, potenciální optimalizace alokace zdrojů a přispění k celkové efektivitě nákladů na obchodní operace.

5. Zvýšení návratnosti investic: Maximalizace návratnosti investic využitím účinných a efektivních digitálních řešení, což potenciálně vede k vyššímu objemu příjmů.

6. Škálovatelnost: Přizpůsobení se růstu podnikání a změnám v poptávce, které zajistí, že vaše technologická infrastruktura zůstane v souladu s vyvíjejícími se požadavky.

7. Snadná implementace: Zjednodušuje proces implementace, zkracuje prostoje a umožňuje rychlejší integraci digitálních řešení do stávajícího rámce.

8. Nekonečné možnosti přizpůsobení: Přizpůsobení řešení konkrétním obchodním potřebám, podpora flexibility a zajištění přesného souladu technologie s vašimi jedinečnými požadavky.

Získejte hlubší přehled

Nezapomeňte se přihlásit k odběru našeho newsletteru a nezměškejte naši připravovanou e-knihu. Nenechte si ujít praktické odpovědi, které vás provedou procesem implementace digitálních person.

Přihlásit se k odběru

Zjistěte, jak můžete využít řešení generativní a konverzační AI společnosti Born Digital k dosažení obchodních výsledků.

Průvodce pro vytvoření znalostní báze pro zákaznický servis

Průvodce pro vytvoření znalostní báze pro váš zákaznický servis

Table of contents

V dnešní době zákazníci raději berou věci do vlastních rukou. Průzkumy ukazují, že zákazníci mají velký sklon řešit problémy samostatně, místo aby se obraceli na zástupce zákaznické podpory. Pozoruhodných 91 % účastníků průzkumu vyjádřilo ochotu využívat online znalostní databázi, pokud odpovídá jejich specifickým potřebám. Je tedy velmi pravděpodobné, že vaši konkurenti znalostní bázi již v nějaké formě využívají. 

Výzva však spočívá v tom, aby vaše znalostní báze v poskytování špičkové zákaznické zkušenosti skutečně vynikla. Tento článek komplexně zkoumá základní prvky potřebné k vybudování znalostní báze, která předčí očekávání vašich zákazníků.

Co je to znalostní báze?

Znalostní báze slouží jako úložiště informací, které uživatelům umožňuje přístup k podrobnostem týkajícím se určitého produktu nebo služby.

Typická znalostní báze zahrnuje různé formáty obsahu, včetně článků, videí a často kladených otázek. Toto nastavení zajišťuje, že když zákazník čelí problémům, jako je například změna hesla, není závislý pouze na zákaznické podpoře. Místo toho se může podívat na článek nebo video, které ho procesem provede.

Znalostní báze lze klasifikovat jako interní nebo externí. Zatímco koncepční rámec zůstává u obou shodný, liší se z hlediska dostupnosti a obsahu.

Tpy znalostních bází

Znalostní báze lze klasifikovat jako interní nebo externí. Zatímco koncepční rámec zůstává u obou konzistentní, liší se z hlediska dostupnosti a obsahu.

Interní znalostní báze

Přístupnost: Je omezena na interní použití v rámci organizace.

Zaměření na obsah: Obsahuje informace relevantní pro firemní procesy, zásady a interní postupy.

Účel: Pomáhá zaměstnancům efektivně vyhledávat a využívat informace, podporuje lepší interní spolupráci a řešení problémů.

Externí znalostní báze

Přístupnost: Otevřená externím uživatelům, obvykle zákazníkům a partnerům.

Zaměření obsahu: Přizpůsobené řešení dotazů zákazníků, poskytování informací o produktech, službách, návodů na řešení problémů a často kladených otázek (FAQ).

Účel: Zlepšuje samoobslužnost zákazníků tím, že nabízí snadno dostupný zdroj pro samostatné vyhledávání informací a řešení, čímž snižuje potřebu přímých interakcí s podporou.

Jak vytvořit znalostní databázi pro zákaznický servis

Některé společnosti dávají přednost postupnému přístupu, kdy vytvářejí jeden zdroj za druhým. Pro ty, které upřednostňují rychlost, však existuje možnost vytvořit všechny zdroje znalostní báze současně. Ačkoli se tato metoda může zpočátku zdát náročná, protože vyžaduje, aby váš tým určil rozsah obsahu, vytvořil textový a video obsah, navrhl znalostní bázi a uspořádal zdroje, použití dobře strukturovaného procesu a vhodného softwaru může tento úkol významně zjednodušit. Projděme si nyní systematické kroky spojené s tvorbou znalostní báze.

Krok 1: Definujte své publikum

Cílové publikum pro externí znalostní bázi zahrnuje vaši zákaznickou základnu. Vyžaduje začlenění podrobností o vašem produktu, zahrnujících návody, průvodce řešením problémů, firemní zásady a často kladené otázky (FAQ).

Naproti tomu interní znalostní báze jsou vytvářeny tak, aby sloužily zaměstnancům. Kromě toho, že interní znalostní báze zahrnuje všechny informace obsažené v externí znalostní bázi, obsahuje také doplňkové zdroje, jako jsou školicí moduly, informace o dodržování předpisů a materiály pro nástup do zaměstnání. Při vytváření interní znalostní báze pro služby zákazníkům by mělo být hlavním cílem zefektivnit proces přístupu k informacím a jejich předávání jak operátorům na zákaznické pododpoře tak automatizačním nástrojům s umělou inteligencí.

Krok 2: Prozkoumejte a stanovte si priority v dané oblasti

Důkladný průzkum hraje zásadní roli při určování prioritních informací v rámci vaší znalostní báze. I když již možná máte komplexní znalosti o svých zákaznících, doporučuje se proniknout ještě hlouběji prostřednictvím pečlivého výzkumu, abyste zajistili poskytování relevantních informací.

Zanedbání tohoto kroku by mohlo vést k nejasnostem v tom, jaké informace upřednostnit, což by mohlo mít za následek například snížení loajality zákazníků a neoptimální návratnost investic do vaší znalostní báze.

Chcete-li objevit témata obsahu pro svou znalostní bázi a zajistit získávání skutečně hodnotných informací pro zákazníky, máme pro vás následující doporučení:

1. Prozkoumejte stávající tickety: Zjistěte převládající problémy zákazníků na základě interakcí a stávajících ticketů. Zařaďte řešení těchto běžných problémů do své znalostní báze.

2. Analyzujte případy použití: Projděte různé případy použití vašeho produktu a určete situace, kdy by zákazníci mohli potřebovat pomoc. Například uživatel využívající SaaS pro správu úkolů k nastavení upomínek může potřebovat poradit s konfigurací opakovaných upomínek a oznamovacích kanálů.

3. Vyžádejte si zpětnou vazbu: Získejte poznatky ze zpětné vazby od zákazníků, abyste pochopili běžné bolestivé body. Řešte tyto problémy poskytnutím řešení ve své znalostní databázi. Pokud zákazníci často vyjadřují frustraci z procesů vracení peněz, vytvořte článek s popisem jednotlivých kroků a odkazem na příslušné části zásad vracení peněz.

Krok 3: Uspořádejte obsah

Po investování času do výzkumu je dalším krokem uspořádání shromážděných informací. Vytvoření efektivní informační architektury vyžaduje pečlivé zvážení. Zde je několik pokynů, které vám pomohou strukturovat obsah:

1. Vytvořte jasné kategorie a podkategorie, abyste obsah logicky uspořádali. Dbejte na to, aby se kategorie nepřekrývaly, protože to zabrání zmatení lidí i umělé inteligence při vyhledávání informací. Logická kategorizace snižuje pravděpodobnost, že uživatelé a AI budou hledat informace v nesprávné kategorii, čímž se minimalizuje ztráta času nad irelevantním obsahem.

2. Používejte relevantní a popisné rozcestníky, které uživatele efektivně navedou. Zajistěte, aby informace pod každým rozcestníkem byly vysoce relevantní, což uživatelům a AI usnadní bezproblémovou navigaci. Umístění sloves blíže k začátku rozcestníku pomáhá uživatelům propojit rozcestníky s jejich cíli. Pokud je to možné, vyhněte se odkazování na složité pojmy nebo termíny, protože mají tendenci mást uživatele i jazykové modely (LLM).

3. Při tvorbě rozcestníků používejte správnou strukturu HTML, aby umělá inteligence pochopila formátování obsahu. Zatímco textová podoba může vizuálně připomínat nadpis, AI může mít potíže s jejím rozpoznáním. Používejte značky H1, H2, H3 a další, abyste usnadnili čitelnost pro AI a nástroje asistivních technologií.

4. Implementujte účinné navigační mechanismy. Intuitivní design menu a robustní funkce vyhledávání jsou nezbytné pro poskytování prvotřídní zákaznické zkušenosti. Zákazníci by měli snadno přistupovat k nabídkám kategorií, aby našli požadované informace, a využívat funkce vyhledávání k nalezení obsahu pomocí konkrétních klíčových slov. Zjednodušení navigace navíc napomáhá uspořádání informací od nejširších po nejkonkrétnější.

Hledáte inspiraci? Podívejte se do znalostní databáze společnosti HubSpot. Cesta začíná uživatelsky přívětivým vyhledávacím panelem, který uživatelům nabízí jednoduchou možnost. Pod ním se zobrazují významné články. V případech, kdy požadované informace zůstávají nezodpovězeny, mohou uživatelé upřesnit vyhledávání výběrem kategorie podle potřeb. 

Krok 4: Použití softwaru znalostní báze

Na G2 existuje více než 170 možností softwaru znalostní báze. I když hodnocení a výběr správného řešení může být náročný, můžeme vám poskytnout kontrolní seznam, který vám rozhodovací proces zjednoduší. Hledejte software znalostní báze, který je uživatelsky přívětivý, škálovatelný, může se pochlubit rozsáhlou sadou funkcí a je bezproblémově integrován vašimi aplikacemi. Zde je stručný přehled klíčových funkcí, které je třeba u softwaru znalostní báze zvážit:

1. Integrace: Integrace zefektivňují pracovní postupy a šetří čas vám i vašim zákazníkům. Například integrace s automatizací konverzačních služeb pro zákazníky s umělou inteligencí, jako je digitální AI agent, urychluje řešení dotazů zákazníků a zlepšuje celkovou zkušenost.

2. Přizpůsobitelné uživatelské rozhraní: Software znalostní báze s přizpůsobitelným uživatelským rozhraním usnadňuje vytvoření snadno ovladatelné platformy. Zajistěte, aby software umožňoval přizpůsobení CSS a HTML pro optimalizaci uživatelského prostředí s čistým a intuitivním designem.

3. Spolupráce a verzování: Umožněte oprávněným zaměstnancům z různých oddělení přispívat informacemi do znalostní báze. Vytváření verzí se stává klíčovým, pokud se na tvorbě podílí více přispěvatelů, což pomáhá rychle identifikovat a opravovat chyby.

4. Analýza a reportování: Software znalostní báze může být bohatým zdrojem dat pro zlepšení služeb zákazníkům i pro vývoj produktů. Rozhodněte se pro software s vestavěnými analytickými a reportovacími funkcemi, které shromážděná data převedou do přehledných zpráv pro informované rozhodování.

Pokud váš software tyto funkce postrádá, zvažte integraci s jiným nástrojem, například s platformou AI Analytics, která poskytuje možnosti analýzy a reportování.

 

Krok 5: Přiřazení přispěvatelů

Při přechodu na organizaci, která se zaměřuje na služby zákazníkům s pomocí AI je třeba se zaměřit na zvyšování schopností týmu zákaznických služeb. V ideálním scénáři by vaši znalostní bázi spravovaly specializované osoby se znalostí technického psaní a solidními schopnostmi spolupráce.

Bez ohledu na to je nezbytné přidělit někoho, kdo je schopen vytvářet autoritativní obsah a udržovat si přehled o změnách ve společnosti, zavádění produktů a aktualizacích. I když je zapojení více zúčastněných stran do znalostní báze přínosné, je zásadní mít alespoň jednu osobu, která tyto informace konsoliduje a zajišťuje jejich aktuálnost. Tato údržba zajišťuje, že vaše UI čerpá ze spolehlivých zdrojů, což podporuje oboustranně výhodný vztah – lepší výkonnost UI a využití poznatků UI pro neustálé rozšiřování znalostní báze.

V případě, že není k dispozici specializovaný dohlížející pracovník pro správu znalostní báze, vyberte přispěvatele z jednotlivých oddělení a určete je ke správě konkrétních sekcí znalostní báze. Zvažte následující kritéria:

1. Odbornost v dané oblasti: Přispěvatelé musí mít rozsáhlé znalosti v příslušných doménách, aby mohli vytvářet autoritativní obsah. Hledejte osoby se znalostí informační architektury a technického psaní, které by transformovaly odborné informace z domény do snadno stravitelného obsahu.

2. Komunikační dovednosti: Přispěvatelé by měli vynikat komunikačními schopnostmi a efektivně a stručně sdělovat své myšlenky.

3. Závazek: Přispěvatelé, kteří se zavázali k budování komplexní a vysoce kvalitní znalostní báze, budou s větší pravděpodobností pomáhat při jejím udržování. Oddanost přispěvatele budování znalostní báze koreluje s jeho motivací soustavně zvyšovat kvalitu informací.

Budoucnost služeb zákazníkům: Znalostní báze poháněné umělou inteligencí

Přestože většina vašich konkurentů již znalostní bází disponuje, vnesení umělé inteligence do té vaší ji může odlišit. Spojení softwaru znalostní báze s AI chatbotem nejenže poskytuje konkurenční výhodu, ale také přináší vyhledávanou zkušenost, kterou si vaši zákazníci přejí. Místo abyste investovali do náboru a školení dalších operátorů na podpoře jako vaši konkurenti, udělejte rozhodný krok k vybudování znalostní báze s AI za pomoci společnosti Born Digital. Naším posláním je přinášem invoaci do oblasti zákaznické péče prostřednictvím aplikace umělé inteligence.

Zjistěte, jak můžete využít řešení generativní a konverzační umělé inteligence společnosti Born Digital k dosažení obchodních výsledků.

Výhody analytiky konverzací v zákaznickém servisu

Výhody AI analytiky konverzací v zákaznickém servisu

Happy customer on the phone
Obsah

Proč je dobré mít analytiku konverzací?

Vzhledem k tomu, že si až 60 % spotřebitelů vybírá značky na základě zákaznických služeb, může být právě způsob jednání se zákazníky tím, co vás odliší. Každá interakce se zákazníky je totiž jedinečnou příležitostí vyniknout. Je ale třeba rozumět jejich vnímání, frustracím, a potřebám. Nezapomeňte, že u více než poloviny zákazníků stačí jediná špatná zkušenost k tomu, aby začali zvažovat odchod od vaší značky.

Jak ale můžete identifikovat klíčová bolestivá místa a zjistit, kde o své cenné zákazníky přicházíte? Jak můžete sledovat a vyhodnocovat výkonnost svého zákaznického servisu? Odpovědí je analytika konverzací využívající umělou inteligenci, která představuje mocný nástroj pro transformaci vašeho přístupu k zákaznickým službám. Začleněním konverzační analytiky do své strategie neřešíte pouze problémy ve svých procesech nebo zákaznickou zkušenost, ale zlepšujete celou cestu zákazníků k vám. Pojďme si rozebrat klíčové výhody tohoto přístupu založeného na datech:

Snižování nákladů s pomocí analýzy v reálném čase

Analytika konverzací v reálném čase je jako pohled na všechny konverzace se zákazníky z ptačí perspektivy. Umožňuje vám snadnou identifikaci trendů a oblastí, kterým je třeba věnovat pozornost. Jsou to změny fakturačních údajů, potíže s přihlášením nebo problémy s reklamací? Analytika vám rychle ukáže, s čím vaši zákazníci nejvíc bojují nebo jaké jsou hlavní důvody, kvůli kterým se na vás obracejí. Takové informace jsou pro váš úspěch klíčové.

Jakmile tyto informace máte, můžete začít podnikat smysluplné kroky. Zjednodušte své procesy, zaveďte automatizaci a poskytněte svým agentům potřebná školení. Můžete tak snížit počet zbytečných interakcí až o 30 %.

Vyhledávání příležitostí ke zlepšení

Analytika konverzací přesahuje rámec pouhého pozorování; je to také funkční nástroj pro proaktivní zlepšování. Proměnou každé interakce v poučení si naši klienti přesně vytipovali oblasti pro zlepšení a automatizaci procesů, což vedlo k automatizaci až 53 % interakcí. Naší mantrou je data nejprve analyzovat, poté automatizovat. Předčasná automatizace bez dobrého datového základu může být nákladná a pokud ji aplikujete na nevhodné procesy, může vaší znašku dokonce poškodit.

Díky analýze sentimentu v úvodu a závěru konverzací navíc získáte emoční barometr, který vám umožní nahlédnout do pocitů vašich zákazníků. Je jejich frustrace zaměřená na konkrétního agenta, nebo se týká vašich dodacích podmínek? Jakmile podobné poznatky identifikujete, budete moct provádět správně zacílené a účinné změny.

Zlepšování zákaznické zkušenosti a loajality zákazníků

Analytika konverzací je klíčová pro zlepšení zákaznické zkušenosti a loajality. Identifikuje totiž kritické oblasti, ve kterých je třeba interakci se zákazníky zlepšit. Pokud například odhalí, že se zákazníci často doptávají na informace o funkcích vašeho produktu, můžete zlepšit školení svého týmu tak, aby vždy poskytoval komplexní a jasné vysvětlení.

Takto zacílená změna vede k lepší informovanosti a větší  spokojenosti zákazníků, kteří budou vnímat vaší snahu řešit jejich problémy a zlepšovat jejich celkovou zkušenost s vaší značkou. Díky analytice konverzací se našim zákazníkům podařilo zvýšit Net Promoter Score o 20 %.

Co vše můžete analyzovat?

  • Zákaznické hovory

Analytika konverzací vám umožňuje hovory filtrovat na základě sentimentu, času trvání a mnoha dalších údajů. Pryč jsou doby, kdy jste vyhodnocovali výkon celého kontaktního centra na základě 5 % interakcí mezi zákazníky a agenty. Technologie je při vyhodnocování a analýze hovorů rychlejší, výkonější a přesnější než lidé. Vaši manažeři si pak mohou například vyfiltrovat pouze hovory s nejhorším sentimentem a přidávat ruční vyhodnocení.

Analytika vám navíc pomáhá kontrolovat přesnost, s jakou se agenti drží scénáře hovoru. Můžete například zjistit, zda se správně představují, zda se pokoušejí o upsell nebo cross-sell nebo dokonce sledovat tempo jejich řeči.

  • Konverzace v chatu

Nástroj lze snadno rozšířit také na interakce v chatu a získat tak v reálném čase přehled o tom, jak vaši agenti komunikují se zákazníky v tomto rozhraní. Díky tomu můžete provádět okamžité akce, jako je spouštění chatbotů nebo umístění banneru, který omezí opakující se dotazy, na webových stránkách.

  • Interakce s digitálními agenty

Stejně jako u lidských agentů můžete analyzovat efektivitu také u svých chatbotů a voicebotů. Analytika vám umožňuje upravovat průběh konverzace, zlepšovat úvodní promluvy robotů a mnoho dalších kroků, které pozvednou interakce mezi vašimi zákazníky a umělou inteligencí.

  • Mailovou komunikaci

Mail je pro mnohé společnosti stále klíčovým komunikačním kanálem. Řešíte tisíce příchozích zpráv? Analytika je dokáže třídit, přiřazovat jim prioritu a identifikovat maily, které je vhodné automatizovat nebo předzpracovat, čímž lze výrazně zefektivnit jejich správu.

Jak náročná je implementace?

Implementace naší analytiky konverzací je pozoruhodně jednoduchá a efektivní. Proof of Concept (POC) lze i bez tréninkových dat a rozsáhlých procesů nastavit během několika hodin. Naši klienti mohou sami nahrávat svá konverzační data, jako jsou záznamy hovorů, přímo do systému. Díky tomuto uživatelsky přívětivému způsobu nepotřebujete k zahájení provozu naše neustále zapojení.

Data můžete ihned po nahrávní analyzovat na předem definovaném a snadno ovladatelném dashboardu. Ten je navržen tak, aby byl jednoduchý a okamžitě použitelný, zároveň ale nabízí flexibilitu. Klienti si mohou dashboard přizpůsobit svým specifickým potřebám tak, aby analytika a její poznatky dokonale odpovídaly jejich specifickým obchodním požadavkům a cílům. Díky této kombinaci jednoduchosti a přizpůsobivosti je analytika nejen přístupná, ale také efektivní pro nejrůznější prostředí zákaznických služeb.

Cesta analytikou konverzací

1. Identifikace cílů

Prvním krokem při zavádění analytiky konverzací je vyjasnění obchodních cílů. Je vaším cílem zlepšit zákaznickou zkušenost, zvýšit skóre NPS nebo snížit provozní náklady? Dobře stanovené cíle zajistí, že analytika bude dobře sloužit vašim konkrétním potřebám a jsou důležitým vodítkem pro celý proces.

2. Výběr metrik

Dále je třeba určit, jaké metriky potřebujete sledovat. Mohou to být například časy vyřešení prvního hovoru, celkový sentiment interakcí nebo výkonnostní ukazatele agentů, jako je dodržování strategií upsellingu nebo cross-sellingu. Určení těchto metrik pomůže zaměřit analýzu na oblasti, které mají největší dopady na vaše cíle.

3. Školení týmu a analýza dat

Je nezbytné, aby se s analytikou konverzací seznámil také váš tým. Analýza je bez pozorování a pochopení zbytečná. Informujte své agenty o zavedení analytiky a o tom, jak mohou data využívat k lepšímu uspokojení potřeb zákazníků. Díky tomu bude váš tým připraven poznatky efektivně a naplno využívat.

4. Implementace poznatků

Nakonec je potřeba být připravený jednat na základě získaných poznatků. Pokud objevíte příležitosti ke zlepšení, využijte je. Ať už jde o automatizaci některých procesů nebo zavádění inovativních řešení. Rozhodné kroky založené na poznatcích z analytiky povedou ke zvýšení kvality a efektivity služeb.

V závěru už je zřejmé, že vaše společnost může z analytiky konverzací skutečně pouze získávat. Pokud jste připraveni začít analyzovat a měřit úspěšnost svých zákaznických služeb, bude pro vás platforma Born Digital skvělým výchozím bodem.

/*Outbound VB*/