Głos Klienta (VoC): Definicja i Korzyści

Czym jest Głos Klienta?

Głos Klienta (Voice of the Customer, VoC) to proces zbierania opinii klientów na temat firmy, produktu lub usługi. Odnosi się do informacji zwrotnych przekazywanych przez klientów na temat ich doświadczeń i oczekiwań związanych z produktami lub usługami, kładąc nacisk na ich potrzeby.

Aktywnie angażując się w VoC, firmy mogą uzyskać głębsze zrozumienie potrzeb i oczekiwań klientów, co prowadzi do ulepszenia oferowanych produktów i usług. Program zapewnia wgląd w preferencje, problemy i skargi klientów. Inicjatywy VoC identyfikują opinie klientów, aby zwiększyć ich zadowolenie i zwiększyć ich lojalność.

Firmy zbierają dane VoC, aby poprawić każdy aspekt interakcji klienta z firmą. Zrozumienie Głosu Klienta jest najlepiej osiągane dzięki technologii obejmującej analitykę tekstu i analizę nastrojów, zapewniając uzyskanie istotnych informacji z danych zwrotnych od klientów.

Z biegiem czasu programy VoC zyskały na znaczeniu i stały się integralnymi elementami podstawowych strategii organizacyjnych. Okazują się one szczególnie skuteczne dla marek, ponieważ klienci coraz częściej szukają bezpośredniego kontaktu z firmami. Przechwytywanie i reagowanie na opinie klientów ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia zawiłych procesów decyzyjnych potencjalnych klientów.

Korzyści Programu VoC

Firmy zbierają Głos Klienta, aby wykorzystać dane do poprawy ogólnej wymiany informacji między klientem a firmą. Optymalne zrozumienie VoC wiąże się z zastosowaniem technologii obejmującej analitykę tekstu i analizę nastrojów, ponieważ gwarantuje to uzyskanie istotnych informacji z danych zwrotnych od klientów.

Dzięki uważnej analizie VoC firmy mogą uzyskać szczegółowe informacje na temat potrzeb swoich klientów, a następnie wyjść im naprzeciw. Program Głos Klienta zapewnia zrozumienie preferencji klientów, stojących przed nimi wyzwań i zgłaszanych przez nich skarg. Dzięki temu firmy znajdują się w korzystnej sytuacji, pozwalającej na zidentyfikowanie problemów, pojawiających się nowych możliwości oraz podjęcie odpowiednich działań. Przy sprawnej realizacji takie podejście okazuje się skutecznym sposobem na zwiększenie zadowolenia klientów i wspierania ich lojalności.

Najlepsze Praktyki przy Tworzeniu Programu VoC

Wiele firm wciąż polega na ograniczonej liczbie kanałów do gromadzenia opinii klientów, co skutkuje fragmentarycznym zrozumieniem ich potrzeb i preferencji. Takie podejście często prowadzi do nieoptymalnego podejmowania decyzji i do mniej spersonalizowanej obsługi klienta. Aby uzyskać całościowy obraz swoich klientów i stworzyć płynną obsługę, przodujące marki i organizacje wdrażają wielokanałowe narzędzia do zbierania opinii, które rejestrują opinie klientów we wszystkich punktach kontaktu.

Aby wdrożyć udany program Głosu Klienta (VoC), kluczowe jest zaangażowanie różnych działów w zbieranie, analizowanie i działanie na podstawie opinii klientów. Taka współpraca między działami powinna być ułatwiona dzięki skutecznym narzędziom planowania działań. Funkcje planowania działań firmy Qualtrics umożliwiają skuteczne wyznaczanie odpowiedzialnych za konkretne zadanie, ustalanie terminów i dostarczanie instrukcji „krok po kroku”, aby zapewnić, że wszyscy członkowie zespołu działają w tym samym kierunku i współpracują, aby stale zadowalać swoich klientów.

Celem programu VoC jest umożliwienie zrozumienia tego, co dzieje się w Twojej firmie. Potrzebne będzie narzędzie analityczne, które może identyfikować trendy, wzorce i nastroje w różnych sytuacjach kontaktu z klientem oraz automatyzować wyciąganie z nich wniosków.

Analizując ogromne ilości danych z opinii klientów, Analityka Klienta AI Born Digital może wydobyć cenne spostrzeżenia, które w przeciwnym razie byłyby czasochłonne i pracochłonne do uzyskania manualnie.

Podczas zbierania informacji zwrotnych od klientów, podobnie jak w rozmowie, kluczowe znaczenie ma wyczucie czasu. Przypadkowe wysyłanie ankiet lub zapytań o nieistotne tematy może zirytować lub zrazić Twoich klientów. Zamiast tego strategicznie zaplanuj, kiedy otrzymają oni prośby o opinie, aby zbiegły się w czasie z określonymi interakcjami lub wydarzeniami, takimi jak

• Po procesie wdrażania

• Po wprowadzeniu nowych funkcji lub nowych wersji produktu

• Krótko po interakcjach z działem obsługi klienta

• Po zakończeniu przez klientów określonych procesów

Poprzez dopasowanie próśb o opinie do odpowiednich sytuacji z jakimi mają do czynienia klienci, można zebrać bardziej wartościowe dane, jednocześnie utrzymując pozytywne relacje z klientami.

Udany program poprawy obsługi klienta powinien przynosić wymierne korzyści finansowe dla firmy. Oznacza to skupienie się na takich wskaźnikach, jak udział w rynku, koszty i wydajność, które wszystkie składają się na Customer Lifetime Value (CLV). CLV to kompleksowa miara ogólnej wartości klienta dla firmy, uwzględniająca takie czynniki jak częstotliwość zakupów, średnie wydatki i wskaźnik retencji. Skupienie się na pojedynczym wskaźniku, takim jak pozyskanie klienta, bez uwzględnienia innych czynników, może prowadzić do mylących wyników.

Podsumowanie

Aby utrzymać przewagę konkurencyjną i zapewnić obsługę klienta najwyższej jakości, firmy muszą potraktować głos klienta priorytetowo. Zakładanie, że znasz potrzeby swoich klientów, jest błędem; zamiast tego uważnie słuchaj ich opinii i szybko reaguj na ich obawy i oczekiwania. Solidny program VoC jest niezbędny do gromadzenia, zrozumienia i dzielenia się spostrzeżeniami klientów w celu podejmowania świadomych decyzji, skoncentrowanych na kliencie.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Przewodnik po Tworzeniu Bazy Wiedzy dla Obsługi Klienta

W dzisiejszych czasach klienci wolą brać sprawy w swoje ręce. Badania wykazują, że są oni dużo bardziej skłonni do samodzielnego rozwiązywania problemów, niż do angażowania przedstawicieli działu obsługi klienta. Aż 91% uczestników ankiety wyraziło chęć skorzystania z internetowej bazy wiedzy, pod warunkiem, że odpowiada ona ich konkretnym potrzebom. W związku z tym prawdopodobne jest, że Twoja konkurencja już wykorzystuje bazy wiedzy.

Wyzwanie polega jednak na tym, aby baza wiedzy wyróżniała się pod względem dostarczania najwyższej jakości obsługi klienta. W tym przewodniku kompleksowo omawiamy podstawowe elementy wymagane do skonstruowania bazy wiedzy dla obsługi klienta, która przewyższa oczekiwania konsumentów.

Czym jest baza wiedzy?

Baza wiedzy służy jako repozytorium informacji, które umożliwia użytkownikom dostęp do szczegółów dotyczących określonego tematu, produktu lub usługi.

Typowa baza wiedzy obejmuje różne formaty treści, w tym artykuły, filmy i często zadawane pytania. Taka konfiguracja zapewnia, że w przypadku wyzwań, takich jak zmiana hasła, klient nie jest zależny wyłącznie od pomocy technicznej. Zamiast tego może zapoznać się z artykułem lub obejrzeć film, który przeprowadzi go przez ten proces.

Bazy wiedzy można sklasyfikować jako wewnętrzne lub zewnętrzne. Podczas gdy ramy koncepcyjne pozostają spójne dla obu, różnią się one pod względem dostępności i zawartości.

Rodzaje baz wiedzy

Bazy wiedzy można sklasyfikować jako wewnętrzne lub zewnętrzne. Podczas gdy ramy koncepcyjne pozostają spójne dla obu, różnią się one pod względem dostępności i zawartości.

Wewnętrzna baza wiedzy

Dostępność: Ograniczona do użytku wewnętrznego w organizacji.

Treść: Skierowana głównie do pracowników, zawierająca informacje istotne dla firmowych procesów, polityki i procedur wewnętrznych.

Cel: Pomaga pracownikom w efektywnym wyszukiwaniu i wykorzystywaniu informacji organizacyjnych, sprzyjając lepszej współpracy wewnętrznej i sprawniejszemu rozwiązywaniu problemów.

Zewnętrzna baza wiedzy

Dostępność: Dostępna dla użytkowników zewnętrznych, zazwyczaj dla partnerów i obecnych lub potencjalnych klientów.

Treść: Dostosowana do odpowiadania na zapytania klientów, dostarczająca informacji o produktach, usługach, instrukcjach napraw i często zadawanych pytaniach (FAQ).

Cel: Wspiera samoobsługę klienta, oferując łatwo dostępne zasoby do samodzielnego wyszukiwania rozwiązań i informacji, zmniejszając potrzebę bezpośrednich interakcji z pomocą techniczną.

Jak stworzyć bazę wiedzy na potrzeby obsługi klienta

Niektóre firmy preferują podejście stopniowe, tworzą jedno źródło informacji na raz. Jednak dla tych, dla których priorytetem jest szybkość, istnieje możliwość jednoczesnego opracowania wszystkich źródeł bazy wiedzy. Chociaż metoda ta może początkowo wydawać się zniechęcająca, gdyż wymaga od zespołu określenia zakresu treści, wygenerowania materiałów tekstowych i wideo, zaprojektowania bazy wiedzy i zorganizowania zasobów, zastosowanie dobrze zorganizowanego procesu i odpowiedniego oprogramowania może uprościć to zadanie. Przejdźmy teraz przez etapy tworzenia bazy wiedzy dla obsługi klienta.

Krok 1: Zdefiniuj swoją grupę odbiorców

Docelowi odbiorcy zewnętrznej bazy wiedzy obejmują Twoją bazę klientów. Wymaga to uwzględnienia szczegółów dotyczących produktu, w tym samouczków, instrukcji napraw, polityk firmy i często zadawanych pytań (FAQ).

Z kolei wewnętrzne bazy wiedzy są tworzone z myślą o pracownikach. Wewnętrzna baza wiedzy zawiera nie tylko wszystkie informacje znajdujące się w zewnętrznej bazie wiedzy, ale także dodatkowe zasoby, takie jak moduły szkoleniowe, informacje o zgodności i materiały wdrożeniowe. Opracowując wewnętrzną bazę wiedzy do obsługi klienta, głównym celem powinno być usprawnienie procesu uzyskiwania dostępu do informacji i przekazywania ich dla agentów wsparcia i narzędzi automatyzacji AI.

Krok 2: Zbadaj i ustal priorytety dla swojego zagadnienia

Dokładne badania potrzeb odgrywa kluczową rolę w ustalaniu priorytetowych informacji w Twojej bazie wiedzy. Chociaż możesz już dobrze rozumieć swoich klientów, zaleca się przeprowadzenie jeszcze dokładniejszych badań, aby zapewnić dostarczanie odpowiednich informacji.

Zaniedbanie tego kroku może prowadzić do sytuacji, w której nie będzie jasne, jakie informacje należy traktować priorytetowo. To z kolei może skutkować zmniejszeniem lojalności klientów i nieoptymalnym zwrotem z inwestycji w bazę wiedzy.

Aby określić tematy treści dla bazy wiedzy i zapewnić źródło wartościowych informacji dla klientów, sugerujemy następujące kroki:

1. Analiza zgłoszeń do pomocy technicznej: Zidentyfikuj najczęściej występujące problemy klientów, przeglądając interakcje w zgłoszeniach do działu pomocy technicznej. Włącz rozwiązania tych powszechnych problemów do Twojej bazy wiedzy.

2. Analiza przypadków użycia: Przyjrzyj się różnym przypadkom użycia Twojego produktu i określ sytuacje, w których klienci mogą potrzebować pomocy. Przykładowo, użytkownik korzystający z oprogramowania do zarządzania zadaniami w celu ustawiania przypomnień może potrzebować wskazówek dotyczących konfigurowania powtarzających się przypomnień i kanałów powiadomień.

3. Pozyskiwanie informacji zwrotnych: Zbieraj spostrzeżenia i opinie klientów, aby poznać najczęstsze problemy, z jakimi się borykają. Następnie rozwiąż te problemy, dostarczając rozwiązania w swojej bazie wiedzy. Jeśli klienci często wyrażają frustrację z powodu procesów zwrotu pieniędzy, stwórz artykuł opisujący cały proces krok po kroku, który będzie zawierał linki do odpowiednich sekcji Twojej regulaminu zwrotów.

Krok 3: Uporządkuj swoje materiały

Po poświęceniu czasu na badanie kolejnym krokiem jest uporządkowanie zebranych informacji. Stworzenie wydajnej architektury informacji wymaga starannego przemyślenia. Oto kilka wskazówek, które pomogą uporządkować Twoje zasoby:

1. Określ wyraźne kategorie i podkategorie, aby logicznie uporządkować treści. Upewnij się, że kategorie nie nakładają się na siebie, ponieważ zapobiega to dezorientacji zarówno ludzi, jak i sztucznej inteligencji podczas wyszukiwania informacji. Logiczna kategoryzacja zmniejsza prawdopodobieństwo, że użytkownicy oraz AI będą szukać informacji w niewłaściwej kategorii, minimalizując w ten sposób czas marnowany na treści niezwiązane z tematem.

2. Użyj odpowiednich i dobrze opisanych oznaczeń, aby skutecznie pomóc użytkownikom korzystać z Twojej bazy wiedzy. Upewnij się, że informacje pod każdym oznakowaniem są adekwatne, ułatwiając użytkownikom i sztucznej inteligencji płynną nawigację. Umieszczenie czasowników bliżej początku oznakowań pomaga użytkownikom w powiązaniu oznakowań z ich celami. O ile to możliwe, unikaj odwoływania się do złożonych pojęć lub terminów, ponieważ mają one tendencję do dezorientowania zarówno użytkowników, jak i dużych modeli językowych (LLM).

3. Zastosuj odpowiednią strukturę HTML podczas tworzenia oznakowania, aby upewnić się, że sztuczna inteligencja rozumie formatowanie treści. Choć wygląd tekstu może wizualnie przypominać nagłówek, AI może mieć trudności z jego rozpoznaniem. Używaj znaczników H1, H2, H3 itd., aby ułatwić czytelność dla sztucznej inteligencji i narzędzi technologii wspomagającej.

4. Wprowadź skuteczne mechanizmy nawigacji. Intuicyjny projekt menu i niezawodna wyszukiwarka są niezbędne do zapewnienia doskonałej obsługi klienta. Klienci powinni mieć łatwy dostęp do menu kategorii, aby znaleźć pożądane informacje i korzystać z funkcji wyszukiwania w celu znalezienia treści przy użyciu określonych słów kluczowych. Dodatkowo organizowanie informacji od najbardziej ogólnych do najbardziej szczegółowych pomaga w uproszczeniu nawigacji.

Szukasz inspiracji? Zapoznaj się z bazą wiedzy HubSpot. Całość rozpoczyna się od przyjaznego dla użytkownika paska wyszukiwania, oferującego czytelny wybór dla użytkowników. Pod nim prezentowane są najważniejsze artykuły. W przypadkach, gdy pożądane informacje pozostają nieuchwytne, użytkownicy mogą zawęzić wyszukiwanie, wybierając kategorię w oparciu o ich indywidualne wymagania. Zwieńczeniem całego procesu jest obszerna lista tematów związanych z samopomocą.

Krok 4: Skorzystaj z oprogramowania bazy wiedzy

Na G2 dostępnych jest ponad 170 opcji oprogramowania baz wiedzy. Chociaż ocena i wybór odpowiedniego rozwiązania może stanowić wyzwanie, możemy dostarczyć listę kontrolną, która uprości proces podejmowania decyzji. Poszukaj oprogramowania bazy wiedzy, które jest przyjazne dla użytkownika, skalowalne, oferuje szeroki zestaw funkcji i płynnie integruje się z aplikacjami w twoim zestawie technologii. Oto krótki przegląd najważniejszych funkcji, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze oprogramowania bazy wiedzy:

1. Integracje: Integracje usprawniają pracę i oszczędzają czas zarówno Twój, jak i Twoich klientów. Przykładowo, integracja z automatyzacją obsługi klienta wykorzystującą konwersacyjną sztuczną inteligencję, taką jak agent AI, przyspiesza rozwiązywanie zapytań klientów i poprawia ich ogólne doświadczenia.

2. Konfigurowalny interfejs użytkownika: Oprogramowanie bazy wiedzy z konfigurowalnym interfejsem użytkownika ułatwia tworzenie łatwej w nawigacji platformy. Upewnij się, że oprogramowanie umożliwia dostosowywanie CSS i HTML w celu optymalizacji obsługi klienta dzięki czystemu i intuicyjnemu designowi.

3. Współpraca i tworzenie nowych wersji: Pozwól upoważnionym pracownikom z różnych działów dodawać nowe informacje do bazy wiedzy. Tworzenie nowych wersji staje się kluczowe, gdy zaangażowanych jest wielu współpracowników, co pomaga szybko identyfikować i naprawiać błędy.

4. Analityka i raportowanie: Oprogramowanie bazy wiedzy może być doskonałym źródłem danych usprawniających zarówno obsługę klienta, jak i tworzenie nowych produktów. Wybierz oprogramowanie z wbudowanymi funkcjami analitycznymi i raportującymi, aby przekształcić zebrane dane we wnikliwe raporty umożliwiające podejmowanie świadomych decyzji.

Jeśli Twoje oprogramowanie nie posiada tych funkcji, rozważ integrację z innym narzędziem, takim jak Platforma Analityki AI, która oferuje funkcje analityczne i możliwość raportowania.

Krok 5: Wyznacz współtwórców bazy wiedzy

Podniesienie kompetencji Twojego zespołu obsługi klienta staje się kluczowym celem podczas przejścia na organizację obsługi klienta skoncentrowaną na wykorzystaniu AI. W idealnym scenariuszu zaangażowane osoby z biegłością w tworzeniu opisów technicznych i solidnymi zdolnościami do pracy zespołowej zarządzałyby bazą wiedzy.

Niemniej jednak konieczne jest wyznaczenie osoby zdolnej do tworzenia wiarygodnych treści i bycia na bieżąco ze zmianami w firmie, wprowadzanymi produktami i aktualizacjami polityki firmy. Chociaż zaangażowanie wielu interesariuszy w bazę wiedzy jest korzystne, posiadanie przynajmniej jednej osoby do konsolidacji i zapewnienia aktualności tych informacji jest niezbędne. Taki tryb działania zapewnia, że AI czerpie z wiarygodnych źródeł, wspierając wzajemnie korzystną relację — lepszą wydajność AI i wykorzystanie spostrzeżeń AI do ciągłego ulepszania bazy wiedzy.

W przypadku braku dedykowanej osoby nadzorującej do zarządzania bazą wiedzy należy wybrać współpracowników z każdego działu i wyznaczyć ich do zarządzania określonymi sekcjami bazy wiedzy. Rozważ następujące kryteria:

1. Wiedza Specjalistyczna: Współtwórcy muszą mieć rozległą wiedzę w swoich dziedzinach, aby tworzyć wiarygodne treści. Poszukaj osób wykwalifikowanych w tworzeniu właściwej struktury informacji i dokumentów technicznych, aby przekształcić specjalistyczne informacje z danej dziedziny w łatwo przyswajalne treści.

2. Umiejętności Komunikacyjne: Współtwórcy powinni odznaczać się doskonałymi umiejętnościami komunikacyjnymi, skutecznie przedstawiając swoje pomysły w sposób jasny i zwięzły.

3. Zaangażowanie: Uczestnicy zaangażowani w tworzenie kompleksowej, wysokiej jakości bazy wiedzy są bardziej skłonni do pomocy w jej utrzymaniu. Zaangażowanie współpracownika w tworzenie bazy wiedzy koreluje z jego motywacją do konsekwentnego podnoszenia jakości informacji.

Przyszłość obsługi klienta: Bazy wiedzy oparte na AI

Jako że większość Twoich konkurentów posiada już bazę wiedzy, wprowadzenie sztucznej inteligencji do Twojej może ją wyróżnić. Połączenie oprogramowania bazy wiedzy z Agentem AI nie tylko zapewnia przewagę konkurencyjną, ale także zapewnia poziom obsługi, jakiego pragną klienci. Zamiast inwestować w rekrutację i szkolenia dodatkowego personelu pomocy technicznej, zrób zdecydowany krok w kierunku zbudowania bazy wiedzy opartej na sztucznej inteligencji z Born Digital. Naszą misją jest zrewolucjonizowanie obsługi klienta poprzez zastosowanie AI.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

5 Nowych Trendów AI w Obsłudze Klienta na 2024 rok

5 Nowych Trendów w Obsłudze Klienta: Rynek Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji w 2024

Rok 2023 przyniósł znaczące zmiany w dziedzinie sztucznej inteligencji, co czyni go rokiem (r)ewolucji dla niezliczonych przedsiębiorstw i osób prywatnych, w tym naszej firmy. W obliczu szybko rozwijających się technologii i ery generatywnej sztucznej inteligencji nadszedł czas na strategiczne decyzje — pora na bycie czujnym i innowacyjnym, a jednocześnie rozważnym.

W Born Digital nieustannie badamy najnowsze trendy wykorzystania AI w obsłudze klienta i chętnie podzielimy się naszym pragmatycznym punktem widzenia. Wspólnie poznajmy te zmiany i wykorzystajmy je do stworzenia zaawansowanych rozwiązań w zakresie obsługi klienta w 2024.

1. Doradcy Wykorzystujący Bazy Wiedzy: Twoi Cyfrowi Eksperci 24/7

Chatboty oparte na regułach działają bez sztucznej inteligencji. Podążają one predefiniowaną ścieżką podczas interakcji z klientem, przestrzegając reguł stworzonych przez człowieka lub drzewo decyzyjne.

Chatboty te sprawdzają się w obsłudze pytań zamkniętych, takich jak ankiety, opinie o produktach, lub oceny wystąpień konferencyjnych. Ponadto są one opłacalne i prostsze do wdrożenia w porównaniu do konwersacyjnych chatbotów AI. Mimo że wykorzystują one przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do interpretacji tekstu wprowadzanego przez użytkownika, ich zależność od silnika reguł sprawia, że są narażone na różne trudności związane z obsługą skomplikowanego ludzkiego języka. Wdrożenie ich jako wirtualnych asystentów może również prowadzić do frustracji użytkownika w przypadku napotkania ograniczeń w płynności konwersacji.

2. Analityka i Hiperpersonalizacja ✨

Dążenie do personalizacji jest większe niż kiedykolwiek. Jak wynika z raportów Salesforce, 73% klientów oczekuje od przedstawicieli obsługi klienta zrozumienia ich indywidualnych potrzeb. Analityka odgrywa zatem kluczową rolę w zrozumieniu zachowań klientów, umożliwiając hiperpersonalizację świadczonych usług. Narzędzia AI stają się biegłe w przewidywaniu potrzeb klientów i dostosowywaniu interakcji w oparciu o wcześniejsze kontakty i preferencje. Wykorzystując te spostrzeżenia, umożliwiamy Twojej firmie zapewnienie indywidualnej obsługi klienta, która przewyższa wszelkie oczekiwania.

3. Cyfrowe Persony: Połączenie Konwersacyjnej i Wizualnej Sztucznej Inteligencji

Wizualna sztuczna inteligencja, szczególnie w postaci cyfrowych ludzi lub person, na nowo definiuje obsługę klienta, dodając ludzki charakter do interakcji cyfrowych. Te oparte na sztucznej inteligencji persony mogą naśladować ludzkie emocje i mimikę, zapewniając bardziej angażujące i przyjazne interakcje niż tradycyjny czat lub interfejsy głosowe. W środowisku cyfrowym, w którym firmy nieustannie walczą o zaangażowanie konsumentów, cyfrowe persony stanowią połączenie technologii i ludzkiej interakcji. Przewiduje się, że będą stosowane przez firmy dążące do sprzedaży opartej na sztucznej inteligencji i doskonałej obsłudze klienta w ich fizycznych oddziałach lub online. Nadszedł czas, aby nadać marce firmy głos i twarz, na które zasługuje.

4. Podejście wielokanałowe obejmujące wszystkie cyfrowe punkty styku🪄

Zendesk podaje, że 73% konsumentów chce mieć możliwość płynnego poruszania się między różnymi kanałami, co jest możliwe dzięki naszym rozwiązaniom typu omnichannel. Konwergencja głosu, czatu, poczty e-mail, mediów społecznościowych, a nawet platform VR/AR sprawia, że klienci mogą powrócić do miejsca, w którym przerwali konwersację, niezależnie od wybranego kanału. Jest to konieczne, ponieważ ponad połowa liderów contact center przewiduje wzrost liczby interakcji w ciągu najbliższych 18 miesięcy. Narzędzia AI stają się biegłe w przewidywaniu potrzeb klientów i dostosowywaniu interakcji na podstawie wcześniejszych kontaktów i preferencji. Wykorzystując te spostrzeżenia, umożliwiamy Twojej firmie dostarczanie spersonalizowanej obsługi klienta, która przekracza oczekiwania klientów.

5. Sztuczna Inteligencja Głosowa i Rozpoznawanie Emocji

Ostatnim trendem jest rozwój sztucznej inteligencji głosowej w połączeniu z technologią rozpoznawania emocji. Według danych Salesforce, 81% agentów nadal uważa, że rozmowy telefoniczne są preferowanym kanałem do rozwiązywania złożonych problemów związanych z obsługą klienta. Jednak dzięki integracji rozpoznawania emocji, sztuczna inteligencja może wykrywać subtelności w głosie klienta, pozwalając na empatyczne i skuteczne reakcje. Trend ten odzwierciedla zrozumienie nie tylko samej treści komunikacji z klientem, ale także kontekstu i stanu emocjonalnego, co umożliwia bardziej spersonalizowane interakcje z klientami. Co więcej, zmniejsza przepaść między światem fizycznym i cyfrowym dla konsumentów, którzy wciąż wahają się przed korzystaniem z najnowszych technologii.

W Born Digital nie tylko podążamy za trendami, ale również je tworzymy. Naszą misją jest wspieranie Cię w dostarczaniu obsługi klienta, która wyprzedza swoje czasy. Czy jesteś gotowy, aby na nowo zdefiniować interakcję z klientami za pomocą cyfrowych person? Porozmawiajmy!

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Jak chatboty mogą pomóc zmniejszyć liczbę zwrotów produktów

Prowadzenie działalności e-commerce często wiąże się ze znaczną liczbą zwrotów. Badania pokazują, że przeciętny konsument online zwraca około 30% swoich zakupów. Zwroty te nie tylko pochłaniają Twoje zasoby finansowe, ale także wymagają poświęcenia znacznej ilości Twojego czasu. Czy wiesz, że wykorzystanie chatbotów może być realnym rozwiązaniem tego problemu?

Istnieje wiele powodów, dla których klienci zwracają produkty. Mogą to być np. otrzymanie zbyt dużych butów, wybranie niewłaściwego prezentu dla współmałżonka, zamówienie wielu produktów do porównania z zamiarem zwrotu tych, które nie spełnią oczekiwań, napotkanie nieoczekiwanych różnic w produkcie lub problemy z zakupionymi produktami. Jako właściciel firmy e-commerce prawdopodobnie spotkasz się ze wszystkimi tymi sytuacjami.

Pomimo tego, że te powody zwrotów są zrozumiałe, zarządzanie napływem zwrotów stanowi obciążenie finansowe i zmniejsza Twój zysk. Co ważne, nie jest to unikatowy problem, lecz powszechne wyzwanie, z którym borykają się niemal wszystkie firmy z branży e-commerce.

Podwójne wyzwanie stojące przed branżą e-commerce

Sprzedawcy internetowi odnotowują znacznie wyższe wskaźniki zwrotów w porównaniu ze sklepami stacjonarnymi. Szacuje się, że w Internecie wskaźnik ten sięga nawet 30%, podczas gdy sklepy stacjonarne zazwyczaj mają do czynienia ze zwrotami na poziomie 9%. Pomimo różnic w liczbie zwrotów w różnych branżach, takich jak odzież czy elektronika, ogólne wyzwanie związane z wysokimi wskaźnikami zwrotów dotyczy wszystkich firm zajmujących się e-commerce. Proces obsługi zwrotów i wymian zwiększa koszty operacyjne, a zatem zmniejsza Twój zysk.

Jednocześnie klienci oczekują bezproblemowych i bezpłatnych opcji zwrotu podczas zakupów online. Płynny i darmowy proces zwrotu jest główną zachętą dla klientów przy wyborze sklepu internetowego.

Zachowanie delikatnej równowagi między spełnieniem oczekiwań klientów, zwiększeniem atrakcyjności Twojego sklepu internetowego i zarządzaniem kosztami zwrotów w celu zachowania odpowiedniego zysku stanowi nie lada wyzwanie. Zamiast postrzegać zwroty wyłącznie jako utracony przychód, można je postrzegać jako okazję do zwiększenia lojalności klientów i zwiększania liczby dodatkowych zakupów. To właśnie tutaj do gry wkraczają chatboty,
oferując potencjał nie tylko do zmniejszenia stopy zwrotów, ale także zwiększenia lojalności klientów i zwiększania sprzedaży.

Chatbots can help prevent returns from occuring

Chatboty mogą pomóc w zapobieganiu zwrotom. Starając się zminimalizować liczbę zwrotów w swojej działalności e-commerce, ważne jest, aby zrozumieć podstawowe przyczyny zwrotów. Chatboty okazują się bardzo pomocne w tym zakresie!

Chatboty wykorzystywane w procedurach zwrotów bez trudu zbierają istotne informacje bezpośrednio od klientów i niezwłocznie Ci je prezentują. W przeciwieństwie do nich, ludzie pracujący w obsłudze klienta potrzebowaliby znacznie więcej czasu na zgromadzenie takiej samej ilości danych. Co za tym idzie, chatboty umożliwiają szybszą identyfikację problemów, takich jak błędne lub wprowadzające w błąd opisy produktów na stronie internetowej czy problemy techniczne związane z produktami, co ułatwia ich szybkie rozwiązywanie. Takie proaktywne podejście pomaga zmniejszyć ogólną liczbę zwrotów.

Co więcej, chatboty mogą skutecznie obsłużyć typowe scenariusze zwrotów, w tym obsługę zwrotów pieniędzy i wymian, które teraz omówimy.

Jak chatboty mogą zmniejszyć liczbę zwrotów

Ogólnie rzecz biorąc, gdy klient chce zwrócić produkt, masz do czynienia z jedną z dwóch sytuacji: albo dąży do zwrotu pieniędzy, albo chce wymienić produkt.

Ten pierwszy scenariusz przedstawia największe finansowe obciążenia dla Twojej firmy, obejmując nie tylko utratę sprzedaży, ale także odpowiedzialność za pokrycie części kosztów wysyłki zwrotnej i zarządzanie logistyką zwrotów w magazynie. Niemniej jednak służy to jako okazja do uzyskania wglądu w przyczynę zwrotu, co umożliwi Ci ograniczenie podobnych problemów w przyszłości.

Wykorzystanie chatbota w procesie zwrotu jest bardzo korzystne. Chatbot może bezpośrednio zapytać, dlaczego klient chce zwrócić przedmiot, zbierając w ten sposób cenne informacje w Twoim imieniu.

Co więcej, chatboty e-commerce potrafią zaoferować klientom inicjującym zwrot atrakcyjną ofertę, na przykład kupon na przyszły zakup. Takie podejście może służyć jako sprytna długoterminowa strategia mająca na celu przekształcenie obecnych niekupujących w przyszłych kupujących.

W drugim nieco korzystniejszym scenariuszu klient chce dokonać wymiany produktu — być może z powodu niewłaściwego rozmiaru lub niezadowolenia z koloru czy modelu. Usprawniając proces wymiany produktów przez klientów, zwiększasz prawdopodobieństwo, że zdecydują się na wymianę zamiast zwrotu.

Po włączeniu konwersacyjnego chatbota AI do procedur zwrotu, może on nie tylko odpowiedzieć na żądanie zwrotu, ale także proaktywnie zaproponować wymianę przed zasugerowaniem zwrotu pieniędzy. Następnie może przeprowadzić klienta przez cały proces wymiany. Nie tylko zwiększa to wygodę procesu wymiany dla klientów, ale może też wpłynąć na niektórych kupujących, by wybrali wymianę zamiast zwrotu pieniędzy.

Konwersacyjne chatboty AI mają zdolność do angażowania się w bardziej naturalne i płynne dialogi z klientami, poprawiając przebieg konwersacji i ogólne doświadczenie klientów. Zdolność ta może odgrywać kluczową rolę we wpływaniu na proces podejmowania decyzji przez klientów, niezależnie od tego, czy chodzi o zwrot pieniędzy, wymianę czy ponowne zakupy w przyszłości.

Chatboty mogą ułatwić klientom proces zwrotu towaru

Jak wspomnieliśmy wcześniej, uproszczony proces zwrotu nie tylko przyciąga nowych klientów do sklepu internetowego, ale jest również doceniany przez obecnych klientów. Dlaczego jest to tak ważne? Ponieważ ludzie na ogół wolą unikać kolejnego skomplikowanego procesu zwrotu towaru. Gdy proces zwrotu w sklepie jest bezproblemowy, klienci są bardziej skłonni przezwyciężyć swoje wątpliwości i dokonać dodatkowych zakupów. Zasadniczo, nieskomplikowany proces zwrotu zwiększa prawdopodobieństwo powtórzenia zakupów.

W jaki sposób można uczynić proces zwrotu bardziej intuicyjnym?

Z pewnością należy wyjaśnić proces zwrotu w FAQ na stronie internetowej, w wiadomości potwierdzającej zamówienie, a nawet na paragonie dołączonym do paczki klienta. Jednak pomimo tych wysiłków klienci często i tak muszą znaleźć te informacje sami, postępować zgodnie z instrukcjami, drukować etykiety zwrotne, dołączać je do paczek i określać odpowiednie miejsce wysyłki. Ostatecznie wciąż jest to uciążliwe zadanie. W tym miejscu do gry wkraczają chatboty.

Wyobraź sobie scenariusz, w którym klienci mogą po prostu użyć swoich smartfonów, aby zapytać Twojego chatbota, jak zwrócić zakupiony przez nich produkt. Bot nie tylko wyjaśniłby proces, ale także poprowadziłby ich przez uzyskanie etykiety zwrotnej, być może nawet dostarczając odpowiedni kod QR bezpośrednio do ich smartfona. Dodatkowo bot mógłby wskazać, gdzie znajduje się najbliższy punkt, w którym mogą zwrócić zakupiony produkt.
Takie podejście naprawdę stanowiłoby przyjazny dla użytkownika proces zwrotu!

Jak łatwo zaimplementować chatbota w swoim biznesie e-commerce?

Podsumowując, wygodny dla użytkownika proces zwrotu ma kluczowe znaczenie dla sukcesu e-commerce, przyciągania nowych klientów i wzmacniania ich lojalności. W Born Digital, nasze wiodące rozwiązania konwersacyjne AI mogą usprawnić Twoją obsługę zwrotów. Dostępne w dowolnym języku i kanale, niezależnie od tego, czy jest to komunikacja głosowa, media społecznościowe czy sieć; pomożemy Ci skutecznie zautomatyzować Twoje procesy e-commerce i szybko pomagać klientom, gdziekolwiek się znajdują.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Pięć Kluczowych Kwestii przy Wyborze Oprogramowania do Analityki Konwersacji AI

Analityka Konwersacji: Informacje Ogólne

Analityka konwersacji oparta na sztucznej inteligencji rewolucjonizuje środowisko biznesowe poprzez pozyskiwanie cennych informacji z interakcji z klientami. Ta innowacyjna technika obejmuje kompleksową analizę, wykorzystując metody takie jak wykrywanie słów kluczowych i analizę nastrojów. Obejmuje ona pozyskiwanie danych zarówno z interakcji tekstowych, jak i głosowych, wykorzystując sztuczną inteligencję (AI) do konwersji języka naturalnego na formaty nadające się do analizy maszynowej.

Podstawą tej technologii jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do przekształcania danych z rozmów z klientami w przydatne informacje. Najważniejsze elementy, takie jak analityka tekstu, analityka mowy, analityka głosu, i analityka sentymentu oferują szczegółowe informacje na temat interakcji z klientem, umożliwiając firmom zwiększenie satysfakcji i identyfikację obszarów wymagających poprawy. Poza obsługą klienta, analityka konwersacji znajduje zastosowanie w szerokim zakresie branż, przewidując zachowania klientów i informując o strategiach w całym procesie zakupowym.

Poniżej wymieniliśmy pięć istotnych czynników, które należy wziąć pod uwagę podczas oceny i wyboru oprogramowania analitycznego, aby umożliwić Ci dokonanie właściwego wyboru dla Twojej firmy.

Aby analityka mowy w contact center była naprawdę skuteczna, niezbędne jest, aby narzędzie dokładnie rozumiało zarówno Twoich agentów, jak i klientów. System powinien mieć możliwość automatycznego rozpoznawania języka, w tym określonych dialektów, obsługiwać języki obecnie używane przez Twoich agentów i klientów, a także dostosowywać się do przyszłych potrzeb językowych. Co więcej, rozwiązanie do analityki interakcji powinno sprawnie identyfikować i rozumieć intencje klientów, wykorzystując uczenie maszynowe do ciągłego udoskonalania i optymalizacji algorytmów, zapewniając najwyższy poziom dokładności w przewidywaniu prawdziwych intencji.

Ponadto rozwiązanie powinno automatycznie wskazywać i klasyfikować kluczowe elementy w treści konwersacji, kojarząc je z odpowiednimi kategoriami, aby zapewnić kontekst i faktyczne informacje na temat intencji. Przykładowo, rozwiązanie analityczne contact center powinno autonomicznie identyfikować wstępne przywitanie, najważniejsze kwestie i intencje oraz dokładnie udokumentować rezultat lub rozwiązanie dzięki precyzyjnemu podziałowi konwersacji na sekcje. Wiodące rozwiązania wykorzystują uczenie maszynowe, jako technologię wykorzystywaną w rozpoznawaniu i klasyfikacji tych elementów.

Aby dogłębnie zrozumieć odczucia klientów, poszukaj narzędzia analitycznego do contact center, które będzie w stanie analizować zarówno komunikację ustną, jak i pisemną. Zapewni to spójną ocenę interakcji z klientami obejmującą różne platformy, takie jak połączenia głosowe, e-maile i wiadomości na czacie

Analiza rozmów międzyludzkich jest trudnym zadaniem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Konwersacyjna sztuczna inteligencja specyficzna dla danej domeny poczyniła jednak znaczne postępy w zakresie umiejętności zrozumienia takich interakcji, koncentrując się na wyspecjalizowanych zastosowaniach takich jak contact center i konkretne branże, np. usługi finansowe, telekomunikacja, opieka zdrowotna, i nie tylko. Z tego powodu, aby jak najlepiej zrozumieć interakcje Twoich agentów z klientami, skorzystaj z rozwiązania konwersacyjnej sztucznej inteligencji dostosowanego specjalnie do domeny contact center.

Oprogramowanie do inteligentnej analizy konwersacji, z którego zamierzasz korzystać, powinno być kompatybilne z istniejącymi systemami biznesowymi i narzędziami używanymi w Twoim contact center. W przypadku braku integracji nie ma powodów do obaw. Większość dostawców jest skłonna do integracji z oprogramowaniem biznesowym na żądanie. Kluczowe jest jednak ustalenie jasnego harmonogramu i otrzymanie zobowiązań dotyczących wsparcia podczas procesu integracji. Podstawowa integracja powinna obejmować automatyczne połączenie z dostawcą contact center, pozyskiwanie danych z nagrań rozmów, przeprowadzanie transkrypcji i analizy oraz prezentowanie ostatecznych wniosków bez najmniejszego wysiłku.

Złożone integracje mogą nie być konieczne od samego początku. Nie ma potrzeby płacić dodatkowo za skomplikowane rozwiązania, które nie będą wykorzystywane od razu. Dlatego też należy odpowiednio ocenić swoje potrzeby. Ponadto, niezależnie od tego, czy oprogramowanie do analityki konwersacji integruje się z wykorzystywanym przez Ciebie oprogramowaniem innych firm, zawsze uprzednio zapewnij sobie wsparcie, szczególnie w fazie wdrażania.

Często zdarza się, że dajemy się ponieść emocjom podczas przeglądania stron internetowych dostawców, którzy są biegli w promowaniu rozwiązań, które, choć atrakcyjne, mogą nie mieć większego wpływu na dany przypadek użycia. Zachowaj ostrożność podczas angażowania się w demo produktów z dostawcami, którzy koncentrują się wyłącznie na prezentowaniu preferowanych przez nich możliwości produktu. Zamiast tego nalegaj, aby przedstawiciel zademonstrował tylko funkcje analityczne dotyczące Twoich potrzeb.

Podczas oceny potencjalnych dostawców, warto poprosić o referencje, które mogą potwierdzić skuteczność narzędzia w podobnym kontekście. Referencje z tej samej branży lub sektora są szczególnie cenne. Poszukaj opinii od organizacji o podobnej wielkości, które działają w pokrewnych branżach i analizują porównywalne typy danych. Celem nie jest wybranie ogólnie najlepszego narzędzia, lecz wybranie tego, które jest najbardziej odpowiednie dla Twoich potrzeb.

Rozpocznij Swoją Przygodę z Analityką Konwersacji Tutaj

Analityka contact center ujawnia istotne i przydatne informacje ukryte w ogromnych ilościach nieustrukturyzowanych dialogów głosowych i tekstowych realizowanych w contact center. Przekształcając to obfite źródło informacji o kliencie i agentach w dogłębne zrozumienie, Twoja firma może poprawić zgodność ze standardami obsługi i jej jakość, obniżyć koszty zarządzania związane ze zgodnością i jakością, podnieść wydajność agentów, zoptymalizować obsługę klienta, zwiększyć satysfakcję, oraz określać potrzeby i trendy, które przyczyniają się do rozwoju produktów i usług.

Wybór odpowiedniego rozwiązania należy rozpocząć od określenia przypadków użycia, sformułowania solidnego uzasadnienia biznesowego, zrozumienia niezbędnych funkcji i skrupulatnej oceny dostępnych wariantów. W Born Digital jesteśmy do Twojej dyspozycji w trakcie Twojej przygody z konwersacyjną sztuczną inteligencją. Skontaktuj się z nami już teraz.

Chatboty oparte na Regułach vs. Chatboty AI: Kluczowe Różnice

Chatboty AI a Chatboty oparte na Regułach: Informacje Ogólne

Nie można zaprzeczyć stale rosnącemu wpływowi chatbotów na rynku biznesowym. Asystenci AI odgrywają kluczową rolę w pomaganiu klientom i wzmacniają pozycję specjalistów ds. obsługi klienta w wielu branżach.

Wdrożenie chatbotów daje znaczącą przewagę, umożliwiając redukcję kosztów nawet o 30%. Mimo że sama ta statystyka może skłonić tradycjonalistów do zostania entuzjastami, pojedynczy wysoki procent w połączeniu z niejasną obietnicą zysku może nie wystarczyć, aby przekonać wszystkich interesariuszy. Dla właścicieli firm rozważających transformację swoich codziennych działań nie jest to pochopna decyzja. Liczne pytania techniczne i biznesowe wymagają jasnych odpowiedzi, w tym dotyczących wyboru między konwersacyjnym botem AI a chatbotem opartym na regułach. Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Najprościej rzecz ujmując, podstawowa różnica między chatbotami AI a chatbotami opartymi na regułach polega na ich zdolności do naśladowania ludzkiej konwersacji. Rozmowy z chatbotami AI są bardziej naturalne i płynne, podczas gdy chatboty oparte na regułach mogą wydawać się robotyczne lub nawet nieinteligentne. Lingwiści mogą twierdzić, że to rozróżnienie jest zbyt uproszczone, ponieważ reguły rządzą nie tylko chatbotami, ale także naturalnymi ludzkimi rozmowami. Niemniej jednak, jeśli chodzi o boty konwersacyjne, niuanse są bardziej widoczne.

Konwersacyjne boty AI wykorzystują sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby zwiększyć swoją dokładność, inteligencję i biegłość w odpowiadaniu na szeroki zakres pytań. Ta zwiększona złożoność pozwala im funkcjonować jak prawdziwi wirtualni asystenci, przewyższając możliwości swoich odpowiedników opartych na regułach w prawie każdym aspekcie, choć nie bez pewnych wad, które omówimy później.

Z drugiej strony, chatboty oparte na regułach działają w oparciu o założony plan konwersacji. Ich możliwości w zakresie rozumienia i reagowania na wypowiedź są ograniczone do zakresu skryptu, choć można je zaprogramować tak, aby reagowały na określone słowa kluczowe. Są szybkie w konfiguracji i wdrożeniu; zaspokajają podstawowe potrzeby, takie jak śledzenie zamówień lub dostarczanie ogólnych informacji.

Wybór Chatbotów opartych na Regułach dla Twojej Firmy

Przy wyborze chatbota kluczowe znaczenie ma ocena jego dopasowania do zamierzonego celu. Automatyzacja oparta na regułach, ograniczona w swoich możliwościach, zazwyczaj sprawdza się w obsłudze mniejszych firm i organizacji.

Zalety Chatbotów opartych na Regułach

Oszczędność: Wdrożenie chatbota opartego na regułach jest przystępne cenowo; automatyzacja może znacznie zwiększyć generowanie przychodów, jak zapewniają dostawcy tacy jak Manychat.
Łatwość Wdrożenia: Chatboty oparte na regułach, działające jako flowcharty, nie wymagają trenowania modelu językowego. Upraszczają one ścieżkę użytkownika, pozwalając klientom kierować rozmowami, wybierając określone przyciski, takie jak „Ceny” lub „Godziny otwarcia”. Po ustaleniu zestawu reguł i połączeniu klientów z agentami bot jest gotowy do użycia.
Szablony: Konfigurowalne, gotowe szablony, ułatwiające adaptację małym firmom.
Oszczędność czasu: Chociaż ich zdolność do obsługi klienta lub aspektów e-commerce jest ograniczona, chatboty oparte na regułach nadal zmniejszają obciążenie pracowników, pozwalając im skoncentrować się na bardziej skomplikowanych zadaniach.

Wady Chatbotów opartych na Regułach

Brak Personalizacji: W przeciwieństwie do konwersacyjnych botów AI, odpowiedniki oparte na regułach nie mają możliwości „zapamiętywania” użytkowników i śledzenia konwersacji do wykorzystania ich w przyszłości, co może skutkować niekorzystnym postrzeganiem ich przez klientów.
Ograniczone Możliwości Zastosowania: Chatboty oparte na regułach nie mogą dynamicznie dostosowywać się do prowadzonej konwersacji i polegają wyłącznie na wstępnie zaprogramowanych skryptach. Użytkownicy zadający pytania wykraczające poza ten zakres mogą natrafić na barierę, nieświadomi ograniczeń chatbota.
Nieodpowiednie dla Większych Firm: Ze względu na swoją funkcjonalność przypominającą schemat blokowy, chatboty oparte na regułach mają trudności z rozwiązywaniem złożonych problemów. Większe korporacje, oferujące usługi wykraczające poza proste zadania takie jak śledzenie paczek mogą zaobserwować, że klienci często korzystają z opcji „przekaż do agenta”, sprawiając, że ich bot obsługujący klientów staje się przestarzały.

Wybór Chatbotów AI dla Twojej Firmy

Konwersacyjne chatboty AI mają wyraźną przewagę nad swoimi odpowiednikami opartymi na regułach: inteligencję. Wykorzystując Uczenie Maszynowe i Przetwarzanie Języka Naturalnego, chatboty te rozumieją komunikaty użytkowników i reagują dynamicznie, eliminując potrzebę stosowania predefiniowanych skryptów konwersacji. Skutkuje to bardziej naturalnymi konwersacjami dla użytkowników, oferując szereg korzyści:

Zalety Chatbotów AI

Rozumienie Wielu Języków: Zdolność konwersacyjnej sztucznej inteligencji do reagowania w wielu językach, przy odpowiednich zestawach danych szkoleniowych, jest jej znaczącą zaletą.
Zaawansowana Obsługa Klienta: Aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe podnoszą poziom możliwości obsługi przez chatbota do niemal ludzkiego poziomu, poprawiając ogólną jakość obsługi klienta. Wirtualni asystenci wykorzystujący AI mogą radzić sobie ze złożonymi kwestiami, co czyni ich idealnym rozwiązaniem dla dużych organizacji.
Zwiększona Ochrona Danych: W przeciwieństwie do chatbotów opartych na regułach, często wdrażanych w zewnętrznych chmurach, konwersacyjna sztuczna inteligencja zazwyczaj działa na wewnętrznych serwerach lub chmurach prywatnych, zapewniając dodatkową ochronę przed kradzieżą danych — szczególnie istotną w sektorach takich jak bankowość czy opieka zdrowotna.
Spójne Odpowiedzi: Rozpoznawanie podmiotów umożliwia chatbotom opartym na sztucznej inteligencji zapamiętywanie kontekstu konwersacji, zachowując informacje o wcześniejszych pytaniach lub wątpliwościach klienta w celu łatwego odniesienia się do nich.

Wady Chatbotów AI

Dłuższa Konfiguracja: Wdrożenie konwersacyjnej sztucznej inteligencji wymaga znacznie więcej czasu w porównaniu do asystentów czatu opartych na regułach. Prawidłowa konfiguracja często wymaga koordynacji między różnymi członkami zespołu, w tym zespołu IT, DevOps i testerów.
Obawy Klientów: Pomimo wyrafinowania asystentów AI, niektórzy klienci nadal wahają się przed interakcją z maszynami. Mimo że popularność chatbotów rośnie, a 62% klientów woli je od czekania na człowieka, firmy z sektora AI muszą pracować nad poprawą wizerunku konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
Intensywne Wykorzystanie Zasobów: Uzyskanie chatbota naśladującego ludzką komunikację i w pełni wykorzystującego NLP wymaga znacznych zasobów, aby wyszkolić sztuczną inteligencję do reagowania na różne sytuacje. Powoduje to wzrost kosztów początkowych, jeszcze zanim chatbot będzie mógł skutecznie pomagać klientom.

Przypadki użycia Chatbotów opartych na AI i Regułach

Optymalny wybór automatyzacji dla firmy zależy od różnych czynników. Dla większych przedsiębiorstw, szczególnie w sektorach takich jak opieka zdrowotna, konwersacyjna sztuczna inteligencja okazuje się korzystna ze względu na jej wyższy poziom zaawansowania. Przykładowo, organizacje opieki zdrowotnej mogą preferować konwersacyjną sztuczną inteligencję w celu usprawnienia procesów takich jak rejestracja pacjentów, rezerwacja wizyt, lub stworzenie wirtualnego asystenta medycznego służącego do sprawdzania objawów.

Z kolei chatboty oparte na regułach dobrze nadają się do zapewniania podstawowego wsparcia mniejszym przedsiębiorstwom. Po odpowiednim zaprogramowaniu chatboty te mogą obsługiwać często zadawane pytania, śledzić zamówienia, dostarczać aktualności i wykonywać rutynowe zadania, tym samym oszczędzając cenny czas ludzkich agentów. Przykładem tego są rozwiązania takie jak Tidio, które dzięki niższym kosztom ogólnym i możliwym do spersonalizowania szablonom, automatyzuje znaczną część obsługi pytań klientów.

Podsumowanie

Ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że niezależnie od jego podstaw technologicznych, żaden chatbot nie może uniwersalnie służyć jako ostateczne rozwiązanie dla każdej firmy. Przed podjęciem decyzji należy dokładnie rozważyć wyżej wymienione wady i zalety, biorąc pod uwagę Twoje potrzeby biznesowe i potrzeby klientów, a także Twoje konkretne cele. Porównując te czynniki z kosztami wdrożenia i utrzymania chatbota, możesz podjąć świadomą decyzję, która będzie zgodna z Twoimi indywidualnymi wymaganiami.

Cold Calling AI: Jak Pozyskiwać Nowych Klientów Za Pomocą Voicebotów Obsługujących Połączenia Wychodzące

Wyobraź to sobie: Siadasz się na kanapie po ciężkim dniu i nagle dzwoni telefon. Głos po drugiej stronie jest znajomy, zupełnie jak głos kolegi, który chce omówić parę spraw po pracy. Z wyjątkiem tego, że to nie kolega – to sztuczna inteligencja, przedstawiająca aktualizację produktu lub ofertę. Dzięki wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji kampanie wychodzące stają się jeszcze bardziej ludzkie, zwiększając zaangażowanie i współczynniki konwersji.

Jak Działają Kampanie Telefoniczne Wykorzystujące AI?

Kontaktowanie się z Twoimi potencjalnymi klientami

Voicebot AI może dotrzeć do całej Twojej bazy klientów w ciągu zaledwie kilku dni. Umiejętnie dobiera klientów i ocenia ich potencjał, zapewniając przedstawicielom handlowym uporządkowaną listę do dalszych działań. Działając w ramach wstępnie zdefiniowanego scenariusza, cyfrowy agent ma na celu potwierdzenie poziomu zainteresowania ofertą i gotowości do spotkania z ludzkim przedstawicielem.

Aktualizowanie danych w Twoim systemie CRM

Czerpiąc informacje z Twojego CRM lub dowolnej innej bazy danych, cyfrowy agent automatycznie aktualizuje te cenne informacje na podstawie wyników każdego połączenia. Potrzebujesz strategicznego podejścia do ustalania terminów połączeń? Nie ma sprawy. Możesz elastycznie ustawić harmonogram w oparciu o preferencje Twojej grupy docelowej niezależnie od tego, czy chodzi o kontakt rano, czy wieczorem. Ponadto możesz zdecydować, ile razy i w jakich odstępach czasu agent cyfrowy powtórzy połączenie, jeśli potencjalny klient nie odbierze.

Dalsza automatyzacja i analiza sentymentu

Zawsze dzielimy się z naszymi klientami cennymi wskazówkami, które pozwalają jeszcze bardziej usprawnić procesy. Oprócz połączeń obsługiwanych przez boty zalecamy automatyzację dodatkowych operacji – czy to utrzymywanie aktualnej bazy danych, planowanie spotkania z przedstawicielem handlowym, czy weryfikacja tożsamości klienta.

Przed skierowaniem rozmowy do ludzkiego agenta, prawdopodobieństwo pozyskania klienta można również ocenić za pomocą zaawansowanego narzędzia, takiego jak analiza sentymentu. To jak posiadanie własnego asystenta wykorzystującego sztuczną inteligencję, który zapewnia, że każda interakcja się liczy.

Wraz ze zbliżaniem się do 2025 roku, 75% firm zmierza w kierunku wykorzystania AI do swoich strategii cold callingu, a korzyści płynące z prowadzenia automatycznych kampanii są dość oczywiste.

Korzyści z Kampanii Wychodzących Wykorzystujących AI

Niższe Koszty i Wyższa Wydajność

Poprzez inicjowanie rozmów, zanim potencjalni klienci nawiążą kontakt z ludzkimi przedstawicielami, połączenia wykorzystujące AI zmniejszają koszty operacyjne, jednocześnie zwiększając ogólną wydajność.

Weryfikacja Potencjalnych Klientów

Przezwyciężając trudności związane z identyfikacją właściwych leadów, sztuczna inteligencja odgrywa rolę strażnika, skutecznie weryfikując i kwalifikując potencjalnych klientów. Co ciekawe, podczas gdy 44% przedstawicieli handlowych może przerwać proces sprzedaży po otrzymaniu negatywnej informacji zwrotnej z pierwszej rozmowy, agent cyfrowy działa bez opcji zatrzymywania. Pozwala to nie tylko utrzymać ciągłość procesu, ale także zmniejsza prawdopodobieństwo negatywnych doświadczeń po stronie przedstawiciela handlowego.

Wykrywanie i Pozyskiwanie Właściwych Leadów

Sztuczna inteligencja przegląda tysiące potencjalnych klientów, identyfikując tych o najwyższym potencjale konwersji. Usprawnia to procesy wsparcia, od kwalifikacji leadów po ich utrzymanie i konwersję.

Typowe Przypadki Użycia i Czynniki Decydujące o Sukcesie

Najlepszym przykładem zastosowania jest branża ubezpieczeniowa, której klienci aktywnie poszukują najlepszych dostępnych opcji. Pozostawienie przez nich danych kontaktowych w formularzu pozwala na szybkie podjęcie kolejnych działań – tego samego dnia zarówno przez agenta AI, jak i ludzkiego przedstawiciela, zapewniając, że potencjalni klienci nie będą czekać. Pozostawienie danych kontaktowych często prowadzi do najwyższych wskaźników sukcesu, gdyż świadczy o zainteresowaniu ze strony potencjalnego klienta.

Poza ubezpieczeniami, inne branże, takie jak finanse, zarządzanie nieruchomościami i dystrybucja energii, oferują podobne możliwości. Każda branża ma swoją unikalną specyfikę, ale kluczowe jest przestrzeganie pewnych ogólnych zasad.

Tworzenie spersonalizowanych skryptów ma kluczowe znaczenie. Należy wziąć pod uwagę preferencje i potrzeby grupy docelowej oraz upewnić się, że skrypt jest zgodny z charakterem marki. Warto skonsultować się z ekspertami, zwłaszcza dostawcami platform, aby upewnić się, że skrypty są zgodne z podstawowymi wytycznymi, w tym kwestiami prawnymi, takimi jak potwierdzenie interakcji z wirtualnym agentem.

Utrzymywanie aktualnej listy potencjalnych klientów jest niezbędne. Nawet jeśli agent AI jest w stanie rozpoznać nieistniejące numery, drobne błędy mogą wpłynąć na skuteczność kampanii. Równie ważne jest kierowanie kampanii do właściwych potencjalnych klientów – przedstawianie oferty funduszu emerytalnego studentowi uniwersytetu mija się z celem. Sukces kampanii często odzwierciedla jakość Twojej bazy danych.

Rozszerz automatyzację poza same połączenia. Zautomatyzuj zadania po rozmowie, takie jak aktualizacja wpisów CRM i planowanie spotkań. Platforma Born Digital pozwala osiągnąć to w prosty sposób w ramach jednej platformy.

Zaakceptuj zmiany, gdy jest to konieczne. Jeśli liczby nie są satysfakcjonujące, nie wahaj się zmienić swojego scenariusza lub strategii. Wykorzystaj analitykę danych do pomiaru wydajności kampanii, analizy wyników i optymalizacji przyszłych strategii. Ciągła analiza i udoskonalanie skryptów, tonu głosu i ogólnej strategii są kluczowe. Konsultacje z dostawcami platform mogą również dostarczyć cennych spostrzeżeń.

Chcesz dowiedzieć się, jak przeprowadzić własną kampanię w zaledwie kilka minut?

Porozmawiajmy!

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie generatywnej i konwersacyjnej sztucznej inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Chatboty AI w Obsłudze Nieruchomości: Korzyści i Przypadki Użycia

Voiceboty i chatboty w branży nieruchomości rewolucjonizują obsługę klienta i efektywność operacyjną. Poza zwykłymi odpowiedziami na pytania, nawiązują one relacje, rozumieją indywidualne wymagania klientów, i dostarczają spersonalizowane rekomendacje dotyczące nieruchomości. Niezależnie od tego, czy chodzi o pomoc rodzinie w znalezieniu ich idealnego domu, czy o wspieranie inwestora w identyfikacji dochodowych nieruchomości, chatboty zmieniają dotychczas czasochłonne zadania w płynne i przyjemne doświadczenia. Dla firm z branży nieruchomości, niezależnie od ich wielkości, przekłada się to na utrzymanie konkurencyjności na rynku, na którym szybkość, dokładność i spersonalizowana obsługa mają kluczowe znaczenie dla sukcesu.

Czym są voiceboty i chatboty dla branży nieruchomości?

W tym szybko zmieniającym się sektorze, gdzie czas jest najważniejszy, chatbot w obsłudze nieruchomości staje się kluczowym zasobem. Funkcjonuje on jako wirtualny asystent, skrupulatnie przygotowany do poruszania się po zawiłościach transakcji dotyczących nieruchomości. Czym jednak tak naprawdę jest taki chatbot i w jaki sposób zmienia sposób funkcjonowania firm na rynku nieruchomości?

Bot do obsługi nieruchomości jest inteligentnym wirtualnym asystentem biegłym w obsłudze zapytań z zakresu operacji na rynku nieruchomości, obejmujących kupno, sprzedaż, wynajem, oraz zawiłości zgodności z prawem i ubezpieczeniem. Służąc jako główny punkt kontaktu dla klientów, chatboty te odpowiadają na pytania dotyczące ofert nieruchomości, oferują aktualizacje transakcji i pomagają w procesie ich dokumentacji. Ich funkcjonalność wykracza poza zwykłą komunikację — są zaprogramowane tak, aby rozumieć niuanse transakcji na rynku nieruchomości i odpowiadać w precyzyjny i spersonalizowany sposób.

Rozważmy następujący scenariusz: Potencjalny nabywca domu bada opcje późnym wieczorem. Zamiast czekać na rozpoczęcie godzin pracy, nawiązuje kontakt z chatbotem na stronie internetowej agencji nieruchomości. Chatbot nie tylko odpowiada na zapytania dotyczące dostępnych nieruchomości, ale także zbiera preferencje, sugerując potencjalnie interesujące oferty. Może planować oglądanie, oferować wirtualne wycieczki, a nawet pomagać w rozpoczęciu procesu zakupu — wszystko płynnie i natychmiastowo.

Możliwości tych chatbotów wykraczają jednak poza kupno i sprzedaż; odgrywają one kluczową rolę w zarządzaniu wynajmem. Pomagając zarządcom nieruchomości i najemcom w zapytaniach dotyczących warunków najmu, żądań konserwacji i płatności czynszu, znacznie zmniejszają nakład pracy w firmach zajmujących się nieruchomościami. Ten wzrost efektywności pozwala im skoncentrować się na bardziej strategicznych aspektach ich działalności.

Największe korzyści z używania chatbotów w branży nieruchomości

Wyobraź sobie ciągłą obsługę, dostępną przez całą dobę — dokładnie to zapewnia chatbot. W branży nieruchomości, dla której liczy się czas, klienci często zadają pytania poza typowymi godzinami pracy. Chatboty gwarantują, że potencjalni nabywcy lub najemcy mogą uzyskać dostęp do informacji w dowolnym momencie, czy to o północy, czy wczesnym rankiem, optymalizując w ten sposób zaangażowanie i możliwości pozyskiwania potencjalnych klientów.

Prawdziwą zaletą chatbotów AI jest ich zdolność do angażowania się z prawdziwie ludzkim zrozumieniem tematu. Mogą one prowadzić merytoryczne rozmowy z potencjalnymi klientami w dowolnym momencie, dostarczając spersonalizowane odpowiedzi, które są zgodne z ich konkretnymi zapytaniami i obawami.

Voiceboty i chatboty działają jak wirtualne magnesy przyciągające potencjalnych klientów, angażując się w konwersacje na Twojej stronie internetowej, w mediach społecznościowych lub na platformach aukcyjnych. Doskonale rozumieją potrzeby odwiedzających i wychwytują istotne szczegóły, analizując interakcje w celu oceny intencji i gotowości potencjalnego klienta. Zapewnia to, że leady przekazywane do zespołu sprzedaży są jak najwyższej jakości i mają wysokie prawdopodobieństwo konwersji. Przyjmując tego typu proaktywne podejście, Twój zespół może skoncentrować się na leadach o wysokim potencjale, co prowadzi do znacznego zwiększenia współczynników konwersji.

Chatboty bez wysiłku zarządzają ważnymi, ale powtarzalnymi zadaniami, takimi jak wysyłanie przypomnień o obserwowanych nieruchomościach i powiadamianie klientów o nowych ofertach. Chatboty AI automatyzują czynności takie jak planowanie spotkań i kolejnych zadań, prezentując spersonalizowane podejście, które odzwierciedla zrozumienie indywidualnych potrzeb i preferencji klienta. Sprzyja to budowaniu relacji i utrzymaniu klientów. Dzięki takiej automatyzacji każdy szczegół jest starannie dopracowany, co pozwala agentom skupić się na budowaniu relacji z klientami.

5 najważniejszych przypadków użycia voicebotów i chatbotów w branży nieruchomości

Chatboty AI przekształcają proces znajdowania nieruchomości, odgrywając rolę intuicyjnych przewodników. Gdy klient wyrazi zainteresowanie konkretnym typem nieruchomości, chatbot wykorzystuje zaawansowane algorytmy do przeszukiwania obszernych baz ofert, wskazując opcje, które dokładnie odpowiadają kryteriom klienta. Wykracza to poza podstawowe filtrowanie według lokalizacji i ceny; chatbot analizuje również bardziej szczegółowe preferencje, biorąc pod uwagę takie czynniki jak bliskość szkół czy określone udogodnienia. Następnie chatbot prezentuje te starannie wyselekcjonowane opcje w atrakcyjnym formacie, wraz ze zdjęciami i szczegółowymi opisami. Skutecznie zmienia to zwykle zniechęcające zadanie wyszukiwania nieruchomości w spersonalizowane i bezstresowe doświadczenie.

W dynamicznie rozwijającym się sektorze nieruchomości szybkie odpowiedzi na zapytania klientów mogą mieć znaczący wpływ na sukces firmy. Chatboty oferują natychmiastowe i precyzyjne odpowiedzi na szeroki zakres pytań, od szczegółów nieruchomości po procedury transakcyjne. Tego rodzaju błyskawiczna pomoc okazuje się szczególnie korzystna, gdy klienci szukają interesującej ich oferty poza standardowymi godzinami pracy.

Działając niczym wirtualni ambasadorzy, chatboty witają odwiedzających witrynę poprzez interaktywne rozmowy. Poza zwykłymi powitaniami zadają one wnikliwe pytania dotyczące preferencji odwiedzających dotyczących nieruchomości, budżetów i harmonogramów. Interakcja ta przypomina raczej przyjazną pogawędkę z kompetentnym asystentem niż ankietę.

Dyskretnie zbierając istotne informacje, chatbot przekształca bierne przeglądanie ofert w aktywne zaangażowanie, skutecznie pozyskując potencjalnych klientów. Nie tylko zapewnia to wysokiej jakości leady dla agentów nieruchomości, ale także tworzy przyjazne i interaktywne doświadczenie dla odwiedzających, tworząc podwaliny pod trwałą relację z klientem.

W sektorze nieruchomości, gdzie reputacja ma ogromne znaczenie, opinie klientów są bezcenne. Chatboty wychodzą z inicjatywą zbierania opinii i referencji od klientów po transakcjach. Usprawniają ten proces, ułatwiając klientom dzielenie się swoimi doświadczeniami, co skutkuje bardziej autentycznymi i szczegółowymi opiniami. Opinie te są kluczowe dla firm, aby mogły ocenić poziom zadowolenia klientów i wskazać obszary wymagające poprawy.

Terminowe płatności odgrywają kluczową rolę w transakcjach na rynku nieruchomości. Chatboty automatycznie przypominają klientom o zbliżających się płatnościach, terminach rat, lub zaległych kwotach. Przypomnienia te wykraczają poza ogólne powiadomienia; obejmują one spersonalizowane wiadomości dostosowane do konkretnych szczegółów transakcji klienta. Ta proaktywna strategia pomaga klientom w skutecznym zarządzaniu ich zobowiązaniami finansowymi, zmniejszając ryzyko powstania zaległości w płatnościach.

Dlaczego warto wybrać Born Digital jako swoją platformę do komunikacji za pośrednictwem voicebotów i chatbotów?

Dostosowani do branży nieruchomości, wirtualni agenci AI firmy Born Digital uosabiają idealnego wirtualnego pośrednika w obrocie nieruchomościami. To, co wyróżnia Born Digital, to głębokie zrozumienie specyfiki branży nieruchomości, przejawiające się w funkcjach odpowiadających zarządcom nieruchomości, agentom i klientom. Kluczowe funkcje obejmują:

1. Zaawansowane konwersacje AI: Voiceboty i chatboty Born Digital angażują się w naturalne, dynamiczne rozmowy, podobne do interakcji międzyludzkich, aby klienci czuli się wysłuchani i zrozumiani, poprawiając ich doświadczenia.

2. Efektywne pozyskiwanie nowych klientów: Voiceboty Born Digital umiejętnie kwalifikują leady, zapewniając, że agenci będą otrzymywali dobrze sprawdzonych potencjalnych klientów, co pozwoli zaoszczędzić ich czas i zmniejszyć nakłady pracy.

3. Obsługa wielu języków: Wspierając firmy na całym świecie, boty Born Digital komunikują się w prawie wszystkich językach, dzięki czemu firmy wykorzystujące je są dostępne dla zróżnicowanej klienteli.

4. Bezproblemowa integracja: Platforma płynnie integruje się z istniejącymi bazami danych nieruchomości i systemami CRM, zapewniając sprawną obsługę.

5. Zautomatyzowane planowanie i planowanie kolejnych działań: Od umawiania spotkań po wysyłanie przypomnień, chatboty wykonują zadania z precyzją, nie przepuszczając żadnej okazji.

Zamów demo już dziś, aby dowiedzieć się, w jaki sposób nasza platforma Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji może usprawnić Twój biznes, zapewniając innowacyjną i spersonalizowaną obsługę klienta.

Podsumowanie: Jaka jest przyszłość Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji w branży nieruchomości?

Patrząc na przyszłość rynku nieruchomości, chatboty AI stają się kluczowym elementem wzmacniania pozycji agentów i spełniania oczekiwań, które mają klienci. Ci cyfrowi asystenci wykraczają poza bycie zwykłymi narzędziami; stają się partnerami w kształtowaniu bardziej spójnej, wydajnej i skoncentrowanej na kliencie branży nieruchomości. Wykorzystanie technologii voicebotów i chatbotów oznacza otwarcie na przyszłość, w której każda interakcja z klientem jest spersonalizowana, każdy potencjalny klient jest uważnie obsłużony, a każda transakcja jest optymalizowana w celu osiągnięcia sukcesu.

Generatywne Rozwiązania AI dla Zapewnienia Doskonałej Obsługi Klienta

Według badań Gartnera większość decydentów dostrzega transformacyjny potencjał generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), szczególnie w zakresie poprawy obsługi klienta. Jest to widoczne w ich wysuwaniu na pierwszy plan inwestycji w generatywną sztuczną inteligencję, gdzie głównym celem jest poprawa obsługi i utrzymanie klienta.

Wiele firm wykorzystuje obecnie GenAI do różnych funkcji związanych z obsługą klienta, takich jak marketing i obsługa klienta. Badania przeprowadzone przez BCG pokazują, że 95% globalnych liderów obsługi klienta przewiduje integrację botów opartych na GenAI do komunikacji z klientami w ciągu najbliższych dwóch lat.

Istnieje mnóstwo sposobów, w jakie GenAI przyczynia się do poprawy obsługi klienta. Ale jakie są te, które naprawdę się wyróżniają i spełniają swoje zadanie? Przyjrzyjmy się bliżej niektórym z najpopularniejszych i najskuteczniejszych przypadków użycia, korzyściom, jakie przynoszą, oraz inteligentnym strategiom, których potrzebujesz, aby działały dla Ciebie w tym dynamicznym środowisku. Dostarczamy produkty cyfrowe, które ułatwią Ci życie.

Czym dokładnie jest Generatywna Sztuczna Inteligencja?

Zanim zagłębimy się w konkretne przypadki użycia, najpierw musimy zrozumieć, czym jest generatywna sztuczna inteligencja, ponieważ powoli staje się ona popularnym hasłem w świecie biznesu.

Generatywna sztuczna inteligencja umożliwia maszynom samodzielne generowanie oryginalnych treści. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów AI, które opierają się na predefiniowanych regułach i schematach, generatywna sztuczna inteligencja jest szkolona na ogromnych zbiorach danych, dzięki czemu uczy się naśladować ludzką kreatywność i umiejętności rozwiązywania problemów. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć tekst, obrazy, muzykę i inne treści, które są nie do odróżnienia od tych tworzonych przez ludzi. My wprowadzamy konwersacyjną sztuczną inteligencję do branży ubezpieczeniowej.

W kontekście obsługi klienta generatywna sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu interakcji, zasilając wirtualnych asystentów, chatboty i inne narzędzia, które zwiększają zaangażowanie, personalizację i efektywność. W przeciwieństwie do tradycyjnych wirtualnych asystentów ze sztywnymi, predefiniowanymi odpowiedziami, GenAI, napędzana przez duże modele językowe (LLM), niezależnie tworzy dialogi na wzór ludzkich. Ta transformacyjna technologia stwarza nowe możliwości dla firm w zakresie dostarczania płynnych i niezapomnianych przeżyć swoim klientom, zwiększając ich satysfakcję, lojalność i zapewniając sobie sukces biznesowy.

Jaka jest różnica między Konwersacyjną a Generatywną Sztuczną Inteligencją?

Konwersacyjna sztuczna inteligencja ma ograniczone możliwości, ponieważ opiera się na predefiniowanych odpowiedziach i modelach opartych na regułach. Chociaż doskonale radzi sobie z podstawowymi pytaniami i automatyzacją różnych zadań, jej interakcje mogą wydawać się szablonowe i pozbawione personalizacji.

Z drugiej strony, generatywna sztuczna inteligencja reprezentuje znaczący postęp, oferując większą elastyczność, kreatywność i personalizację w generowaniu dialogów. Wykorzystując zaawansowane algorytmy i ucząc się na podstawie danych, generatywna sztuczna inteligencja może autonomicznie symulować dialogi na wzór ludzkich, prowadząc bardziej naturalne i angażujące interakcje z klientami podczas różnych sytuacji. Użycie konwersacyjnej sztucznej inteligencji w branży finansowej stanowi wyzwanie w niektórych przypadkach jej wykorzystania.

Choć zalety generatywnej sztucznej inteligencji są niezaprzeczalne, kluczowe jest zachowanie ostrożności w jej stosowaniu w zależności od danej sytuacji, ponieważ jest ona tworzona do różnych celów. Jest to szczególnie ważne w określonych branżach i dużych przedsiębiorstwach, na przykład tych działających zgodnie z rygorystycznymi przepisami jak bankowość i ubezpieczenia, zwłaszcza jeśli chodzi o aktywne operacje. W takich przypadkach konieczne staje się zintegrowanie generatywnej sztucznej inteligencji w połączeniu z wiarygodnymi i stabilnymi wynikami konwersacyjnej sztucznej inteligencji, aby zachować delikatną równowagę między innowacyjnością, wiarygodnością i bezpieczeństwem. W tym miejscu synergia dużych modeli językowych (LLM) i przetwarzania języka naturalnego (NLP) staje się kluczowa. Wykorzystując LLM i NLP, firmy mogą zapewnić, że ich wirtualni asystenci działają w ramach wcześniej określonych granic, jednocześnie wykorzystując możliwości GenAI tam, gdzie to możliwe.

Najczęstsze Zastosowania GenAI w Obsłudze Klienta

Chatboty: Wykorzystując GenAI, chatboty mogą zrozumieć intencje stojące za pytaniami klientów, przeszukiwać rozległe bazy wiedzy (zazwyczaj dane firmy dostępne w formie dokumentów lub adresów URL), i tworzyć odpowiedzi zgodne z charakterem marki. Pozwala to nie tylko zwiększyć wydajność, ale także zapewnić spójną i angażującą obsługę klienta.

Voiceboty: Podobnie jak chatboty, voiceboty przechodzą niezwykłą transformację dzięki generatywnej sztucznej inteligencji. Stają się biegłe w rozumieniu i odpowiadaniu na zapytania głosowe z poziomem płynności i zrozumienia podobnym do ludzkiego. W przeciwieństwie do tradycyjnych voicebotów, które często zawodzą, udzielając odpowiedzi typu „Proszę powtórzyć, nie rozumiem twojego pytania”, generatywne voiceboty oparte na sztucznej inteligencji szybko ewoluują. Obecnie wystarczy podać adres URL firmy, a bot jest gotowy do angażowania się w merytoryczne rozmowy na każdy temat dotyczący firmy lub produktów.

Zwiększenie roli agenta: Analizując prowadzone rozmowy w czasie rzeczywistym, generatywna sztuczna inteligencja zapewnia agentom kontekstowe spostrzeżenia, sugerowane odpowiedzi i istotne informacje pobierane z baz wiedzy, w tym podręczników i innych źródeł. Umożliwia to agentom efektywniejsze rozwiązywanie pojawiających się zapytań i dostarczanie spersonalizowanego wsparcia. Ponadto agenci mogą szybko uzyskać dostęp do zalecanych odpowiedzi na pytania klientów na czacie lub w wiadomości e-mail, zapewniając precyzję i znaczną oszczędność czasu. Wspierając agentów rekomendacjami w czasie rzeczywistym i wyszukiwaniem informacji, generatywna sztuczna inteligencja zwiększa ich możliwości rozwiązywania problemów, skraca czas reakcji i ostatecznie podnosi jakość świadczonych usług.

Dogłębna Analityka: GenAI pomaga analizować duże ilości danych w celu odkrycia spostrzeżeń i wzorców, które wcześniej były nie do pomyślenia. Wychwytując potencjał automatyzacji, umożliwia firmom ciągłe zwiększanie efektywności operacyjnej.

Automatyzacja sporządzania notatek: Generatywna sztuczna inteligencja usprawnia procesy sporządzania notatek w call center podczas interakcji z klientami. Dzięki automatycznemu przechwytywaniu ważnych informacji i zadań omawianych podczas połączeń GenAI eliminuje potrzebę ręcznej transkrypcji lub czasochłonnego przeszukiwania długich transkrypcji. Daje to pewność, że kluczowe szczegóły są dokładnie rejestrowane do wykorzystania w przyszłości, a ryzyko niedopatrzeń jest ograniczone.

Przetwarzanie po interakcji: Generatywna sztuczna inteligencja pomaga zautomatyzować np. działania po zakończeniu rozmowy, takie jak aktualizacja systemów CRM, wysyłanie aktualizacji do klientów oraz wyodrębnianie danych z transkrypcji rozmów i wprowadzanie ich do bazy danych. Usprawnia to procesy administracyjne i poprawia ogólną wydajność.

Podsumowania rozmów: GenAI generuje podsumowania rozmów z klientami, rejestrując kluczowe omówione kwestie i podjęte działania. Zapobiega to sytuacji, w której klienci muszą powtarzać swoje problemy wielu agentom i zapewnia płynne przekazywanie ich między pracownikami pomocy technicznej. Dodatkowo takie podsumowanie jest nieocenione przy analizowaniu wydajności agenta i uzyskiwaniu wglądu w interakcje z klientami, ułatwiając ciągłe doskonalenie i podejmowanie lepszych decyzji.

Ocena i punktacja agentów: Generatywna sztuczna inteligencja pomaga w ocenie poziomu zadowolenia klientów, sprawdzając, czy klient zakończył rozmowę zadowolony, czy sfrustrowany. Dodatkowo ułatwia ocenę wydajności agentów i przestrzegania przez nich skryptów połączeń. Ta funkcja umożliwia firmom oferowanie bardziej szczegółowych i przydatnych informacji zwrotnych, sprzyjając ciągłemu doskonaleniu obsługi klienta.

Porady coachingowe dla agentów: Generatywna sztuczna inteligencja identyfikuje możliwości rozwoju kompetencji agentów, analizując ich mocne i słabe strony podczas interakcji z klientami. Poprzez dostarczanie konkretnych porad dotyczących poprawy, GenAI umożliwia agentom doskonalenie swoich umiejętności i świadczenie lepszych usług.

Udzielanie spersonalizowanych rekomendacji: GenAI zapewnia spersonalizowane rekomendacje w oparciu o dane klientów i wcześniejsze interakcje. Analizując preferencje i zachowania klientów, generatywna sztuczna inteligencja pomaga firmom dostosować ich oferty i zwiększyć zadowolenie klientów

Korzyści Biznesowe z Zastosowania GenAI

Generatywna sztuczna inteligencja oferuje niezliczone korzyści dla organizacji dążących do zapewnienia doskonałej obsługi klienta:

Zwiększenie Przychodów: Dzięki zapewnieniu spersonalizowanego i proaktywnego wsparcia, GenAI zwiększa satysfakcję i lojalność klientów, prowadząc do zwiększenia sprzedaży i wzrostu przychodów.

Redukcja kosztów: Automatyzacja rutynowych zadań zmniejsza koszty operacyjne związane z obsługą klienta.

Poprawa Produktywności: GenAI usprawnia procesy, zwiększa wydajność agentów, i przyspiesza czas reakcji, prowadząc do zwiększenia produktywności.

Przewaga Konkurencyjna: Organizacje, które wykorzystują GenAI do zapewnienia najwyższej jakości obsługi klienta, zyskują przewagę konkurencyjną na rynku, przyciągając i utrzymując klientów.

Wzmocnienie Pozycji Agentów: Poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, GenAI pozwala pracownikom skupić się na złożonych zapytaniach, kreatywnym rozwiązywaniu problemów i budowaniu więzi, sprzyjając bardziej satysfakcjonującemu środowisku pracy.

Przezwyciężanie Problemów

Pomimo tego, że GenAI oferuje ogromny potencjał w zakresie poprawy obsługi klienta, organizacje muszą stawić czoła kilku wyzwaniom:

Nieścisłości faktów: Odpowiedzi GenAI muszą być dokładne i wiarygodne, aby utrzymać zaufanie i poczucie satysfakcji klientów. Ciągłe monitorowanie i udoskonalanie są niezbędne, aby zminimalizować błędy i nieścisłości. Ten wymóg obejmuje utrzymanie zaktualizowanych baz wiedzy i zachowanie higieny danych w organizacji, ponieważ jakość odpowiedzi bezpośrednio odzwierciedla jakość Twojej bazy wiedzy.

Ochrona Danych Osobowych: Organizacje powinny traktować prywatność i bezpieczeństwo danych jako swój priorytet podczas wdrażania rozwiązań GenAI, zapewniając zgodność z przepisami i chroniąc poufne dane klientów.

Wykorzystanie Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do Złożonych Operacji: Kluczowe znaczenie ma połączenie konwersacyjnej sztucznej inteligencji z możliwościami GenAI w celu zrozumienia i dokładnego przetwarzania bardziej złożonych zapytań, zwłaszcza w branżach podlegających ścisłym regulacjom.

Wnioski

Przed wdrożeniem należy ocenić posiadaną infrastrukturę danych, aby upewnić się, że jest ona w stanie sprostać wymaganiom technologii generatywnej sztucznej inteligencji. Następnie należy skupić się na płynnej integracji z istniejącymi systemami, aby zmaksymalizować wydajność i zminimalizować zakłócenia. Przyjmij podejście „testuj i ucz się”, pozwalając na stopniowe ulepszenia i optymalizację z biegiem czasu. Co nie mniej ważne, niezbędne jest dostosowanie wskaźników KPI do konkretnych przypadków użycia w celu śledzenia wpływu i skuteczności wdrożenia.

Przy wdrażaniu produktów wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję do obsługi klienta, organizacje mogą polegać na doświadczeniu naszego zespołu. Nasi eksperci są przygotowani do przeprowadzenia klienta przez cały proces, zapewniając płynną integrację i maksymalny wpływ na poprawę obsługi klienta, poprzez połączenie naszej konwersacyjnej platformy Born Digital z najnowszymi zaletami GenAI. Gwarantujemy, że dostarczane przez nas rozwiązania są zgodne z obowiązującymi przepisami, a wdrażane przez Ciebie rozwiązania oparte na GenAI spełniają standardy regulacyjne i chronią poufne dane klientów. Skontaktuj się z nami już dziś, aby zapewnić Twojej firmie wyjątkową satysfakcję klientów i rozwój biznesu.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Konwersacyjna Sztuczna Inteligencja w Finansach i Bankowości – przypadki użycia

Konwersacyjna Sztuczna Inteligencja w Finansach i Bankowości - przypadki użycia

Znaczenie Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji w
Finansach i Bankowości

Sektor bankowy przechodzi znaczącą transformację cyfrową, ukierunkowaną na bankowość opartą na konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Zmiana ta jest uważana za strategiczny imperatyw, a nie opcjonalny wybór. Konwersacyjna sztuczna inteligencja, obejmująca zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe, zwiększa satysfakcję klientów i zapewnia płynne i sprawne korzystanie z usług bankowych. Sektor bankowości, usług finansowych i ubezpieczeń (BFSI), znany ze wczesnego wdrażania nowoczesnych technologii, jest liderem w dziedzinie wykorzystania konwersacyjnej sztucznej inteligencji – 75% instytucji finansowych jest skłonnych do korzystania z niej w celu podniesienia jakości usług.

Konwersacyjna sztuczna inteligencja w bankowości to już nie futurystyczna koncepcja, a obecna rzeczywistość. Łączy w sobie pierwiastek ludzki z technologiczną efektywnością, oferując obsługę wielu kanałów, zwiększoną dostępność usług, poprawę wydajności operacyjnej, rozwój potencjału ludzkich agentów i wykorzystanie danych w celu podejmowania świadomych decyzji. Wdrożenie konwersacyjnej sztucznej inteligencji jest postrzegane jako konieczne dla banków, aby pozostać sprawnymi i istotnymi w erze cyfrowej, zwłaszcza biorąc pod uwagę ewoluujące oczekiwania klientów i globalne zmiany, takie jak pandemia COVID-19.

Poniżej znajduje się pięć przypadków wykorzystania konwersacyjnej sztucznej inteligencji w branży bankowej.

Przypadki użycia Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji w Finansach i Bankowości

Implementacja chatbotów AI jest bardzo korzystna dla obsługi klienta w sektorze bankowym. Te chatboty służą za pierwszy punkt kontaktu dla klientów, kierując ich do odpowiedniego działu lub przedstawiciela. Znacząco usprawniają proces obsługi klienta, zapewniając szybsze czasy reakcji dzięki zautomatyzowanym konwersacjom. Dyspozycyjność chatbotów AI przez całą dobę umożliwia klientom uzyskanie odpowiedzi na ich pytania poza zwykłymi godzinami pracy, co zwiększa ogólną dostępność usług. Wykorzystanie aplikacji na smartfony dla wirtualnych asystentów zwiększa komfort użytkownika poprzez gromadzenie informacji w jednym miejscu. Korzyści obejmują personalizację, maksymalne zaangażowanie użytkownika, odpowiedzi na żądanie, niestandardowe powiadomienia i poprawę ogólnej satysfakcji użytkownika. W przypadku złożonych zapytań chatboty AI mogą płynnie przekazywać wymianę informacji z klientami do ludzkich operatorów, zapewniając ciągłość konwersacji.

Chatboty AI odgrywają kluczową rolę w zdobywaniu nowych klientów w bankowości. Stale obecne na stronach internetowych banków lub w aplikacjach mobilnych, oceniają one zainteresowanie użytkowników produktami lub usługami banku. Informacja o potencjalnych klientach zidentyfikowanych przez chatboty jest następnie przekazywana do przedstawicieli banku w celu podjęcia dalszych działań i realizacji ewentualnej sprzedaży. Konwersacyjne aplikacje biznesowe znacznie zwiększyły skuteczność zdobywania potencjalnych klientów w porównaniu do tradycyjnych metod. Upraszczają znajdowanie wartościowych klientów i zwiększają konwersje online, zapewniając szybki i skuteczny sposób identyfikacji cennych użytkowników odwiedzających stronę internetową.

Chatboty AI umożliwiają klientom z aktywnymi kontami ubieganie się o nowe produkty, pożyczki czy usługi w czasie rzeczywistym. Dzięki integracji danych chatboty te mogą sprzygotowywać oferty w oparciu o istniejący system bankowy, generując niezbędne dokumenty bez konieczności odwiedzania placówki banku przez klienta. Konwersacyjna sztuczna inteligencja pomaga użytkownikom wybrać najlepszy produkt, korzystając z listy ofert danego banku i zadając spersonalizowane pytania. Po wygenerowaniu i cyfrowym podpisaniu wniosku kredytowego bot rejestruje nowy wniosek w systemie bankowym w celu obsłużenia go działy zaplecza.

Konwersacyjna sztuczna inteligencja pomaga klientom w monitorowaniu historii transakcji i szybkim zgłaszaniu podejrzanych aktywności. Chatboty bankowe oferują natychmiastowe rozwiązania, umożliwiając użytkownikom blokowanie kart, ustawienie lub zmianę haseł oraz sprawdzanie wyciągów bankowych bez konieczności czekania. Użytkownicy mogą otrzymywać powiadomienia o aktywnościach na koncie, co pozwala na szybsze reagowanie na fałszywe zgłoszenia i zapewnia dostęp na żądanie do agentów w celu rozwiązania zaistniałych problemów.

Chatboty odgrywają kluczową rolę w umożliwieniu klientom sprawdzenia salda konta i otrzymywaniu powiadomień o określonych progach salda. Ci wirtualni agenci dostarczają szereg informacji o koncie, w tym historię transakcji, status karty kredytowej oraz aktywne usługi powiązane z użytkownikiem. Usprawnia to zarządzanie kontem, eliminując konieczność ręcznego logowania lub wizyt w oddziale banku. Wprowadzenie konwersacyjnej sztucznej inteligencji przekształca dotychczas tradycyjnie postrzeganą branżę bankową, zapewniając bankom innowacyjne sposoby angażowania klientów na każdym etapie ich kontaktu ze światem usług finansowych.

Przyszłość Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji w Bankowości

Postęp konwersacyjnej sztucznej inteligencji w branży bankowej zapowiada transformacyjne zmiany, napędzane nie tylko przez obecne rozwiązania, ale także przez pojawiające się innowacje. Wraz z powszechnym przyjęciem chatbotów bankowych i asystentów głosowych, banki są w stanie zapewnić swoim klientom jeszcze bardziej dopracowaną, spersonalizowaną i sprawniejszą obsługę. Wraz ze zbliżaniem się do tego kluczowego momentu transformacji, na pierwszy plan wysuwają się dwa główne kierunki rozwoju: ulepszenie istniejących możliwości konwersacyjnej sztucznej inteligencji i integracja generatywnej sztucznej inteligencji.

Generatywna sztuczna inteligencja, łącząca głębokie uczenie się z zaawansowanym przetwarzaniem języka naturalnego, wyznacza początek nowej ery w komunikacji między klientem a bankierem. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, generatywna sztuczna inteligencja tworzy wysoce spersonalizowane i dynamiczne interakcje, które są dopasowane do danej sytuacji.

Wyobraź sobie scenariusz, w którym sztuczna inteligencja rozumie preferencje finansowe klienta, takie jak zamiłowanie do podróży lub kulinarnych doznań i proaktywnie rekomenduje spersonalizowany pakiet kart kredytowych dostosowany do tych konkretnych upodobań. Te wszystkie elementy uosabiają przyszłość: połączenie głębokiego zrozumienia potrzeb klienta, proaktywnego zaangażowania i satysfakcji z obsługi bankowej, która jest zarówno intuicyjna, jak i rewolucyjna.

Głos Klienta (VoC): Definicja i Korzyści

Spis treści

Czym jest Głos Klienta?

Korzyści Programu VoC

Najlepsze Praktyki przy Tworzeniu Programu VoC

Zbieranie danych z wielu kanałów komunikacji

Współpraca między działami w planowaniu działań

Wykorzystanie oprogramowania analitycznego do automatyzacji analiz

Strategiczne określanie odpowiedniego czasu na zbieranie opinii klientów

Zapewnienie zauważalnego zwrotu z inwestycji

Podsumowanie

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Przewodnik po Tworzeniu Bazy Wiedzy dla Obsługi Klienta

Spis treści

Czym jest baza wiedzy?

Rodzaje baz wiedzy

Wewnętrzna baza wiedzy

Zewnętrzna baza wiedzy

Jak stworzyć bazę wiedzy na potrzeby obsługi klienta

Krok 1: Zdefiniuj swoją grupę odbiorców

Krok 2: Zbadaj i ustal priorytety dla swojego zagadnienia

Krok 3: Uporządkuj swoje materiały

Krok 4: Skorzystaj z oprogramowania bazy wiedzy

Krok 5: Wyznacz współtwórców bazy wiedzy

Przyszłość obsługi klienta: Bazy wiedzy oparte na AI

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

5 Nowych Trendów w Obsłudze Klienta: Rynek Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji w 2024

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Jak chatboty mogą pomóc zmniejszyć liczbę zwrotów produktów

Spis treści

Podwójne wyzwanie stojące przed branżą e-commerce

Chatbots can help prevent returns from occuring

Jak chatboty mogą zmniejszyć liczbę zwrotów

Scenariusz: Zmień niekupujących w kupujących

Scenariusz:

Chatboty mogą ułatwić klientom proces zwrotu towaru

Jak łatwo zaimplementować chatbota w swoim biznesie e-commerce?

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Pięć Kluczowych Kwestii przy Wyborze Oprogramowania do Analityki Konwersacji AI

Spis treści

Analityka Konwersacji: Informacje Ogólne

Zaawansowane Możliwości Analityczne

Jednoczesna Analiza Wielu Kanałów

Technologia Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji Specyficznej dla Danej Domeny

Integracje

Niech Sprzedawca To Udowodni

Rozpocznij Swoją Przygodę z Analityką Konwersacji Tutaj

Chatboty oparte na Regułach vs. Chatboty AI: Kluczowe Różnice

Spis treści

Chatboty AI a Chatboty oparte na Regułach: Informacje Ogólne

Wybór Chatbotów opartych na Regułach dla Twojej Firmy

Zalety Chatbotów opartych na Regułach

Wady Chatbotów opartych na Regułach

Wybór Chatbotów AI dla Twojej Firmy

Zalety Chatbotów AI

Wady Chatbotów AI

Przypadki użycia Chatbotów opartych na AI i Regułach

Podsumowanie

Cold Calling AI: Jak Pozyskiwać Nowych Klientów Za Pomocą Voicebotów Obsługujących Połączenia Wychodzące

Spis treści

Jak Działają Kampanie Telefoniczne Wykorzystujące AI?

Korzyści z Kampanii Wychodzących Wykorzystujących AI

Typowe Przypadki Użycia i Czynniki Decydujące o Sukcesie

Projektuj Spersonalizowane Skrypty Skoncentrowane na Kliencie:

Regularnie Aktualizuj Listy Potencjalnych Klientów:

Zautomatyzuj Działania po Zakończeniu Rozmowy:

Analizuj Wyniki i Udoskonalaj Strategię:

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie generatywnej i konwersacyjnej sztucznej inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Chatboty AI w Obsłudze Nieruchomości: Korzyści i Przypadki Użycia

Spis treści

Czym są voiceboty i chatboty dla branży nieruchomości?

Największe korzyści z używania chatbotów w branży nieruchomości

Obsługa klienta 24/7

Generowanie leadów za pomocą AI

Automatyzacja rutynowych zadań za pomocą chatbotów

5 najważniejszych przypadków użycia voicebotów i chatbotów w branży nieruchomości

Wyszukiwanie nieruchomości i rekomendacje

Natychmiastowe udzielanie odpowiedzi na pytania klientów

Przekształcanie odwiedzających witrynę w potencjalnych klientów

Zbieranie opinii klientów

Znaczenie Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji w
Finansach i Bankowości