Narzędzia cyfrowe: 5 powodów, dlaczego warto się modernizować

Narzędzia cyfrowe: 5 powodów, dlaczego warto się modernizować

Zastanawiasz się, czy nadszedł czas, aby Twoja firma wprowadziła narzędzia cyfrowe? Oto pięć oznak, które wskazują na potrzebę modernizacji:

Jeśli realizacja zadań trwa zbyt długo lub procesy wydają się być nieefektywne, to wyraźny sygnał, że Twoja firma może skorzystać z narzędzi cyfrowych, które usprawnią działania i zwiększą efektywność.

Brak wiedzy w takich obszarach jak analiza danych, marketing cyfrowy czy wsparcie IT może ograniczać rozwój Twojej firmy i zmniejszać jej konkurencyjność na współczesnym rynku.

Jeśli klienci coraz częściej preferują interakcje online, a Twoja firma na to nie reaguje, to najwyższy czas rozważyć zatrudnienie cyfrowej siły roboczej specjalizującej się w marketingu internetowym, e-commerce i obsłudze klienta.

Pozostawanie w tyle za konkurencją inwestującą w technologie cyfrowe i innowacje może zaszkodzić Twojemu biznesowi. Cyfrowa siła robocza pomoże Ci nadążyć za zmianami, poprawiając jakość usług i obsługi klienta.

Brak wykorzystania danych do podejmowania świadomych decyzji i optymalizacji procesów wskazuje na potrzebę zatrudnienia ekspertów, którzy znają się na analizie danych i potrafią wdrożyć strategie oparte na danych.

Co dalej?

Nie tylko Ty mierzysz się z wyzwaniami związanymi z wdrażaniem AI i automatyzacji. Prawda jest taka, że przedsiębiorstwa w każdej branży intensywnie inwestują w cyfrową siłę roboczą, aby nie zostać w tyle. Nie ryzykuj, że Twoja firma pozostanie w tyle, podczas gdy konkurencja szybko przyjmuje te przełomowe technologie.
W Born Digital rozumiemy, że ogrom dostępnych narzędzi do automatyzacji i rozwiązań AI może być przytłaczający. Dlatego oferujemy spersonalizowane konsultacje oraz solidną platformę do automatyzacji, dostosowaną do Twoich potrzeb. Nasz zespół ekspertów przeprowadzi Cię przez proces wdrażania, zapewniając wymierne rezultaty i długoterminowy sukces.
Zrób pierwszy krok już dziś.

Skontaktuj się z Born Digital, aby umówić się na konsultację i dowiedzieć się, jak Twoja firma może rozwijać się w erze automatyzacji. Nie czekaj — Twoja przyszłość zaczyna się teraz!

 

Skontaktuj się z nami

Zacznij tworzyć cyfrową personę dla swojej firmy już dziś!

Zaskakująca Prawda: Do 2026 Roku Klienci Mogą Preferować Rozmowy z AI Zamiast z Ludźmi 

Zaskakująca Prawda: Do 2026 Roku Klienci Mogą Preferować Rozmowy z AI Zamiast z Ludźmi

Wyobraź sobie, że potrzebujesz pomocy o nietypowej godzinie, a zamiast tego musisz czekać godzinami na odpowiedź lub masz ograniczone opcje wsparcia. Asystenci AI zmieniają zasady gry, oferując natychmiastową i spersonalizowaną obsługę 24/7. To nie jest jedynie chwilowy trend – ta technologia szybko staje się standardem.

AI oferuje natychmiastowe wsparcie samoobsługowe, które jest intuicyjne i płynne. Systemy oparte na AI elastycznie zarządzają rozmowami, ponieważ opierają się na zaawansowanych technologiach, takich jak konwersacyjna AI i generatywna AI. Te nowoczesne narzędzia pozwalają AI rozumieć złożone pytania, dynamicznie dostosowywać się do przebiegu rozmowy i generować spersonalizowane, kontekstowe odpowiedzi. Efekt? Inteligentna interakcja przypominająca rozmowę z człowiekiem, spełniająca Twoje oczekiwania.

Korzyści Wykraczają Poza Szybkość

Choć natychmiastowa obsługa to oczywista zaleta, korzyści wynikające z AI w obsłudze klienta sięgają znacznie dalej. Wdrażając zaawansowane systemy AI, firmy mogą osiągnąć wymierne efekty w kluczowych wskaźnikach:

Spójna i niezawodna obsługa: AI eliminuje różnice w odpowiedziach, zapewniając jednolitą, wysoką jakość interakcji, co zwiększa satysfakcję klientów (CSAT) i buduje zaufanie do marki.

Szybszy czas reakcji: Dzięki natychmiastowym odpowiedziom AI znacząco skraca średni czas obsługi (AHT), zapewniając klientom szybkie rozwiązania.

Zaawansowane możliwości rozwiązywania problemów: AI, wykorzystując rozbudowane zbiory danych i technologię generatywną, skutecznie rozwiązuje złożone zapytania, co skraca czas rozwiązywania spraw klienta przy pierwszym kontakcie (FCR) i zwiększa efektywność operacyjną.

Lepsze doświadczenie klienta: Personalizacja napędzana przez AI poprawia wyniki NPS (Net Promoter Score), dostosowując odpowiedzi do indywidualnych potrzeb i preferencji, co tworzy bardziej angażujące doświadczenie.

Opłacalność: Automatyzacja rutynowych zapytań pozwala skupić się pracownikom obsługi klienta na strategicznych zadaniach, obniżając koszty operacyjne przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiej jakości usług.

Tradycyjne Metody Obsługi Już Nie Wystarczają

Tradycyjna obsługa klienta wiąże się z wieloma problemami:

  • Długie czasy oczekiwania.
  • Ograniczone godziny pracy.
  • Niejednolita jakość obsługi.
  • Frustracja związana z powtarzaniem tych samych informacji różnym konsultantom. 

AI eliminuje te typowe problemy, oferując płynną i pozbawioną frustracji interakcję. 

 

Sztuczna Inteligencja Już Jest Częścią Codzienności

Od szybkiego rozwiązywania problemów technicznych, przez aktualizację danych o locie, po blokowanie i odblokowywanie karty – prawdopodobnie już zdarzyło Ci się korzystać z asystenta AI i docenić jego wygodę. W odróżnieniu od tradycyjnej obsługi klienta, gdzie odpowiedzi mogą zajmować godziny, AI dostarcza natychmiastowe i spersonalizowane rozwiązania, wyznaczając nowy standard w spełnianiu oczekiwań klientów.

Podsumowanie: Nie Zostań W Tyle

Rozwój AI nie zwalnia tempa. Do 2026 roku większość klientów będzie chętniej rozmawiać ze sztuczną inteligencją niż z ludźmi ze względu na jej szybkość, wydajność i zaawansowane możliwości rozwiązywania problemów. Jeśli nie zaakceptujesz tej zmiany, ryzykujesz pozostaniem w tyle w świecie, który ceni natychmiastową, niezawodną pomoc.

Bądź na bieżąco — AI jest tu na stałe.

Skontaktuj się z nami

Zacznij tworzyć cyfrową personę dla swojej firmy już dziś!

Cyfrowi Pracownicy: Automatyzacja z Ludzkim Pierwiastkiem

Cyfrowi Pracownicy: Automatyzacja z Ludzkim Pierwiastkiem i Zdolnościami Poznawczymi

Digital workers explained

Spis treści

W Born Digital staramy się pomagać firmom w przekształcaniu operacji i podnoszeniu jakości obsługi klienta dzięki naszemu zaawansowanemu rozwiązaniu cyfrowych pracowników. Nasi cyfrowi pracownicy w pełni automatyzują całe przepływy pracy, przejmując powtarzalne, rutynowe procesy, dzięki czemu ludzcy pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonej, kreatywnej i strategicznej pracy. Dzięki awatarom przypominającym ludzi, zdolnościom poznawczym i zaawansowanym funkcjom analitycznym, cyfrowi pracownicy nie tylko symulują interakcje międzyludzkie, ale także usprawniają przepływy pracy i zwiększają wydajność w wielu różnych obszarach. Działając razem z zespołami ludzkimi lub autonomicznie, zwiększają oni produktywność, obniżają koszty i tworzą wyjątkową obsługę klienta.

Rola Cyfrowych Pracowników: Pełna Automatyzacja Przepływu Pracy dla Zwiększonej Wydajności

Cyfrowi pracownicy Born Digital wykraczają poza automatyzację prostych zadań –
są zaprojektowani, aby w pełni automatyzować całe przepływy pracy, umożliwiając obsługę pełnych procesów, a nie tylko poszczególnych kroków. Zaczynając od obsługi zapytań klientów, a kończąc na przetwarzaniu danych i złożonych operacjach administracyjnych, cyfrowi pracownicy usprawniają kompleksowe przepływy pracy, przekształcając operacje na szeroką skalę.

Poprzez przejęcie tych przepływów pracy, cyfrowi pracownicy poprawiają nie tylko szybkość, ale także dokładność i spójność procesów, redukując błędy ludzkie i podnosząc tym samym jakość usług. Dzięki możliwości pełnej automatyzacji przepływów pracy nasi cyfrowi pracownicy są niezbędnymi zasobami dla każdej organizacji dążącej do optymalizacji jakości i wydajności.

Cyfrowi Pracownicy z „Ludzkim Pierwiastkiem”

Kluczową cechą rozwiązania Born Digital jest to, że nasi cyfrowi pracownicy pojawiają się jako awatary o ludzkim wyglądzie, wnosząc ludzki akcent do interakcji cyfrowych. Ich realistyczny wygląd sprawia, że interakcje z klientami są bardziej angażujące, zwłaszcza w przypadku ról wymagających empatii i osobistego kontaktu. Nasi cyfrowi pracownicy opierają się na trzech podstawowych założeniach:

Wygląd: Dostępni jako awatary posiadający całe lub połowę ciała na wielu różnych urządzeniach, nasi cyfrowi pracownicy angażują klientów znajomym, ludzkim wyglądem. To realistyczne doświadczenie wizualne buduje zaufanie i więzi, zwiększając zaangażowanie klientów w najróżniejszych sektorach.

Umiejętności: Nasi cyfrowi pracownicy wykraczają poza wygląd – myślą i działają jak ludzie, wyposażeni w zdolności poznawcze, które pozwalają im analizować teksty, interpretować obrazy, przetwarzać dokumenty i wykonywać wszystkie zadania związane z obsługą administracyjną. Oznacza to, że nasi cyfrowi pracownicy nie tylko wykonują zadania – mogą oni przejmować całe przepływy pracy, obsługując żądania i realizując procesy w sposób skuteczny i precyzyjny.

Analityka: Wyposażeni w potężne narzędzia analityczne, nasi cyfrowi pracownicy zapewniają szczegółowe informacje na temat doświadczeń klientów, ich nastrojów i wydajności operacyjnej. Ta oparta na danych analiza informacji zwrotnych pozwala firmom na ciągłe doskonalenie swoich cyfrowych pracowników, dostosowując interakcje, aby lepiej spełniać oczekiwania klientów i realizować cele biznesowe.

Tworzenie Cyfrowych Pracowników: Dwa Podejścia do Realizmu i Elastyczności

W Born Digital oferujemy dwa podejścia do tworzenia cyfrowych pracowników, dając firmom wybór między zwiększonym realizmem a większą elastycznością, aby spełnić ich indywidualne potrzeby:

  • Tego rodzaju cyfrowi pracownicy opierają się na materiałach wideo z udziałem ludzi, ulepszonych przez sztuczną inteligencję w celu uzyskania realistycznych ludzkich ruchów i mimiki.

  • Idealni do ról, w których niezbędny jest realizm wizualny, cyfrowi pracownicy AI bazujący na aktorach zapewniają realistyczne doświadczenie interakcji międzyludzkiej.

  • To podejście jest mniej elastyczne, ponieważ opiera się na gotowych nagraniach wideo, dlatego najlepiej nadaje się do specjalistycznych przypadków użycia wymagających wysokiego poziomu podobieństwa do człowieka.

  • Ci cyfrowi pracownicy są w pełni generowani przez sztuczną inteligencję, dzięki czemu są niezwykle wszechstronni, szybcy i ekonomiczni we wdrożeniu.
  • Są łatwi do skonfigurowania i idealni dla firm, które potrzebują szybkiego, skalowalnego wdrożenia w różnych rolach.
  • Chociaż są nieco mniej realistyczni niż pracownicy cyfrowi wykorzystujący aktorów, doskonale nadają się dla firm poszukujących elastycznych rozwiązań w zakresie cyfrowej siły roboczej, zdolnych do automatyzacji złożonych przepływów pracy w różnych obszarach.

Nasi cyfrowi pracownicy są dostępni jako awatary z połową lub całym ciałem i oferujemy rozwiązania lokalne dla firm, które wymagają bezpośredniej kontroli nad swoją cyfrową siłą roboczą.

Korzyści z Cyfrowych Pracowników w Różnych Branżach

Cyfrowi pracownicy przekształcają niemal każdą branżę. Rozwiązanie Born Digital oferuje transformacyjne korzyści, mające ogromne znaczenie dla dzisiejszych firm:

Pełna Automatyzacja Przepływów Pracy: Nasi cyfrowi pracownicy mogą w pełni zautomatyzować złożone przepływy pracy, przejmując całe procesy od początku do końca. Ta funkcja pozwala uwolnić ludzkie zespoły od powtarzalnych zadań i pozwala firmom na zwiększenie wydajności, dokładności i jakości wyników.

Lepsza Obsługa Klienta: Dzięki dostępności 24/7, nasi cyfrowi pracownicy zapewniają szybką, spersonalizowaną obsługę, skutecznie zaspokajając potrzeby klientów przy jednoczesnym zachowaniu ludzkiego charakteru interakcji.

Wydajność Operacyjna: Automatyzując całe przepływy pracy, zwiększają prędkość działania, zmniejszają liczbę błędów i zapewniają spójność procesów, redukując potrzebę ręcznego nadzoru. 

Decyzje Oparte Na Danych: Nasi cyfrowi pracownicy gromadzą cenne informacje na temat interakcji z klientami, wydajności operacyjnej i obszarów wymagających poprawy, umożliwiając firmom wprowadzanie zmian na podstawie danych, otrzymywanych z upływem czasu.

Skalowalność: Cyfrowi pracownicy mogą być szybko skalowani, umożliwiając firmom rozszerzenie działalności bez proporcjonalnego zwiększania kosztów.

Nowa Generacja Automatyzacji Pracy Ludzkiej

W Born Digital wierzymy, że cyfrowi pracownicy reprezentują przyszłość pracy. Dzięki pełnej automatyzacji przepływów pracy, zwiększaniu zaangażowania klientów i dostarczaniu wnikliwych analiz, nasze rozwiązanie cyfrowych pracowników umożliwia firmom działanie z niezrównaną wydajnością. Nasi cyfrowi pracownicy, wyposażeni w ludzkie awatary i umiejętności poznawcze, pozwalają na doskonałość operacyjną i efektywną interakcją z klientami.

Born Digital z dumą przoduje w dziedzinie rozwiązań cyfrowych pracowników, kształtując przyszłość biznesu i tworząc nowe możliwości dla organizacji na całym świecie. Implementując cyfrowych pracowników, firmy mogą zrobić więcej niż tylko poprawić produktywność i obniżyć koszty – mogą również umożliwić swoim pracownikom skupienie się na zadaniach, które napędzają innowację.

Skontaktuj się z nami

Zacznij tworzyć cyfrową personę dla swojej firmy już dziś!

Tworzenie Cyfrowych Person: 5 Wyzwań Związanych z ich Właściwym Doborem

Tworzenie Cyfrowych Person: 5 Wyzwań Związanych z ich Właściwym Doborem

Spis treści

Zanim zagłębimy się w konkretne przypadki użycia, chcemy zaznaczyć, że nasze cyfrowe persony mogą być wdrażane zarówno online – na stronach internetowych, w aplikacjach, lub innych platformach cyfrowych, ale również w urządzeniach, takich jak kioski lub terminale obsługi klienta. Niezależnie od tego, czy celem jest usprawnienie wirtualnych interakcji lub optymalizacja procesów realizowanych na żywo, nasza technologia płynnie dostosowuje się do każdego otoczenia.

Cyfrowe persony coraz bardziej przekształcają interakcje i procesy biznesowe, ale aby w pełni je wykorzystać, kluczowe jest zdefiniowanie przypadku użycia od samego początku. W zależności od celów – czy będzie to zaangażowanie klienta, automatyzacja przepływu pracy, lub oferowanie realistycznego awatara – wyzwania, przed którymi staniesz, będą się różnić. Przeanalizujmy pięć najważniejszych wyzwań, z którymi mierzą się firmy podczas tworzenia cyfrowych person i jak te wyzwania będą się różnić w zależności od Twoich celów.

1. Szukam Cyfrowej Persony do Interakcji z Klientami na Mojej Stronie Internetowej

Jeśli Twoim celem jest stworzenie cyfrowej persony do interakcji z klientami na Twojej stronie internetowej, głównym wyzwaniem jest stworzenie awatara, który odzwierciedla Twoją markę i pozwala nawiązać kontakt z Twoją grupą docelową.

Dopasowana Persona: Czy chcesz, aby Twoja cyfrowa persona była mężczyzną czy kobietą? Wolisz, żeby była młoda czy dojrzała, by mówiła w sposób formalny czy swobodny? Stworzenie odpowiedniej persony jest niezbędne do nawiązania kontaktu z Twoimi odbiorcami. Jeśli Twój CEO lub inna kluczowa postać w Twojej firmie jest znana, możesz zdecydować się na modelowanie cyfrowej persony na wzór ich wyglądu w celu zwiększenia jej rozpoznawalności i siły oddziaływania.

Rozwiązanie z Automatyczną Obsługą Wielu Języków: Jedną z głównych zalet naszej technologii jest wbudowana możliwość obsługi wielu języków. Gdy cyfrowa persona przywita użytkownika, może automatycznie przełączyć się na jego język, zapewniając płynne interakcje w dowolnym regionie bez konieczności obsługiwania wielu języków przez Twoją witrynę.

Dokładność Informacji: Aby zapewnić najwyższą jakość obsługi klienta, upewnij się, że Twoja cyfrowa persona ma dostęp do aktualnych i dokładnych treści. Tak długo, jak Twoja baza wiedzy lub zawartość strony internetowej jest aktualna, cyfrowa persona z łatwością będzie kierowała użytkowników zgodnie z ich zainteresowaniem i dostarczy im odpowiednie informacje. 

2. Chcę Cyfrową Personę, która będzie mogła obsługiwać Przepływy Pracy

Jeśli chcesz stworzyć cyfrową personę zdolną nie tylko do prowadzenia rozmowy, ale także do wykonywania zadań, takich jak przetwarzanie zamówień lub zarządzanie kontami, wyzwanie polega na integracji przepływów pracy.

Wydajna Organizacja Pracy: Choć umożliwienie cyfrowej personie obsługi przepływów pracy wymaga przeprowadzenia pewnych konfiguracji, nasze rozwiązanie ułatwia połączenie z dotychczas używanymi systemami. Nasi cyfrowi pracownicy mogą sprawnie zarządzać złożonymi operacjami, niezależnie od tego, czy chodzi o resetowanie haseł, aktualizowanie szczegółów dostawy, czy nawet finalizowanie zakupów. Nasze rozwiązanie nie wymaga skomplikowanych systemów – łatwo dopasowuje się do Twoich potrzeb biznesowych. Dowiedz się więcej o konkretnych umiejętnościach cyfrowych ludzi z naszego przewodnika.

3. Potrzebuję Cyfrowej Persony o Realistycznym, Określonym Wyglądzie

Stworzenie cyfrowej persony, która odzwierciedla wygląd i zachowanie prawdziwej osoby, jest atrakcyjną opcją dla firm poszukujących najwyższego poziomu realizmu – niezależnie od tego, czy chodzi o strony internetowe, aplikacje czy inne platformy.

Realizm bez Zbędnych Komplikacji: Chcesz odwzorować naturalne ruchy i mimikę prawdziwej osoby? Nasza technologia znacznie to ułatwia. Wykorzystując jedynie nagranie wideo, możemy stworzyć „Awatara AI – Aktora”, który replikuje unikalne cechy wybranej osoby, zapewniając realistyczne interakcje. Choć takie podejście wymaga poświęcenia większej ilości Twojego czasu (wybór i nagranie aktora itp.), sam proces jest prosty, a wyniki są niezrównane pod względem jakości. Ten rodzaj cyfrowej persony może być szczególnie cenny na stronach internetowych, które mają na celu zapewnienie najwyższej jakości interakcji i wyróżnienie Twojej marki.

4. Nie Potrzebuję Twarzy, Chcę Tylko Zautomatyzować Procesy i Zaoszczędzić Czas

Jeśli nie zależy ci na stworzeniu ludzkiego wyglądu, a zamiast tego chcesz zautomatyzować procesy i zoptymalizować wydajność, nasze cyfrowe persony poradzą sobie z tym bez konieczności posiadania widocznego awatara.

Niewidzialna Automatyzacja Procesów: Nasza technologia pozwala na stworzenie niewidzialnej cyfrowej osobowości, która działa za kulisami. Może automatyzować przepływy pracy, takie jak aktualizowanie baz danych, wysyłanie wiadomości e-mail, a nawet śledzenie złożonych wzorców, takich jak cechy cyberprzestępstw. Ta cyfrowa persona nie musi być skierowana do klienta, ale może obsługiwać wewnętrzne procesy, skracając czas spędzany przez pracowników na powtarzalnych zadaniach. Dzięki precyzji zbliżonej poziomem do ludzkiej, rozwiązanie to może zaoszczędzić zarówno czas, jak i zasoby, zwiększając efektywność biznesową.

5. Nie Wiem Jakie Rozwiązanie Jest Najlepsze Dla Mojej Firmy

To całkowicie normalne, że nie wiesz, które rozwiązanie pasuje do Twojej firmy. Wraz z intensywnym rozwojem tej technologii, być może nadal analizujesz, w jaki sposób mogłaby ona przynieść Ci korzyści.

Jesteśmy Tutaj, aby Pomóc Ci Podjąć Decyzję: Jeśli nie masz pewności, od czego zacząć, nasz zespół jest gotowy poprowadzić Cię przez proces decyzyjny. Możemy zaoferować spersonalizowane wsparcie dostosowane do Twoich unikalnych potrzeb. Nieustannie pracujemy nad zastosowaniami i możemy zaoferować porady ekspertów, które pomogą Ci określić najlepsze rozwiązanie dla Twojej firmy. Zapraszamy do umówienia się na niezobowiązujące spotkanie, podczas którego wspólnie znajdziemy odpowiednie rozwiązanie.

Skontaktuj się z nami

Znajdziemy odpowiednią cyfrową personę dla Ciebie!

Automatyzacja zarządzania pocztą e-mail z wykorzystaniem AI

Automatyzacja Zarządzania Pocztą E-mail z wykorzystaniem AI

Wprowadzenie

Pomimo tego, że e-mail jest dla wielu klientów preferowanym kanałem obsługi klienta, firmy często mają trudności z szybkim i skutecznym zarządzaniem zapytaniami e-mail. Konsekwencje finansowe opóźnień w udzielaniu odpowiedzi stają się coraz większe, co zwiększa zapotrzebowanie na rozwiązania AI do automatyzacji obsługi poczty e-mail. Do największych trudności związanych z zarządzaniem wiadomościami e-mail należą:

1. Konieczność ręcznego kategoryzowania wiadomości e-mail w celu określenia działu, do którego należy kierować zapytania.

2. Opóźnienia w udzielaniu odpowiedzi ze względu na dużą liczbę przychodzących wiadomości e-mail i/lub brak dostępności 24/7.

3. Niespójne odpowiedzi ze względu na różny poziom wiedzy i wyszkolenia pracowników.

4. Wysokie koszty zatrudnienia zespołu do obsługi poczty e-mail, zwłaszcza w miarę wzrostu liczby zapytań.

5. Obsługa złożonych lub wielointencyjnych wiadomości e-mail może być trudna i czasochłonna dla agentów.

Rozwiązanie AI do automatyzacji poczty e-mail firmy Born Digital rozwiązuje te problemy, zapewniając skuteczne wsparcie i poprawę obsługi klienta.

Automatyzacja poczty e-mail z wykorzystaniem AI dla lepszej wydajności

Rozwiązanie wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do autonomicznej obsługi ponad 60% przychodzących zapytań e-mail, zapewniając szybkie i dokładne odpowiedzi przez całą dobę. Płynnie obsługując wiele języków, integruje się z wielokanałową platformą obsługi klienta Born Digital, zapewniając kompleksowe i spersonalizowane wsparcie.
Dzięki Dużym Modelom Językowym (LLM), Automatyzacja Poczty E-mail AI jest w stanie zrozumieć złożone, niestandardowe wiadomości e-mail oraz ocenić ich stopień pilności. Co więcej, identyfikuje użytkownika i zapewnia kontekstową odpowiedź opartą na wiedzy z poprzednich interakcji, zmniejszając liczbę zgłoszeń nawet o 80% i zwiększając skuteczność rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie nawet o 20%. 

Szybsza obsługa wiadomości e-mail

Automatyzacja poczty e-mail firmy Born Digital może samodzielnie obsługiwać do 60% przychodzących wiadomości e-mail, zmniejszając koszty operacyjne nawet o 30%, prowadząc do 20% poprawy w zakresie rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie (FCR).

Zaawansowana analiza wiadomości e-mail

Rozwiązanie AI Born Digital, oparte na Dużych Modelach Językowych (LLM), rozumie złożone wiadomości e-mail, identyfikuje wszystkie intencje oraz rozpoznaje stopień ważności i sentyment. Dzięki tak zaawansowanemu zrozumieniu firmy mogą szybko dostarczać dokładne i kontekstowo trafne odpowiedzi.

Automatyczne uruchamianie przepływu pracy

Ta funkcja automatyzuje przepływy pracy poprzez identyfikację intencji w wiadomościach e-mail, a następnie kierowanie ich do baz wiedzy, eskalowanie do odpowiednich zespołów lub przekazywanie do agentów w przypadku złożonych problemów. Automatyzacja tych procesów zapewnia firmom szybkie i wydajne rozwiązywanie zapytań.

Empatyczne, spersonalizowane odpowiedzi

Born Digital dostosowuje odpowiedzi poprzez porównywanie danych CRM, wykrywanie sentymentu użytkowników i przestrzeganie wytycznych firmy. Takie podejście zapewnia, że każda interakcja jest spersonalizowana, co sprzyja wzmacnianiu relacji z klientami.

Kategoryzowanie i nadawanie priorytetów wiadomościom e-mail

Rozwiązanie zapewnia płynne przekazywanie zadań ludzkim agentom, a sztuczna inteligencja sugeruje odpowiedzi i uruchamia transfery w przypadku wykrycia negatywnych sentymentów, zachowując ludzkie podejście do złożonych zapytań. Agenci są wyposażeni w sugerowane odpowiedzi, co umożliwia szybsze i skuteczniejsze rozwiązywanie problemów.

Prosta integracja z obecnie używanymi systemami

Rozwiązanie płynnie integruje się z już posiadanymi systemami biletowymi i CRM, zapewniając trafne odpowiedzi dzięki wykorzystaniu wiedzy o klientach z poprzednich interakcji. Integracja ta pomaga w utrzymaniu spójnego i kompleksowego systemu obsługi.

Skontaktuj się z naszymi ekspertami, aby poznać więcej szczegółów na temat automatyzacji poczty e-mail z wykorzystaniem AI

Konwersacyjna Sztuczna Inteligencja RAG: Wprowadzenie

Konwersacyjna Sztuczna Inteligencja RAG: Wprowadzenie

RAG AI

Czym jest Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to najnowocześniejsza technika AI, która zwiększa możliwości dużych modeli językowych (LLM) poprzez integrację danych w czasie rzeczywistym z zewnętrznych źródeł wiedzy. Choć LLM są bardzo skuteczne w generowaniu treści na podstawie wcześniej istniejących wzorców, mogą zawodzić, gdy potrzebne są bardziej szczegółowe informacje. RAG rozwiązuje ten problem, pobierając odpowiednie dane przed udzieleniem odpowiedzi, co zapewnia, że wyniki są dokładne, aktualne, i dostosowane do konkretnych potrzeb.

Dzięki temu konwersacyjna sztuczna inteligencja może dostarczać szybsze, lepiej dopasowane i wiarygodne odpowiedzi, znacznie poprawiając jakość interakcji z klientami.

Jak działa RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) usprawnia konwersacyjną sztuczną inteligencję, pobierając aktualne informacje z zewnętrznych źródeł (takich jak bazy danych lub strony internetowe) przed generowaniem odpowiedzi. Gdy użytkownik zadaje pytanie, RAG najpierw wyszukuje najistotniejsze dane, takie jak zasady firmy lub najnowsze aktualizacje, następnie łączy nowe informacje z istniejącą wiedzą AI, aby stworzyć dokładniejszą odpowiedź. Proces ten zapewnia, że odpowiedzi są zarówno aktualne, jak i dostosowane do konkretnych potrzeb użytkownika, dzięki czemu sztuczna inteligencja jest bardziej skuteczna.

Kluczowe zalety RAG w Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji:

  • RAG pomaga sztucznej inteligencji generować odpowiedzi, które są nie tylko poprawne, ale także dopasowane do konkretnego pytania. Robi to poprzez pobieranie informacji w czasie rzeczywistym, redukując liczbę błędów lub nieaktualnych odpowiedzi.

  • Korzystając z RAG, sztuczna inteligencja uwzględnia najnowsze i najbardziej szczegółowe dane, co sprawia, że rozmowa jest bardziej spersonalizowana i bezpośrednio odnosi się do konkretnego pytania lub sytuacji użytkownika.
  • Dzięki dokładniejszym i szybszym odpowiedziom klienci doświadczają mniej frustracji i są bardziej zadowoleni z udzielonego wsparcia, co poprawia ogólne doświadczenie klienta.
  • RAG wykorzystuje zewnętrzne, regularnie aktualizowane źródła, co pozwala sztucznej inteligencji udzielać odpowiedzi w oparciu o najnowsze dostępne informacje, nawet jeśli wykraczają one poza to, na czym została pierwotnie przeszkolona.
  • RAG pomaga usprawnić interakcje z klientem poprzez szybkie dostarczanie właściwych informacji, co skraca czas oczekiwania klientów na rozwiązanie i sprawia, że rozmowy są wydajniejsze.
  • Niezależnie od tego, czy chodzi o udzielanie pomocy technicznej, czy obsługę zapytań klientów, RAG dostosowuje się do każdej sytuacji, pobierając odpowiednie dane, dzięki czemu jest to elastyczne rozwiązanie dla firm z różnymi potrzebami w zakresie obsługi klienta.
  • Dzięki rozszerzeniu możliwości istniejących modeli sztucznej inteligencji poprzez wyszukiwanie, zamiast kosztownego przekwalifikowania lub opracowywania nowych modeli, RAG oferuje opłacalny sposób na utrzymanie interakcji z klientami na wysokim poziomie. 

Praktyczne Zastosowania RAG:

Obsługa Klienta

Cyfrowi asystenci RAG (chatboty i voiceboty) w obsłudze klienta zapewniają natychmiastowe, dokładne odpowiedzi poprzez pobieranie informacji z baz wiedzy i zestawów najczęściej zadawanych pytań, rozwiązując problemy bez potrzeby angażowania ludzkich agentów.

E-commerce

RAG umożliwia cyfrowym asystentom na platformach e-commerce pobieranie informacji o produktach, opiniach użytkowników i dostępności w czasie rzeczywistym, pomagając klientom znaleźć odpowiednie produkty w oparciu o ich preferencje i zapytania.

Bankowość i Usługi Finansowe

W bankowości i usługach finansowych RAG może pomóc cyfrowym asystentom w dostarczaniu informacji o koncie, szczegółach transakcji lub inwestycjach w czasie rzeczywistym, umożliwiając klientom natychmiastowe uzyskanie odpowiedzi na ich pytania.

 

Usługi Turystyczne

Cyfrowi asystenci w branży turystycznej mogą wykorzystywać RAG do dostarczania podróżnym aktualnych informacji o lotach, dostępnych hotelach i lokalnych atrakcjach, ułatwiając im podróżowanie.

Opieka Zdrowotna

W opiece zdrowotnej RAG może pomóc wirtualnym asystentom medycznym poprzez pobieranie aktualnych informacji medycznych, dokumentacji pacjenta oraz wytycznych, umożliwiając dokładniejsze wsparcie pacjenta i zalecenia dotyczące triażu.

Podsumowanie

Retrieval-Augmented Generation (RAG) jest znaczącym osiągnięciem w dziedzinie konwersacyjnej sztucznej inteligencji, zwiększającym dokładność i trafność odpowiedzi poprzez integrację danych ze źródeł zewnętrznych w czasie rzeczywistym. Poprzez poprawę sposobu interakcji sztucznej inteligencji z użytkownikami, RAG zapewnia szybsze, bardziej świadome i spersonalizowane wsparcie w różnych branżach, w tym w obsłudze klienta, handlu elektronicznym, bankowości, podróżach i opiece zdrowotnej. Dzięki zdolności do dostarczania aktualnych informacji i skalowalnych, opłacalnych rozwiązań, RAG odmienia oblicze konwersacyjnej sztucznej inteligencji i zapewnia, że firmy mogą skutecznie zaspokajać zmieniające się potrzeby swoich klientów. Więcej informacji na temat podstaw RAG AI znajduje się w osobnym artykule.

 

Skontaktuj się z nami

Poznaj moc Enterprise LLM – zamów niestandardową wersję demonstracyjną już dziś!

Jak Wykorzystać LLM wraz z Twoim NLU: Potęga Rozwiązania Hybrydowego

Jak Wykorzystać LLM wraz z Twoim NLU: Potęga Rozwiązania Hybrydowego

Spis treści

Duże Modele Językowe (LLM) mają coraz większe znaczenie, a to, co kiedyś było tylko niewielką częścią konwersacyjnej sztucznej inteligencji, zyskuje obecnie ogromną uwagę.

W związku z tym, że LLM są w stanie przekonująco angażować się w szeroki zakres tematów, wiele osób kwestionuje konieczność stosowania NLU (Natural Language Understanding). Po co inwestować czas i zasoby w udoskonalanie intencji, danych szkoleniowych i encji, skoro LLM może bez wysiłku rozmawiać godzinami bez takich specyfikacji? Co więcej, czy nie było tak, że boty oparte na NLU były zbyt ograniczone ściśle określonymi ścieżkami i niezdolne do pomocy użytkownikom z nietypowymi potrzebami?

W rzeczywistości nie ma między nimi jednoznacznego wyboru i kluczowe znaczenie ma zbadanie potencjalnej synergii między nimi. Każde podejście ma swoje mocne i słabe strony, a integrując oba, można sprostać wielu od dawna istniejącym wyzwaniom w branży konwersacyjnej sztucznej inteligencji.

Oto trzy strategiczne sposoby na wykorzystanie LLM wraz z Twoim NLU.

#1: Wykorzystanie bota opartego na LLM dla lepszego zrozumienia semantycznego

W przeciwieństwie do NLU, które wymagają skrupulatnego szkolenia, aby kategoryzować dane wejściowe użytkownika do określonych intencji, LLM wykorzystują swój trening na obszernych zbiorach danych do przewidywania zachowań językowych. To pozwala im interpretować różnorodne zapytania użytkowników. Od prostych, takich jak „jaki jest mój stan konta”, po wyrażenia potoczne, takie jak „ile mam hajsu”, bez potrzeby stosowania predefiniowanych reguł lub przykładów.

Potencjał LLM jako asystentów front-end w konwersacyjnej sztucznej inteligencji jest ogromny. Doskonale radzą sobie z analizowaniem danych wprowadzanych przez użytkowników, aby rozpoznać ich podstawowe potrzeby i dokładnie skierować je do odpowiedniej intencji. Cathal zaprezentował demo obejmujące zapytanie do ambasady dotyczące wniosków wizowych. LLM poprawnie zidentyfikował semantycznie podobne frazy, takie jak „ile kosztuje wiza” i „ile kosztuje ubieganie się o wizę” jako zapytania dotyczące ceny. W przeciwieństwie do tego, NLU, ważone w kierunku niektórych słów kluczowych błędnie zinterpretowało to drugie zapytanie jako zapytanie dotyczące procesu składania wniosku, zamiast skupiać się na kosztach.

Podczas gdy NLU mogą być aktualizowane w celu uwzględnienia nowych wypowiedzi i udoskonalenia dopasowywania intencji, Cathal podkreśla podwójne korzyści płynące z zastosowania LLM. Po pierwsze, z natury rozumieją one znaczenie, eliminując potrzebę wyraźnego instruowania bota o niuansach semantycznych. Po drugie, minimalizują zależność na danych treningowych; zamiast tego wystarczy jasny język definiujący intencje, a LLM intuicyjnie uruchami odpowiednie działania.

Choć tworzenie intencji pozostaje niezbędne do kierowania interakcjami użytkownika, integracja LLM w taki sposób może zmniejszyć konieczność posiadania obszernych danych szkoleniowych, jak sugeruje Cathal.

#2: Ustanowienie barier dla LLM za pomocą wstępnie zaprojektowanego przepływu

Schematy blokowe (ang. flowcharts) to konwencjonalne narzędzia wykorzystywane w tworzeniu konwersacyjnych asystentów AI. Zasadniczo zapewniają one mapę dla początku, środka i końca rozmowy. Początkowo nakreślane są parametry interakcji (tożsamość i możliwości bota), następnie faza środkowa obejmuje wymianę lub gromadzenie kluczowych informacji przez bota, a na koniec różne wyniki reprezentują rozwiązania dla różnych zapytań użytkowników.

Tradycyjnie schematy blokowe określały potencjalne ścieżki konwersacji, a NLU zapewniały funkcjonalność podczas interakcji na żywo poprzez przechwytywanie danych wejściowych użytkownika i kierowanie nimi w oparciu o ich przeszkolenie. Alternatywnym podejściem jest wykorzystanie schematu blokowego do zdefiniowania interakcji, pomijając NLU. Zamiast tego dane wejściowe użytkownika są przetwarzane przez ChatGPT w celu wygenerowania odpowiedzi.

Takie podejście wprowadza zabezpieczenia projektowe, które ograniczają odpowiedzi LLM, rozwiązując takie kwestie, jak potencjalne wykorzystanie lub „jailbreaking” LLM przez złośliwe podmioty, które chcą w nieautoryzowany sposób ujawnić informacje.

Podkreśla to konieczność zmiany sposobu myślenia przy wykorzystywaniu LLM w konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Zamiast skrupulatnie projektować każdy aspekt odpowiedzi bota, należy skupić się na zapewnieniu kompleksowej bazy informacji i poinstruowaniu bota, co należy wykluczyć z jego odpowiedzi.

Pomimo potencjalnych korzyści, takich jak generowanie wielojęzycznych odpowiedzi, metoda ta wiąże się z rezygnacją ze szkolenia NLU na rzecz definiowania ograniczeń dla LLM. Chociaż początkowo może się to wydawać oszczędnością czasu, ciągłe aktualizacje barier wokół LLM są konieczne w miarę pojawiania się nowych kwestii, co rodzi pytania o długoterminowe korzyści w zakresie wydajności.

#3: Wykorzystanie LLM do testowania i szkolenia botów

NLU są w nieustannym procesie doskonalenia, ponieważ wymagają znacznych ilości danych do skutecznego działania, zazwyczaj są to setki lub tysiące wypowiedzi na intencję. Jednakże, w miarę dodawania większej ilości danych w celu rozwiązania problemów z interpretacją, wzrasta ryzyko pomyłki modelu przy fałszywie pozytywnych i fałszywie negatywnych wypowiedziach.

Ciągłe udoskonalanie szkolenia NLU jest standardową praktyką, ale może być pracochłonne. Identyfikacja pomyłek, rozszerzanie danych w celu ich eliminacji, szkolenie, testowanie i analizowanie wyników to zadania iteracyjne, podatne na niezamierzone konsekwencje. LLM oferują potencjalne rozwiązanie, służąc jako rozległe repozytoria zróżnicowanego użycia języka. Mogą one pomóc w testowaniu NLU z semantycznie podobnymi wypowiedziami w celu oceny ich wydajności, a także rozszerzać dane szkoleniowe w przypadku zidentyfikowania słabych punktów.

Automatyzacja testowania NLU i generowania danych przy użyciu LLM może znacznie usprawnić zarządzanie nimi. Wraz ze wzrostem interakcji z botem, dane szkoleniowe NLU powinny się rozszerzać, odzwierciedlając obserwowane interakcje użytkowników. Z czasem jednak zarządzanie tym wzrostem staje się coraz bardziej skomplikowane. Wykorzystanie LLM w tym zakresie może pomóc w utrzymaniu kontroli nad skomplikowanymi relacjami między intencjami a danymi szkoleniowymi, zapewniając ciągłą skuteczność NLU.

Podsumowanie

Dekady zgromadzonego doświadczenia w projektowaniu i utrzymywaniu NLU podkreślają jego skuteczność w zaspokajaniu potrzeb użytkowników, gdy ich intencje i sposób komunikacji można z łatwością zrozumieć. Sprawnie wyszkolona jednostka NLU jest na ogół wystarczająco solidna, aby zaspokoić większość wymagań użytkowników. Dlatego przedwczesne odrzucanie funkcjonalnego systemu wydaje się niepotrzebne.

Pomimo długiego stażu niektórych osób w dziedzinie LLM, technologia ta pozostaje nadal nieco enigmatyczna. Zgodnie z przykładem podanym przez Cathal, istnieje wiele innowacyjnych podejść do integracji LLM wraz z NLU, aby wykorzystać zalety obu. LLM mogą być szczególnie cenne w pomaganiu użytkownikom z niekonwencjonalnymi potrzebami lub sposobami wypowiadania się, które są częstym zjawiskiem w interakcjach z większością botów.

Po co ograniczać się do jednej opcji? Połączenie NLU i LLM poszerza możliwości wsparcia, dostosowując się do większej ilości użytkowników i ich zróżnicowanych wymagań. Ostatecznym celem jest optymalna obsługa użytkowników, dlatego ważne jest, aby rozważyć korzyści płynące z obu technologii i zastanowić się, w jaki sposób wspólnie zaspokajają potrzeby użytkowników.

Skontaktuj się z nami

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

Jak ulepszyć cyfrowe przetwarzanie wiadomości e-mail za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji: 5 praktycznych przykładów​

Jak ulepszyć cyfrowe przetwarzanie wiadomości e-mail za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji: 5 praktycznych przykładów

Digital Email Processing for customer service

Spis treści

Wielokanałowa obsługa klienta staje się coraz ważniejsza. McKinsey podaje, że około trzy czwarte klientów korzysta z wielu kanałów do interakcji z marką, w zależności od ich sytuacji i potrzeb. Wśród nich e-mail wyróżnia się jako jeden z najważniejszych. Według Ultimate Trend Survey na 2024 r. poczta elektroniczna odnotowuje najszybszy wzrost wśród kanałów zgłaszanych przez liderów CX, co wskazuje, że liczba zapytań e-mailowych będzie nadal rosnąć.

Wyzwania codzienniej obsługi setek, tysięcy, a nawet dziesiątek tysięcy e-maili każdego dnia nie są nieobce zespołom obsługi klienta. Zapewnienie, że wiadomości e-mail docierają do właściwej osoby, a klienci otrzymują terminową odpowiedź bez utraty wydajności lub przychodów jest niełatwym zadaniem.  

Na szczęście dzięki Generatywnej Sztucznej Inteligencji zarządzanie wiadomościami e-mail od klientów nigdy nie było łatwiejsze. Niezależnie od tego, czy chodzi o przekierowywanie wiadomości e-mail, czy automatyzację odpowiedzi, najnowsze osiągnięcia oferują znaczące możliwości biznesowe. Przyjrzyjmy się kilku konkretnym przykładom. 

Klasyfikacja i przekierowywanie wiadomości e-mail

Poprzednio powszechnie stosowane wykorzystanie NLP opierało się głównie na ekstrakcji słów kluczowych w celu klasyfikacji wiadomości e-mail na podstawie tych właśnie słów w treści lub temacie e-maila. Jednak często trudno jest określić, czy e-mail wielokrotnie wspominający o płatnościach powinien być obsłużony przez osobę zajmującą się transakcjami, zwrotami lub zapytaniami o kupony. W rezultacie takie wiadomości e-mail często są ręcznie przekierowywane. Połączenie takiego sposobu z generatywną sztuczną inteligencją może czasami zwiększyć wydajność i jest wskazane. Jednak sama generatywna sztuczna inteligencja oferuje szeroki zakres dodatkowych korzyści, które mogą znacząco zmienić Twoje operacje obsługi klienta.

1) Metoda bazy wiedzy

Wykorzystanie zarówno dużych, jak i małych modeli językowych umożliwia klasyfikację i kierowanie zgłoszeń na podstawie kontekstu. Oznacza to, że wiadomość e-mail dotycząca płatności nie jest po prostu przekierowywana na podstawie słów kluczowych, ale raczej na podstawie bazy wiedzy dostępnej w Twojej firmie. Sztuczna inteligencja wykorzystuje te informacje, kontekstualizuje je w celu rozwiązania problemu i przekierowuje wiadomość e-mail w oparciu o dalsze niezbędne kroki, takie jak rozpatrzenie reklamacji. Z zadziwiającą dokładnością sięgającą 98%, wiadomość e-mail jest następnie kierowana do skrzynki odbiorczej osoby odpowiedzialnej za dany obszar, wraz z etykietą wskazującą wymagane działanie. Dodatkowo, AI może nadawać priorytety odpowiedziom na podstawie oczekiwań klienta wyrażonych w wiadomości. 

2) Wstępne przetwarzanie i automatyzacja odpowiedzi

Dzięki efektywnemu wykorzystaniu dostępnej bazy wiedzy generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w przygotowaniu lub w pełni zautomatyzować odpowiedzi podobne do ludzkich, oszczędzając zespołom znaczną ilość czasu. W zależności od sytuacji przygotowana odpowiedź może być wystarczająca dla Twojego agenta i wymagać jedynie dodatkowego ludzkiego nadzoru, np. w przypadku roszczeń ubezpieczeniowych. Z czasem jednak można zidentyfikować procesy, które są gotowe do pełnej automatyzacji. Oznacza to, że narzędzie do przetwarzania wiadomości e-mail oparte na generatywnej sztucznej inteligencji dokładnie sklasyfikuje żądanie, a następnie wyśle odpowiednią odpowiedź bez interwencji człowieka.

3) Wykorzystanie API

Ponadto, gdy klienci uwierzytelniają się w przychodzącej wiadomości e-mail, np. na podstawie numerów zamówień, numerów rezerwacji, numerów telefonów lub identyfikatorów, dodatkowe informacje mogą być automatycznie pobierane z systemu za pośrednictwem połączonych interfejsów API.

Dzięki takiemu uwierzytelnianiu system oparty na generatywnej sztucznej inteligencji może również dostarczać bardziej spersonalizowane i trafne odpowiedzi, w tym konkretne szczegóły, takie jak np. informacja o opóźnieniu w dostawie lub statusie wniosku.

Narzędzie Cyfrowego Przetwarzania E-maili firmy Born Digital automatycznie prosi również o dodatkowe uwierzytelnienie, jeśli nie zostało ono wykonane poprawnie za pierwszym razem. Takie podejście skutkuje znaczną oszczędnością czasu dla agentów oraz zauważalnym wzrostem produktywności i czasu reakcji, ponieważ większość tych zgłoszeń może być w pełni zautomatyzowana. Z naszego doświadczenia wynika, że ponad 60% zautomatyzowanych zgłoszeń może zostać pomyślnie zrealizowana.

4) Analityka klienta

Oprócz korzyści wymienionych powyżej, generatywna sztuczna inteligencja oferuje również znaczące korzyści w zakresie uzyskiwania informacji o klientach. Poza cyfrowym przetwarzaniem wiadomości e-mail pozwala analizować nastroje klientów i odpowiednio ustalać, które odpowiedzi są priorytetowe. Co więcej, zyskujesz wgląd w to, które tematy są najczęściej poruszane. To pozwali Ci zrozumieć, z czym muszą zmagać się Twoje zespoły i którzy agenci są najbardziej przytłoczeni ilością pracy. Analityka oparta na GenAI ujawnia również nowe, nieznane Ci wcześniej tematy, umożliwiając efektywną alokację zasobów zespołu. Optymalizując wydajność zespołu, redystrybucję obowiązków oraz ulepszając cyfrowe przetwarzanie i przekierowywanie wiadomości e-mail, możesz usprawnić swoje operacje związane z obsługą klienta.

5) Ekstrakcja danych z załączników w wiadomościach e-mail

Wiadomości e-mail często zawierają załączniki, takie jak faktury, roszczenia ubezpieczeniowe lub zdjęcia dowodu osobistego. Przetwarzanie E-maili firmy Born Digital skutecznie wyodrębnia dane z tych załączników niezależnie od ich formatu. Ta funkcjonalność umożliwia narzędziom do automatyzacji płynne włączanie informacji z załączników do zadań takich jak aktualizacja wewnętrznych systemów księgowych. Ponadto obsługuje wstępne przetwarzanie odpowiedzi e-mail dla ludzkich agentów. System może również analizować zawartość załączników pod kątem podejrzanych wzorców lub niespójności, pomagając w wykrywaniu oszustw w ramach działalności związanej z obsługą klienta. Ta wieloaspektowa funkcja nie tylko usprawnia przepływ pracy, ale także zwiększa poziom zabezpieczeń, zapewniając bardziej wydajną i bezpieczną obsługę klienta.

Wyniki biznesowe

Podsumowując, integracja generatywnej sztucznej inteligencji z operacjami obsługi klienta przynosi wiele korzyści. Firmy mogą spodziewać się redukcji kosztów dzięki automatyzacji, krótszych czasów reakcji na zapytania klientów, i płynnego zapewniania wielojęzycznego wsparcia. Narzędzie Cyfrowego Przetwarzania E-maili firmy Born Digital obejmuje wszystkie te funkcje, upraszczając klasyfikację wiadomości e-mail, przekierowywanie, wstępne przetwarzanie i ekstrakcję danych z załączników. Wykorzystując generatywną sztuczną inteligencję, firmy mogą zoptymalizować wydajność zespołu, uzyskać głębszy wgląd w potrzeby klientów i zwiększyć skuteczność wykrywania oszustw. Cieszymy się, że możemy pomóc Ci w procesie wdrażania i odpowiedzieć na wszelkie Twoje pytania, zapewniając płynne przejście w kierunku wydajniejszej i skuteczniejszej obsługi klienta.

Skontaktuj się z nami

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

Jak Kwalifikować Leady Sprzedażowe za Pomocą AI?

Jak Kwalifikować Leady Sprzedażowe za Pomocą AI?

Czym jest Kwalifikacja Leadów?

Proces kwalifikacji leadów to szereg działań sprzedażowych mających na celu identyfikację potencjalnych klientów, którzy są dobrze dopasowani do danego produktu lub usługi. Przykładowo, zadawanie odpowiednich pytań kwalifikacyjnych podczas rozmowy z potencjalnym klientem pomaga zdecydować, które leady są gotowe do dalszego zaangażowania, np. demonstracji produktu.

Wdrożenie solidnego procesu kwalifikacji leadów może znacznie zwiększyć wskaźnik konwersji do sprzedaży – potencjalnie o 20, 30, a nawet 40%.

Bez takiego procesu, przedstawiciele Business Development mogą bezkrytycznie dążyć do pozyskania każdego leada, co skutkuje niską liczbą udanych transakcji i znaczną stratą czasu każdego tygodnia.

W jaki sposób voiceboty AI mogą pomóc Ci zautomatyzować Kwalifikację Leadów?

Gdy liczba leadów jest liczona w setkach, może nimi zarządzać zespół sprzedaży. Kiedy jednak ich liczba sięga tysięcy, to już zupełnie inna gra.

Rozwiązanie – Konwersacyjna Sztuczna Inteligencja.

Konwersacyjna Sztuczna Inteligencja łączy Generatywną Sztuczną Inteligencję, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe, zwiększając zdolność wirtualnych agentów do skutecznego angażowania szerokiego grona odbiorców. W rezultacie wirtualni agenci z prostych voicebotów przekształcają się w zaawansowane platformy konwersacyjne, które zwiększają ich możliwości generowania leadów.

Wdrożenie agentów AI może przyspieszyć proces kwalifikowania leadów, zmniejszając lub całkowicie eliminując potrzebę angażowania ludzkich pracowników. Agenci mogą być zaprojektowani tak, aby wstępnie sprawdzać potencjalnych klientów za pomocą zestawu predefiniowanych pytań, zanim wprowadzą ich do lejka sprzedażowego.

Najważniejsze funkcje narzędzia Borndigital.ai do budowy botów bez użycia kodu

Korzystając z platformy no-code Borndigital.ai, możesz zbudować zaawansowanego voicebota dla swojej organizacji, aby kwalifikować leady, zadając zestaw wstępnie predefiniowanych pytań. Nasze narzędzie typu „drag-and-drop” pozwala na łatwe tworzenie i dostosowywanie konwersacji botów bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy z zakresu kodowania. Kluczowe funkcje botów do kwalifikowania leadów obejmują:

Jak stworzyć agenta sprzedaży AI w 5 prostych krokach:

1. Stwórz swojego agenta

Korzystając z narzędzia no-code Borndigital.ai do tworzenia botów, można rozpocząć tworzenie voicebota, który będzie kwalifikował leady. Tutaj określisz typ bota (chatbot lub voicebot), jego nazwę, płeć, język, akcent, cele i osobowość. Możesz także dostosować ustawienia szybkości i wysokości głosu.

2. Zaprojektuj przebieg konwersacji

Przebieg konwersacji to struktura, która definiuje sekwencję konwersacji voicebota z użytkownikami.

Tutaj możesz zdefiniować zestaw pytań kwalifikujących i inne aspekty przebiegu. Rozpoczniesz od wiadomości wprowadzającej (pierwszej wiadomości, którą użytkownik usłyszy po rozpoczęciu rozmowy) i kolejnych pytań, które chcesz zadać. Inne interakcje, na przykład leady pytające o produkty lub usługi, mogą zostać przekierowane do węzła generatywnej sztucznej inteligencji, aby umożliwić botowi zapewnienie naturalnej, podobnej do ludzkiej odpowiedzi.

3. Trenuj swojego agenta w oparciu o własną bazę wiedzy

Baza wiedzy to repozytorium informacji, do których voicebot może uzyskać dostęp, aby zapewnić dokładne i trafne odpowiedzi na zapytania. Bazę wiedzy można wzbogacić dodając adresy URL stron internetowych lub dokumenty. Posiadanie bazy wiedzy jest ważne, aby bot mógł stać się ekspertem w zakresie Twoich produktów lub usług.

4. Zintegruj bota z używanymi przez Ciebie systemami

Tworząc voicebota AI, który kwalifikuje leady sprzedażowe, można zintegrować go z różnymi systemami. Może łączyć się z istniejącymi systemami danych klientów, takimi jak CRM, lub korzystać z ręcznie przesłanej listy leadów. Bot może również łączyć się z kalendarzem, aby planować rozmowy z zespołem sprzedaży, automatycznie obsługując szczegóły spotkania. Dodatkowo bot może inicjować rozmowy w oparciu o określone zdarzenia, takie jak zmiana w etapie cyklu życia leada w CRM. Poza tymi integracjami Borndigital.ai obsługuje płynne połączenie z dowolnymi interfejsami API innych firm.

5. Wdrażaj i analizuj

Borndigital.ai nie tylko automatyzuje kampanie wychodzące, ale także analizuje dane dotyczące interakcji, aby zapewnić cenne spostrzeżenia. Sekcja statystyk oferuje istotne dane na temat wydajności voicebota do walidacji leadów, pomagając udoskonalić Twoje strategie sprzedaży. W sekcji nagrań można odsłuchiwać i analizować przebieg interakcji, w tym transkrypcje, w celu kontroli jakości i przeprowadzenia szkoleń.

Podsumowanie

Podsumowując, stworzenie voicebota do kwalifikacji leadów przy użyciu Borndigital.ai może przekształcić Twój proces zarządzania leadami. Korzystając z powyższych instrukcji, można skonfigurować voicebota, który nie tylko zautomatyzuje początkowe etapy kwalifikacji leadów, ale także wykorzysta zaawansowaną analitykę do udoskonalenia strategii sprzedaży i poprawy zaangażowania. Możliwości integracji, wraz ze spostrzeżeniami uzyskanymi dzięki szczegółowym statystykom i analizie sentymentu, umożliwiają firmie skuteczną selekcję i pielęgnowanie kontaktów z potencjalnymi klientami.

Jeśli chcesz zintegrować AI z procesem kwalifikacji leadów lub masz jakiekolwiek pytania dotyczące wdrożenia własnego voicebota do walidacji leadów sprzedażowych, skontaktuj się z naszym zespołem ekspertów.

Skontaktuj się z nami

Poznaj moc Analityki AI, rezerwując spersonalizowane demo już dziś.

Jak mierzyć jakość połączeń: praktyczne wskazówki

Jak mierzyć jakość połączeń: praktyczne wskazówki

Spis treści

W dzisiejszych czasach zarządzanie contact center i udoskonalanie strategii połączeń wymaga podejścia w większym stopniu opartego na danych niż poleganiu wyłącznie na osobistych doświadczeniach. Nowoczesne technologie contact center oparte na chmurze upraszczają proces gromadzenia i analizowania danych z interakcji klient-agent. Menedżerowie mogą korzystać z nagranych rozmów i wskaźników wydajności, aby konsekwentnie wskazywać i rozwiązywać problemy związane z jakością połączeń. Następnie mogą dostosowywać szkolenia, modyfikować procesy i skrypty w celu poprawy wydajności. W tym artykule omówimy znaczenie monitorowania jakości połączeń, jego definicję oraz sposób, w jaki technologia umożliwia menedżerom robienie tego w sposób skuteczny i przemyślany.

Czym jest jakość połączeń?

Jakość połączeń ocenia, jak dobrze agenci contact center komunikują się z klientami podczas rozmowy telefonicznej. Różne contact center mają określone kryteria dotyczące tego, co stanowi dobrą jakość połączeń; standardem jest to, że agenci są uprzejmi i skuteczni, zapewniając zadowolenie klientów dzięki sprawnemu rozwiązywaniu ich problemów.

Z kolei monitorowanie jakości połączeń to ciągła praktyka zbierania i analizowania danych z połączeń z obsługą klienta w celu poprawy wydajności contact center.

Jakie znaczenie ma monitorowanie jakości połączeń?

Biorąc pod uwagę znaczący wpływ obsługi klienta na jego satysfakcję, sprzedaż i utrzymanie, kluczowe znaczenie dla menedżerów contact center ma optymalizacja wydajności rozmów telefonicznych, a monitorowanie jakości połączeń jest kluczem do osiągnięcia tego celu. Można je porównać do najlepszego trenera sportowego, który dostosowuje trening na podstawie zaobserwowanych słabości zawodnika, zamiast tracić czas na już opanowane umiejętności.

Podobnie menedżerowie contact center muszą przyjąć to trenerskie podejście, aby konsekwentnie zwiększać wydajność agentów, wskazując indywidualne i zespołowe słabości poprzez skuteczne monitorowanie jakości połączeń. Dzięki temu mogą zapewnić dostosowane szkolenia lub zasoby, takie jak konkretne dokumenty techniczne lub skrypty prowadzenia rozmowy.

Ponadto menedżerowie mogą modyfikować procesy contact center, aby szeroko zająć się tymi słabościami. Na przykład, jeśli analizy ujawnią częste niepowodzenia połączeń, gdy klienci pytają o konkretną kwestię techniczną, mogą zaktualizować szkolenia na ten temat i dostosować skrypty połączeń, aby zawierały wsparcie prowadzenia rozmowy, do którego agenci mogą się odwoływać podczas połączeń.

Jak monitorować jakość połączeń?

Podstawowym celem monitorowania jakości połączeń jest poprawa wydajności agentów poprzez identyfikację i korygowanie niedociągnięć w sposobie obsługi połączeń. Aby to osiągnąć, menedżerowie contact center wdrażają systemy do gromadzenia i analizowania danych z interakcji z klientami, szukając informacji pozwalających na poprawę jakości obsługi. Dane te mogą obejmować:

• Nagrania rozmów

• Badania opinii klientów

• Wzmianki w mediach społecznościowych

• Informacje z innych kanałów komunikacji, takich jak live chat i wiadomości e-mail

Jako praktyczny przykład rozważmy scenariusz, w którym wszystkie rozmowy telefoniczne agentów są nagrywane, a informacje zwrotne z ankiet klientów są gromadzone na platformie. Gdy klient pozostawia negatywną opinię, menedżer odsłuchuje powiązaną z nią rozmowę, identyfikuje przyczynę niepowodzenia i szkoli agenta pod kątem ulepszeń przyszłych interakcji.

Jeśli dana kwestia powtarza się często, menedżerowie mogą zaktualizować standardowe procedury operacyjne zespołu lub skrypty, aby zapobiec wystąpieniu takich sytuacji w przyszłości. Mogą również przekazywać wskazówki udzielone jednemu agentowi całemu zespołowi podczas spotkań.

Monitorowanie jakości połączeń jest jednak nie lada wyzwaniem w przypadku dużej liczby połączeń; sprawdzenie każdego z nich jest niewykonalne i trudno jest wskazać najczęstsze błędy w obsłudze połączeń. Poniżej przedstawiamy kilka najlepszych praktyk skutecznego monitorowania jakości połączeń:

Automatyzacja gromadzenia i analizy danych połączeń

Dane połączeń obejmują takie elementy jak nagrania połączeń, aktualne wskaźniki, raporty historyczne oraz inne wskaźniki, takie jak średni czas obsługi klienta (AHT).

Wiele firm korzysta z rozwiązań analitycznych dla contact center opartych na sztucznej inteligencji, aby automatycznie przechwytywać te dane podczas rozmów. Tego rodzaju oprogramowanie pomaga również w analizie danych, ułatwiając identyfikację nieudanych połączeń i przyczyn ich niepowodzenia. Odpowiednio dobrane, oprogramowania do automatyzacji gromadzenia i analizy danych ma kluczowe znaczenie dla stworzenia systematycznego sposobu monitorowania jakości połączeń.

Szczegółowa analiza nagrań rozmów

Zwykłe zbieranie danych poprzez automatyzację nie zapewnia dokładnego zrozumienia, w którym miejscu agent lub proces może być nieefektywny. Aby w pełni zrozumieć te kwestie, konieczna jest głębsza analiza. Wiąże się to z odsłuchiwaniem nagrań rozmów i rozważeniem konkretnych pytań:

• Czy agent trzyma się skryptu?

• Co wywołuje niezadowolenie klientów? Czy istnieją konkretne tematy rozmowy, które je poprzedzają?

• Jakie rodzaje pytań zadaje agent?

• W którym momencie rozmowa zaczyna się pogarszać?

• Czy były niewykorzystane szanse na wyjaśnienie jakichś kwestii?

• Czy można odnieść wrażenie, że agentowi brakuje niezbędnej wiedzy na temat produktu?

Szczegółowy i krytyczny przegląd rozmów prowadzonych przez agenta może ujawnić zniuansowane problemy związane z jego podejściem do interakcji z klientem, umożliwiając ukierunkowane szkolenia, które znacznie poprawią ich wydajność.

Monitorowanie efektów nowych procesów

Za każdym razem, gdy wdrażasz nowy proces obsługi połączeń lub aktualizujesz skrypt, konieczne jest monitorowanie efektów tych zmian w celu określenia ich skuteczności. Śledząc i porównując kluczowe wskaźniki dla całego zespołu, takie jak średni czas obsługi lub wskaźniki satysfakcji klienta (Customer Satisfaction Score, CSAT) przed i po tych zmianach, można ocenić, czy nastąpiła znacząca poprawa. Jeśli zaobserwujesz pozytywną zmianę w tych wskaźnikach, oznacza to, że wprowadzone korekty działają dobrze. Jeśli jednak nie nastąpiła znacząca poprawa, może to wskazywać na błędną identyfikację początkowego problemu, co oznacza konieczność ponownego przeanalizowania strategii.

Podsumowanie

Monitorowanie jakości połączeń w celu poprawy wydajności agentów jest kluczowym zadaniem dla liderów contact center. Prawdziwy postęp w tej dziedzinie można osiągnąć jedynie poprzez ciągłe pomiary i analizę jakości połączeń.

Jeśli szukasz narzędzia, które pomaga monitorować jakość połączeń i poprawia wydajność agentów poprzez funkcje, takie jak panel informacyjny skuteczności agenta call center i analiza sentymentu, rozważ zapoznanie się z ofertą Born Digital.

Skontaktuj się z nami

Poznaj moc Analityki AI, rezerwując spersonalizowane demo już dziś.

/*Outbound VB*/