Maksimalkan efisiensi agen pelanggan dengan 11 kasus penggunaan AI
Burung
18 Sep 2024
AI
1 min read
Poin Penting
AI sedang mengubah dukungan pelanggan dengan mengotomatiskan tugas berulang dan membebaskan agen untuk pekerjaan yang lebih bernilai.
Bisnis dapat menggunakan AI untuk meningkatkan waktu respons pertama, mengurangi volume tiket, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Kasus penggunaan umum termasuk FAQ otomatis, analisis sentimen, pengalihan cerdas, dan ringkasan percakapan.
Integrasi AI dengan CRM dan alat komunikasi memungkinkan konteks waktu nyata dan alur kerja agen yang terpadu.
AI membantu dalam pelatihan, pemantauan kualitas, dan wawasan kinerja, membantu para pemimpin mengoptimalkan operasi dukungan.
Melaksanakan AI melalui platform terpadu seperti Bird memastikan penerapan yang lebih cepat dan peningkatan efisiensi yang terukur.
Sorotan Tanya jawab
Mengapa AI menjadi penting untuk operasi layanan pelanggan?
Karena AI membantu bisnis melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit—mengurangi waktu penanganan hingga 30% dan meningkatkan kepuasan pelanggan hingga 20% melalui otomasi dan pengalihan yang cerdas.
Apa tantangan yang mendorong adopsi AI dalam layanan pelanggan?
Harapan pelanggan yang meningkat, volume pertanyaan yang meningkat, dan staf yang terbatas membuat tim sulit untuk memberikan dukungan personal tanpa bantuan AI.
Bagaimana AI meningkatkan efisiensi agen?
AI mengotomatiskan tugas rutin, menyediakan data waktu nyata dan respons yang disarankan, serta memungkinkan agen untuk fokus pada interaksi yang kompleks dan bernilai tinggi.
Apa saja kasus penggunaan AI yang paling efektif dalam dukungan pelanggan?
Aplikasi utama termasuk basis pengetahuan, asisten AI, chatbot, balasan yang disarankan, pengakuan niat, ringkasan AI, dan bot suara—semua dirancang untuk meningkatkan efisiensi operasi layanan.
Apa pendekatan Bird terhadap layanan pelanggan yang didukung AI?
Bird’s Service Cloud menyatukan chat, email, suara, dan saluran sosial ke dalam satu platform dengan AI bawaan yang menangani defleksi, membantu agen, dan menjaga pengalaman pelanggan yang konsisten.
Bagaimana AI meningkatkan pengalaman pelanggan?
Dengan menggunakan data pelanggan untuk mempersonalisasi interaksi, mengantisipasi kebutuhan, dan memastikan respons yang cepat dan akurat di semua saluran.
Apa metrik yang menyoroti dampak AI pada efisiensi?
Perusahaan yang menggunakan layanan berbasis AI melihat waktu penanganan 30% lebih cepat, skor kepuasan 20% lebih tinggi, dan lebih dari 95% pertanyaan diselesaikan secara digital pada tingkat kematangan yang canggih.
Apa keuntungan utama bagi pelanggan dan agen?
Pelanggan menikmati dukungan yang lebih cepat, lebih cerdas, dan lebih dipersonalisasi—sementara agen bekerja lebih efisien, mengalami lebih sedikit kelelahan, dan fokus pada pemecahan masalah strategis.
Temukan cara memanfaatkan AI di 11 kasus penggunaan yang berbeda dan pelajari bagaimana Bird membantu perusahaan mencapai lebih banyak dengan layanan pelanggan yang didukung AI.
“Lakukan lebih banyak dengan lebih sedikit” lebih dari sekadar mantra hari ini—ini adalah kebutuhan bisnis. Bagi banyak pemimpin layanan pelanggan, jawaban untuk tantangan ini datang dalam bentuk adopsi AI.
Kekuatan penuh dari layanan pelanggan yang didukung AI meluas jauh melampaui penyebaran chatbot; ini secara mendasar mengubah cara layanan pelanggan beroperasi secara keseluruhan. Berkat AI yang menangani tugas rutin, tim CS menjadi lebih efisien dan strategis, memberikan dukungan pelanggan yang lebih personal, mulus, dan responsif.
Tetapi transformasi ini bukanlah solusi instan yang dapat dipasang dan digunakan; perusahaan sedang berkembang di sepanjang spektrum kematangan layanan pelanggan AI. Pada level kematangan tertinggi dari adopsi AI, lebih dari 95% interaksi layanan dapat diselesaikan melalui titik sentuh digital (misalnya, obrolan langsung, email, media sosial, chatbot layanan mandiri, dll.), memungkinkan bisnis untuk mengurangi waktu penanganan sebesar 30% dan meningkatkan kepuasan pelanggan sebesar 20%.
Kami akan menjelajahi bagaimana AI dapat mengisi kekosongan yang ditinggalkan oleh penawaran layanan pelanggan tradisional, menyelami kasus penggunaan spesifik untuk AI dalam layanan pelanggan, dan mendiskusikan bagaimana Bird membantu perusahaan mencapai tingkat kematangan baru dalam masa depan layanan pelanggan yang didukung AI.
“Lakukan lebih banyak dengan lebih sedikit” lebih dari sekadar mantra hari ini—ini adalah kebutuhan bisnis. Bagi banyak pemimpin layanan pelanggan, jawaban untuk tantangan ini datang dalam bentuk adopsi AI.
Kekuatan penuh dari layanan pelanggan yang didukung AI meluas jauh melampaui penyebaran chatbot; ini secara mendasar mengubah cara layanan pelanggan beroperasi secara keseluruhan. Berkat AI yang menangani tugas rutin, tim CS menjadi lebih efisien dan strategis, memberikan dukungan pelanggan yang lebih personal, mulus, dan responsif.
Tetapi transformasi ini bukanlah solusi instan yang dapat dipasang dan digunakan; perusahaan sedang berkembang di sepanjang spektrum kematangan layanan pelanggan AI. Pada level kematangan tertinggi dari adopsi AI, lebih dari 95% interaksi layanan dapat diselesaikan melalui titik sentuh digital (misalnya, obrolan langsung, email, media sosial, chatbot layanan mandiri, dll.), memungkinkan bisnis untuk mengurangi waktu penanganan sebesar 30% dan meningkatkan kepuasan pelanggan sebesar 20%.
Kami akan menjelajahi bagaimana AI dapat mengisi kekosongan yang ditinggalkan oleh penawaran layanan pelanggan tradisional, menyelami kasus penggunaan spesifik untuk AI dalam layanan pelanggan, dan mendiskusikan bagaimana Bird membantu perusahaan mencapai tingkat kematangan baru dalam masa depan layanan pelanggan yang didukung AI.
“Lakukan lebih banyak dengan lebih sedikit” lebih dari sekadar mantra hari ini—ini adalah kebutuhan bisnis. Bagi banyak pemimpin layanan pelanggan, jawaban untuk tantangan ini datang dalam bentuk adopsi AI.
Kekuatan penuh dari layanan pelanggan yang didukung AI meluas jauh melampaui penyebaran chatbot; ini secara mendasar mengubah cara layanan pelanggan beroperasi secara keseluruhan. Berkat AI yang menangani tugas rutin, tim CS menjadi lebih efisien dan strategis, memberikan dukungan pelanggan yang lebih personal, mulus, dan responsif.
Tetapi transformasi ini bukanlah solusi instan yang dapat dipasang dan digunakan; perusahaan sedang berkembang di sepanjang spektrum kematangan layanan pelanggan AI. Pada level kematangan tertinggi dari adopsi AI, lebih dari 95% interaksi layanan dapat diselesaikan melalui titik sentuh digital (misalnya, obrolan langsung, email, media sosial, chatbot layanan mandiri, dll.), memungkinkan bisnis untuk mengurangi waktu penanganan sebesar 30% dan meningkatkan kepuasan pelanggan sebesar 20%.
Kami akan menjelajahi bagaimana AI dapat mengisi kekosongan yang ditinggalkan oleh penawaran layanan pelanggan tradisional, menyelami kasus penggunaan spesifik untuk AI dalam layanan pelanggan, dan mendiskusikan bagaimana Bird membantu perusahaan mencapai tingkat kematangan baru dalam masa depan layanan pelanggan yang didukung AI.
Pengakuan niat
Memahami niat pelanggan sangat penting untuk memberikan dukungan yang relevan dan pribadi. Melalui analisis sentimen dan pengenalan niat, AI menganalisi input pelanggan untuk menentukan kebutuhan atau permintaan yang mendasari, memungkinkan respons yang lebih terarah dan efektif.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan mengirimkan pesan yang samar seperti, “Saya mengalami masalah dengan akun saya,” yang bisa berarti beberapa hal. AI mengidentifikasi niat yang paling mungkin—seperti reset kata sandi, kunci akun, atau masalah penagihan—berdasarkan interaksi sebelumnya dan riwayat akun pelanggan. AI kemudian memberikan saran kepada agen dengan langkah-langkah berikutnya yang paling relevan, mengurangi bolak-balik dan segera menuju inti masalah dengan lebih cepat.
Memahami niat pelanggan sangat penting untuk memberikan dukungan yang relevan dan pribadi. Melalui analisis sentimen dan pengenalan niat, AI menganalisi input pelanggan untuk menentukan kebutuhan atau permintaan yang mendasari, memungkinkan respons yang lebih terarah dan efektif.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan mengirimkan pesan yang samar seperti, “Saya mengalami masalah dengan akun saya,” yang bisa berarti beberapa hal. AI mengidentifikasi niat yang paling mungkin—seperti reset kata sandi, kunci akun, atau masalah penagihan—berdasarkan interaksi sebelumnya dan riwayat akun pelanggan. AI kemudian memberikan saran kepada agen dengan langkah-langkah berikutnya yang paling relevan, mengurangi bolak-balik dan segera menuju inti masalah dengan lebih cepat.
Memahami niat pelanggan sangat penting untuk memberikan dukungan yang relevan dan pribadi. Melalui analisis sentimen dan pengenalan niat, AI menganalisi input pelanggan untuk menentukan kebutuhan atau permintaan yang mendasari, memungkinkan respons yang lebih terarah dan efektif.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan mengirimkan pesan yang samar seperti, “Saya mengalami masalah dengan akun saya,” yang bisa berarti beberapa hal. AI mengidentifikasi niat yang paling mungkin—seperti reset kata sandi, kunci akun, atau masalah penagihan—berdasarkan interaksi sebelumnya dan riwayat akun pelanggan. AI kemudian memberikan saran kepada agen dengan langkah-langkah berikutnya yang paling relevan, mengurangi bolak-balik dan segera menuju inti masalah dengan lebih cepat.
Inilah yang dapat dilakukan AI untuk efisiensi CS
Inilah masalahnya: Anda hanya memiliki satu kesempatan untuk mendapatkan pengalaman pelanggan yang tepat. Menurut PwC, 32% dari semua pelanggan akan berhenti berbisnis dengan sebuah merek setelah hanya satu pengalaman buruk. Dan harapan pelanggan terus meningkat: Studi yang sama menemukan bahwa hampir 80% konsumen Amerika melihat kecepatan, kenyamanan, bantuan yang berpengetahuan, dan layanan ramah sebagai komponen kritis dari layanan pelanggan. Selain itu, 73% dari semua pelanggan mengatakan bahwa pengalaman pelanggan secara signifikan memengaruhi keputusan pembelian mereka.
Seiring meningkatnya harapan pelanggan, biaya yang terkait dengan memenuhi harapan tersebut juga meningkat, mendorong lebih dari 80% organisasi untuk meningkatkan investasi mereka dalam AI untuk layanan pelanggan, dengan 37% pemimpin menyebut pengurangan biaya sebagai prioritas utama.
Namun, pada saat yang sama, tim layanan pelanggan berjuang dengan kekurangan sumber daya karena volume pertanyaan pelanggan terus meningkat dan agen kesulitan untuk mengikuti. Dari McKinsey, 57% pemimpin layanan pelanggan mengharapkan volume panggilan terus meningkat selama dua tahun ke depan, menambah tekanan lebih pada tim yang sudah terbebani. Sebuah tren mengejutkan mendorong lonjakan volume panggilan ini: percakapan telepon langsung tetap menjadi media yang sangat disukai untuk pertanyaan dukungan pelanggan di antara konsumen dari semua usia — ya, bahkan Gen Z. Tren ini menunjukkan pentingnya interaksi manusia yang personal dalam layanan pelanggan.
Di hadapkan dengan kekurangan sumber daya dan volume panggilan yang lebih tinggi sambil berusaha menurunkan biaya, solusinya jelas: tingkatkan skor kepuasan pelanggan Anda dengan menerapkan layanan pelanggan bertenaga AI.
AI dapat membantu meningkatkan waktu penanganan agen secara keseluruhan hingga 30%. Satu bank yang disorot oleh McKinsey, mengurangi biaya layanan lebih dari 20% dengan menerapkan saluran mandiri AI.
Salah satu cara kunci untuk melakukan ini adalah mengelola semua interaksi pelanggan Anda dari satu platform terpadu yang mengarahkan pertanyaan melalui AI terlebih dahulu sebelum mengarahkannya ke orang yang tepat. Dengan memaksimalkan tingkat defleksi—di mana AI menyelesaikan masalah tanpa perlu meningkatkan ke manusia—pendekatan ini mengurangi tekanan pada agen manusia Anda, memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan menambah nilai.
Namun, penting untuk dipahami bahwa peran AI dalam layanan pelanggan tidak hanya sekedar meluncurkan chatbot. Nilai nyata dari AI terletak pada kemampuannya untuk meningkatkan agen CS manusia, memberikan mereka data waktu nyata dan wawasan pelanggan yang diperlukan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa. Dengan implementasi yang tepat, AI dapat memperluas operasi, meningkatkan efisiensi, dan pada akhirnya meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan melalui interaksi yang lebih personal dan ditingkatkan.
Manfaat | Dampak Bisnis |
|---|---|
Mengurangi waktu penanganan | Hingga 30% lebih cepat dalam penyelesaian masalah |
Meningkatkan kepuasan pelanggan | Hingga 20% peningkatan dalam CSAT |
Menurunkan biaya dukungan | Pengurangan biaya layanan 20%+ |
Meningkatkan tingkat defleksi AI | Lebih banyak otomatisasi sebelum eskalasi manusia |
Menangani peningkatan volume pertanyaan | Tekanan yang lebih sedikit pada agen sementara memperluas operasi |
Meningkatkan personalisasi | Interaksi waktu nyata yang lebih relevan |
Inilah masalahnya: Anda hanya memiliki satu kesempatan untuk mendapatkan pengalaman pelanggan yang tepat. Menurut PwC, 32% dari semua pelanggan akan berhenti berbisnis dengan sebuah merek setelah hanya satu pengalaman buruk. Dan harapan pelanggan terus meningkat: Studi yang sama menemukan bahwa hampir 80% konsumen Amerika melihat kecepatan, kenyamanan, bantuan yang berpengetahuan, dan layanan ramah sebagai komponen kritis dari layanan pelanggan. Selain itu, 73% dari semua pelanggan mengatakan bahwa pengalaman pelanggan secara signifikan memengaruhi keputusan pembelian mereka.
Seiring meningkatnya harapan pelanggan, biaya yang terkait dengan memenuhi harapan tersebut juga meningkat, mendorong lebih dari 80% organisasi untuk meningkatkan investasi mereka dalam AI untuk layanan pelanggan, dengan 37% pemimpin menyebut pengurangan biaya sebagai prioritas utama.
Namun, pada saat yang sama, tim layanan pelanggan berjuang dengan kekurangan sumber daya karena volume pertanyaan pelanggan terus meningkat dan agen kesulitan untuk mengikuti. Dari McKinsey, 57% pemimpin layanan pelanggan mengharapkan volume panggilan terus meningkat selama dua tahun ke depan, menambah tekanan lebih pada tim yang sudah terbebani. Sebuah tren mengejutkan mendorong lonjakan volume panggilan ini: percakapan telepon langsung tetap menjadi media yang sangat disukai untuk pertanyaan dukungan pelanggan di antara konsumen dari semua usia — ya, bahkan Gen Z. Tren ini menunjukkan pentingnya interaksi manusia yang personal dalam layanan pelanggan.
Di hadapkan dengan kekurangan sumber daya dan volume panggilan yang lebih tinggi sambil berusaha menurunkan biaya, solusinya jelas: tingkatkan skor kepuasan pelanggan Anda dengan menerapkan layanan pelanggan bertenaga AI.
AI dapat membantu meningkatkan waktu penanganan agen secara keseluruhan hingga 30%. Satu bank yang disorot oleh McKinsey, mengurangi biaya layanan lebih dari 20% dengan menerapkan saluran mandiri AI.
Salah satu cara kunci untuk melakukan ini adalah mengelola semua interaksi pelanggan Anda dari satu platform terpadu yang mengarahkan pertanyaan melalui AI terlebih dahulu sebelum mengarahkannya ke orang yang tepat. Dengan memaksimalkan tingkat defleksi—di mana AI menyelesaikan masalah tanpa perlu meningkatkan ke manusia—pendekatan ini mengurangi tekanan pada agen manusia Anda, memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan menambah nilai.
Namun, penting untuk dipahami bahwa peran AI dalam layanan pelanggan tidak hanya sekedar meluncurkan chatbot. Nilai nyata dari AI terletak pada kemampuannya untuk meningkatkan agen CS manusia, memberikan mereka data waktu nyata dan wawasan pelanggan yang diperlukan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa. Dengan implementasi yang tepat, AI dapat memperluas operasi, meningkatkan efisiensi, dan pada akhirnya meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan melalui interaksi yang lebih personal dan ditingkatkan.
Manfaat | Dampak Bisnis |
|---|---|
Mengurangi waktu penanganan | Hingga 30% lebih cepat dalam penyelesaian masalah |
Meningkatkan kepuasan pelanggan | Hingga 20% peningkatan dalam CSAT |
Menurunkan biaya dukungan | Pengurangan biaya layanan 20%+ |
Meningkatkan tingkat defleksi AI | Lebih banyak otomatisasi sebelum eskalasi manusia |
Menangani peningkatan volume pertanyaan | Tekanan yang lebih sedikit pada agen sementara memperluas operasi |
Meningkatkan personalisasi | Interaksi waktu nyata yang lebih relevan |
Inilah masalahnya: Anda hanya memiliki satu kesempatan untuk mendapatkan pengalaman pelanggan yang tepat. Menurut PwC, 32% dari semua pelanggan akan berhenti berbisnis dengan sebuah merek setelah hanya satu pengalaman buruk. Dan harapan pelanggan terus meningkat: Studi yang sama menemukan bahwa hampir 80% konsumen Amerika melihat kecepatan, kenyamanan, bantuan yang berpengetahuan, dan layanan ramah sebagai komponen kritis dari layanan pelanggan. Selain itu, 73% dari semua pelanggan mengatakan bahwa pengalaman pelanggan secara signifikan memengaruhi keputusan pembelian mereka.
Seiring meningkatnya harapan pelanggan, biaya yang terkait dengan memenuhi harapan tersebut juga meningkat, mendorong lebih dari 80% organisasi untuk meningkatkan investasi mereka dalam AI untuk layanan pelanggan, dengan 37% pemimpin menyebut pengurangan biaya sebagai prioritas utama.
Namun, pada saat yang sama, tim layanan pelanggan berjuang dengan kekurangan sumber daya karena volume pertanyaan pelanggan terus meningkat dan agen kesulitan untuk mengikuti. Dari McKinsey, 57% pemimpin layanan pelanggan mengharapkan volume panggilan terus meningkat selama dua tahun ke depan, menambah tekanan lebih pada tim yang sudah terbebani. Sebuah tren mengejutkan mendorong lonjakan volume panggilan ini: percakapan telepon langsung tetap menjadi media yang sangat disukai untuk pertanyaan dukungan pelanggan di antara konsumen dari semua usia — ya, bahkan Gen Z. Tren ini menunjukkan pentingnya interaksi manusia yang personal dalam layanan pelanggan.
Di hadapkan dengan kekurangan sumber daya dan volume panggilan yang lebih tinggi sambil berusaha menurunkan biaya, solusinya jelas: tingkatkan skor kepuasan pelanggan Anda dengan menerapkan layanan pelanggan bertenaga AI.
AI dapat membantu meningkatkan waktu penanganan agen secara keseluruhan hingga 30%. Satu bank yang disorot oleh McKinsey, mengurangi biaya layanan lebih dari 20% dengan menerapkan saluran mandiri AI.
Salah satu cara kunci untuk melakukan ini adalah mengelola semua interaksi pelanggan Anda dari satu platform terpadu yang mengarahkan pertanyaan melalui AI terlebih dahulu sebelum mengarahkannya ke orang yang tepat. Dengan memaksimalkan tingkat defleksi—di mana AI menyelesaikan masalah tanpa perlu meningkatkan ke manusia—pendekatan ini mengurangi tekanan pada agen manusia Anda, memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan menambah nilai.
Namun, penting untuk dipahami bahwa peran AI dalam layanan pelanggan tidak hanya sekedar meluncurkan chatbot. Nilai nyata dari AI terletak pada kemampuannya untuk meningkatkan agen CS manusia, memberikan mereka data waktu nyata dan wawasan pelanggan yang diperlukan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa. Dengan implementasi yang tepat, AI dapat memperluas operasi, meningkatkan efisiensi, dan pada akhirnya meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan melalui interaksi yang lebih personal dan ditingkatkan.
Manfaat | Dampak Bisnis |
|---|---|
Mengurangi waktu penanganan | Hingga 30% lebih cepat dalam penyelesaian masalah |
Meningkatkan kepuasan pelanggan | Hingga 20% peningkatan dalam CSAT |
Menurunkan biaya dukungan | Pengurangan biaya layanan 20%+ |
Meningkatkan tingkat defleksi AI | Lebih banyak otomatisasi sebelum eskalasi manusia |
Menangani peningkatan volume pertanyaan | Tekanan yang lebih sedikit pada agen sementara memperluas operasi |
Meningkatkan personalisasi | Interaksi waktu nyata yang lebih relevan |
Menerapkan layanan pelanggan yang didukung AI ke dalam praktik
Ketika sebuah kueri sampai ke agen manusia, AI dapat membuat agen tersebut seefisien mungkin. Berikut adalah beberapa fitur dan contoh penggunaan untuk agen layanan pelanggan Anda agar memanfaatkan AI.
Kemampuan AI | Apa yang Ditingkatkan |
|---|---|
Pangkalan pengetahuan | Resolusi yang lebih cepat dan lebih akurat |
Balasan yang disarankan | Waktu respons yang lebih cepat dan konsistensi merek |
Asisten AI | Dukungan waktu nyata untuk agen selama percakapan |
Chatbot | Dukungan garis depan otomatis dan pengalihan yang lebih tinggi |
Pengenalan niat | PemRouting yang lebih baik dan pengurangan bolak-balik |
Ringkasan AI | Serah terima yang lebih lancar di seluruh saluran dan agen |
Dukungan AI omnichannel | Pengalaman pelanggan yang terus menerus dan terpadu |
Integrasi sistem dan web | Jawaban akurat menggunakan data waktu nyata |
Peningkatan tanpa hambatan | Agen manusia mengambil alih dengan konteks penuh |
Pelatihan yang mudah | Peningkatan akurasi yang berkelanjutan seiring waktu |
Bot suara | Menangani volume telepon tinggi dan mentransfer dengan cerdas |
Ketika sebuah kueri sampai ke agen manusia, AI dapat membuat agen tersebut seefisien mungkin. Berikut adalah beberapa fitur dan contoh penggunaan untuk agen layanan pelanggan Anda agar memanfaatkan AI.
Kemampuan AI | Apa yang Ditingkatkan |
|---|---|
Pangkalan pengetahuan | Resolusi yang lebih cepat dan lebih akurat |
Balasan yang disarankan | Waktu respons yang lebih cepat dan konsistensi merek |
Asisten AI | Dukungan waktu nyata untuk agen selama percakapan |
Chatbot | Dukungan garis depan otomatis dan pengalihan yang lebih tinggi |
Pengenalan niat | PemRouting yang lebih baik dan pengurangan bolak-balik |
Ringkasan AI | Serah terima yang lebih lancar di seluruh saluran dan agen |
Dukungan AI omnichannel | Pengalaman pelanggan yang terus menerus dan terpadu |
Integrasi sistem dan web | Jawaban akurat menggunakan data waktu nyata |
Peningkatan tanpa hambatan | Agen manusia mengambil alih dengan konteks penuh |
Pelatihan yang mudah | Peningkatan akurasi yang berkelanjutan seiring waktu |
Bot suara | Menangani volume telepon tinggi dan mentransfer dengan cerdas |
Ketika sebuah kueri sampai ke agen manusia, AI dapat membuat agen tersebut seefisien mungkin. Berikut adalah beberapa fitur dan contoh penggunaan untuk agen layanan pelanggan Anda agar memanfaatkan AI.
Kemampuan AI | Apa yang Ditingkatkan |
|---|---|
Pangkalan pengetahuan | Resolusi yang lebih cepat dan lebih akurat |
Balasan yang disarankan | Waktu respons yang lebih cepat dan konsistensi merek |
Asisten AI | Dukungan waktu nyata untuk agen selama percakapan |
Chatbot | Dukungan garis depan otomatis dan pengalihan yang lebih tinggi |
Pengenalan niat | PemRouting yang lebih baik dan pengurangan bolak-balik |
Ringkasan AI | Serah terima yang lebih lancar di seluruh saluran dan agen |
Dukungan AI omnichannel | Pengalaman pelanggan yang terus menerus dan terpadu |
Integrasi sistem dan web | Jawaban akurat menggunakan data waktu nyata |
Peningkatan tanpa hambatan | Agen manusia mengambil alih dengan konteks penuh |
Pelatihan yang mudah | Peningkatan akurasi yang berkelanjutan seiring waktu |
Bot suara | Menangani volume telepon tinggi dan mentransfer dengan cerdas |
Basis pengetahuan
Basis pengetahuan adalah repositori terpusat informasi, seperti FAQ, panduan pemecahan masalah, dan sumber daya penting lainnya yang diandalkan tim layanan pelanggan untuk menjawab pertanyaan pelanggan. Basis pengetahuan yang disusun dengan baik adalah tulang punggung strategi layanan pelanggan yang efektif yang dipandu oleh AI. Dengan mengintegrasikan AI dengan basis pengetahuan Anda, Anda memberi agen Anda informasi paling akurat dan terkini di ujung jari mereka. Mereka dapat dengan cepat mengambil dan memeriksa informasi yang relevan, sehingga menyelesaikan pertanyaan lebih cepat.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menghubungi dukungan dengan pertanyaan tentang fitur produk yang baru diluncurkan. Agen tidak akrab dengan pembaruan terbaru, tetapi AI dengan cepat mengakses basis pengetahuan dan mengambil dokumentasi mendetail tentang fitur tersebut, termasuk FAQ, langkah pemecahan masalah, dan tips penggunaan. Agen kemudian dapat dengan percaya diri membimbing pelanggan melalui proses tanpa meningkatkan masalah atau menahan pelanggan.
Basis pengetahuan adalah repositori terpusat informasi, seperti FAQ, panduan pemecahan masalah, dan sumber daya penting lainnya yang diandalkan tim layanan pelanggan untuk menjawab pertanyaan pelanggan. Basis pengetahuan yang disusun dengan baik adalah tulang punggung strategi layanan pelanggan yang efektif yang dipandu oleh AI. Dengan mengintegrasikan AI dengan basis pengetahuan Anda, Anda memberi agen Anda informasi paling akurat dan terkini di ujung jari mereka. Mereka dapat dengan cepat mengambil dan memeriksa informasi yang relevan, sehingga menyelesaikan pertanyaan lebih cepat.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menghubungi dukungan dengan pertanyaan tentang fitur produk yang baru diluncurkan. Agen tidak akrab dengan pembaruan terbaru, tetapi AI dengan cepat mengakses basis pengetahuan dan mengambil dokumentasi mendetail tentang fitur tersebut, termasuk FAQ, langkah pemecahan masalah, dan tips penggunaan. Agen kemudian dapat dengan percaya diri membimbing pelanggan melalui proses tanpa meningkatkan masalah atau menahan pelanggan.
Basis pengetahuan adalah repositori terpusat informasi, seperti FAQ, panduan pemecahan masalah, dan sumber daya penting lainnya yang diandalkan tim layanan pelanggan untuk menjawab pertanyaan pelanggan. Basis pengetahuan yang disusun dengan baik adalah tulang punggung strategi layanan pelanggan yang efektif yang dipandu oleh AI. Dengan mengintegrasikan AI dengan basis pengetahuan Anda, Anda memberi agen Anda informasi paling akurat dan terkini di ujung jari mereka. Mereka dapat dengan cepat mengambil dan memeriksa informasi yang relevan, sehingga menyelesaikan pertanyaan lebih cepat.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menghubungi dukungan dengan pertanyaan tentang fitur produk yang baru diluncurkan. Agen tidak akrab dengan pembaruan terbaru, tetapi AI dengan cepat mengakses basis pengetahuan dan mengambil dokumentasi mendetail tentang fitur tersebut, termasuk FAQ, langkah pemecahan masalah, dan tips penggunaan. Agen kemudian dapat dengan percaya diri membimbing pelanggan melalui proses tanpa meningkatkan masalah atau menahan pelanggan.
Balasan yang disarankan
Balasan yang disarankan yang didorong AI dapat secara signifikan mempercepat interaksi pelanggan dengan memberikan agen respons yang sesuai konteks berdasarkan interaksi sebelumnya. Balasan yang disarankan meningkatkan waktu respons dan memastikan konsistensi dalam informasi pelanggan dan suara merek.
Studi Kasus: Seorang pelanggan memulai obrolan langsung untuk menanyakan tentang kebijakan pengembalian perusahaan untuk produk yang dibeli dengan potongan harga. AI menganalisis pertanyaan tersebut dan menyarankan balasan dengan kebijakan pengembalian tertentu untuk barang-barang yang dijual, sedikit berbeda dari kebijakan pengembalian standar. Agen kemudian dapat dengan cepat meninjau dan mengirim balasan yang disarankan.
Balasan yang disarankan yang didorong AI dapat secara signifikan mempercepat interaksi pelanggan dengan memberikan agen respons yang sesuai konteks berdasarkan interaksi sebelumnya. Balasan yang disarankan meningkatkan waktu respons dan memastikan konsistensi dalam informasi pelanggan dan suara merek.
Studi Kasus: Seorang pelanggan memulai obrolan langsung untuk menanyakan tentang kebijakan pengembalian perusahaan untuk produk yang dibeli dengan potongan harga. AI menganalisis pertanyaan tersebut dan menyarankan balasan dengan kebijakan pengembalian tertentu untuk barang-barang yang dijual, sedikit berbeda dari kebijakan pengembalian standar. Agen kemudian dapat dengan cepat meninjau dan mengirim balasan yang disarankan.
Balasan yang disarankan yang didorong AI dapat secara signifikan mempercepat interaksi pelanggan dengan memberikan agen respons yang sesuai konteks berdasarkan interaksi sebelumnya. Balasan yang disarankan meningkatkan waktu respons dan memastikan konsistensi dalam informasi pelanggan dan suara merek.
Studi Kasus: Seorang pelanggan memulai obrolan langsung untuk menanyakan tentang kebijakan pengembalian perusahaan untuk produk yang dibeli dengan potongan harga. AI menganalisis pertanyaan tersebut dan menyarankan balasan dengan kebijakan pengembalian tertentu untuk barang-barang yang dijual, sedikit berbeda dari kebijakan pengembalian standar. Agen kemudian dapat dengan cepat meninjau dan mengirim balasan yang disarankan.
asisten AI
Asisten AI dapat menjadi mitra yang kuat bagi agen layanan pelanggan Anda dengan memberikan dukungan waktu nyata selama interaksi. Ini dapat menampilkan informasi yang relevan atau menyarankan balasan, mengurangi beban kognitif pada agen Anda dan memungkinkan waktu penanganan yang lebih cepat.
Asisten AI Bird membekali tim CS dengan analitik komprehensif yang memungkinkan Anda melacak jumlah percakapan yang diselesaikan secara mandiri oleh AI dan yang dialihkan ke agen manusia. Wawasan ini membantu Anda terus menyempurnakan strategi layanan pelanggan AI Anda dan mengoptimalkan beban kerja agen manusia.
Kasus Penggunaan: Bayangkan seorang agen layanan pelanggan yang menangani masalah penagihan yang melibatkan beberapa transaksi selama beberapa bulan. Asisten AI memantau percakapan, menyarankan transaksi yang paling relevan dan menampilkan catatan penagihan historis. Ia bahkan menyarankan respons berdasarkan resolusi masa lalu dari masalah serupa. Ini memungkinkan agen untuk menyelesaikan pertanyaan lebih cepat dan dengan akurasi yang lebih besar.
Asisten AI dapat menjadi mitra yang kuat bagi agen layanan pelanggan Anda dengan memberikan dukungan waktu nyata selama interaksi. Ini dapat menampilkan informasi yang relevan atau menyarankan balasan, mengurangi beban kognitif pada agen Anda dan memungkinkan waktu penanganan yang lebih cepat.
Asisten AI Bird membekali tim CS dengan analitik komprehensif yang memungkinkan Anda melacak jumlah percakapan yang diselesaikan secara mandiri oleh AI dan yang dialihkan ke agen manusia. Wawasan ini membantu Anda terus menyempurnakan strategi layanan pelanggan AI Anda dan mengoptimalkan beban kerja agen manusia.
Kasus Penggunaan: Bayangkan seorang agen layanan pelanggan yang menangani masalah penagihan yang melibatkan beberapa transaksi selama beberapa bulan. Asisten AI memantau percakapan, menyarankan transaksi yang paling relevan dan menampilkan catatan penagihan historis. Ia bahkan menyarankan respons berdasarkan resolusi masa lalu dari masalah serupa. Ini memungkinkan agen untuk menyelesaikan pertanyaan lebih cepat dan dengan akurasi yang lebih besar.
Asisten AI dapat menjadi mitra yang kuat bagi agen layanan pelanggan Anda dengan memberikan dukungan waktu nyata selama interaksi. Ini dapat menampilkan informasi yang relevan atau menyarankan balasan, mengurangi beban kognitif pada agen Anda dan memungkinkan waktu penanganan yang lebih cepat.
Asisten AI Bird membekali tim CS dengan analitik komprehensif yang memungkinkan Anda melacak jumlah percakapan yang diselesaikan secara mandiri oleh AI dan yang dialihkan ke agen manusia. Wawasan ini membantu Anda terus menyempurnakan strategi layanan pelanggan AI Anda dan mengoptimalkan beban kerja agen manusia.
Kasus Penggunaan: Bayangkan seorang agen layanan pelanggan yang menangani masalah penagihan yang melibatkan beberapa transaksi selama beberapa bulan. Asisten AI memantau percakapan, menyarankan transaksi yang paling relevan dan menampilkan catatan penagihan historis. Ia bahkan menyarankan respons berdasarkan resolusi masa lalu dari masalah serupa. Ini memungkinkan agen untuk menyelesaikan pertanyaan lebih cepat dan dengan akurasi yang lebih besar.
Chatbot
Chatbots seringkali menjadi titik kontak digital pertama bagi pelanggan dan dapat menangani berbagai pertanyaan secara mandiri. Bird meningkatkan kemampuan ini dengan menerapkan aturan ketat untuk mencegah informasi yang salah, memberi Anda kontrol yang lebih tepat atas informasi yang diberikan oleh bot Anda.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menggunakan chatbot untuk menanyakan status pengiriman internasional. Chatbot menarik data pelacakan waktu nyata dan memberikan pembaruan jika tersedia. Namun, jika informasi pelacakan tidak jelas atau tertunda, chatbot memiliki instruksi untuk meningkatkan pertanyaan kepada agen manusia sebelum memberikan informasi spekulatif sehingga pelanggan selalu menerima respons yang paling akurat.
Chatbots seringkali menjadi titik kontak digital pertama bagi pelanggan dan dapat menangani berbagai pertanyaan secara mandiri. Bird meningkatkan kemampuan ini dengan menerapkan aturan ketat untuk mencegah informasi yang salah, memberi Anda kontrol yang lebih tepat atas informasi yang diberikan oleh bot Anda.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menggunakan chatbot untuk menanyakan status pengiriman internasional. Chatbot menarik data pelacakan waktu nyata dan memberikan pembaruan jika tersedia. Namun, jika informasi pelacakan tidak jelas atau tertunda, chatbot memiliki instruksi untuk meningkatkan pertanyaan kepada agen manusia sebelum memberikan informasi spekulatif sehingga pelanggan selalu menerima respons yang paling akurat.
Chatbots seringkali menjadi titik kontak digital pertama bagi pelanggan dan dapat menangani berbagai pertanyaan secara mandiri. Bird meningkatkan kemampuan ini dengan menerapkan aturan ketat untuk mencegah informasi yang salah, memberi Anda kontrol yang lebih tepat atas informasi yang diberikan oleh bot Anda.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menggunakan chatbot untuk menanyakan status pengiriman internasional. Chatbot menarik data pelacakan waktu nyata dan memberikan pembaruan jika tersedia. Namun, jika informasi pelacakan tidak jelas atau tertunda, chatbot memiliki instruksi untuk meningkatkan pertanyaan kepada agen manusia sebelum memberikan informasi spekulatif sehingga pelanggan selalu menerima respons yang paling akurat.
Dukungan berbasis AI omnichannel
Tim layanan pelanggan modern membentang di berbagai saluran dan platform. Ini hanya pantas bahwa dukungan AI harus omnichannel, juga.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai percakapan via Facebook tentang masalah teknis. Bot AI merespons awalnya, tetapi pelanggan beralih ke email untuk bantuan lebih lanjut saat percakapan menjadi lebih rinci. AI dengan mulus melanjutkan percakapan melalui email, dengan konteks penuh dari interaksi media sosial, membantu pelanggan mengalami perjalanan yang lancar dan konsisten di seluruh saluran.
Tim layanan pelanggan modern membentang di berbagai saluran dan platform. Ini hanya pantas bahwa dukungan AI harus omnichannel, juga.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai percakapan via Facebook tentang masalah teknis. Bot AI merespons awalnya, tetapi pelanggan beralih ke email untuk bantuan lebih lanjut saat percakapan menjadi lebih rinci. AI dengan mulus melanjutkan percakapan melalui email, dengan konteks penuh dari interaksi media sosial, membantu pelanggan mengalami perjalanan yang lancar dan konsisten di seluruh saluran.
Tim layanan pelanggan modern membentang di berbagai saluran dan platform. Ini hanya pantas bahwa dukungan AI harus omnichannel, juga.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai percakapan via Facebook tentang masalah teknis. Bot AI merespons awalnya, tetapi pelanggan beralih ke email untuk bantuan lebih lanjut saat percakapan menjadi lebih rinci. AI dengan mulus melanjutkan percakapan melalui email, dengan konteks penuh dari interaksi media sosial, membantu pelanggan mengalami perjalanan yang lancar dan konsisten di seluruh saluran.
Integrasi dengan sistem, aplikasi, dan web Anda
Sistem AI paling efektif ketika diintegrasikan dengan infrastruktur yang ada, termasuk sistem CRM, aplikasi, dan platform web Anda. Konektivitas ini memungkinkan AI untuk menarik data relevan dari berbagai sumber untuk merespons pertanyaan pelanggan secara menyeluruh dan akurat.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai sesi obrolan di situs web Anda menanyakan status pesanan terbaru mereka. AI langsung terhubung dengan sistem manajemen pesanan Anda, mengambil status pengiriman terbaru, dan memberi tahu pelanggan tanpa perlu melibatkan agen manusia.
Sistem AI paling efektif ketika diintegrasikan dengan infrastruktur yang ada, termasuk sistem CRM, aplikasi, dan platform web Anda. Konektivitas ini memungkinkan AI untuk menarik data relevan dari berbagai sumber untuk merespons pertanyaan pelanggan secara menyeluruh dan akurat.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai sesi obrolan di situs web Anda menanyakan status pesanan terbaru mereka. AI langsung terhubung dengan sistem manajemen pesanan Anda, mengambil status pengiriman terbaru, dan memberi tahu pelanggan tanpa perlu melibatkan agen manusia.
Sistem AI paling efektif ketika diintegrasikan dengan infrastruktur yang ada, termasuk sistem CRM, aplikasi, dan platform web Anda. Konektivitas ini memungkinkan AI untuk menarik data relevan dari berbagai sumber untuk merespons pertanyaan pelanggan secara menyeluruh dan akurat.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai sesi obrolan di situs web Anda menanyakan status pesanan terbaru mereka. AI langsung terhubung dengan sistem manajemen pesanan Anda, mengambil status pengiriman terbaru, dan memberi tahu pelanggan tanpa perlu melibatkan agen manusia.
Eskalasi tanpa hambatan ke agen manusia
Sistem AI Bird mengkategorikan dan menandai semua pesan yang ditangani oleh bot AI, memudahkan agen manusia untuk mengambil alih ketika diperlukan. Ketika percakapan menjadi terlalu kompleks untuk AI, tindakan itu dapat dengan lancar beralih ke agen manusia dengan konteks penuh.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai percakapan dengan chatbot tentang sengketa penagihan. AI menangani pertanyaan awal, tetapi saat masalah menjadi lebih rumit, AI menandai percakapan tersebut sebagai yang memerlukan intervensi manusia. Ketika agen manusia mengambil alih, mereka memiliki akses ke seluruh riwayat obrolan, yang dikategorikan oleh AI, memungkinkan mereka untuk menangani masalah tersebut tanpa kebutuhan pelanggan untuk mengulangi diri mereka.
Sistem AI Bird mengkategorikan dan menandai semua pesan yang ditangani oleh bot AI, memudahkan agen manusia untuk mengambil alih ketika diperlukan. Ketika percakapan menjadi terlalu kompleks untuk AI, tindakan itu dapat dengan lancar beralih ke agen manusia dengan konteks penuh.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai percakapan dengan chatbot tentang sengketa penagihan. AI menangani pertanyaan awal, tetapi saat masalah menjadi lebih rumit, AI menandai percakapan tersebut sebagai yang memerlukan intervensi manusia. Ketika agen manusia mengambil alih, mereka memiliki akses ke seluruh riwayat obrolan, yang dikategorikan oleh AI, memungkinkan mereka untuk menangani masalah tersebut tanpa kebutuhan pelanggan untuk mengulangi diri mereka.
Sistem AI Bird mengkategorikan dan menandai semua pesan yang ditangani oleh bot AI, memudahkan agen manusia untuk mengambil alih ketika diperlukan. Ketika percakapan menjadi terlalu kompleks untuk AI, tindakan itu dapat dengan lancar beralih ke agen manusia dengan konteks penuh.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan memulai percakapan dengan chatbot tentang sengketa penagihan. AI menangani pertanyaan awal, tetapi saat masalah menjadi lebih rumit, AI menandai percakapan tersebut sebagai yang memerlukan intervensi manusia. Ketika agen manusia mengambil alih, mereka memiliki akses ke seluruh riwayat obrolan, yang dikategorikan oleh AI, memungkinkan mereka untuk menangani masalah tersebut tanpa kebutuhan pelanggan untuk mengulangi diri mereka.
Kemampuan pelatihan yang mudah
Sistem AI harus berkembang dan belajar agar tetap efektif. Bird menyediakan alat untuk menyempurnakan bot AI Anda seiring waktu sehingga mereka terus memberikan layanan berkualitas tinggi. Fungsi peta pikiran unik Bird memungkinkan Anda melihat semua respons AI, dari mana asalnya di basis pengetahuan, dan bagaimana mereka digunakan di seluruh percakapan.
Studi Kasus: Seiring waktu, Anda memperhatikan bahwa pelanggan sering menanyakan tentang fitur produk tertentu yang tidak ditangani dengan baik di basis pengetahuan. Dengan menggunakan fungsi peta pikiran Bird, Anda melacak bagaimana AI telah menangani pertanyaan ini dan mengidentifikasi kekurangan dalam informasi yang diberikan. Anda kemudian memperbarui basis pengetahuan dengan panduan yang lebih rinci untuk menangani interaksi yang didukung AI di masa depan dengan lebih efektif.
Sistem AI harus berkembang dan belajar agar tetap efektif. Bird menyediakan alat untuk menyempurnakan bot AI Anda seiring waktu sehingga mereka terus memberikan layanan berkualitas tinggi. Fungsi peta pikiran unik Bird memungkinkan Anda melihat semua respons AI, dari mana asalnya di basis pengetahuan, dan bagaimana mereka digunakan di seluruh percakapan.
Studi Kasus: Seiring waktu, Anda memperhatikan bahwa pelanggan sering menanyakan tentang fitur produk tertentu yang tidak ditangani dengan baik di basis pengetahuan. Dengan menggunakan fungsi peta pikiran Bird, Anda melacak bagaimana AI telah menangani pertanyaan ini dan mengidentifikasi kekurangan dalam informasi yang diberikan. Anda kemudian memperbarui basis pengetahuan dengan panduan yang lebih rinci untuk menangani interaksi yang didukung AI di masa depan dengan lebih efektif.
Sistem AI harus berkembang dan belajar agar tetap efektif. Bird menyediakan alat untuk menyempurnakan bot AI Anda seiring waktu sehingga mereka terus memberikan layanan berkualitas tinggi. Fungsi peta pikiran unik Bird memungkinkan Anda melihat semua respons AI, dari mana asalnya di basis pengetahuan, dan bagaimana mereka digunakan di seluruh percakapan.
Studi Kasus: Seiring waktu, Anda memperhatikan bahwa pelanggan sering menanyakan tentang fitur produk tertentu yang tidak ditangani dengan baik di basis pengetahuan. Dengan menggunakan fungsi peta pikiran Bird, Anda melacak bagaimana AI telah menangani pertanyaan ini dan mengidentifikasi kekurangan dalam informasi yang diberikan. Anda kemudian memperbarui basis pengetahuan dengan panduan yang lebih rinci untuk menangani interaksi yang didukung AI di masa depan dengan lebih efektif.
Bot suara
Meskipun munculnya saluran digital seperti obrolan dan email, sebagian besar pelanggan masih lebih memilih kecepatan dan sentuhan pribadi dari panggilan telepon ketika menghadapi masalah kompleks atau pertanyaan mendesak. Tepatnya, 71% dari Gen Z, 81% dari Milenial, 86% dari Gen X, dan luar biasa 94% dari baby boomer lebih mungkin menghubungi dukungan pelanggan melalui telepon. Di sinilah bot suara berbasis AI dapat berperan untuk mengurangi volume panggilan yang tinggi dan membantu melibatkan pelanggan dalam percakapan kompleks.
Bot suara Bird terintegrasi dengan mendalam dengan basis pengetahuan yang ada, memungkinkan untuk melakukan percakapan pelanggan yang alami dan terinformasi. Bot ini dapat menangani berbagai pertanyaan secara otonom, menyelesaikan banyak masalah langsung di tempat. Namun, ketika masalah pelanggan memerlukan pendekatan yang lebih bernuansa, bot suara tidak hanya meneruskan panggilan—ia menyediakan transkrip dan ringkasan percakapan yang terperinci kepada agen manusia, memberikan mereka semua konteks yang mereka butuhkan untuk menyelesaikan masalah dengan efisien.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menelepon dengan ketidaksesuaian tagihan yang melibatkan beberapa akun dan transaksi selama beberapa bulan. Bot suara memulai percakapan dengan memverifikasi identitas pelanggan dan mengumpulkan rincian tentang masalah tersebut. Saat pelanggan menjelaskan masalahnya, bot menarik data yang relevan dari basis pengetahuan dan berusaha menyelesaikan masalah tersebut. Ketika menjadi jelas bahwa situasi tersebut memerlukan intervensi manusia, bot dengan mulus mentransfer panggilan ke agen, memberikan mereka transkrip lengkap dari percakapan, termasuk langkah pemecahan masalah yang sudah dicoba. Agen kemudian dapat melanjutkan tepat di tempat bot meninggalkan, dilengkapi dengan semua informasi yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dengan cepat dan memuaskan pelanggan.
Meskipun munculnya saluran digital seperti obrolan dan email, sebagian besar pelanggan masih lebih memilih kecepatan dan sentuhan pribadi dari panggilan telepon ketika menghadapi masalah kompleks atau pertanyaan mendesak. Tepatnya, 71% dari Gen Z, 81% dari Milenial, 86% dari Gen X, dan luar biasa 94% dari baby boomer lebih mungkin menghubungi dukungan pelanggan melalui telepon. Di sinilah bot suara berbasis AI dapat berperan untuk mengurangi volume panggilan yang tinggi dan membantu melibatkan pelanggan dalam percakapan kompleks.
Bot suara Bird terintegrasi dengan mendalam dengan basis pengetahuan yang ada, memungkinkan untuk melakukan percakapan pelanggan yang alami dan terinformasi. Bot ini dapat menangani berbagai pertanyaan secara otonom, menyelesaikan banyak masalah langsung di tempat. Namun, ketika masalah pelanggan memerlukan pendekatan yang lebih bernuansa, bot suara tidak hanya meneruskan panggilan—ia menyediakan transkrip dan ringkasan percakapan yang terperinci kepada agen manusia, memberikan mereka semua konteks yang mereka butuhkan untuk menyelesaikan masalah dengan efisien.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menelepon dengan ketidaksesuaian tagihan yang melibatkan beberapa akun dan transaksi selama beberapa bulan. Bot suara memulai percakapan dengan memverifikasi identitas pelanggan dan mengumpulkan rincian tentang masalah tersebut. Saat pelanggan menjelaskan masalahnya, bot menarik data yang relevan dari basis pengetahuan dan berusaha menyelesaikan masalah tersebut. Ketika menjadi jelas bahwa situasi tersebut memerlukan intervensi manusia, bot dengan mulus mentransfer panggilan ke agen, memberikan mereka transkrip lengkap dari percakapan, termasuk langkah pemecahan masalah yang sudah dicoba. Agen kemudian dapat melanjutkan tepat di tempat bot meninggalkan, dilengkapi dengan semua informasi yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dengan cepat dan memuaskan pelanggan.
Meskipun munculnya saluran digital seperti obrolan dan email, sebagian besar pelanggan masih lebih memilih kecepatan dan sentuhan pribadi dari panggilan telepon ketika menghadapi masalah kompleks atau pertanyaan mendesak. Tepatnya, 71% dari Gen Z, 81% dari Milenial, 86% dari Gen X, dan luar biasa 94% dari baby boomer lebih mungkin menghubungi dukungan pelanggan melalui telepon. Di sinilah bot suara berbasis AI dapat berperan untuk mengurangi volume panggilan yang tinggi dan membantu melibatkan pelanggan dalam percakapan kompleks.
Bot suara Bird terintegrasi dengan mendalam dengan basis pengetahuan yang ada, memungkinkan untuk melakukan percakapan pelanggan yang alami dan terinformasi. Bot ini dapat menangani berbagai pertanyaan secara otonom, menyelesaikan banyak masalah langsung di tempat. Namun, ketika masalah pelanggan memerlukan pendekatan yang lebih bernuansa, bot suara tidak hanya meneruskan panggilan—ia menyediakan transkrip dan ringkasan percakapan yang terperinci kepada agen manusia, memberikan mereka semua konteks yang mereka butuhkan untuk menyelesaikan masalah dengan efisien.
Kasus Penggunaan: Seorang pelanggan menelepon dengan ketidaksesuaian tagihan yang melibatkan beberapa akun dan transaksi selama beberapa bulan. Bot suara memulai percakapan dengan memverifikasi identitas pelanggan dan mengumpulkan rincian tentang masalah tersebut. Saat pelanggan menjelaskan masalahnya, bot menarik data yang relevan dari basis pengetahuan dan berusaha menyelesaikan masalah tersebut. Ketika menjadi jelas bahwa situasi tersebut memerlukan intervensi manusia, bot dengan mulus mentransfer panggilan ke agen, memberikan mereka transkrip lengkap dari percakapan, termasuk langkah pemecahan masalah yang sudah dicoba. Agen kemudian dapat melanjutkan tepat di tempat bot meninggalkan, dilengkapi dengan semua informasi yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dengan cepat dan memuaskan pelanggan.
Baik untuk agen Anda, hebat untuk pelanggan Anda
Dengan alat yang didukung AI seperti Service Cloud Bird, tim layanan pelanggan Anda dapat "selalu aktif," memberikan dukungan terus-menerus di semua saluran Anda, dari obrolan dan email hingga telepon dan media sosial. Tidak peduli di mana atau kapan seorang pelanggan menghubungi, seseorang (atau beberapa bot) akan ada untuk memberikan dukungan yang konsisten dan berkualitas.
AI melampaui efisiensi; ia membawa personalisasi ke setiap interaksi. Di dunia di mana 71% konsumen mengharapkan pengalaman yang disesuaikan dan 76% merasa frustrasi ketika mereka tidak mendapatkannya, otomatisasi inteligent Bird memanfaatkan data pelanggan untuk memberikan respons yang beresonansi, membangun hubungan yang lebih kuat dan mendorong kepuasan pelanggan.
Apa yang baik bagi pelanggan Anda bahkan lebih baik bagi agen Anda. Dengan mengotomatiskan tugas rutin dan memberikan wawasan waktu nyata, AI Bird memungkinkan tim Anda untuk fokus pada isu-isu kompleks, bekerja lebih efisien dan dengan kepuasan yang lebih besar.
Dengan Cloud Layanan Bird, Anda tidak hanya meningkatkan layanan pelanggan—Anda sedang membuat pengalaman pelanggan lebih cerdas untuk pelanggan dan agen Anda. Hubungi kami hari ini untuk menemukan bagaimana.
Dengan alat yang didukung AI seperti Service Cloud Bird, tim layanan pelanggan Anda dapat "selalu aktif," memberikan dukungan terus-menerus di semua saluran Anda, dari obrolan dan email hingga telepon dan media sosial. Tidak peduli di mana atau kapan seorang pelanggan menghubungi, seseorang (atau beberapa bot) akan ada untuk memberikan dukungan yang konsisten dan berkualitas.
AI melampaui efisiensi; ia membawa personalisasi ke setiap interaksi. Di dunia di mana 71% konsumen mengharapkan pengalaman yang disesuaikan dan 76% merasa frustrasi ketika mereka tidak mendapatkannya, otomatisasi inteligent Bird memanfaatkan data pelanggan untuk memberikan respons yang beresonansi, membangun hubungan yang lebih kuat dan mendorong kepuasan pelanggan.
Apa yang baik bagi pelanggan Anda bahkan lebih baik bagi agen Anda. Dengan mengotomatiskan tugas rutin dan memberikan wawasan waktu nyata, AI Bird memungkinkan tim Anda untuk fokus pada isu-isu kompleks, bekerja lebih efisien dan dengan kepuasan yang lebih besar.
Dengan Cloud Layanan Bird, Anda tidak hanya meningkatkan layanan pelanggan—Anda sedang membuat pengalaman pelanggan lebih cerdas untuk pelanggan dan agen Anda. Hubungi kami hari ini untuk menemukan bagaimana.
Dengan alat yang didukung AI seperti Service Cloud Bird, tim layanan pelanggan Anda dapat "selalu aktif," memberikan dukungan terus-menerus di semua saluran Anda, dari obrolan dan email hingga telepon dan media sosial. Tidak peduli di mana atau kapan seorang pelanggan menghubungi, seseorang (atau beberapa bot) akan ada untuk memberikan dukungan yang konsisten dan berkualitas.
AI melampaui efisiensi; ia membawa personalisasi ke setiap interaksi. Di dunia di mana 71% konsumen mengharapkan pengalaman yang disesuaikan dan 76% merasa frustrasi ketika mereka tidak mendapatkannya, otomatisasi inteligent Bird memanfaatkan data pelanggan untuk memberikan respons yang beresonansi, membangun hubungan yang lebih kuat dan mendorong kepuasan pelanggan.
Apa yang baik bagi pelanggan Anda bahkan lebih baik bagi agen Anda. Dengan mengotomatiskan tugas rutin dan memberikan wawasan waktu nyata, AI Bird memungkinkan tim Anda untuk fokus pada isu-isu kompleks, bekerja lebih efisien dan dengan kepuasan yang lebih besar.
Dengan Cloud Layanan Bird, Anda tidak hanya meningkatkan layanan pelanggan—Anda sedang membuat pengalaman pelanggan lebih cerdas untuk pelanggan dan agen Anda. Hubungi kami hari ini untuk menemukan bagaimana.
