How long does it typically take to deploy an AI customer service solution from start to finish?

It can take a few weeks to several months to deploy an AI customer service solution, depending on its complexity. A basic FAQ chatbot can go live within a day, while a fully integrated AI agent can take 2-3 months. Large enterprise deployments with custom systems and compliance requirements can take 6 months to deploy.

Do AI customer service tools work equally well across different languages and cultures?

AI customer service tools change in efficacy across languages because LLMs are trained more extensively in languages like English, making them less accurate in languages with fewer training data. Cultural nuances and slang can also cause misunderstandings, so businesses supporting diverse markets usually need to invest in multilingual training and testing in each language region to ensure quality.

Can AI handle highly emotional or sensitive customer interactions effectively?

AI can handle many emotional or sensitive interactions thanks to sentiment analysis, which helps detect distress or negative emotions. It’s generally effective for issues like service failures, where escalation logic keeps responses professional. However, AI still struggles with deeply personal conversations involving intense emotions because it lacks true empathy. In these cases, human agents remain essential.

How do I train AI to reflect my brand’s specific voice and tone in customer conversations?

To align AI with your brand’s voice and tone, you’ll need to train it on brand-specific data. Companies often provide style guides or existing conversation transcripts so the AI learns how to communicate in the brand’s style. Many AI platforms support configurable tone settings to adjust how the AI responds. Ongoing reviews of real interactions also help refine the system, ensuring it stays consistent with your brand’s personality over time.

What kind of maintenance does an AI customer service system require after launch?

An AI customer service system requires ongoing maintenance after launch, including updating training data to reflect new products or policies, monitoring conversation logs for errors or gaps, and retraining models if accuracy drops. Businesses also need to track performance metrics like resolution rates and customer satisfaction and continuously refine conversation flows to adapt to changing customer expectations.

6 استراتيجيات للذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء تحقق نتائج في عام 2025

كتابة

كلير كو

باحث وصانع محتوى في الذكاء الاصطناعي

جدول المحتويات

الخطوة 1. عنوان الخطوة يوضع هنا كما هو متوقع

الملخص

يحوّل الذكاء الاصطناعي خدمة العملاء من خلال أتمتة المهام وتوفير الدعم على مدار الساعة.
يتجاوز الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء حدود الدردشة الآلية، حيث يمكّن من تنفيذ سير عمل كامل مثل تحديث الطلبات أو الإرجاع دون تدخل بشري.
يتطلب اعتماد الذكاء الاصطناعي الناجح أهدافاً واضحة وبيانات جيدة وأدوات متكاملة.
توفر الشركات الحقيقية تكاليف كبيرة وتوسع الدعم بسرعة باستخدام الذكاء الاصطناعي — حيث يتم حل ملايين التذاكر شهرياً مع تدخل بشري محدود.

خدمة العملاء ليست سهلة. (فقدت العدّ من كثرة المرات التي صرخ فيها عميل عليّ بسبب كمية الثلج في مشروبه.)

لكنها مجال مناسب جداً للذكاء الاصطناعي.

أعرف ذلك لأن شركتي ساعدت في نشر أكثر من 750,000 وكيل ذكاء اصطناعي في السنوات الأخيرة.

وأكثر تطبيق شائع لمنصتنا للذكاء الاصطناعي؟ إنه خدمة العملاء.

لذا رأيت كيف يغيّر الذكاء الاصطناعي خدمة العملاء بشكل جذري – من الشركات الكبرى إلى الشركات الناشئة الصغيرة.

ليس من المستغرب أن العديد من المؤسسات قد انضمت بالفعل. في الواقع، 83٪ من صناع القرار يقولون إنهم يخططون لزيادة استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء خلال العام المقبل.

إذا كنت تفكر في استخدام الذكاء الاصطناعي للدعم، فأنت لست وحدك. قد يبدو البدء مع روبوت دردشة لخدمة العملاء أو روبوت دردشة للمؤسسات خطوة كبيرة.

في هذا المقال، سأشرح لك كيف يبدو الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، وما هي أنواع التقنيات المتوفرة، وكيف يمكنك الاستفادة منها — بغض النظر عن حجم فريقك.

أنشئ روبوتات دردشة ذكية

أنشئ روبوتات دردشة مخصصة تعتمد على الوكلاء الذكيين

ابدأ الآن

ما هو الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء؟

الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء هو استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة وتحسين دعم العملاء من خلال روبوتات الدردشة والوكلاء الافتراضيين وسير العمل الذكي.

كما يوضح إيرميك بارماشيف، مطور أول قام بنشر عشرات وكلاء الذكاء الاصطناعي للعملاء: "وكلاء الذكاء الاصطناعي موجودون لأتمتة المهام المتكررة. لكنهم ليسوا بديلاً عن البشر. إنهم يتيحون للوكلاء البشريين حل المشكلات الحقيقية التي تتطلب تعاطفاً وإبداعاً وحكماً."

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة لخدمة العملاء؟

صحيح أن الجميع يرددون عبارة "استخدموا الذكاء الاصطناعي" – لكن ذلك قد يعني أشياء كثيرة: هل نتحدث عن روبوت دردشة؟ نظام تصنيف تذاكر تلقائي؟ شريط بحث ذكي؟

لكن في خدمة العملاء، يظهر الذكاء الاصطناعي عادةً في أشكال مألوفة قليلة.

diagram showing types of AI for customer service: AI chatbots, generative AI, AI agents, voice assistants, and machine learning

روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي

روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي هي أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي شيوعاً المستخدمة في خدمة العملاء اليوم.

لأنها تتكامل مع الأدوات الحالية للفرق، فهي ممتازة في التعامل مع الأسئلة المتكررة ومنع تراكم الطلبات.

يمكنها أيضاً جلب الإجابات من مراكز المساعدة أو التحقق من حالة الطلبات.

وبما أنها لا تنام، يمكن للعملاء الحصول على المساعدة في أي وقت يحتاجون إليه.

الذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء الاصطناعي التوليدي – كما يوحي اسمه – ينتج محتوى جديداً مثل النصوص أو الصور أو الموسيقى أو الشيفرة، من خلال تعلم الأنماط من البيانات الموجودة.

يستخدم نماذج التعلم العميق (مثل نماذج اللغة الكبيرة) لفهم البنية والأسلوب، ثم يولد مخرجات أصلية استجابةً للمطالبات.

ربما تعرف أدوات مثل ChatGPT أو DALL·E أو MusicLM – جميعها أمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليدي قيد العمل.

في خدمة العملاء، يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي غالباً للكتابة. قد يعني ذلك مساعدة روبوت الدردشة في تقديم ردود أكثر طبيعية أو تلخيص محادثة طويلة في ملخص سريع.

تستخدم بعض الفرق الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضاً لتحويل الأسئلة الشائعة إلى مقالات مساعدة.

وكلاء الذكاء الاصطناعي

إذا كنت قد قرأت عنواناً تقنياً في العام الماضي، فربما سمعت عن وكلاء الذكاء الاصطناعي.

هذا النوع من البرمجيات مصمم ليس فقط لإنتاج المحتوى أو الاستجابة للمطالبات، بل أيضاً لاتخاذ إجراءات هادفة نحو هدف محدد.

إذا كنت تعمل على منصة ذكاء اصطناعي مرنة، فلا حدود لكيفية تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي على سير عمل خدمة العملاء.

هم عنصر أساسي في أتمتة العمليات الذكية وأتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي، وقادرون على التعامل مع مهام متعددة الخطوات عبر الأدوات.

يمكنك بناء وكيل ذكاء اصطناعي يقرأ رسالة العميل، ويتحقق من حالة طلبه في Shopify، ويرسل تحديثاً — كل ذلك دون تدخل بشري.

أو وكيل ذكاء اصطناعي يشرح سياسة الإرجاع للعميل، ويولد ملصق إرجاع، ويحدث التذكرة في Zendesk.

عندما يتعلق الأمر بوكلاء الذكاء الاصطناعي، السماء هي الحد. اقرأ عن بعض أمثلة وكلاء الذكاء الاصطناعي الأخرى هنا.

على عكس روبوتات الدردشة التي تعتمد على التعليمات المتبادلة، يتميز الذكاء الاصطناعي الوكيلي بـ الاستقلالية. يمكنه تحديد ما يجب فعله وكيفية تحقيق ذلك، مع تعديل سلوكه بناءً على النتائج.

المساعدات الصوتية

خدمة العملاء تدور حول المحادثات، لذا من المنطقي أن معظم المساعدات الصوتية بالذكاء الاصطناعي تُستخدم في دعم الخدمة.

تستخدم هذه المساعدات التعرف على الكلام لفهم ما يقوله الشخص، وتحويل النص إلى كلام للرد، وكل ذلك في الوقت الفعلي.

قد تتساءل: لماذا نستخدم الصوت إذا كانت الدردشة تعمل بشكل جيد؟ سؤال وجيه.

تلجأ بعض الشركات إلى الصوت لأن هذا هو الأسلوب الذي يتوقعه عملاؤها بالفعل، مثل الاتصال بالبنك أو خط الدعم.

في هذه الحالات، غالباً ما يكون من الأسرع قول ما تحتاجه بدلاً من كتابته. وللأشخاص الذين لا يشعرون بالراحة مع الواجهات الرقمية، قد يكون الصوت أكثر طبيعية.

كما أن 90٪ من الأشخاص يعتقدون أن البحث الصوتي أسهل من البحث عبر الإنترنت، لذا من الواضح أن هناك طلبًا على استخدام الصوت.

في بيئة خدمة العملاء، تجيب المساعدات الصوتية على الأسئلة الروتينية، وترشد المستخدمين في مهام الخدمة الذاتية مثل إعادة تعيين كلمة المرور أو التحقق من رصيد الحساب.

تعلم الآلة

يتم تداول مصطلح "تعلم الآلة" كثيراً، نعم، هو مصطلح رائج. لكن خلف الضجة، هناك طرق حقيقية وملموسة يظهر بها في دعم العملاء.

في جوهره، تعلم الآلة يدور حول أنظمة تتحسن في اكتشاف الأنماط — ليس لأن شخصاً برمج كل قاعدة، بل لأنها شاهدت أمثلة كافية لتتعلم بنفسها.

هكذا يعرف مرشح البريد العشوائي ما يجب حجبه، أو كيف يتوقع Netflix ما ستشاهده لاحقاً.

في خدمة العملاء مثلاً، يمكن لنموذج تعلم الآلة مساعدة فريق الدعم في التنبؤ بأي التذاكر هي الأكثر احتمالاً للتصعيد أو تحديد أنماط الشكاوى قبل أن تتحول إلى مشكلات أكبر.

لبدء الاستخدام، لست بحاجة لبناء نموذجك الخاص؛ العديد من المنصات مثل Botpress توفر أدوات جاهزة يمكن تخصيصها ببيانات دعم فريقك السابقة.

هل تقوم بنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

اقرأ دليلنا لتنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي

اقرأ الآن

ما هي بعض الأمثلة الواقعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء؟

أتمتة الدعم المعقد باستخدام روبوت دردشة بالذكاء الاصطناعي

مساعدة العملاء في الرهون العقارية أو خطط التقاعد ليست بالأمر السهل — فكلتاهما عمليتان منظمتان للغاية وتقليدياً يدويتان. بالنسبة لبنك VR، كان ذلك يستهلك الكثير من الموارد وجهد الفريق.

أنشأ بنك VR روبوت دردشة بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع هذه المهام. من خلال الجمع بين فهم اللغة الطبيعية وتصميم روبوت الدردشة، أنشأنا روبوتاً يوجه المستخدمين في اتخاذ قرارات مالية حساسة ويدخل البيانات مباشرة في نظام إدارة علاقات العملاء الخاص بهم.

هذا الروبوت وحده يوفر الآن أكثر من 530,000 يورو سنوياً لبنك VR.

توسيع الدعم باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي

عندما تدعم مئات الآلاف من المستخدمين، حتى الأسئلة الصغيرة قد تتراكم بسرعة.

كانت هذه هي التحدي الذي واجهته Extendly: كيف تواكب الطلب المتزايد دون إنهاك فريق الدعم أو التضحية بسرعة الاستجابة.

لذا ساعدنا في بناء وكيل ذكاء اصطناعي يعمل كممثل دعم افتراضي: يفهم ما يطلبه المستخدمون ويمكنه حتى اتخاذ إجراءات مثل إنشاء التذاكر أو تصعيد المشكلات بنفسه.

الوكيل متصل بنظام إدارة علاقات العملاء والأدوات الداخلية، ويزداد ذكاءً مع تعلمه من المحادثات السابقة.

وهكذا تمكنوا من دعم 400,000 مستخدم دون الحاجة لمضاعفة حجم الفريق.

ما نوع الذكاء الاصطناعي الذي يجب أن أطبقه لخدمة العملاء؟

لا توجد إجابة واحدة تناسب الجميع. وهذا أمر جيد.

يعتمد نوع الذكاء الاصطناعي المناسب على حجم فريقك، حجم الطلبات، الأدوات، والأهداف.

بدلاً من محاولة "تطبيق الذكاء الاصطناعي" دفعة واحدة، من الأفضل البدء بشكل صغير مع حالة استخدام مركزة يمكنك من خلالها إثبات القيمة بسرعة.

بعد ذلك، يصبح من الأسهل تطوير وتوسيع الأتمتة لتشمل عمليات أكثر تعقيداً مع مرور الوقت.

إليك طريقة التفكير في الأمر:

المشكلة	حل الذكاء الاصطناعي
غارق في الطلبات المتكررة	ابدأ بروبوت دردشة للأسئلة الشائعة مرتبط بمركز المساعدة أو قاعدة المعرفة لديك.
رفع إنتاجية الفريق	جرّب أدوات مساعدة الوكلاء مثل الملخصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، أو تصنيف التذاكر لتسريع الحل دون تغيير سير عمل العملاء.
لديك حجم طلبات كبير وأنظمة ناضجة	انظر إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتصلون عبر الأدوات (مثل نظام إدارة علاقات العملاء أو نظام الطلبات) لتنفيذ المهام من البداية للنهاية مثل تحديث السجلات أو إدارة الاشتراكات.
لديك الكثير من بيانات الدعم التاريخية	استخدم نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بمعدلات فقدان العملاء أو تحديد أولوية التذاكر تلقائياً.

كم تبلغ تكلفة حل الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء؟

AI solution for customer service pricing: starter plans are free or up to $90 per month, mid-range plans are $200 - $1000 per month and enterprise solutions are $15000 or more a year

يمكن أن تتراوح حلول الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء من 0 إلى أكثر من 15000 دولار سنويًا – لكن ذلك يعتمد كليًا على احتياجاتك.

إذا كنت في مرحلة التجربة، غالبًا ما تكون الخطط المبدئية مجانية أو حوالي 30–90 دولارًا شهريًا. عادةً ما تتضمن هذه روبوت دردشة أساسي لقناة واحدة، وعدد قليل من القوالب، واستخدام محدود — مناسبة للإجابة على الأسئلة الشائعة أو تجربة الذكاء الاصطناعي دون التزام كبير.

الخطط المتوسطة، عادةً 200–1000 دولار شهريًا، تقدم إمكانيات أكبر: تكامل مع أدوات مثل Zendesk أو Intercom، دعم عبر قنوات متعددة، ولوحات تحكم تحليلية. وهي مناسبة للفرق المتنامية التي ترغب في الأتمتة دون فقدان الطابع الشخصي.

الحلول المؤسسية تبدأ من حوالي 15000 دولار سنويًا وتزداد حسب الحاجة. تأتي هذه مع فهم لغوي أعمق، ميزات الامتثال، دعم الإعداد، اتفاقيات مستوى الخدمة المخصصة، ومساعدة تقنية مخصصة، ومصممة للشركات التي تحتاج إلى الأمان، التوسع، والتحكم الدقيق.

فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

Benefits of AI for customer service are 24/7 service, customer satisfaction, employee productivity, cost efficiency, and personalized expereinces

خدمة على مدار الساعة

سواء كان الوقت الثالثة صباحاً في عطلة أو موسم تسوق مزدحم، يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع استفسارات العملاء فوراً.

هذا النوع من الدعم المستمر يساعد الشركات على خدمة جمهور عالمي والحفاظ على رضا العملاء طوال الوقت. كما أنه يقلل الضغط على الموظفين، الذين لم يعد عليهم تغطية جميع المناطق الزمنية.

زيادة رضا العملاء

تتوقع شركة Gartner أن 80% من فرق خدمة العملاء ستستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين تجربة العملاء.

وذلك لأن العملاء يحصلون على مساعدة أسرع وأكثر دقة دون الانتظار أو تكرار المعلومات.

زيادة إنتاجية الموظفين

يعزز الذكاء الاصطناعي الكفاءة من خلال تولي المهام المتكررة والتي تستهلك الوقت. يمكنه إنشاء التقارير، جدولة الرسائل، إدارة سير العمل، أو تنفيذ المتابعات دون تدخل يدوي.

وبالتالي، يمكن للفرق تحويل تركيزها من إدارة التفاصيل الصغيرة إلى تطوير الاستراتيجية. ليس من المستغرب أن 63% من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أبلغت عن تحسين الكفاءة في عملياتها.

الكفاءة في التكاليف

الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أبلغت عن تخفيض 52% في تكاليف العمالة.

وذلك لأن الذكاء الاصطناعي يؤتمت المهام التي تستهلك الوقت مثل إدخال البيانات والتعامل مع الطلبات الشائعة للعملاء. بدلاً من توظيف المزيد من الأشخاص لإدارة هذا العمل، يمكن للفرق الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للقيام بذلك فوراً وعلى مدار الساعة وبدون توقف.

تجارب عملاء فائقة التخصيص

مع الوصول إلى سجل العميل وتفضيلاته وسلوكه، يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص التفاعل في الوقت الفعلي.

الدعم المخصص بهذا الشكل يبني الثقة، ولهذا السبب أصبح عاملاً رئيسياً للتميز لدى فرق الدعم الحديثة.

6 طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

6 Ways to use AI in customer service are to automate end to end customer service, personalize product recommendations, customer sentiment analysis, predictive analytics, call transcription and analysis, and automate high-volume internal support tasks

1. أتمتة الدعم الكامل للعملاء

برأيي المتواضع، الطريقة الأكثر فعالية من حيث التكلفة التي رأيتها لتحسين خدمة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي هي روبوتات الدردشة التي تتعامل مع الطلبات الشائعة من البداية للنهاية.

HostifAI – شريك Botpress الذي يبني مساعدين افتراضيين ومساعدي موظفين للفنادق – ينفذ ذلك بشكل مثالي.

يمكن للضيوف التواصل مع العديد من فنادقه عبر WhatsApp أو Messenger أو Telegram والاتصال فوراً بمساعد متعدد اللغات يعمل على مدار الساعة يساعدهم في تسجيل الوصول، حجز العشاء، وحجز الجولات المحلية، كل ذلك ضمن روبوت الدردشة. يوجه المساعد الضيف في كل خطوة، يؤكد الحجز، ويحدث الأنظمة الداخلية.

والمفاجأة: 75% من تلك المحادثات لا تحتاج إلى تدخل بشري.

هذا ما يجب أن يفعله روبوت الدردشة المثالي لخدمة العملاء.

2. توصيات منتجات مخصصة

أحد أسباب دخولي المتكرر إلى Netflix هو أنه يبدو وكأنه يعرف مسبقاً ما أريد مشاهدته.

اتضح أن هذا هو الذكاء الاصطناعي، يتعلم مما فعلته سابقاً ليساعدني في اختيار شيء أود فعلاً مشاهدته.

ينطبق هذا النهج نفسه في خدمة العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي توجيه المستخدمين إلى المنتج أو الخدمة المناسبة من خلال التعلم من سلوكهم أو تفضيلاتهم أثناء المحادثة.

بدلاً من إجبار الأشخاص على تصفح قائمة لا تنتهي من الخيارات، يعمل الذكاء الاصطناعي كمرشد مفيد بطرح بعض الأسئلة المستهدفة ثم اقتراح خطة مناسبة.

3. تحليل مشاعر العملاء

فهم شعور العملاء تجاه العلامة التجارية أمر أساسي لزيادة المبيعات وبناء الولاء.

والخبر السار! هناك العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تحلل تقييمات العملاء ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد مشاعرهم.

أدوات معالجة اللغة الطبيعية مصممة لهذا النوع من العمل. فهي تفرز النصوص غير المنظمة مثل تقييمات العملاء، سجلات الدردشة، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي لاستخلاص الرؤى. مثل تحديد المشاعر، الشكاوى المتكررة، أو ملاحظات المنتج.

(لأن الواقع أن لا أحد من الموظفين يرغب في قضاء ساعات في مراجعة كل ذلك.)

بعض الأدوات المفضلة لدي تشمل Qualtrics Social Connect، الذي يجمع المحادثات من قنوات مثل Instagram وWhatsApp وFacebook في مكان واحد.

وإذا كنت مستعداً للغوص أعمق، يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي مبني على معالجة اللغة الطبيعية معالجة محادثات الدعم في الوقت الفعلي وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ تلقائياً.

4. التحليلات التنبؤية

هل سبق أن رأيت خدمة تذكّر المستخدم بالتجديد قبل أن ينسى؟ أو منصة تكتشف نشاطاً غير معتاد قبل أن يبلغ أحد عن مشكلة؟ هذا هو التحليل التنبؤي.

من خلال تحليل السلوك السابق — مثل أنماط الاستخدام والخطوات التالية الشائعة — يمكن للذكاء الاصطناعي توقع ما قد يحتاجه المستخدم والتصرف قبل أن يطلب ذلك. قد يطلق سير دعم أو يحل مشكلة بشكل استباقي قبل أن تتفاقم.

بالنسبة للمنظمات التي لديها منتجات مادية، يساعد الذكاء الاصطناعي التنبؤي في توقع الطلب وتقليل لحظات "نفاد المخزون" المزعجة.

يمكن للفرق التخطيط بشكل أذكى من خلال أخذ المبيعات التاريخية، الاتجاهات الموسمية، والمتغيرات الخارجية الأخرى في الاعتبار.

5. نسخ وتحليل المكالمات

Using AI for customer service through call transcription and analysis by first getting a customer call, AI agent answers and solves, then connect to a human agent if necessary

يغير الذكاء الاصطناعي الصوتي دعم الهاتف من خلال تحويل المحادثات إلى بيانات يمكن للفرق الاستفادة منها فعلياً.

على سبيل المثال، يتصل عميل للاستفسار عن عملية شراء حديثة.

يجيب وكيل مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يؤكد هوية العميل، يشارك تفاصيل الشحن، وإذا كانت المشكلة تتطلب مزيداً من الدعم، يحول المكالمة إلى وكيل مباشر مع ملخص سريع لما تم مناقشته بالفعل.

6. أتمتة المهام الداخلية ذات الحجم الكبير

لمواجهة تحدي دعم ملايين المستخدمين، أنشأت Ruby Labs وكلاء ذكاء اصطناعي لأتمتة سير عمل خدمة العملاء الداخلية.

يدير هؤلاء الوكلاء بشكل مستقل عمليات إلغاء الاشتراكات، ومعالجة الاستردادات، وحل المشكلات التقنية، وحتى تقييم سجل المدفوعات لرصد الاحتيال المحتمل.

من خلال التكامل مع أدوات خارجية مثل Stripe وتقديم تدفقات مخصصة بناءً على سلوك المستخدم، يعمل الوكلاء كموظفين رقميين أذكياء.

في النهاية، قامت Ruby Labs بأتمتة أكثر من 4 ملايين جلسة دعم شهريًا مع معدل حل يبلغ 98%.

كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

How to implement AI in customer service: set goals, choose platform, prepare data, build solution, test and reiterate, and deploy and monitor

1. حدد أهدافًا واضحة

قبل اختيار أي تقنية، حدد بوضوح ما الذي ترغب في إصلاحه. اسأل نفسك:

ما المهام التي تستهلك وقت الفريق؟
ما النتائج التي تحتاج إلى تحسين؟
أين تكمن الصعوبات في العملية الحالية؟

تجنب الافتراضات. تحدث مع فرق الدعم، وقادة العمليات، والمحللين. اطلع على سجلات الدردشة، ووسوم التذاكر، وملاحظات المستخدمين لتحديد نقاط الألم الحقيقية.

بعد ذلك، طابق المشكلة مع الحل المناسب بالذكاء الاصطناعي.

بدون هدف واضح، قد تنتهي ببناء أداة مكلفة لا تحل أي شيء. ابدأ من نقطة الألم ودعها توجه تطبيق الذكاء الاصطناعي لديك.

2. اختر منصة

بعد تحديد أهدافك، ابحث عن الأدوات التي تدعمها.

ابدأ بما تستخدمه بالفعل. العديد من أنظمة إدارة علاقات العملاء، ومكاتب المساعدة، ومنصات الدعم تتضمن ميزات ذكاء اصطناعي مثل التصنيف التلقائي، وتوجيه التذاكر، أو تحليل المشاعر.

إذا لم تكن هذه الأدوات كافية، ابحث عن أدوات ذكاء اصطناعي مخصصة، لكن تأكد من سهولة تكاملها مع ما يستخدمه فريقك بالفعل.

يجب أن تندمج المنصة المناسبة مع سير عملك، لا أن تخلق سير عمل جديد.

أعطِ الأولوية للأدوات سهلة الصيانة والمصممة للتعامل مع أنواع المحادثات التي يجريها مستخدموك فعليًا.

أفضل منصة ذكاء اصطناعي هي التي تعمل مع الأنظمة التي لديك وقابلة للتوسع مع نموك.

3. جهز بياناتك

ذكاء الذكاء الاصطناعي يعتمد على جودة البيانات التي تقدمها له.

قبل البدء، راجع ما لديك: سجلات الدردشة، سجلات التذاكر، محتوى قاعدة المعرفة، وسجلات إدارة علاقات العملاء.

قم بإزالة التكرارات، وصحح التناقضات، وتأكد من أن كل شيء مصنف بطريقة يفهمها الذكاء الاصطناعي.

هذا ما يمكّن الذكاء الاصطناعي من التعلم والتحسن مع الوقت.

4. بناء الحل

بعد تحديد الأهداف وتجهيز البيانات، تأتي مرحلة التنفيذ.

في معظم الحالات، تقوم الشركات إما أ) بالشراكة مع مزود خدمة، ب) العمل مع مطوريها الداخليين، أو ج) استخدام منصات منخفضة الكود لنشر الذكاء الاصطناعي دون الحاجة لجهد برمجي كبير.

سواء كنت تطلق روبوت دردشة بالذكاء الاصطناعي، أو وكيل ذكاء اصطناعي، أو نموذج تنبؤي، يجب أن يعكس الإعداد تعقيد حالتك ومستوى راحة فريقك الفني.

بالنسبة لروبوتات الدردشة والوكلاء الافتراضيين، تشمل هذه المرحلة:

تحديد تدفقات الترحيب والنوايا الرئيسية (حالة الطلب، الإرجاع، الإلغاء، الأسئلة الشائعة)
إعداد قواعد التحويل إلى وكلاء الدعم
معالجة المحاولات المتكررة والحالات الاستثنائية
الاتصال بواجهات برمجة التطبيقات لجلب بيانات مباشرة (مثل تحديثات الشحن، البحث في إدارة علاقات العملاء، توفر المواعيد)
تخزين السياق مثل أرقام الطلبات، التفضيلات، أو سجل المحادثة

ولا تنسَ التكاملات.

يعمل الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء بأفضل صورة عندما يتكامل مع بقية أنظمتك: Zendesk للدعم، Stripe للمدفوعات، Shopify للطلبات، أو أنظمتك الداخلية عبر واجهات برمجة التطبيقات المخصصة.

قام زملائي الموهوبون بإعداد دليل مجاني حول كيفية ربط روبوتات الدردشة بـ Zendesk:

كيفية ربط روبوت الدردشة الذكي الخاص بك بقاعدة معرفة Zendesk

5. الاختبار والتكرار

قبل الإطلاق، اختبر الذكاء الاصطناعي في بيئة مسيطر عليها.

قم بمحاكاة سيناريوهات واقعية واختبر الحالات الاستثنائية لمعرفة أدائه.

ابحث عن نقاط الصعوبة مثل النوايا غير المفهومة أو تدفقات المحادثة غير المكتملة. أجرِ التعديلات قبل الإطلاق.

استغل هذه المرحلة لجمع ملاحظات سريعة وتحسين المنطق. فقط عندما يحقق أداءً ثابتًا في بيئة الاختبار يمكنك الانتقال للنشر الكامل.

6. النشر والمراقبة

بمجرد تشغيل الحل، ستتعلم بسرعة ما الذي يعمل وما الذي لا يعمل.

بيانات الاستخدام هي أهم مصدر لملاحظاتك. ستبدأ في رؤية كيف يتعامل النظام مع الحالات الواقعية، وأين ينجح، وأين يحتاج إلى ضبط.

بعض المقاييس التي يجب مراقبتها بعد الإطلاق:

أكثر الإجراءات أو النوايا تكرارًا
نقاط الفشل (مثل منطق التحويل الاحتياطي، أو التنبؤات منخفضة الثقة)
الوقت اللازم للحل أو إكمال المهمة
الدقة مقارنة بمعايير الأداء البشري
معدلات التصعيد أو التحويل إلى وكلاء بشريين

إذا كنت تستخدم روبوت دردشة، من المفيد مراجعة تحليلات روبوت الدردشة الخاصة بك. ستوضح لك الكثير عن ما يعمل وأين تظهر المشكلات.

نصيحة احترافية: احتفظ بسجل لتحسين الذكاء الاصطناعي، وهو مستند بسيط تسجل فيه المشكلات والدروس المستفادة المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي لديك. راجعه بانتظام (أنصح كل أسبوعين) لتتبع التغييرات وتسجيل الأنماط الجديدة.

وأخيرًا، سواء كنت تركز على تحسين تجربة العملاء بالذكاء الاصطناعي أو أتمتة المهام الداخلية مثل إدارة التذاكر بالذكاء الاصطناعي، من المهم تتبع الأثر التجاري.

ابدأ بحساب العائد على الاستثمار. إليك كيفية قياس العائد على الاستثمار لروبوتات الدردشة في خدمة العملاء.

الهدف هنا هو البقاء استباقيًا: الذكاء الاصطناعي لا يتحسن من تلقاء نفسه دون ملاحظات مستمرة.

أنشئ وكيل ذكاء اصطناعي لخدمة العملاء مجانًا

الذكاء الاصطناعي هو الأداة التي يستخدمها الناس الآن لإنشاء تجارب عملاء أكثر سلاسة وجودة.

Botpress هي منصة للوكلاء بالذكاء الاصطناعي تمنح الجميع الأدوات لبناء ونشر وكلاء ذكيين.

مع أدوات تصميم مدمجة، وقوالب قابلة لإعادة الاستخدام، ومحرك فهم لغوي قوي، تجعل Botpress من السهل إطلاق حل فعّال — دون الحاجة إلى برمجة.

ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.

أنشئ روبوتات دردشة ذكية

أنشئ روبوتات دردشة مخصصة تعتمد على الوكلاء الذكيين

ابدأ الآن

الأسئلة الشائعة

كم يستغرق عادةً نشر حل خدمة عملاء بالذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية؟

قد يستغرق نشر حل ذكاء اصطناعي لخدمة العملاء من بضعة أسابيع إلى عدة أشهر، حسب التعقيد. يمكن لروبوت دردشة للأسئلة الشائعة أن يعمل خلال يوم واحد، بينما قد يستغرق وكيل ذكاء اصطناعي متكامل من شهرين إلى ثلاثة أشهر. أما عمليات النشر الكبيرة للمؤسسات مع أنظمة مخصصة ومتطلبات امتثال فقد تستغرق 6 أشهر.

هل تعمل أدوات خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي بنفس الكفاءة عبر مختلف اللغات والثقافات؟

تختلف فعالية أدوات خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي حسب اللغة، لأن نماذج اللغة الكبيرة تتدرب بشكل أوسع على لغات مثل الإنجليزية، مما يجعلها أقل دقة في اللغات ذات بيانات تدريب أقل. الفروق الثقافية واللهجات قد تسبب أيضًا سوء فهم، لذا تحتاج الشركات التي تدعم أسواقًا متنوعة إلى الاستثمار في تدريب واختبار متعدد اللغات لضمان الجودة في كل منطقة.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل بفعالية مع تفاعلات العملاء العاطفية أو الحساسة للغاية؟

يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع العديد من التفاعلات العاطفية أو الحساسة بفضل تحليل المشاعر، الذي يساعد في اكتشاف الضيق أو المشاعر السلبية. يكون فعالًا عمومًا في المشكلات مثل فشل الخدمة، حيث يحافظ منطق التصعيد على الردود المهنية. ومع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي يواجه صعوبة في المحادثات الشخصية العميقة التي تتضمن مشاعر قوية لأنه يفتقر إلى التعاطف الحقيقي. في هذه الحالات، يظل وجود الوكلاء البشريين ضروريًا.

كيف أدرب الذكاء الاصطناعي ليعكس صوت ونبرة علامتي التجارية في محادثات العملاء؟

لمواءمة الذكاء الاصطناعي مع صوت ونبرة علامتك التجارية، ستحتاج إلى تدريبه على بيانات خاصة بالعلامة التجارية. غالبًا ما تقدم الشركات أدلة أسلوب أو سجلات محادثات سابقة ليتمكن الذكاء الاصطناعي من التعلم على أسلوب التواصل الخاص بالعلامة. تدعم العديد من منصات الذكاء الاصطناعي إعدادات نبرة قابلة للتخصيص لضبط طريقة استجابة الذكاء الاصطناعي. كما تساعد المراجعات المستمرة للتفاعلات الحقيقية في تحسين النظام وضمان اتساقه مع شخصية العلامة التجارية مع مرور الوقت.

ما نوع الصيانة التي يحتاجها نظام خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي بعد الإطلاق؟

يتطلب نظام خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي صيانة مستمرة بعد الإطلاق، بما في ذلك تحديث بيانات التدريب لتعكس المنتجات أو السياسات الجديدة، ومراقبة سجلات المحادثات لرصد الأخطاء أو الثغرات، وإعادة تدريب النماذج إذا انخفضت الدقة. كما يجب على الشركات تتبع مؤشرات الأداء مثل معدلات الحل ورضا العملاء، وتحسين تدفقات المحادثة باستمرار لمواكبة توقعات العملاء المتغيرة.