AI ศูนย์บริการลูกค้า | กรณีการใช้งานและวิธีเริ่มต้น

โดยปกติแล้ว ธุรกิจมักประสบปัญหาปริมาณสายที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และเวลารอสายที่ยาวนานก็เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

AI ศูนย์บริการลูกค้าจึงเข้ามาแก้ไขปัญหาเหล่านี้: เป็น แชทบอทสำหรับธุรกิจ ที่ช่วยลดข้อจำกัดเดิมๆ ของการสนับสนุนลูกค้า

เมื่อ AI ถูกนำมาใช้ในศูนย์บริการลูกค้า จะช่วยให้การโต้ตอบกับลูกค้าเป็นอัตโนมัติและให้การสนับสนุนแบบเรียลไทม์ พร้อมเชื่อมต่อกับระบบ CRM และเครื่องมือบริหารจัดการทีมงาน ลดความยุ่งยากจากความต้องการที่คาดเดาไม่ได้

ลองมาดูกันว่าธุรกิจต่างๆ ใช้ AI ศูนย์บริการลูกค้าอย่างไรเพื่อให้การสนับสนุนลูกค้ามีความน่าเชื่อถือและตอบสนองได้ดีขึ้น

AI ศูนย์บริการลูกค้าคืออะไร?

AI สำหรับศูนย์บริการลูกค้าใช้เทคโนโลยีอย่าง AI ด้านการสนทนา และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำให้การบริการลูกค้าเป็นอัตโนมัติ โดยจะจัดการงานประจำ เช่น การตอบคำถามทั่วไปของลูกค้า และเปิดโอกาสให้พนักงานได้แก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น

คาดว่า AI ด้านการสนทนาจะช่วยลดต้นทุนแรงงานของเจ้าหน้าที่ศูนย์บริการลูกค้าได้ 80 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2026 ทำให้การทำงานอัตโนมัติเป็นการลงทุนสำคัญสำหรับธุรกิจที่ต้องการขยายการสนับสนุนลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ

AI สำหรับศูนย์บริการลูกค้าทำงานอย่างไร?

1. รับคำถามจากลูกค้า

AI ศูนย์บริการลูกค้าเริ่มต้นด้วยการประมวลผลคำขอจากลูกค้าที่เข้ามาผ่านหลายช่องทาง เช่น โทรศัพท์ แชทสด อีเมล หรือแอปส่งข้อความ AI ผู้ช่วยเสียง และแชทบอทจะตีความเจตนาของลูกค้าด้วย การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) เพื่อระบุรายละเอียดสำคัญ เช่น ความเร่งด่วนและคำขอเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าถามว่า 'สินค้าของฉันอยู่ที่ไหน?' AI จะระบุว่าเป็นคำขอติดตามสถานะสินค้า ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากระบบ และให้คำตอบทันที

2. เข้าใจบริบท

AI ศูนย์บริการลูกค้าจะพิจารณาบริบทเพื่อให้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยวิเคราะห์ประวัติการติดต่อและการสั่งซื้อที่ผ่านมา เพื่อให้ความช่วยเหลือที่ตรงกับแต่ละบุคคล แทนที่จะตอบแบบทั่วไป

ลูกค้าที่สอบถามเรื่องการคืนเงินจะได้รับข้อมูลอัปเดตที่เกี่ยวข้องกับคำสั่งซื้อที่ผ่านมา ลดการโต้ตอบที่ไม่จำเป็น

3. ดึงและประมวลผลข้อมูล

เมื่อระบุเจตนาและบริบทได้แล้ว AI จะเชื่อมต่อกับระบบหลังบ้าน เช่น CRM และฐานความรู้ เพื่อค้นหาข้อมูลที่ถูกต้อง

หากลูกค้าต้องการแก้ไขคำสั่งซื้อ AI จะค้นหาข้อมูลบัญชีและหากมีสิทธิ์ ก็จะเริ่มกระบวนการให้ทันที หากเป็นกรณีแก้ไขปัญหา AI จะค้นหาคู่มือที่เกี่ยวข้องหรือแนะนำขั้นตอนถัดไปที่เหมาะสมตามปัญหาที่แจ้ง

ในกรณีที่ซับซ้อนมากขึ้น AI อาจรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมก่อนส่งต่อให้เจ้าหน้าที่

4. สร้างคำตอบ

AI จะสร้างคำตอบโดยอิงจากข้อมูลที่รวบรวมมา โดยจะมั่นใจว่าคำตอบนั้น:

• เข้าใจบริบท: AI จะพิจารณาประวัติลูกค้าจากการติดต่อที่ผ่านมาและคำขอเฉพาะ เพื่อปรับแต่งคำตอบให้เหมาะสม
• นำไปใช้ได้จริง: หากกระบวนการต้องการข้อมูลจากลูกค้า เช่น การยืนยันการเปลี่ยนแปลงคำสั่งซื้อ AI จะให้คำแนะนำที่ชัดเจนเป็นขั้นตอน
• ปรับเปลี่ยนได้: คำตอบจะปรับตามสถานการณ์จริง เช่น สินค้าคงคลังหรือการเปลี่ยนแปลงนโยบาย

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าสอบถามสถานะคำสั่งซื้อ AI จะไม่เพียงแค่ให้หมายเลขติดตาม แต่จะอธิบายเวลาจัดส่งโดยประมาณและแนะนำทางเลือก เช่น การเปลี่ยนเส้นทางหรือจัดส่งด่วน

5. ส่งต่อให้เจ้าหน้าที่มนุษย์

เมื่อ AI ศูนย์บริการลูกค้าไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้ทั้งหมด จะโอนลูกค้าไปยังเจ้าหน้าที่ พร้อมทั้ง:

• ถ่ายโอนประวัติการสนทนา เพื่อให้ลูกค้าไม่ต้องอธิบายซ้ำ
• ให้ข้อมูลบริบท สรุปรายละเอียดสำคัญ เช่น เจตนาและวิธีแก้ไขที่ได้ลองไปแล้ว

หากต้องการความช่วยเหลือเฉพาะทาง AI จะส่งต่อคำขอตามความเชี่ยวชาญหรือความเร่งด่วน เช่น ปัญหาด้านการเงินจะส่งไปยังผู้เชี่ยวชาญด้านการเงิน ส่วนปัญหาทางเทคนิคจะส่งไปยังฝ่าย IT

6. ติดตามประสิทธิภาพ

หลังจากจัดการการสนทนาแล้ว AI ศูนย์บริการลูกค้าจะวิเคราะห์ประสิทธิภาพของตนเองเพื่อปรับปรุงการตอบกลับในอนาคตและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

• ติดตาม อัตราการควบคุมการสนทนา
• วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า
• ตรวจจับปัญหาที่เกิดขึ้นบ่อย

7. เรียนรู้และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

AI ศูนย์บริการลูกค้าจะปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของตนเองอย่างต่อเนื่อง โดยวิเคราะห์การสนทนาและปรับเปลี่ยนตามการใช้งานจริง

• อัปเดตคำตอบ: AI จะปรับปรุงคำตอบตามการโต้ตอบกับลูกค้า ให้แม่นยำและตรงประเด็นมากขึ้น
• ขยายฐานความรู้: นำข้อมูลใหม่ เช่น การเปลี่ยนแปลงนโยบายหรืออัปเดตสินค้า มาใช้เพื่อให้ข้อมูลทันสมัย
• เพิ่มประสิทธิภาพ: AI จะปรับกระบวนการให้เหมาะสมกับปัญหาที่เกิดซ้ำ เพื่อลดการส่งต่อที่ไม่จำเป็น

กรณีการใช้งาน AI ศูนย์บริการลูกค้า

การจัดเส้นทางสายโทรศัพท์ขั้นสูงเพื่อการสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพ

AI ใช้อัลกอริทึมเพื่อส่งต่อลูกค้าไปยังเจ้าหน้าที่หรือบริการอัตโนมัติที่เหมาะสมตามข้อมูลผู้โทรและความต้องการบริการ แทนที่จะใช้เมนูแบบเดิม AI จะวิเคราะห์หลายปัจจัยเพื่อกำหนดแนวทางที่ดีที่สุด

• ประวัติและเจตนาของลูกค้า: AI จะตรวจสอบการติดต่อที่ผ่านมาเพื่อดูว่าลูกค้ามีตั๋วสนับสนุนหรือปัญหาที่ยังค้างอยู่หรือไม่ เพื่อให้บริการต่อเนื่อง
• ประเภทและความซับซ้อนของปัญหา: คำขอที่ง่าย เช่น รีเซ็ตรหัสผ่านหรือติดตามคำสั่งซื้อ สามารถให้ระบบอัตโนมัติจัดการได้ ส่วนคำถามที่ซับซ้อนจะส่งต่อให้เจ้าหน้าที่เฉพาะทาง
• ความเร่งด่วนและการวิเคราะห์อารมณ์: AI ตรวจจับความไม่พอใจหรือความเร่งด่วนในเสียงหรือข้อความของลูกค้า เพื่อจัดลำดับความสำคัญให้กรณีที่ต้องการการดูแลทันที

AI ตอบรับเสียงอัตโนมัติ (IVR)

ระบบ IVR ที่ใช้ AI จะช่วยปรับปรุงการจัดการสายโทรศัพท์แบบเดิม ด้วย การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อเข้าใจและตอบสนองต่อคำพูดของลูกค้า

แทนที่จะให้ลูกค้าต้องกดปุ่มตามเมนูที่ซับซ้อน AI IVR ช่วยให้ลูกค้าสื่อสารได้ตามธรรมชาติ เพิ่มทั้งประสิทธิภาพและประสบการณ์ผู้ใช้

ธุรกิจสามารถติดตั้งระบบ IVR ที่ให้ผู้โทรสอบถามข้อมูลผ่านเสียงหรือปุ่มกดได้ เดิมทีระบบเหล่านี้ใช้สัญญาณ DTMF เพื่อเรียกข้อความที่บันทึกไว้ล่วงหน้าหรือข้อความเสียงอัตโนมัติ แต่ด้วย AI และ NLP ระบบ IVR ได้พัฒนาให้รองรับการสนทนาแบบธรรมชาติมากขึ้น

แชทบอทเพื่อการมีส่วนร่วมของลูกค้า

การลดภาระของศูนย์บริการเริ่มต้นที่แชทบอท AI สำหรับศูนย์บริการลูกค้า ที่สามารถตอบคำถามทั่วไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวแทนเสมือนเหล่านี้ช่วยให้ลูกค้าได้รับคำตอบอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องรอสาย

ด้วยการเชื่อมต่อกับระบบหลังบ้าน แชทบอท AI สำหรับศูนย์บริการลูกค้าสามารถให้ข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับคำสั่งซื้อแบบเรียลไทม์ และยังช่วยจัดการบัญชีผู้ใช้ได้อีกด้วย

การติดต่อเชิงรุกกับลูกค้า

ระบบ AI แจ้งเตือนลูกค้าเกี่ยวกับนัดหมายหรือกำหนดชำระเงินที่กำลังจะมาถึง ธุรกิจยังสามารถใช้ AI ส่งโปรโมชั่นเฉพาะบุคคลตามความสนใจของลูกค้า เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมและลดโอกาสที่พลาดการติดต่อกับลูกค้า

การวิเคราะห์อารมณ์ของลูกค้า

เพื่อเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า เครื่องมือ AI จะวิเคราะห์การสนทนาแบบเรียลไทม์

หากตรวจพบความไม่พอใจ ระบบจะจัดลำดับความสำคัญเพื่อส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ ธุรกิจยังสามารถใช้แนวโน้มอารมณ์เพื่อปรับปรุงการฝึกอบรมเจ้าหน้าที่และกลยุทธ์การบริการลูกค้า

ด้วยการติดตามความคิดเห็นจากหลายช่องทางอย่างต่อเนื่อง AI ช่วยระบุปัญหาที่เกิดซ้ำก่อนที่จะกระทบต่อความพึงพอใจของลูกค้า

ผู้ช่วยเจ้าหน้าที่แบบเรียลไทม์

AI ศูนย์บริการลูกค้าจะฟังการสนทนากับลูกค้าแบบสดๆ ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้และประวัติการติดต่อเมื่อจำเป็น ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้เจ้าหน้าที่โดย:

• ค้นหาทรัพยากรที่เป็นประโยชน์ เช่น คำถามที่พบบ่อยหรือคู่มือแก้ไขปัญหา ตามปัญหาของลูกค้า
• จดจำการโต้ตอบที่ผ่านมาเพื่อแนะนำวิธีแก้ไขที่สอดคล้องกับประวัติลูกค้า
• ตรวจจับความไม่พอใจหรือความเร่งด่วน เพื่อให้เจ้าหน้าที่สามารถจัดลำดับความสำคัญของบทสนทนาที่สำคัญได้
• แปลงเสียงเป็นข้อความและสรุปการสนทนาโดยอัตโนมัติ ลดความจำเป็นในการจดบันทึกด้วยตนเอง

รองรับหลายภาษา

เครื่องมือแปลภาษา AI ช่วยขจัดอุปสรรคด้านภาษา ทำให้ธุรกิจสามารถช่วยเหลือลูกค้าได้หลายภาษา ไม่ว่าจะเป็นแชทหรือเสียง AI ช่วยให้สื่อสารได้อย่างราบรื่นโดยไม่ต้องมีทีมสนับสนุนหลายภาษา

การตรวจจับการฉ้อโกงและคัดกรองความปลอดภัย

AI วิเคราะห์รูปแบบเสียงและความพยายามในการยืนยันตัวตนเพื่อระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัย หากพบสิ่งผิดปกติ ระบบสามารถขอการยืนยันเพิ่มเติมหรือส่งต่อกรณีให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยได้

วิธีติดตั้ง AI Agent สำหรับศูนย์บริการลูกค้าใน 6 ขั้นตอน

1. กำหนดขอบเขตงาน

ขั้นตอนแรกในการสร้างเอเจนต์ AI สำหรับศูนย์บริการลูกค้าคืออะไร – เอเจนต์นี้จะทำอะไร? เริ่มต้นด้วยการกำหนดวัตถุประสงค์ของเอเจนต์ให้ชัดเจน

ตัดสินใจว่าเอเจนต์จะเน้นที่เรื่องใด เช่น

• การตอบคำถามลูกค้า
• ช่วยเหลือเจ้าหน้าที่
• การจัดเส้นทางสายโทรศัพท์
• การติดต่อเชิงรุกกับลูกค้า
• ผสมผสานบริการเหล่านี้

การกำหนดขอบเขตอย่างชัดเจนช่วยให้ AI Agent ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์ธุรกิจและยกระดับการสนับสนุนลูกค้าโดยรวม

2. เลือกแพลตฟอร์ม

เลือกแพลตฟอร์ม AI ที่รองรับ NLP และระบบอัตโนมัติ พร้อมทั้งสามารถดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์และเชื่อมต่อกับระบบอื่นได้

มีแพลตฟอร์ม AI ให้เลือกมากมาย หากต้องการแรงบันดาลใจ รายชื่อ แพลตฟอร์ม AI ชั้นนำ ที่เราคัดสรรมาจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

เมื่อเลือกแพลตฟอร์มสำหรับ AI ศูนย์บริการลูกค้า ควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่น

• ความเข้ากันได้กับระบบ CRM และระบบจัดการตั๋วของคุณ
• รองรับทั้งการสนทนาแบบข้อความและเสียง
• ตัวเลือกการปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของธุรกิจ
• ความสามารถในการขยายระบบเพื่อรองรับความต้องการของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

สำหรับ AI ศูนย์บริการลูกค้า แพลตฟอร์มอย่าง Botpress มีเครื่องมือขั้นสูง เช่น Autonomous Nodes ที่ช่วยให้ LLM agents ตัดสินใจได้ว่าจะใช้เวิร์กโฟลว์แบบมีโครงสร้างหรือสร้างคำตอบแบบไดนามิก นักพัฒนาสามารถกำหนดทิศทาง AI ด้วยข้อความธรรมดา ทำให้สร้างเอเจนต์เสมือนที่ปรับตัวและเข้าใจบริบทได้ง่ายขึ้น เพื่อดูแลลูกค้าแบบเรียลไทม์

3. เชื่อมต่อเครื่องมือและฐานความรู้

หลังจากเลือกแพลตฟอร์มแล้ว ขั้นตอนสำคัญถัดไปคือเชื่อมต่อเครื่องมือ แพลตฟอร์ม หรือระบบที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ AI ของคุณ

แพลตฟอร์ม low-code จะมีการเชื่อมต่อสำเร็จรูป ส่วนแพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นจะรองรับการเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง – นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อระบบหรือแพลตฟอร์มภายในที่คุณต้องการให้แชทบอทใช้งานได้

คุณควรสร้างฐานความรู้ให้แชทบอทใช้อ้างอิงด้วย เช่น นโยบายและขั้นตอนทางการ รายชื่อรอคอยที่อัปเดต หรือข้อกำหนดทางกฎหมาย

4. ทดสอบและปรับปรุง

แม้จะติดตั้ง AI Agent สำหรับศูนย์บริการลูกค้าแล้ว ก็ยังมีโอกาสปรับปรุงอยู่เสมอ การใช้งานจริงจะเผยให้เห็นจุดที่ AI ควรพัฒนา ทั้งด้านความแม่นยำของคำตอบและการจัดการปัญหาลูกค้าที่ซับซ้อน

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแผนของคุณสามารถปรับปรุง AI Agent ได้อย่างต่อเนื่อง นี่คือวิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน

5. ติดตั้งใช้งาน

เมื่อ AI Agent สำหรับศูนย์บริการลูกค้าพร้อมใช้งานแล้ว ก็ถึงเวลาติดตั้งและผสานเข้ากับงานบริการลูกค้าของคุณ โดยมีหลายวิธีให้ลูกค้าเข้าถึงได้ เช่น

• นำไปใช้กับระบบ IVR เพื่อช่วยรับสายเข้า
• ติดตั้งเป็นวิดเจ็ตแชทสดบนเว็บไซต์ของคุณ
• เชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มบริการลูกค้า เช่น Zendesk หรือ Salesforce
• เชื่อมต่อกับช่องทางส่งข้อความ เช่น WhatsApp, Facebook Messenger หรือ Slack เพื่อการสนทนากับลูกค้าอย่างต่อเนื่อง

เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด ควรแจ้งให้ลูกค้าและทีมสนับสนุนทราบถึงการใช้งาน AI Agent การแนะนำและสร้างความเข้าใจที่ถูกต้องจะช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับ AI Agent ได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มคุณค่าในการจัดการศูนย์บริการลูกค้า

6. ตรวจสอบและติดตามผล

แพลตฟอร์ม AI Agent ที่มีคุณภาพจะมีระบบวิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อติดตามประสิทธิภาพและค้นหาจุดที่ควรปรับปรุง การติดตามตัวชี้วัดสำคัญช่วยให้มั่นใจว่า AI ยังคงยกระดับการสนับสนุนลูกค้า ไม่ใช่สร้างปัญหาใหม่

• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ช่วยวัดความแม่นยำของคำตอบและอัตราการแก้ไขปัญหา หาก AI Agent สำหรับศูนย์บริการลูกค้ามักส่งต่อกรณีที่ควรจัดการเอง สามารถปรับปรุงคำตอบให้ดีขึ้นได้
• บันทึกการสนทนาให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาที่เกิดซ้ำ ช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงเวิร์กโฟลว์และยกระดับประสบการณ์ลูกค้า หากหัวข้อใดสร้างความไม่พอใจ การอัปเดตข้อมูลฝึกสอนหรือปรับปรุงระบบอัตโนมัติจะช่วยได้

หากมี การวิเคราะห์แชทบอท ธุรกิจสามารถติดตามรูปแบบการมีส่วนร่วมและระบุจุดที่ AI ต้องปรับปรุงเพิ่มเติม

ติดตั้ง Contact Center Agent

ภายในปี 2026 โซลูชัน AI จะช่วยลดต้นทุนแรงงานของเจ้าหน้าที่ศูนย์บริการลูกค้าอย่างมาก และเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานด้านบริการลูกค้า

Botpress มอบเครื่องมือ AI Agent ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ให้ธุรกิจ เพื่อยกระดับการสื่อสารกับลูกค้าและประสิทธิภาพการดำเนินงาน

ด้วยการเชื่อมต่อสำเร็จรูป ระบบความปลอดภัยระดับองค์กร และความยืดหยุ่นในการปรับแต่ง ธุรกิจสามารถสร้าง AI Agent สำหรับศูนย์บริการลูกค้าที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างความพึงพอใจให้ลูกค้า

เริ่มสร้างได้ที่นี่ ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. AI สำหรับศูนย์บริการลูกค้าเหมาะกับเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น หรือธุรกิจขนาดเล็กก็สามารถใช้ประโยชน์ได้ด้วย?

Contact Center AI ไม่ได้จำกัดเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ ธุรกิจขนาดเล็กก็สามารถได้รับประโยชน์เช่นกัน ด้วยการทำงานซ้ำ ๆ ให้เป็นอัตโนมัติและยกระดับประสบการณ์ลูกค้าโดยไม่ต้องจ้างทีมสนับสนุนขนาดใหญ่ ช่วยให้ทีมขนาดเล็กสามารถให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงและขยายงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. AI สำหรับศูนย์บริการลูกค้าต่างจากผู้ช่วยเสมือนอย่างไร?

ความแตกต่างระหว่าง Contact Center AI กับ Virtual Assistant อยู่ที่ขอบเขตและหน้าที่ Contact Center AI ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการงานบริการลูกค้าขนาดใหญ่ เช่น การจัดการตั๋ว การเปลี่ยนเส้นทางสายโทรศัพท์ และการเชื่อมต่อกับ CRM ขณะที่ Virtual Assistant เน้นช่วยงานส่วนตัว เช่น การจัดตารางนัดหมายหรือคำถามทั่วไป

3. จะสร้างสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการให้บริการแบบมนุษย์ได้อย่างไร?

เพื่อสร้างสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการดูแลโดยมนุษย์ในงานบริการลูกค้า ให้ใช้ AI จัดการคำถามที่พบบ่อยหรือปริมาณมาก และกำหนดกติกาชัดเจนสำหรับการส่งต่อปัญหาซับซ้อนหรืออ่อนไหวให้เจ้าหน้าที่มนุษย์ วิธีนี้ช่วยให้ลูกค้าได้รับคำตอบรวดเร็วโดยไม่ลดทอนความใส่ใจหรือการดูแลเฉพาะบุคคลเมื่อจำเป็น

4. สามารถฝึก AI ด้วยข้อมูลทิกเก็ตสนับสนุนและบันทึกการสนทนาเก่า ๆ ของเราได้หรือไม่?

ได้ Contact Center AI สามารถฝึกด้วยข้อมูลตั๋วสนับสนุนและบันทึกการโทรในอดีต เพื่อเข้าใจโทนและรูปแบบการแก้ไขปัญหาของคุณ ทำให้ AI สะท้อนสไตล์ทีมของคุณและเพิ่มความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป

5. AI จัดการกับคำขอของลูกค้าที่ไม่ชัดเจนหรือคลุมเครืออย่างไร?

เมื่อเจอคำขอของลูกค้าที่คลุมเครือหรือไม่ชัดเจน Contact Center AI มักใช้คำถามเพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อระบุเจตนา หรือใช้ตรรกะการส่งต่อเพื่อโอนบทสนทนาให้เจ้าหน้าที่มนุษย์