Tekoälyn käyttötapaukset asiakaspalvelussa: vinkkejä turvalliseen ja kustannustehokkaaseen käyttöönottoon
Asiakaspalvelussa tekoäly tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia tehostaa prosesseja, parantaa asiakaskokemusta ja optimoida kustannuksia. Tämä artikkeli tarjoaa kattavan katsauksen siihen, miten erilaisia tekoälysovelluksia voi hyödyntää turvallisesti ja kustannustehokkaasti asiakaspalvelussa. Saat konkreettisia vinkkejä ja käytännön esimerkkejä generatiivisen tekoälyn ja muiden tekoälymuotojen käytöstä, sekä opit, miten varmistaa onnistunut tekoälyn käyttöönotto strategisen suunnittelun avulla. Tutustu asiakaspalvelun tekoälyn hyötyihin ja ota askel kohti tehokkaampaa ja asiakaslähtöisempää palvelua.
Tekoäly asiakaspalvelussa
Generatiivinen tekoäly (GenAI) on viime vuosina noussut keskeiseksi työkaluksi monilla liiketoiminta-alueilla. Lisäksi ”AI työkalupakissa” on ”vanhemman sukupolven” tekoälysovelluksia, joita ei kannata unohtaa, ennustava tekoäly, ohjelmistorobotiikka, ja niin edelleen.
Generatiivinen tekoäly on yksi tekoälyn muoto, joka kykenee tuottamaan tekstiä, kuvia ja videoita. Asiakaspalvelussa sen sovelluksia ovat muun muassa sähköpostien ja chat-viestien automaattinen käsittely, asiakaskyselyihin vastaaminen ja jopa kokonaisvaltainen asiakasvuorovaikutus virtuaaliassistenttien avulla.
Koneoppimisen perinteisemmän muodon sääntöpohjainen tekoäly analysoi annettua dataa ja esimerkiksi ennustaa liiketoiminnan kehitystä kuten vaikka asiakaspalveluun tulevia yhteydenottomääriä. Erilaisia tekoälysovelluksia, kuten virtuaaliavustajia ja ohjelmistorobotiikkaa, käytetään asiakaspalvelutehtävissä. Nämä sovellukset hyödyntävät joko sääntöpohjaista, generatiivista tai koneoppivaa tekoälyä.
Robotiikka hyödyntää myös tekoälyä, kuten konenäköä, puhetunnistusta, luonnollisen kielen käsittelyä ja tiedonhakua, jotka voidaan valjastaa asiakaspalvelutehtäviin.
Keskeiset tekoälyn käyttötapaukset asiakaspalvelussa
Käyttötapauksia on monia, mutta tähän on otettu kaikista yleisimmät tekoälyn käyttötapaukset, joista asiakkaillamme on jo nyt kokemuksia.
1. Sähköpostien ja verkkoviestien käsittelyn tehostaminen
Sähköpostien ja verkkoviestien käsittely voidaan tehostaa tekoälyn avulla useilla tavoilla. Ensinnäkin tekoäly analysoi saapuvan sähköpostin ja ohjaa sen oikealle asiakaspalvelijalle. Tekoäly tutkii sähköpostin sisällön reititystä varten ja varmistaa, että viesti päätyy oikealle henkilölle. Generatiivinen tekoäly voi myös vastata sähköposteihin automaattisesti, jos varmuustaso on tarpeeksi korkea, mikä nopeuttaa vastausaikaa huomattavasti.
Käsittelyn aloituksessa virtuaaliavustaja etsii työohjeet asiakasneuvojalle, jolloin neuvoja voi keskittyä tärkeimpiin tehtäviinsä. Tekoäly voi myös laatia sähköpostiketjusta yhteenvedon asiakasneuvojalle ja kääntää sähköpostin asiakasneuvojan kielelle, mikä vähentää manuaalista työtä ja parantaa viestinnän tehokkuutta.
Toimenpiteet ja vastaaminen voidaan myös automatisoida. Tekoäly laatii vastausehdotuksen ja prosessiautomaatio auttaa kirjaamaan ja suorittamaan toimenpiteet eri järjestelmissä. Tekoäly voi kääntää sähköpostivastauksen asiakkaan kielelle, mikä parantaa asiakaskokemusta ja varmistaa nopean palvelun.
Lisäksi tekoäly luokittelee sähköpostit automaattisesti, mikä nopeuttaa niiden käsittelyä. Tekoäly tuottaa myös resursointi- ja muita optimointisuosituksia, sekä sisältöanalyysiä palvelutapahtumista, mikä auttaa parantamaan asiakaspalvelun laatua ja tehokkuutta.
2. Puheluiden käsittelyn tehostaminen
Puheluiden käsittelyssä tekoäly voi tuoda merkittäviä parannuksia. Tekoäly analysoi ja ohjaa puhelut oikealle asiakaspalvelijalle, mikä nopeuttaa palvelua ja vähentää odotusaikoja. Tekoälypohjainen puhebot voi keskustella asiakkaan kanssa, hoitaa yksinkertaisia tapahtumia ja esimerkiksi antaa maksulle lisää maksuaikaa.
Reititys asiakasneuvojalle tehostuu, kun virtuaaliavustaja etsii tarvittavat työohjeet asiakasneuvojalle, ja tekoäly litteroi puhelun sekä laatii yhteenvedon tai muistion puhelusta. Tämä vapauttaa asiakasneuvojien aikaa ja parantaa palvelun laatua.
Keskustelu ja toimenpiteet voidaan myös automatisoida tekoälyn avulla. Tekoäly tarjoaa vastausehdotuksia ja prosessiautomaatio auttaa kirjaamaan ja suorittamaan toimenpiteet eri järjestelmissä, mikä nopeuttaa palveluprosessia.
Lisäksi tekoäly luokittelee puhelut automaattisesti, mikä helpottaa niiden käsittelyä. Tekoäly tuottaa resursointi- ja muita optimointisuosituksia sekä sisältöanalyysiä palvelutapahtumista, mikä auttaa parantamaan asiakaspalvelun laatua ja tehokkuutta.
3. Prosessiautomaatio ja data-analytiikka jatkokehitystä varten
Prosessiautomaatio ja data-analytiikka ovat keskeisiä tekoälyn käyttötapauksia asiakaspalvelussa. Tekoäly hakee ja päivittää asiakastietoa eri järjestelmiin, mikä varmistaa tietojen ajantasaisuuden ja tarkkuuden. Tekoäly analysoi asiakastietoja ja raportoi tai korjaa puutteita, sekä synkronoi asiakastietoa eri järjestelmien välillä, mikä vähentää manuaalista työtä ja parantaa tehokkuutta.
Tilaus- ja toimitusprosessien osalta tekoäly ennustaa toimitusaikoja ja optimoi toimituksia, mikä parantaa logistiikan sujuvuutta. Tekoäly käsittelee tilauksia osin tai täysin automaattisesti, mikä nopeuttaa prosessia ja vähentää virheitä.
Laskutusprosesseissa tekoäly havainnoi laatupoikkeamia tilaus-, toimitus- ja laskutusprosesseissa, sekä luo ja lähettää laskut automaattisesti, mikä parantaa prosessien tarkkuutta ja nopeutta.
Ennusteet ja suositukset ovat myös tärkeä osa tekoälyn hyödyntämistä. Tekoäly analysoi asiakasdataa ja tuottaa trendejä sekä ennusteita, mikä auttaa yrityksiä suunnittelemaan tulevaisuuden toimia paremmin. Tekoäly optimoi reititystä ja resursointia reaaliaikaisesti ja auttaa personoidun ja ennakoivan palvelun tuottamisessa, mikä parantaa asiakaskokemusta. Lisäksi tekoäly tarjoaa tuote- ja palvelusuosituksia asiakkaille, mikä lisää myyntiä ja parantaa asiakastyytyväisyyttä.
Muita hyviä tekoälyn käyttötapauksia ovat muun muassa:
- Tiedon tarkistukset
- Tietojen syöttäminen useaan eri järjestelmään keskitetysti
- Vapaiden muistiinpanojen tiivistäminen
- Automaattiset sähköposteihin vastaamiset
- Yleisneuvonta pohjautuen yrityksen omiin ohjeisiin
- Kiinnostuksen kohteiden esiin nostamiset perustuen olemassa oleviin tuotteisiin tai palveluihin
- Monikielinen palvelu eli kielikäännökset esimerkiksi chat-kanavassa
- Tietämyskannan käyttö ChatGPT-tyylisesti kyselemällä tai keskustelemalla
Käyttöönoton strategiset näkökulmat
Ennen kuin sukellat tekoälyn maailmaan, on tärkeää varmistaa, että yritykselläsi on selkeä visio ja strategia. Tekoälyn käyttöönotto vaatii tarkkaa suunnittelua ja tavoitteiden asettamista. Määrittele, miksi haluat käyttää tekoälyä ja miten se tukee liiketoimintasi tavoitteita. Alustava käyttöönottosuunnitelma, joka sisältää pilottiprojektit ja asteittaisen käyttöönoton, on avainasemassa onnistumisen varmistamisessa.
Jos teet tekoälyn kokeiluprojekteja ilman strategista suunnittelua ja tavoitteita, matkasi ei etene kohti yhtä maalia ja tavoitetta vaan lähtee harhapoluille.
Kun laadit ensin strategian ja tavoitteet tekoälyn kokeilu- ja kehitysprojektille, saat päämäärän, johon kaikilla kokeiluilla tähdätään ja pääset kohti tavoitettasi.
Tekoälykokeiluprojektin vaiheet
Tekoälyn kokeiluprojektit kannattaa siis aloittaa organisaation tavoitteista ja haasteista ja sitä kautta lähteä ideoimaan rohkeasti mahdollisuuksia.
Ideoinnin jälkeen muodostetaan käyttötapauksia parhaista ideoista. Tämä on tärkeä tehdä liiketoiminnan kanssa yhdessä, jotta käyttötapauksista tulee mahdollisimman realistisia. Kuitenkaan näitä ei tarvitse loppuun asti hioa, vaan tekoälyn käyttötapaukset kehittyvät, kun kokemusta kertyy.
Kustannus-hyöty-analyysi on myös välttämätön. Tekoälyratkaisujen käyttöönotto voi olla kallista, joten on tärkeää arvioida investointien tuottavuus ja vertailla kustannuksia odotettuihin hyötyihin. Tämä voi sisältää säästöjä työvoimakustannuksissa, parantunutta asiakastyytyväisyyttä ja lisääntyneitä myyntituloja. Yksityiskohtaiset ROI-laskelmat auttavat perustelemaan investoinnit johdolle ja sidosryhmille.
Ja vasta sitten aloitetaan teknologiaratkaisun evaluointi. Kun tekninen toteutettavuus ja kustannusarviot ja vaikuttavuus näyttävät hyvältä, päästään itse kokeiluun. Muista myös kirjata ylös mitkä olivat ne kriteerit, joiden perusteella valinta tehtiin. Tämä helpottaa tulosten analysointia sekä seuraavia kokeiluja.
Kokeilusta jatkuvaan ylläpitoon – muista myös nämä
Tekoälyjärjestelmien jatkuva ylläpito ja optimointi ovat välttämättömiä, jotta ne pysyvät ajantasaisina ja tehokkaina. Säännölliset päivitykset ja jatkuva tuki varmistavat, että järjestelmät toimivat optimaalisesti ja tietoturvallisesti. Jatkuva tekoälyn oppiminen ja optimointi, kuten uusien algoritmien käyttöönotto ja olemassa olevien mallien parantaminen, ovat tärkeitä tekoälyn tehokkuuden maksimoimiseksi.
Käyttäjäkokemuksen ja -palautteen integrointi on myös tärkeää. Ennen laajamittaista käyttöönottoa on hyvä suorittaa käyttäjätestausta ja pilotoida ratkaisuja pienemmässä mittakaavassa. Tämä auttaa tunnistamaan mahdolliset ongelmat ja hienosäätämään järjestelmiä. Luo mekanismit, joilla käyttäjät voivat antaa palautetta, jotta voit jatkuvasti parantaa ratkaisuja käyttäjäystävällisemmiksi.
Mitä tietoturva-asioita on huomioitava tekoälyn käyttötapauksissa ja käyttöönotossa asiakaspalvelussa
Tekoäly sijoituksena asiakaspalvelussa -webinaarissamme CTO Juho Ranta 2NS tietoturva yrityksestä nosti tärkeitä näkökulmia esiin.
Varmista, että teillä on sellaiset lisenssit, että teidän ja teidän asiakkaiden dataa ei mene tekoälyn opettamiseen. Tämä siitä syystä, ettei kukaan pääse käsiksi siihen dataan vahingossakaan.
Käyttöoikeuksien ja pääsynhallintaa pitää miettiä hieman uudesta näkökulmasta ja vastata: Miten tekoäly ymmärtää, mihin tietoon minulla tai sinulla on oikeus päästä? Pitää varmistaa, että kukaan ei pääse esimerkiksi itsepalvelurajapintojen kautta huijaamaan tekoälyä ja päästämään käyttäjää sellaiseen dataan mihin ei ole oikeuksia.
Organisaatioilla on paljon dataa, joita yhdistämällä voidaan koneoppimisen avulla päätyä tietoon, joka on arkaluontoista esimerkiksi tieto raskaudesta. Yleinen vinkki on, pyri välttämään arkaluontoisen datan käsittelyä.
Tekoäly voi auttaa asiakkaiden tunnistautumisessa. Asiakaspalvelijat eivät yleensä henkilökohtaisesti tunne asiakkaita. Tekoäly voi auttaa tässä ja yhdistää aikaisempien palvelupyyntöjen tiedon perusteella, onko tämä henkilö todennäköisesti, kuka hän kertoo olevansa. Ja jos tässä on havaittavissa epäilyksiä, tekoäly voi hälyttää tästä asiakaspalvelijaa.
Onko tekoäly hyvä sijoitus?
Tätä kysyimme meidän asiakkailtamme ja saimme vaihtelevia vastauksia. Vastauksissa korostui tekoälyn käyttötapausten ja tapausmäärien eli volyymin merkitys.
Tekoälyä hyödyntäviä chatbotteja niin sisäiseen kuin asiakkaille suunnattuun käyttöön oli kokeiltu eniten. Mitä suuremmat keskustelumäärät (useita tuhansia kuukaudessa) sitä paremmat tulokset. Pienissä volyymeissa (satoja-kymmeniä keskusteluja kuukaudessa) kustannukset olivat aina suurempia kuin hyödyt.
Puheluiden reaaliaikaista litterointia oli myös kokeiltu useammallakin taholla. Siihen, miten tämä hyödyttää liiketoimea tai asiakaspalvelua, ei oltu joko löydetty käyttötapauksia tai koettu vielä tapeen.
Vakka-Suomen Puhelimella tekoäly kokeilut on otettu tosissaan. He ovat ottaneet tuotantoon puhebotin, asiakaskontaktien sisältöanalyysit, asiakasneuvojan sisäisen chatbot ratkaisuapurin, robottiprosessiautomaatiota sähköpostien reititykseen sekä puheluiden reaaliaikainen litterointi. Numeroskaalassa 0 tarkoittaa vaikeaa ja 10 helppoa.
Näitä analyyseja ja tuloksia pääset kuulemaan lisää Wakarun webinaari tallenteesta.
Tämän lisäksi keräämme nyt kesänaikana avoimesti kokemuksia tekoälykokeiluista. Voit kertoa omista kokemuksistasi ja jaamme syksyllä tulokset blogikirjoituksena.
Miten generatiivinen tekoäly voi auttaa pienentämään asiakaspalvelun kustannuksia?
Tekoäly voi tuoda merkittäviä säästöjä ja tehostaa asiakaspalvelua monin tavoin, kun se on tehty harkiten ja pohjautuen hyvään dataan. Voit pohtia näitä näkökulmia:
Automaatio ja prosessien tehostaminen
Voisiko tekoäly hoitaa rutiinitehtäviä, kuten sähköpostien ja chat-viestien esikäsittelyn? Tämä vapauttaa asiakaspalveluhenkilöstön aikaa keskittyä monimutkaisempiin ongelmiin. Tekoäly voi myös tarjota asiakkaille välittömiä vastauksia, mikä vähentää odotusaikoja ja parantaa asiakastyytyväisyyttä.
Resurssien optimointi
Auttaisiko tekoäly analysoimaan ja optimoimaan asiakaspalvelun resursseja? Esimerkiksi työvuorojen suunnittelu ja asiakaspalvelijoiden määrän säätely eri aikoina tehostuu. Lisäksi tekoäly voi automaattisesti ohjata ja luokitella asiakaspyynnöt, mikä vähentää manuaalista työtä ja parantaa työn sujuvuutta.
Virheiden vähentäminen ja laadun parantaminen
Automaattiset järjestelmät vähentävät inhimillisten virheiden riskiä, mikä parantaa asiakastyytyväisyyttä ja vähentää virheiden korjaamisesta aiheutuvia kustannuksia. Tekoäly voi myös jatkuvasti analysoida asiakaskontakteja ja ehdottaa parannuksia prosesseihin ja palvelun laatuun.
Ennakoiva palvelu
Huomaisiko tekoäly jotain sellaista mitä me emme nyt kykene ennakoimaan? Analysoimalla asiakasdataa tekoäly voi ennustaa tulevia tarpeita ja tarjota ennakoivaa palvelua. Tämä vähentää asiakaspalvelun kuormitusta ja lisää asiakastyytyväisyyttä. Lisäksi tekoäly voi automatisoida asiakaskyselyiden luomisen ja analysoinnin, mikä säästää aikaa ja rahaa.
Koulutus ja perehdytys
Tekoälypohjaiset virtuaaliassistentit voivat auttaa uusien työntekijöiden perehdyttämisessä ja koulutuksessa. Tämä vähentää koulutuskustannuksia ja nopeuttaa uusien työntekijöiden oppimista.
Johtopäätökset
Generatiivinen tekoäly tarjoaa mahdollisuuksia asiakaspalvelun tehostamiseen ja kustannusten optimointiin. Kun tekoälyä hyödynnetään fiksusti ja tietoturvallisesti, se voi parantaa asiakaskokemusta ja vapauttaa asiakaspalvelijoiden aikaa monimutkaisempien tehtävien hoitamiseen. Lähde kokeilemaan rohkeasti ja aloita vaikka esittelemistämme tekoälyn käyttötapauksista, jos ne vastaavat teidän tavoitteita!
Yhteenvetona miten lähteä hyödyntämään tekoälyä asiakaspalvelussa
Strateginen suunnittelu
- Tekoälystrategia: Suunnittele organisaation tekoälystrategia yhdessä liiketoiminnan kanssa välttääksesi siilomaista kehitystä. Tämä auttaa varmistamaan, että tekoälyratkaisut tukevat kokonaisvaltaisesti yrityksen tavoitteita ja integroituu sujuvasti nykyisiin prosesseihin.
- Tekoälymatka asiakaspalvelussa: Vaikka asiakaspalvelussa olevat tekoälysovellutukset ovat tällä hetkellä pääasiassa chatbot-tyyppisiä, on tärkeää kokeilla myös muita tekoälyratkaisuja. Tämä auttaa löytämään monipuolisia ja tehokkaita tapoja parantaa asiakaspalvelua.
- Kanavastrategia: Tekoäly ei ole oma itsenäinen saarekkeensa vaan sieltä tulee olla tarvittaessa yhteys ihmisagentteihin. Tämä varmistaa, että asiakaspalvelun laatu pysyy korkeana ja asiakkaat saavat tarvitsemansa avun nopeasti ja tehokkaasti.
Osallista ja ole rohkea
- Osallista henkilöstö: Ota jo ideointivaiheessa mukaan riittävästi henkilöstöä, jotta sitoutuminen ja jalkautus helpottuvat. Henkilöstön osallistaminen varhaisessa vaiheessa lisää heidän sitoutumistaan ja auttaa varmistamaan, että tekoälyratkaisut vastaavat todellisiin tarpeisiin.
- Tietoturva ja -suoja: Älä turhaan pelkää tietoturva- ja -suoja-asioita, koska yleisimpiin askarruttaviin kysymyksiin on ratkaisu. On tärkeää käsitellä nämä kysymykset huolellisesti, mutta ei pidä antaa niiden estää tekoälyn hyödyntämistä.
- Kokeilukulttuuri: Kokeile rohkeasti tekoälyä osana asiakaspalveluprosessia, kunhan se tukee organisaation tekoälystrategiaa. Kokeilukulttuuri edistää innovaatioita ja auttaa löytämään parhaat tavat hyödyntää tekoälyä asiakaspalvelussa.
Ota yhteyttä niin jutellaan lisää!
Kerro omat kokemuksesi tekoälykokeiluistanne. Jaamme yhteenvedon tekoälyprojekteista ja niiden tuloksista syksyllä
Lue tai kuuntele lisäksi:
- Mitä johtajan pitää tietää tekoälyn hyödyntämisestä – tee ainakin nämä asiat
- Aspapodi – asiakaspalvelun kehittäjän podcast
- 2NS tietoturvapodi – tärkeää asiaa tietoturvasta
