Как поиск на основе генеративного ИИ повышает уровень удовлетворенности клиентов
В современном цифровом ландшафте обслуживания клиентов скорость и точность имеют первостепенное значение. Клиенты ожидают мгновенных и правильных ответов с первой попытки, а неспособность соответствовать этим ожиданиям приводит к неудовлетворенности.
Именно здесь на помощь приходят ИИ-агенты, обещающие предоставлять почти мгновенные, контекстуально соответствующие ответы. Для достижения этого необходимо быстро находить не только точную, но и актуальную информацию. Этот переход к управлению знаниями стал важным стратегическим приоритетом для опыта клиентов (CX).
Недавнее исследование Metrigy показало, что почти 74% компаний сейчас имеют официальную документированную стратегию управления знаниями для CX. Поиск на основе генеративного ИИ находится в центре этого сдвига и стремительно переходит от пилотных программ к полномасштабному внедрению.
- 85.8% организаций либо проводит пилотные тестирования, либо уже внедрили генеративный ИИ для управления знаниями CX.
Технология, которая делает этот продвинутый поиск возможным, называется Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG улучшает большие языковые модели (LLM), позволяя им извлекать актуальную информацию из внутренних баз знаний компании, что приводит к более точным и информированным ответам. В настоящее время 35% компаний используют систему RAG, многие другие планируют это сделать.
Эта технология оказывает значительное влияние в двух ключевых областях:
- Для сотрудников: около 64% компаний предоставляют сотрудникам контакт-центров доступ к поиску на основе генеративного ИИ для помощи в работе.
- Для клиентов: почти 70% используют генеративный ИИ для питания виртуальных помощников в режиме самообслуживания.
Ожидаемый возврат на инвестиции очевиден и измерим. Компании, отслеживающие эти инициативы, сообщают о значительных улучшениях:
- Уровень удовлетворенности клиентов (CSAT) увеличился в среднем на 19.7%.
- Эффективность агентов возросла в среднем на 22.1%.
- Улучшение разрешения вопросов с первой попытки составило 14.2%.
- Выручка увеличилась в среднем на 11.6%.
Тем не менее, успешное внедрение сталкивается с препятствиями. Крупнейшими проблемами являются поддержание качественного контента знаний и создание надежной архитектуры данных. Основным препятствием является то, что только 42% компаний имеют единственный источник правды для своих знаний CX, более половины указывают на сложность очистки и стандартизации своих данных как основное препятствие.
В заключение, поиск на основе генеративного ИИ теперь является критически важным компонентом для оптимизации CX. Чтобы в полной мере воспользоваться его преимуществами, компаниям необходимо не только принять технологию, но и приверженность основным принципам эффективного управления знаниями.
==> Хотите узнать про автоматизации на n8n? — Здесь основные курсы n8n, вы научитесь автоматизировать бизнес-процессы! <==
