Как внедрить ИИ в клиентский сервис: 6 шагов для предпринимателей

Искусственный интеллект становится привычным рабочим инструментом в маркетинге и сфере обслуживания клиентов. Инновации в сфере машинного обучения и моделей большого языка дают возможность предприятиям точнее выявлять потребности своей аудитории и повышать качество работы с клиентами. 

Пробные версии продуктов и выгодные предложения уходят в прошлое. Теперь компании учатся выстраивать путь клиента с персональным помощником. Например, прогнозировать поведение покупателя, опираясь на его предпочтения, а после удерживать интерес с помощью персонализированных сообщений. 

Новый подход к работе с клиентами 

Использование искусственного интеллекта (ИИ) с машинным обучением (англ. machine learning, ML) в маркетинге — большой шаг вперед для брендов. Алгоритмы МL позволяют компаниям предсказывать потребности клиентов и быстро на них реагировать. Большие языковые модели (англ. large language model, LLM) делают общение с клиентом качественным и естественным, создают для него персональный контент. Путь от знакомства до покупки становится индивидуальным и заботливым. Предприниматели осознают, что удовольствие клиента — приоритетная задача. Поэтому инвестируют в технологии, чтобы не угадывать, а превосходить ожидания покупателей. 

Новый подход отличается от привычной модели «продавец-покупатель», где компании просто предлагают свои продукты или услуги. Благодаря внедрению ИИ, производители работают на опережение, и клиент получает комфортный, надежный сервис. Исследование Deloitte отмечает, что около 80% руководителей в сфере услуг планируют инвестировать в технологии ИИ в течение следующих двух лет. 

Как с помощью ИИ сделать клиенту хорошо

Опыт внедрения ИИ в процесс работы с клиентами можно разобрать на примере туристической индустрии:

1. Персонализированные рекомендации. Система с ИИ анализирует информацию о предыдущих поездках клиента, учитывает его предпочтения и рекомендует новые места и отели, которые скорее всего понравятся человеку.
2. Понятное общение. С помощью LLM чат-бот ведет естественный человеческий диалог с клиентом, советует и помогает с планированием путешествия. 
3. Прогнозирование потребностей. С технологиями МL алгоритм предугадывает желания клиентов или возможные проблемы, и вовремя отправляет подходящие предложения.
4. Разрешение неприятностей через чат-ботов. Чат-боты с функцией естественного общения успешно решают проблемы клиентов, находя для них мгновенные решения.
5. Увлекательный контент. LLM создает захватывающий контент о путешествиях и заставляет клиента испытывать волнующее и приятное предвкушение поездки. 

Такой персонализированный подход сильно меняет привычное взаимодействие с клиентом для туристических компаний. Использование ИИ увеличивает объем продаж, повышает лояльность клиентов и помогает сделать услугу незабываемой. 

Плюсы чат-ботов на базе ИИ

Чат-боты облегчают компаниям взаимодействие с клиентом. Они доступны 24/7, быстро отвечают и заботливо помогают с оформлением заказа. Чат-боты становятся в разы полезнее, если делать их на базе искусственного интеллекта.

Консультация в нерабочие часы

В отличие от людей-операторов, чат-боты не зависят от часовых поясов, выходных и доступности сети в офисе. Сервис, который моментально помогает решить проблему клиента, запоминается как надежный, а значит, к нему захочется вернуться снова. 

Подробная консультация по продукту

Чат-боты на базе ИИ не нуждаются в справочнике, вся информация о продукте уже загружена в их систему. Используя алгоритмы ML, чат-боты понимают и интерпретируют сложные запросы, предлагают подробную информацию о продуктах или услугах. 

Например, в туристической индустрии чат-бот предоставляет подробную информацию о направлениях, вариантах размещения и маршрутах путешествий. А после — предлагает персональные рекомендации, основанные на предпочтениях клиентов. Такая глубина консультаций гарантирует, что клиенты принимают обоснованные решения, повышается качество услуги. 

Непрерывное обучение и адаптация

Чат-боты с ИИ постоянно учатся и адаптируются, опираясь на взаимодействие с клиентами. Боты анализируют предыдущие диалоги, понимают предпочтения клиентов и со временем точнее попадают в ожидания покупателя. Этот процесс адаптивного обучения гарантирует, что чат-боты станут мастерами помощи клиентам. 

Сбор данных для персонализации

Решающую роль в сборе информации о клиентах выполняют чат-боты. Отслеживая взаимодействие, предпочтения и поведение клиентов, чат-боты создают базу данных для дальнейшего анализа. Эта информация помогает компании в будущем адаптировать свои услуги в соответствии с конкретными потребностями клиентов.

Продуктивное и приятное общение

Чат-боты на базе ИИ, хоть и дополняют человеческую работу, имеют больше способностей, чем один человек. Они могут параллельно обрабатывать большой объем диалогов без ущерба для времени отклика. Последовательность чат-ботов гарантирует, что клиенты получат актуальную и точную информацию. Кроме того, боты на базе ИИ исключают возможность человеческих ошибок и предвзятости, становясь надежным и объективным источником информации. 

Навигация по пути клиента

На начальных этапах пути клиента чат-боты с ИИ помогают с изучением продукта и принятием решений. В процессе покупки следят, чтобы ничто не сбило транзакцию, подсказывают следующее действие. После покупки боты предлагают помощь в решении вопросов или проблем. Цикл непрерывного обучения гарантирует, что каждое взаимодействие становится продуктивнее и приятнее для пользователя.

Внедрение таких чат-ботов с искусственным интеллектом — это экономически выгодная стратегия, особенно для компаний с годовым оборотом, превышающим 300 миллионов рублей. Для тех, у кого оборот ниже этого порога, есть вариант изучить уже готовые решения, это экономичный подход. Масштабируемость и успешный опыт внедрения чат-ботов с искусственным интеллектом делают их доступными для предприятий разных размеров. 

Как внедрить ИИ в бизнес

Планировать и подключать инструменты искусственного интеллекта лучше поэтапно, после тщательного анализа.

Шаг 1. Оценить потребности и цели бизнеса

Для начала стоит определить области, в которых ИИ принесет больше всего пользы. Это может быть обслуживание клиентов, маркетинг и др. Опереться можно на идеи из отчета Deloitte, чтобы согласовать цели бизнеса с тенденциями отрасли. 

Шаг 2. Исследовать готовые решения

Чтобы сэкономить время и не тратить силы на изобретение колеса, стоит изучить существующие решения ИИ от надежных поставщиков, таких как OpenAI, Amazon, Google или Microsoft. Выбор готовых решений — экономически удачная отправная точка для внедрения ИИ. 

Шаг 3. Проверить гипотезы

Начать сотрудничество с выбранным поставщиком ИИ лучше с проверки гипотезы. Стоит подключить внутренних разработчиков, чтобы настроить запросы к API и внутренним системам и оценить влияние ИИ на бизнес-процессы компании. Этот шаг поможет оценить, насколько эффективно выбранное ИИ-решение.

Шаг 4. Оценить затраты и перспективы

Как только инструменты ИИ продемонстрируют ожидаемый эффект, следует оценить затраты, связанные с дальнейшим использованием. Может оказаться, что разработать внутренние модели будет экономнее, чем пользоваться внешними услугами. В долгосрочной перспективе выбранное решение должно работать на рост прибыли компании. 

Шаг 5. Обсудить с экспертами 

Этот шаг нужен, чтобы оценить, какую конкретную пользу технология принесет бизнесу, какой у нее потенциал. Опыт консультантов поможет разработать комплексную стратегию реализации ИИ в компании. Это важно на ранних стадиях внедрения ИИ. 

Шаг 6. Внедрять и оптимизировать

После запуска в работу инструментов ИИ, следует постоянно оптимизировать их на основе отзывов, показателей производительности и меняющихся потребностей бизнеса, чтобы эффективность системы продолжала приносить прибыль.

Если годовой оборот компании свыше 300 миллионов рублей, внедрение инструментов искусственного интеллекта — удачная стратегия на перспективу. Однако для небольших предприятий более подходящим и экономичным вариантом будет изучение уже готовых решений. Используйте преобразующий потенциал ИИ, адаптируя подход к конкретному контексту и стремлениям компании.

Опыт лидеров рынка

Ниже приведен опыт четырех организаций, которые успешно интегрировали ИИ в путь клиента.

Amazon

Что сделали: Внедрили системы рекомендаций на основе ИИ.

Польза для клиента: Покупатели получают персональные рекомендации по продуктам на основе истории посещений и купленных товаров.

Результат: 

• Рост качества обслуживания клиентов
• Увеличение продаж
• Рост степени удовлетворенности клиентов

Google

Что сделали: Интегрировали алгоритмы ИИ в поиск Google, чтобы улучшить релевантность поиска и удобство для пользователей.

Польза для клиента: Точные и релевантные результаты поиска.

Результат: 

• Быстрее доступ к информации
• Лучше качество поиска
• Удобнее поиск для миллионов пользователей 

Yandex

Что сделали: Добавили функцию быстрых ответов в поиске для языковой модели YandexGPT.

Польза для клиента: На сложные и комплексные запросы можно получить быстрый точный ответ без необходимости переходить на конкретные сайты.

Результат:

• Рост количества активных пользователей
• Развитие качества контента сайтов ради попадания в быстрый ответ
• Повышение конкурентоспособности платформы

Netflix

Что сделали: Подключили ИИ к рекомендации контента.

Польза для клиента: Подписчики получают персональные рекомендации фильмов и телепередач, основанные на истории просмотров и предпочтениях.

Результат:  

• Рост посещаемости сайта пользователей
• Увеличение времени просмотра 
• Сокращение оттока клиентов

Эти примеры показали, как внедрение искусственного интеллекта помогло дать больше пользы клиентам: от удачных рекомендаций до точных результатов поиска. Довольные клиенты придут еще и приведут друзей, ведь в прошлый раз платформа подобрала им отличный фильм или нужный товар, а поисковая система поняла с полуслова и выдала точный ответ на запрос. 

Очевидно, что ИИ — находка для бизнеса, и компании, которые используют этот инструмент на полную мощность, быстро увеличивают свои показатели на конкурентном рынке. Это относится как к клиентскому опыту, так и к внутренним операциям.