Poznaj 9 wskazówek, jak wykorzystać AI w obsłudze klienta w 2025 roku. Dowiedz się, jak AI poprawia doświadczenia klientów, optymalizuje procesy wsparcia i wspomaga podejmowanie decyzji. Kluczowe porady to m.in.: definiowanie celów, szkolenie narzędzi AI, zapewnienie bezpieczeństwa danych i umożliwienie samoobsługi.
Wraz ze wzrostem oczekiwań klientów i potrzebą personalizacji trudno nie zapytać, jak AI może Ci pomóc. Gdy początkowy szum wokół tej technologii opada, ludzkość odkrywa, że może ona wspierać ludzi, a nie ich zastępować.
W tym artykule przyjrzymy się praktycznym zastosowaniom i korzyściom płynącym ze sztucznej inteligencji w obsłudze klienta, podając wskazówki dotyczące wdrożenia bez zrażania klientów ani pracowników. Rozprawimy się też z mitami i podzielimy inspirującymi przykładami z życia.
Mówiąc o AI w obsłudze klienta, na myśl przychodzą przede wszystkim chatboty, jednak zakres zastosowań jest znacznie szerszy. Oprócz odciążania kanałów wsparcia, AI automatyzuje powtarzalne zadania, pozwalając agentom skupić się na tym, co naprawdę ważne, a menedżerom szybciej podejmować decyzje na podstawie danych.
Stwórzmy idealny scenariusz, pokazujący wszystkie możliwości AI w obsłudze klienta.
Poznaj Grzegorza. Napotkał problem z zamówieniem butów. Wchodząc na stronę sklepu, w prawym dolnym rogu wita go bot AI i Grzegorz decyduje się z niego skorzystać.
Chatbot używa pozytywnego języka i komunikuje się błyskawicznie. Zna całą stronę i kieruje Grzegorza do portalu samoobsługowego. Może być też połączony z CRM, odpowiadając na pytania dotyczące konkretnego zamówienia Grzegorza, zapewniając spersonalizowane doświadczenia i oferty lub obsługując go w preferowanym języku.
Wyobraźmy sobie teraz, że Grzegorz ma pytanie, na które bot nie zna odpowiedzi.
W tym momencie bot poprosi o doprecyzowanie lub połączy Grzegorza z ludzkim agentem. Dzięki temu nie utknie w pętli ani nie udzieli marnej odpowiedzi, co często zdarzało się w przeszłości.
Gdy rozmowa agenta z Grzegorzem trwa, AI copilot podsuwa przydatne wskazówki i sugestie, pomagając agentowi w jasnym pisaniu i wyszukiwaniu informacji. Dzięki temu agent jest bardziej wydajny, nie musi myśleć o tonie wypowiedzi czy szukać artykułów w bazie wiedzy. Na przykład, jeśli Grzegorz zapyta o politykę zwrotów, AI copilot szybko wyszuka odpowiednie informacje i podpowie zwięzłą, adekwatną odpowiedź.
Co to oznacza dla wszystkich stron? Dla Grzegorza – natychmiastową uwagę i szybkie, uprzejme odpowiedzi przez całą ścieżkę klienta, co sprawia, że czuje się ważny i mniej zestresowany.
Dla agentów oznacza to koniec z marnowaniem czasu na powtarzalne pytania. Mogą skupić się na trudniejszych sprawach i budowaniu relacji.
A menedżerowie? AI potrafi rozpoznawać wzorce i poprawnie je kategoryzować. Na podstawie tych danych dostarcza cennych insightów i przewiduje zachowania klientów. Na przykład może wykazać, że Grzegorz jest zagrożony odejściem, bazując na podobieństwach do innych klientów, którzy już odeszli, i podsunąć sugestie, jak go zatrzymać.
Największymi powodami wzrostu znaczenia AI w obsłudze klienta są rosnące oczekiwania klientów oraz skupienie na ich utrzymaniu, a nie tylko pozyskiwaniu. Doskonała obsługa to odpowiedź na oba te wyzwania, bo stanowi filar satysfakcji i lojalności. Ale łatwiej powiedzieć, niż zrobić.
Dlaczego warto dodać AI do równania? Spójrzmy na dane.
72% klientów twierdzi, że szybsza obsługa buduje ich lojalność; dodatkowo 91% znanych, topowych firm korzysta z AI, by podnieść poziom obsługi klienta.
Szczególnie gdy firma się rozrasta, pojawia się pytanie: jak zrobić więcej mniejszym kosztem? Odpowiedzią jest AI, które przejmie powtarzalne zadania, pozwalając ludziom skupić się na tym, co typowo ludzkie.
AI istnieje od lat 60., ale dotąd wiele osób miało wątpliwości co do jej niezawodności i integralności – i słusznie. Jednak czasy prymitywnych chatbotów, które udzielały kiepskich odpowiedzi, wpadały w pętle i były łatwo manipulowane przez użytkowników, mamy już za sobą.
W przeciwieństwie do tradycyjnego szkolenia na sztywnych danych, obecne modele językowe:
Ograniczenie wypalenia agentów: Oddanie rutynowych, mechanicznych zadań maszynom sprawia, że agenci mogą poczuć się bardziej ludzcy.
Dzięki AI agenci mogą sprawdzać lub edytować swoje odpowiedzi i spojrzeć na problem z innej perspektywy, co zapobiega poczuciu, że ciągle robią to samo.Andrej Saxon, head of sales at LiveAgent
Lepsze szkolenie nowych pracowników: AI może na żądanie podpowiadać nowym osobom, pomagać im w pisaniu i znacznie skracać czas oraz wysiłek potrzebny na wdrożenie. Potrafi nawet kierować zgłoszenia zgodnie z poziomem doświadczenia agenta, stopniowo zwiększając trudność spraw.
Obniżenie kosztów: Automatyzacja rutynowych zadań umożliwia obsługę większej liczby zgłoszeń bez zwiększania zatrudnienia – szczególnie korzystne dla rozwijających się firm.
Wsparcie 24/7: Szybka odpowiedź to wyzwanie dla firm obsługujących klientów z różnych stref czasowych i z ograniczonym personelem. AI świetnie sobie z tym radzi, umożliwiając samoobsługę i zakładanie zgłoszeń dla spraw, których nie rozwiąże od razu.
Szybkość i spójność: AI udziela natychmiastowych, spójnych i adekwatnych odpowiedzi, eliminując błędy ludzkie i pozwalając doświadczonym agentom zająć się nietypowymi przypadkami.
Bezproblemowa obsługa wielojęzyczna: Sposoby na tłumaczenie w czasie rzeczywistym istnieją od lat, ale dzięki rozumieniu języka naturalnego (NLU), konwersacyjne AI wkracza na zupełnie nowy poziom, szczególnie jeśli chodzi o dokładność odpowiedzi.
Spersonalizowane doświadczenia klienta: Człowiekowi zajmuje więcej czasu analiza danych i opracowanie planu działania. AI analizuje preferencje i zachowania użytkowników w kilka sekund, podpowiadając indywidualne rekomendacje.
Wnikliwa analiza danych: Umożliwia lepsze decyzje oparte na danych, np. wskazuje najczęstsze problemy klientów i sugeruje rozwiązania.
Proaktywna obsługa: AI monitoruje informacje takie jak gwarancje i historia kontaktów, aby proaktywnie przypominać o kończących się subskrypcjach lub informować o promocjach na produkty, które mogą się spodobać klientowi.
Dla mniejszych firm najlepszym rozwiązaniem jest powierzenie zarówno obsługi klienta, jak i funkcji AI jednemu dostawcy oprogramowania – dla wygody, bezpieczeństwa danych i niższych kosztów.
LiveAgent pozwala bezproblemowo zintegrować sprawdzone funkcje AI z pracą ludzi. AI Assistant, zawierający gotowe szablony promptów, zawsze pomoże agentom napisać e-mail jednym kliknięciem. Wspiera nie tylko lepsze pisanie, ale też generuje konkretne treści na podstawie bazy wiedzy, działając jako AI copilot.
Niezależnie od tego, czy planujesz stworzyć własne rozwiązanie, czy korzystać z gotowego oprogramowania, najpierw warto rozważyć kilka kwestii.
AI może być stratą czasu i pieniędzy, jeśli nie podejść do niej właściwie. Dlatego tak ważne jest wyznaczenie konkretnych celów. Przeanalizuj potrzeby biznesowe, a dopiero potem szukaj odpowiednich rozwiązań.
Z jakimi problemami się mierzysz? Jak AI może Ci pomóc je rozwiązać?
Innego rozwiązania potrzebujesz, by poprawić lojalność klientów, a innego, by skrócić czas odpowiedzi agentów. AI ma różne oblicza – nie istnieje jedno uniwersalne. Nie zapomnij o skali i efektywności kosztowej.
Tak jak agent uczy się przez praktykę, tak system AI potrzebuje odpowiedniej wiedzy, by zacząć pomagać klientom. Trzeba dobrać właściwe dane i modele, by uniknąć błędnych, nieprawidłowych lub wręcz szkodliwych odpowiedzi.
Tworzenie wszystkiego od zera wymaga czasu i głębokiej wiedzy z zakresu machine learning, AI i przetwarzania języka naturalnego. Dostawcy oprogramowania zwykle oferują wstępnie przeszkolone AI, rozumiejące branżowe problemy, ton wypowiedzi i żargon, właściwie dobierając odpowiedzi pod kątem intencji klienta.
Umożliwienie dostępu do bazy wiedzy, strony i CRM pozwala AI udzielać konkretnych, trafnych odpowiedzi. Przykładowo, chatbot URLsLab zapewnia rozwiązanie no-code, pozwalając kontrolować modele i szkolenie bota przez przyjazny panel.
Klienci nieuchronnie będą przekazywać chatbotowi dane osobowe. Bez względu na branżę, przynajmniej będziesz przetwarzać adresy i pełne imiona. Czy to przez błąd, zaniedbanie, czy celowy atak na chatbota, brak zabezpieczenia danych może być kosztowny.
Sprawdź polityki i metody zabezpieczeń swojego dostawcy oraz to, czy i z kim dzieli się danymi. Bądź szczery z klientami co do gromadzenia danych i daj jasny wybór co do wyrażenia lub cofnięcia zgody.
Aby odstraszyć nieuczciwych użytkowników, wdroż szyfrowanie end-to-end i rozważ autoryzację przed rozmową z chatbotem. Możesz też stworzyć kilka wersji bota – np. inną dla gości, inną dla zalogowanych użytkowników.
Wdroż zasady etycznej AI.
Pamiętasz afery z chatbotami, które przejmowały obraźliwe zwroty od złośliwych użytkowników?
Nie chcesz, by Twój bot obrażał klientów przez kilku “czarnych owiec”. Dlatego właśnie istnieją takie wytyczne. Twórcy AI dokładają starań, by AI była szanująca, odpowiednia i niedyskryminująca.
Na pewno też zetknąłeś się ze zdaniem “Przepraszam, ale jako model językowy AI nie mogę…” – czy to w odpowiedzi z ChatGPT, wypracowaniu leniwego ucznia, czy źle wygenerowanym spamie. Dziś AI ma metody awaryjne, takie jak wstępnie zdefiniowane odpowiedzi, które chronią przed udzielaniem fałszywych i szkodliwych informacji. Możesz również dodać własne odpowiedzi i zachowania, dopasowane do Twoich potrzeb.
Często klienci kontaktują się ze wsparciem, bo się spieszą lub wolą rozmowę od samodzielnych poszukiwań. Według CMSWire, wskazywanie drogi do samoobsługi to największa korzyść, jaką liderzy CX widzą w AI. Gromadząc dane z Twojej strony i bazy wiedzy, AI może w kilka minut stać się ekspertem od Twojej firmy. Znajdzie i podlinkuje artykuł szybciej, niż zrobi to człowiek.
Chatboty AI na stronie to tylko część całości. AI może wspierać praktycznie każdy kanał obsługi. Kompleksowe rozwiązania, jak LiveAgent, pozwalają zarządzać całą komunikacją z jednego pulpitu, a AI pomaga odpowiadać na zgłoszenia z każdego źródła: e-maila, WhatsAppa czy Slacka.
Bądź otwarty wobec klientów: kiedy rozmawiają z AI, w jakim stopniu Twój contact center korzysta z AI i jakie środki bezpieczeństwa stosujesz.
Przejrzysta komunikacja buduje zaufanie i kształtuje realistyczne oczekiwania.
Jeśli używasz algorytmów AI do podejmowania decyzji wpływających bezpośrednio na klientów, informuj o tym. A jeśli AI zawiedzie – weź pełną odpowiedzialność, szybko wyjaśnij, co się stało i jakie podejmujesz kroki naprawcze.
AI wie tylko to, czego ją nauczymy, i myśli tak, jak jej powiemy. Nawet najlepsze rozwiązanie wymaga stałego nadzoru człowieka, poprawek i pomiarów, by osiągnąć pełnię potencjału. Nie zapominaj, że AI to dobry sługa, ale kiepski pan – może się pogubić w złożonych zadaniach i nie okazać prawdziwych emocji. Im więcej AI, tym częściej mówi się o “ludzkim akcencie”. Pozwól jej uczyć się na bieżąco dzięki machine learningowi w czasie rzeczywistym.
W odróżnieniu od klasycznego uczenia, gdzie model dostaje historyczne dane, uczenie na żywo dzieje się na bieżących danych. To świetne, gdy AI musi przystosować się do zmieniających się zachowań klientów, szerszej oferty produktów lub gdy brakuje danych do trenowania. Jak przy każdej nowej strategii, nie zapomnij o ciągłym A/B testingu.
Pamiętaj także o workflowach automatyzowanych przez AI. Nie chodzi o zastąpienie agentów, ale o to, by mogli jeszcze lepiej wykonywać swoją pracę i działać szybciej. Stawiaj na podejście human-first i komunikuj to całemu zespołowi.
Przy odpowiednim szkoleniu i dostępie do danych AI może działać proaktywnie i personalizować odpowiedzi w oparciu o preferencje i zachowania klientów. Chatboty mogą wtedy pełnić rolę sprzedawców, pomagając dopiąć transakcję, proponować rabaty czy samodzielnie inicjować kontakt. Przykład: gdy klient długo ogląda produkt, bot może sprawdzić, czy ma pytania.
Feedback zawsze pozostanie najcenniejszym miernikiem sukcesu obsługi. Metryki pomagają zrozumieć klientów, ale feedback to głos klientów bezpośrednio, bez domysłów.
Człowiek czy maszyna – obaj powinni uczyć się z feedbacku.
Pewne błędy, jak niedoszkolony bot czy brak dostępu do człowieka, mogą masowo psuć relacje z klientami. Słuchaj i reaguj na feedback, by wciąż optymalizować swoje AI i trafiać w oczekiwania.
Niektóre firmy błędnie oczekują, że AI rozwiąże wszystkie ich problemy od ręki. Przekazują całą obsługę niedoszkolonemu botowi bez nadzoru ludzi – to prowadzi do nierealnych oczekiwań i katastrofalnych skutków.
Gdy chatbot nie rozumie lub nie umie odpowiedzieć, najlepiej przekazać zgłoszenie do agenta. Jeśli nie ma dostępnych agentów, AI może zostać zaprogramowana, by udzielać domyślnych odpowiedzi: prosić o doprecyzowanie lub informować, że zgłoszenie zostało utworzone i wkrótce ktoś się nim zajmie.
Najpopularniejsze zastosowanie analityki predykcyjnej w obsłudze klienta to masowa personalizacja. Dobrym przykładem są rekomendacje w aplikacjach streamingowych, np. Netflix – na podstawie wcześniejszych interakcji algorytm przewiduje, co może Cię zainteresować.
Inny ważny przykład to szybkie wykrywanie problemów i miejsc wymagających poprawy. Wyobraź sobie przerwę w łańcuchu dostaw w danym regionie. Widząc napływ reklamacji o opóźnienia, AI może wskazać inne zamówienia zagrożone tym samym. Dzięki insightom AI możesz przewidzieć problem i uprzedzić klientów, ograniczając liczbę przyszłych zgłoszeń.
Z analityki predykcyjnej skorzysta też Twój zespół wsparcia. AI analizuje historyczny popyt i dostępność agentów, przewidując okresy wzmożonego ruchu i sugerując optymalne rozłożenie zasobów, by zawsze mieć odpowiednią obsadę na trudniejsze czasy.
Omówiliśmy różne aspekty AI i jej praktyczne zastosowania w obsłudze klienta. Sprawdźmy teraz, jak topowe marki sięgają po AI, by osiągnąć perfekcję obsługi.
Myśląc o chatbotach, wyobrażasz sobie pracowników obsługi przy komputerach, ale Macy’s robi coś nowego. Pracownicy domów towarowych bywają zestresowani, pomagając klientom, uzupełniając towar czy obsługując kasę – przez to trudno o wsparcie na sali.
Użytkownicy aplikacji Macy’s mają do dyspozycji unikalną funkcję. Chatbot AI chętnie pomaga w odnalezieniu produktu, wyjaśnia zasady i więcej. Gdy potrzeba asystenta, AI wskaże jego lokalizację, tak jak przekazałaby rozmowę agentowi wsparcia online.
Inny przykład z offline to bot Domino’s – Dom – który automatyzuje zamówienia przez Facebook Messenger. Pracownicy mogą wtedy skupić się na typowo ludzkich zadaniach, a Dom śledzi zamówienia i informuje klientów o postępach.
Pamiętasz wykorzystanie analityki predykcyjnej do przewidywania odejść klientów? Jakich danych użyć do tych prognoz? Bankowy gigant American Express analizuje historię transakcji, by ocenić prawdopodobieństwo zamknięcia konta przez klienta. Mając tę wiedzę, proaktywnie kontaktuje się, by poprawić relacje.
Znane uczucie – wypatrujesz produktu, a gdy chcesz kupić, jest już wyprzedany? W Zarze to mało prawdopodobne. Wykorzystują analitykę predykcyjną do zarządzania zapasami. Analizując dane historyczne, aktualne trendy i lokalne preferencje, Zara dba, by każdy sklep miał właściwy towar.
AI pomaga zrozumieć klientów zarówno masowo, jak i indywidualnie. L’Oreal korzysta z platformy Clarabridge, analizując setki zgłoszeń i feedback z różnych kanałów, by określić ogólny sentyment i najważniejsze tematy. Wyniki wpływają na decyzje firmy. Z kolei Uber używa analizy sentymentu do natychmiastowego określania emocji pojedynczych wiadomości, by szybciej priorytetyzować zgłoszenia od zestresowanych klientów.
Obecnie żyjemy w epoce boomu AI. Wydaje się, że AI jest wszędzie, ale to wciąż stosunkowo nowa technologia. Nawet najwięksi gracze wciąż testują jej możliwości i ograniczenia.
Obsługa klienta, gdzie liczy się czas i precyzja, pozostanie najpopularniejszym zastosowaniem AI – przewiduje się, że w 2027 roku chatboty staną się podstawowym kanałem wsparcia. Kolejne zastosowania będą się pojawiać i rozwijać. Przewiduje się, że kolejnym przełomem będą asystenci AI brzmiący jak człowiek, rewolucjonizując nudne automatyczne infolinie.
Ważne jednak, by zrozumieć, że nie chodzi o pozbycie się pracowników, ale o uczynienie ich mądrzejszymi. W artykule dla MIT Sloan Management Review P.V. Kannan i Josh Bernoff piszą, że przyszłość obsługi klienta to współpraca ludzi i maszyn. ‘Gdy maszyny obsługują rutynowe pytania, klienci są szczęśliwsi. A gdy personel może skupić się na trudniejszych sprawach – lub odpowiadać przy wsparciu bota – oferuje znacznie lepszą obsługę" – stwierdzają.
Niektóre firmy korzystają z narzędzi AI w obsłudze od lat, inne skłonił do tego niedawny boom. W obu przypadkach musiały zmierzyć się z typowymi wątpliwościami i mitami. Być może i Ty zadajesz sobie te pytania.
Tak. Możliwości AI bardzo się rozwinęły dzięki dużym modelom językowym i deep learningowi. LiveAgent AI Chatbot korzysta z tych rozwiązań, by rozpoznawać intencje klientów i odpowiednio reagować. By zachować skuteczność, ważne jest regularne aktualizowanie systemu w oparciu o realne interakcje i opinie. A gdy AI nie rozwiąże sprawy, LiveAgent ma wbudowane opcje awaryjne – płynnie przekazuje zgłoszenie do człowieka. LiveAgent oferuje darmowy okres próbny, więc możesz przetestować AI Chatbota we własnym środowisku i przekonać się, jak poprawia wydajność i obniża koszty.
Dodatkowo ustaw metody awaryjne, by przekazywać zgłoszenia do agentów, jeśli bot nie znajdzie odpowiedzi. Dzięki temu zwiększysz skuteczność i niezawodność AI w obsłudze.
Dzisiaj AI potrafi świetnie naśladować ludzkie wzorce mowy i emocje, często brzmi nawet pozytywniej niż zniechęcony agent. Kluczowe jest jednak jasne informowanie klientów, kiedy rozmawiają z AI, a kiedy z człowiekiem. Podszywanie się bota pod człowieka jest nieuczciwe i zostanie źle odebrane.
Niektórzy klienci zawsze wybiorą kontakt z człowiekiem, szczególnie w emocjonalnych sprawach. Zadbaj, by agent był zawsze dostępny.
Jak przy każdej dużej zmianie, przejście na workflow oparty o AI wymaga pracy i determinacji. Niektórzy pracownicy mogą obawiać się utraty pracy, dlatego menedżerowie powinni jasno komunikować, że AI wspiera, a nie zastępuje zespół.
Podkreślaj wartość kompetencji ludzkich, które pozostaną lub staną się jeszcze ważniejsze. Oferuj szkolenia i warsztaty ułatwiające adaptację. Motywuj konsultantów do rozwoju. Ale przede wszystkim – zacznij od małych kroków.
Bezpieczeństwo AI zależy od wdrożenia, sposobu zbierania i wykorzystania danych. Kluczowa jest też edukacja klientów i pracowników. Sprawdź, jak Twoja AI przetwarza dane, korzystaj z szyfrowania i innych zabezpieczeń oraz jasno komunikuj zasady bezpieczeństwa.
Jeśli myślisz o AI, by ograniczyć koszty lub uniknąć przyszłych wydatków, musisz realistycznie ocenić potrzeby i budżet.
Małe firmy najchętniej powierzą rozwój swojemu dostawcy oprogramowania do obsługi klienta, ale pamiętaj, że pojawią się koszty usług AI i szkoleń pracowników. Dobra wiadomość: inwestycja zwróci się w dłuższej perspektywie.
Łatwo wyobrazić sobie AI w centrum każdej obsługi klienta. Choć ma jeszcze ograniczenia, niewątpliwie wkroczyliśmy w nową erę – brak AI to dziś często strata zadowolonych klientów oraz szybszych i szczęśliwszych agentów.
Jeśli nadal masz wątpliwości i świat AI Cię przytłacza, zacznij od zaufanego oprogramowania do obsługi klienta. LiveAgent AI Chatbot czerpie z AI to, co najlepsze, nie alienując ludzi: bez wygórowanych kosztów i przesadnie skomplikowanych rozwiązań. A do tego przez 30 dni możesz wypróbować AI Chatbota zupełnie za darmo!
Udostępnij ten artykuł
Poznaj Janę, wyróżniającą się kierowniczkę redakcji treści WordPress, kierującą operacjami w LiveAgent, Post Affiliate Pro, URLsLab i FlowHunt. Wyposażona w niezachwiane zaangażowanie na rzecz doskonałości, sumiennie porusza się po skomplikowanych krajobrazach treści cyfrowych, zapewniając nienaganny standard jakości i bezproblemową funkcjonalność na wszystkich platformach. Poza pracą lubi angażować się w działania twórcze.
Absolutnie nie. Jak w przypadku każdej rewolucji technologicznej, AI sprawi, że niektóre stanowiska staną się zbędne lub zmniejszy się zapotrzebowanie na nowych pracowników. Gdy proste zadania przejmie AI, wykwalifikowani pracownicy, którzy potrafią wykorzystać AI z korzyścią dla siebie, jednocześnie dodając ludzki pierwiastek, staną się jeszcze bardziej niezastąpieni.
AI to maszyna, która jedynie symuluje ludzki język i inteligencję. Nie jest zdolna do całkowicie oryginalnych myśli i nie posiada emocji. Jeśli nie zostanie odpowiednio przeszkolona lub zaprogramowana, nie będzie wykonywać swoich zadań prawidłowo. Niezbędny jest nadzór człowieka.
Wszystko zależy od wybranego rozwiązania i związanych z nim wydatków na szkolenia lub zatrudnienie wykwalifikowanych pracowników. Większość dostawców rozwiązań AI dla obsługi klienta pobiera opłaty w modelu pay-as-you-go w zależności od wolumenu wykorzystania, celu oraz wybranego modelu AI.
Są do tego szkolone i potrafią udzielać odpowiedzi w takich sytuacjach. Jednak niektórzy klienci poczują się urażeni nauczoną przez maszynę empatią i będą woleli porozmawiać z ludzkim agentem. To jeden z powodów, dla których dostępność agenta ludzkiego przez cały czas jest niezbędna.
Podnieś jakość obsługi klienta dzięki narzędziom AI LiveAgent – zapewniaj szybszą, jaśniejszą i bardziej spójną obsługę. Spróbuj 30-dniowy bezpłatny okres próbn...
Agenci obsługi klienta AI zwiększają wydajność dzięki natychmiastowym odpowiedziom, analizie sentymentu, wsparciu wielojęzycznemu i spersonalizowanym interakcjo...
Odkryj najnowsze trendy w obsłudze klienta, od strategii opartych na AI do ponadczasowych najlepszych praktyk. Dowiedz się, jak pozostać na czele w dostarczaniu...
Dołącz do naszej społeczności zadowolonych klientów i zapewnij doskonałą obsługę klienta z LiveAgent.
