תוכנת אוטומציה לשירות לקוחות עברה מעבר לבוט המתוסרט שהשווה שאלה מול עץ החלטות וויתר כשהניסוח השתנה. הגרסה ששווה לרכוש כיום יושבת לצד הנציג, קוראת את כל השרשור, מנסחת תשובה ומעבירה אותה לבדיקה.
השינוי הזה משנה את שאלת הרכישה. השאלה כבר אינה האם הכלי יכול לענות, אלא כמה מהתשובה הוא מכין, כמה עדיין בבעלות אדם, ומי משלם לספק המודל כשהנפח גדל.
מה עושה תוכנת אוטומציה לשירות לקוחות
מאחורי שם הקטגוריה עומדת רשימה קצרה של משימות קונקרטיות: סיכום שרשור ארוך לשלוש שורות. ניסוח תשובה המבוססת על תוכן העזרה שלכם. סיווג כוונה וניתוב בהתאם. זיהוי סנטימנט. תרגום בשני הכיוונים. תיוג השיחה כך שלדוחות יהיה מה לספור.
אף אחת מהן אינה דרמטית כשלעצמה. כל אחת מסירה עיכוב אחד או שלב ידני אחד, והעיכובים הם מה שהלקוחות מרגישים.
האפקט המצטבר בולט אצל עובדים חדשים. אדם בשבוע השני שלו עונה כמעט ברמה של מי שנמצא בשנתו השנייה, כי הטיוטה כבר נושאת את המדיניות, היסטוריית החשבון, הטון הנכון ושלוש ההזמנות האחרונות.
אוטומציה כאן אינה אומרת תשובות ללא השגחה כברירת מחדל. כל יכולת שמפורטת להלן מניחה שאדם יכול לראות את הטיוטה לפני שהיא יוצאת, והפלטפורמה מוגדרת כך שזהו המסלול הרגיל ולא היוצא מן הכלל.
שלוש רמות אוטומציה, ואיזו מהן כדאי לרכוש
ספקים משתמשים באותן מילים להתנהגויות שונות מאוד, ולכן מועיל להפריד את הרמות לפי מי שאחראי על ההודעה שנשלחת.
| רמה | מי כותב | מי שולח | נכשלת ב |
|---|---|---|---|
| תהליך מתוסרט | אתם, מראש | המערכת | אי־זיהוי השאלה |
| עוזר AI | המודל | הנציג | בזבוז לחיצת בדיקה |
| סוכן אוטונומי | המודל | המערכת | שליחת תשובה שגויה |
תהליכים מתוסרטים עדיין מצדיקים את מקומם בשאלות הצרות ורבות הנפח שבהן הניסוח כמעט לא משתנה: סטטוס הזמנה, שעות פתיחה, איפוס סיסמאות.
עוזר ה-AI הוא ברירת המחדל לכל השאר, כי התוצאה הגרועה ביותר שלו עולה כמה שניות, ואילו התוצאה הגרועה ביותר של הסוכן האוטונומי עולה לקוח.
מומלץ לרוב הצוותים: תהליכים מתוסרטים על חמש השאלות החוזרות המובילות, עוזר AI בכל השאר, אוטונומיה רק היכן שתשובה שגויה זולה לתיקון.
מודל העוזר בתיבת הדואר הנכנס
בדפוס העוזר, המודל מכין וה בבנציג מחליט. הטיוטה מופיעה לצד השיחה עם המקורות המצורפים אליה, והנציג עורך, מחליף או שולח אותה.
שלב הבדיקה אינו פורמליות. זהו הבקר ששומר על תשובה שגויה מדי פעם בתוך הבניין שלכם ולא בתיבת הדואר של הלקוח.
הוא גם מייצר את האות שמספר לכם אם האוטומציה עובדת. כל עריכה היא תיקון מתויג, ושיעור העריכות הללו הוא מדד האיכות הכן המתואר בהמשך.
היכן האוטומציה חורגת מעבר לתיבת המענה
התייחסות ל-AI כאל ווידג'ט המורכב על צ'אט חי מבזבזת את רובו. לאותה שכבה יש עבודה לעשות בכל מודול שנוגע בשיחה.
במאגר הידע היא מנסחת מאמרים משרשורים שנפתרו ומסמנת דפים הסותרים תשובות חדשות יותר. תוכנת מאגר ידע לשירות לקוחות שאף פעם לא שמה לב להתיישנות שלה עצמה היא הסיבה הרגילה לכך שהשירות העצמי מפסיק להסיט פניות.
בניתוב היא קוראת את הכוונה עוד לפני שאדם עושה זאת, כך ששאלת חיוב מגיעה לתור החיוב מבלי לעבור דרך שלב מיון.
בדוחות היא מקבצת שיחות לפי מה שהלקוחות שאלו בפועל ולא לפי התג שהנציג נזכר להחיל, וזה מה שהופך ספירת פניות להחלטת מוצר.
בעבודה יוצאת אותו סיווג מניע פלחי קמפיין, כך שהאנשים שהתלוננו זה עתה אינם אלה שמקבלים את הצעת השדרוג.
כיסוי בין המודולים גם קובע כמה מהחומר שלכם עצמכם העוזר יכול להגיע אליו. עוזר שרואה רק את הצ'אט הנוכחי כותב מתוך הצ'אט הנוכחי, ועוזר שרואה את כרטיס הלקוח, היסטוריית ההזמנות ושלושת הפניות האחרונות כותב מתוך כל זה.
Bring Your Own AI: מי מחזיק בחשבון המודל
שתי שאלות מתמזגות כמעט בכל הדגמה. מה העוזר יכול לעשות היא שאלת מוצר. מי מחזיק בחשבון אצל ספק המודל היא שאלה מסחרית, והיא זו שקובעת האם אוטומציה טובה יותר מורידה את העלות הכוללת שלכם או מעלה אותה.
כשהפלטפורמה מחזיקה בחשבון, השימוש במודל מגיע כסעיף עלות של הפלטפורמה, בדרך כלל כקרדיטים או מושבים. העלות אז עולה עם ההצלחה: ככל שה-AI מטפל ביותר שיחות, כך אתם קונים יותר מהספק לפי המרווח של הספק.
Bring-your-own-AI הופך את זה. אתם מחברים את המפתחות של הספק שלכם, הטוקנים מחויבים לכם ישירות על ידי הספק, והפלטפורמה לא גובה עמלה עליהם. RolChat פועלת כך על פני 62 מודלי טקסט משבעה ספקים ו-23 מודלי קול מארבעה, 85 בסך הכול.
תחת מפתח בבעלותכם, שיפור שמכפיל את נפח האוטומציה מכפיל חשבון ספק שאתם רואים ויכולים לנהל עליו משא ומתן. תחת קרדיטים ארוזים, אותו שיפור מכפיל שורה בחשבונית שאת מחיר היחידה שלה אתם לא קובעים.
עלות הטוקנים עוקבת אחר ההקשר, לא אחר השיחות
צוותים חדשים למפתח משלהם בדרך כלל מצפים שהחשבון יעקוב אחר מספר השיחות. הוא עוקב במקום זאת אחר אורך ההקשר.
תשובה המנוסחת מארבע ההודעות האחרונות עולה שבריר ממחיר אותה תשובה המנוסחת משרשור של שישים הודעות, וסיכום של אותו שרשור שלם עולה יותר משתיהן.
שלוש הגדרות עושות אפוא את רוב העבודה: כמה אחורה מגיע חלון ההקשר, האם סיכומים רצים על כל שרשור או רק על ארוכים, והאם האחזור שולף שלושה מאמרי עזרה או שלושים.
דבר מזה אינו גלוי בדף השוואת תוכניות. הוא גלוי בלוח המחוונים של הספק בשבוע הראשון, וזה הטיעון בעד החזקת החשבון בעצמכם.
בחירת מודל לפי משימה
מודל יחיד לכל משימה הוא ברירת המחדל היקרה. העבודה מתחלקת בבירור לפי כמות שיקול הדעת שכל משימה דורשת.
| משימה | רוצה | בחירה הגיונית |
|---|---|---|
| תיוג וכוונה | מהירות, עלות נמוכה, פלט יציב | מודל קטן ומהיר |
| ניסוח תשובות | טון, היגיון על פני ההיסטוריה | מודל בינוני או גדול |
| מדיניות והחזרים | זהירות, ניסוח מדויק | המודל החזק ביותר הזמין |
| תרגום | כיסוי השפות שלכם | הספק שמכסה אותן הכי טוב |
חלוקה כזו בדרך כלל מקצצת את החשבון יותר מכל כוונון פרומפט, כי המשימות רבות הנפח הן הזולות, והמודל היקר רץ רק היכן שהוא מצדיק את מחירו.
חלוקת פתיחה מעשית: מודל מהיר לסיווג ותיוג, מודל בינוני לטיוטות, המודל החזק ביותר שמור לכסף ולמדיניות.
שינויי ניתוב עוד לפני שנכתבת טיוטה כלשהי
רוב הרווח הגלוי מתרחש עוד לפני שמישהו כותב מילה. הסיווג מתרחש עם ההגעה, כך שהשיחה כבר מתוייגת, כבר נמצאת בתור הנכון וכבר נושאת עדיפות כשנציג פותח אותה.
זה מסיר את משמרת המיון, השלב שצוותים מוסיפים כשהנפח גדל ומסירים כשנגמרים להם האנשים בשבילו.
זה גם משנה מה SLA מודד. שעון שמתחיל כשאדם קורא את ההודעה לראשונה מתגמל מהירות מיון. שעון שמתחיל עם ההגעה מתגמל את מה שאכפת ללקוחות ממנו, וסיווג אוטומטי הוא מה שהופך את השני לבר-קיימא.
האפקט השני הוא בהסלמה. כשכוונה וסנטימנט מצורפים כבר מההודעה הראשונה, הכלל שדוחף שרשור חיוב כועס לנציג בכיר יכול להיכנס לפעולה מיד במקום בתגובה השנייה.
שווה לבדוק בהדגמה: האם הסיווג רץ עם ההגעה או עם הפתיחה הראשונה, כי רק הראשון מסיר את שלב המיון.
נתונים שהעוזר לעולם לא צריך לגעת בהם
ביסוס עוזר על התוכן שלכם עצמכם פירושו החלטה מה נחשב לתוכן שלכם. שיחות שנפתרו הן חומר האימון השימושי ביותר וגם הסביר ביותר להכיל מספרי כרטיסים ומסמכי זהות שלקוחות הדביקו לתוך צ'אט.
שלושה בקרים נושאים את רוב המשקל: השחרה לפני שמשהו מגיע למודל, מגבלות שמירה על תמלילים, וכלל שהעוזר שולף ממאמרי עזרה שפורסמו ולא משרשורים גולמיים.
הסכמה שייכת לאותה החלטה. RolChat מטפלת בזה כתוסף בתשלום במחיר $5 לאתר, עם שלוש הסכמות לכל אתר, וזה לא זמין ב-Lite.
בקשות מחיקה הן המקרה שתופס צוותים לא מוכנים. רשומה שהוסרה מהלפדסק אך עדיין יושבת באינדקס וקטורי היא עדיין רשומה, אז בדקו שהמחיקה מגיעה גם לאחזור ולא רק לרשימת הפניות.
שמירה על תשובות מדויקות ונאמנות למותג
שתי הגדרות מפרידות בין פלט שאפשר לשלוח לפלט שצריך לכתוב מחדש.
הראשונה היא ביסוס. תשובות מנוסחות מחומר מאושר: מאמרי עזרה ושיחות שנפתרו, והטיוטה נושאת את המקורות שבהם השתמשה. תשובה ללא מקור מאחוריה היא ניחוש הלובש טון בטוח.
השנייה היא קול. הגדרת טון ומילון מונחים שאתם משתמשים ולא משתמשים בהם שומרים על טיוטות שנשמעות כמו הצוות שלכם ולא כמו עוזר גנרי.
המילון חשוב יותר בין שפות. שמות מוצרים ומונחים משפטיים הם בדיוק המילים ששכבת תרגום תתרגם בעזרנות אלא אם נאמר לה אחרת.
RolChat מכסה 40 שפות ממשק וווידג'ט, ואותו מילון חל על כולן.
קול: אותה שאלה, לוח זמנים קשוח יותר
קול מעלה את ההימור כי אין טיוטה לבדוק. התשובה נאמרת בזמן שהיא נוצרת, כך שהביסוס חייב להיות נכון מראש ולא מתוקן ברגע האמת.
החלוקה המעשית היא לפי ההשלכה. המרת דיבור לטקסט בכל שיחה, כי תמליל שימושי גם כשהוא לא מושלם. תשובות אוטומטיות בקול רק היכן שטעות זולה: שעות, סטטוס, ניתוב.
דקות שיחה מחויבות בנפרד מהתוכנית ב-RolChat, כך שנפח הקול הוא שורה שאתם עוקבים אחריה בפני עצמה ולא הפתעה בתוך מחיר מושב.
סדר ההשקה חשוב לא פחות מההגדרות. צוותים שמפעילים הכול בבת אחת לא יכולים לדעת איזה שינוי הזיז איזה מספר, ומסיימים או שומרים על הכול או מוותרים על הכול.
הרצף שנקרא בבהירות הוא סיווג ראשון, ואז טיוטות בתור אחד, ואז טיוטות בכל מקום, ואז כל טיפול אוטונומי. לכל שלב יש לפני ואחרי משלו.
מדידת האם האוטומציה עבדה
שיעור ההסטה הוא המדד שספקים מובילים איתו והפחות שימושי, כי שיחה שמסתיימת בלי בן אדם יכולה להסתיים בתשובה או בלקוח שמוותר.
ארבעה מספרים אומרים יותר. שיעור עריכה על טיוטות, שיורד ככל שהביסוס משתפר. זמן תגובה ראשוני, שבו העוזר משלם על עצמו. שיעור פתיחה מחדש, שתופס תשובות שרק נראו גמורות. דירוג לקוחות מחולק לפי טיפול אוטומטי וטיפול אנושי.
קראו אותם מול חשבון הספק לאותה תקופה. איכות שמשתפרת בעוד העלות לשיחה יורדת היא התוצאה ששווה לשמור עליה; אחת מהן בלבד לא.
כל ארבעת המספרים צריכים קריאה מלפני ההשקה. צוותים שמדלגים על קו הבסיס מסיימים בוויכוח האם משהו בכלל השתנה, בלי דרך להכריע.
מגבלות שכדאי לומר בפירוש
שתי מגבלות שכדאי לומר בפירוש. פריסה מקומית (on-premise) היא הסדר Enterprise, לא משהו זמין בתוכניות הנמוכות יותר. מודלים הרצים על החומרה שלכם עצמכם מתוכננים ולא זמינים, כך שדרישה להסקה מקומית כיום היא דרישה ש-RolChat לא עומדת בה.
התמחור הוא לפי חברה ולא לפי נציג, החל מ-$19 ב-Lite ועד Enterprise שתמחורו נקבע לפי פנייה, וניסיון ה-30 יום פותח כל תכונה עם כרטיס בכרטיס אשראי.
אוטומציה גם קלה יותר לשיפוט ברגע שהערוצים שמאחוריה כבר נמצאים במקום אחד, וזה נושא המדריך המשלים.
שאלות נפוצות
מה בעצם מאוטמת תוכנת אוטומציה לשירות לקוחות?
סיכום שרשורים, ניסוח תשובות מתוכן מאושר, סיווג כוונה, ניתוב, תיוג ותרגום. בדפוס העוזר הוא מכין את כל זה ונציג מחליט מה נשלח.
האם AI יחליף נציגי שירות לקוחות?
לא במודל העוזר, שהוא הדפוס שרוב הצוותים צריכים להריץ. המודל מנסח והנציג בודק ושולח. מה שנעלם הוא ההכנה החוזרת, לא האדם האחראי על התשובה.
מה זה Bring Your Own AI?
אתם מחברים את המפתחות של הספק שלכם, כך שהטוקנים מחויבים לכם ישירות על ידי הספק ללא עמלת פלטפורמה. זה גם אומר שאתם יכולים לשנות מודל או ספק בלי לשנות הלפדסק.
כמה עולה להריץ את ה-AI?
זה תלוי הרבה יותר באורך ההקשר מאשר במספר השיחות. שרשורים ארוכים, סיכומים על כל שיחה, אחזור רחב וסיכום חוזר ונשנה הם ההגדרות שמזיזות את החשבון, ושלושתן בשליטתכם.
איזה מודל צריך לטפל באיזו משימה?
מודל קטן ומהיר לתיוג ולכוונה, מודל בינוני או גדול לטיוטות, והמודל החזק ביותר הזמין להחזרים ולניסוח מדיניות. חלוקה לפי משימה בדרך כלל חוסכת יותר מכוונון פרומפט.
איך עוצרים את ה-AI מלהמציא תשובות?
בססו אותו על תוכן עזרה מאושר כך שכל טיוטה נושאת את מקורותיה, שמרו על שלב הבדיקה במקום, ועקבו אחר שיעור העריכה ושיעור הפתיחה מחדש אחרי ההשקה ולא רק אחר ההסטה.
האם המודלים יכולים לרוץ על השרתים שלנו?
פריסה מקומית (on-premise) זמינה ב-Enterprise. מודלים בהרצה עצמית מתוכננים ולא זמינים כיום, כך שדרישה מוחלטת להסקה מקומית עדיין לא נענית.
האם האוטומציה עובדת בין שפות?
כן. היא מכסה 40 שפות ממשק וווידג'ט, עם תרגום בשני הכיוונים. שמרו מונחי מוצר ומונחים משפטיים במילון כך ששכבת התרגום תשאיר אותם ללא שינוי.
כותב על תפעול שירות לקוחות, צ'אט חי, שירות בסיוע AI והכלים שמאחורי חוויית לקוח טובה.
LinkedIn
