תג ארכיון: טייס משנה שירות

  1. Aquant זוכה ב"פרס מנהיגות חדשנות טכנולוגית לשנת 2023" מחברת האנליסטים פרוסט אנד סאליבן

    השאירו תגובה

    יוצר כלי Generative AI "טייס שירות משותף" מזוהה כטוב מסוגו בתעשיית מודיעין השירות בצפון אמריקה

    Aquant, ספקית תוכנת AI ארגונית המספקת פתרונות שירות לקוחות ליצרנים וספקי שירות של ציוד מורכב, זכתה ב"פרס מנהיגות חדשנות טכנולוגית לשנת 2023" על ידי Frost & Sullivan, חברת אנליסטים אמריקאית. Aquant הוכרה כמובילה בתעשיית מודיעין השירות בצפון אמריקה. פרוסט אנד סאליבן מאמינה כי פלטפורמת Service Co-Pilot של Aquant יכולה לבנות מחדש באופן יסודי את האופן שבו צוותי שירות לקוחות מתפקדים בכלרחבי העולם. ארגונים כגון Hologic, Ricoh ו-Canon משתמשים כיום ב-Aquant כדי לשפר את זמן הפעולה התקינה של המכונה, לשפר את חוויית הלקוח ולהפחית את עלויות השירות.

    "השבח הזה משקף את המחויבות של הצוות שלנו לרתום את הכוח של נתונים ובינה מלאכותית כדי להתמודד עם האתגרים המשמעותיים ביותר של התעשייה", אמר מנכ"ל ומייסד שותף של Aquant, שחר חן.  "אני אסיר תודה וגאה מאוד בצוות שלנו שחושב קדימה, שהעבודה הקשה שלו הופכת את החזון שלנו למציאות יום אחר יום. אני גם מודה מקרב לב ללקוחות החדשניים שלנו על שנתנו בנו את אמונם כדי לתמוך בהם בהשגת מטרותיהם".

    Aquant והיצע המוצרים שלה נבחנו בתהליך אנליטי קפדני, כאשר פרוסט אנד סאליבן קבעה את עוצמתם בתחום מודיעין השירותים. Aquant הוערכה מול הביצועים הטכנולוגיים שלה והשפעתה העסקית. 

    פרוסט אנד סאליבן הכירה באופן ספציפי בכלי שירות הבינה המלאכותית הגנרטיבית של Aquant, Service Co-Pilot, על יכולתו להפוך את הידע בשירות לדמוקרטי, לשפר את זמן הפעולה התקינה של המכונה ולשפר את חוויית הלקוח הכוללת. מעבר להיצע המוצרים, אידיאולוגיית Shift Left של Aquant, שזכתה לשבחים על ידי פרוסט אנד סאליבן, מייצגת גישה מרכזית במהפכה בנוף שירות הלקוחות. הרעיון הוא להעביר את הרזולוציה מהתקשרויות מבוססות שטח והסלמות לקוחות ויותר לכיוון פתרונות מרחוק ושירות עצמי. 

    "אחד מתחומי המיקוד המרכזיים של Aquant הוא הפחתת ההסלמה של כל תהליך הפתרון על ידי מתן אפשרות למשתמשים לפתור יותר בעיות בעצמם, מה שמאפשר למנהלי שירות לקוחות לפתור יותר בעיות מרחוק".

    — הייטן שאה, יועץ בכיר בפרוסט אנד סאליבן.

    Aquant מבדילה את עצמה באמצעות יכולתה לאסוף תובנות ממומחי הנושא של הלקוח. עם עובדים רבים בחזית העסק שאין להם מספיק ידע במוצר, Aquant ממלאת את הפער על ידי איסוף מומחיות יקרת ערך שלעתים קרובות אינה מתועדת במדריכים ובמדריכים. מנוע זה הופך את הידע המיוחד הזה לנתונים מעשיים, וכתוצאה מכך דיוק התשובות משופר באופן משמעותי.

    תוכלו לעיין בתיק המפורט של יכולות מודיעין השירות של Frost & Sullivan כאן.

  2. העתיד של AI הוא פרסונליזציה - ולארגוני שירות יש כל מה להרוויח

    השאירו תגובה

    בינה מלאכותית יכולה לשפר את הפרודוקטיביות ואת חוויית הלקוח באמצעות כלי חיזוי ואוטומציה. אך כאשר מנהיגים מתכננים להגדיל את השימוש בבינה מלאכותית בכל חלקי הארגון, חיוני להבין את הסוגים השונים של AI וכיצד לבחור את הכלים הנכונים שיעזרו להתאים אישית את תעשיית השירותים. 

    על פי דו"ח מצב הפרסונליזציה לשנת 2023 של טוויליו, 69% מהעסקים מגדילים את ההשקעה שלהם בפרסונליזציה. ותעשיית השירותים אינה יוצאת דופן, במיוחד מכיוון שהמטרה הסופית היא לספק חוויות שירות חלקות ללקוחות. משמעות הדבר היא אינטראקציות מהירות, יעילות, מדויקות ומכילות כמה שפחות נקודות מגע. 

    באמצעות בינה מלאכותית שפותחה עבור שירות, ארגונים יכולים להשיג מטרה זו ולספק חוויות בלתי נשכחות שהלקוחות שלהם מצפים ומעדיפים. המשך לקרוא כדי ללמוד מהי התאמה אישית מבוססת בינה מלאכותית, מה השלב הבא בהתאמה אישית בפתרונות AI אנכיים כמו Service Co-Pilot של Aquant - וכיצד ארגוני שירות כמו שלך יכולים להפיק את הערך הרב ביותר מהכלי המתפתח ללא הרף.
     

    מהי התאמה אישית מבוססת בינה מלאכותית?

    במילים פשוטות, התאמה אישית המבוססת על בינה מלאכותית כוללת איסוף וניתוח של נתוני לקוחות בתוך מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית. במקרה של ארגוני שירות, סוגי נתונים אלה יכולים לנוע בין טקסט חופשי לתיעוד מכונה לאינטל ממומחי נושא (ומעבר לכך!). כאשר נתונים כאלה מחוברים לפלטפורמת AI גנרטיבית ומנותחים, התוצרים מניבים תובנות, דפוסים, סגנונות ומתאמים המספקים חוויות מותאמות אישית ללקוחות הנוכחיים - והעתידיים. 

    ניתן לפצל את הבינה המלאכותית הגנרטיבית לשתי קטגוריות: אופקית ואנכית. כלי AI אופקיים, כמו ChatGPT ו-Google Bard, מתהדרים ביכולות כלליות. אבל פתרונות אנכיים, כמו Service Co-Pilot, נותנים מענה לאתגרים ספציפיים לתעשייה.

    בין אם אתה מעוניין לעמוד בתקני CX העולים, למלא פערי עבודה או לשפר את כישורי העובדים במהירות, פתרונות אנכיים לשירות עוזרים לאבחן ולפתור בעיות מהר יותר ומדויק יותר מאי פעם. הם משתמשים בנתונים כדי להציע אפשרויות שירות עצמי מדויקות, להקצות משאבים ולמזער את זמן ההשבתה באמצעות תחזוקה יזומה. וברגע שאתה מוסיף את האלמנט המותאם אישית, אתה מקבל את היעילות והחוויה שהלקוחות של היום מצפים.
     

    היתרונות של התאמה אישית של אספקת השירות שלך

    חוויות לקוח משמעותיות חיוניות להצלחת ארגון שירות. לקוחות רוצים להרגיש מוערכים ומטופלים - התאמה אישית היא חלק בלתי נפרד ממתן זה. כמה יתרונות של התאמה אישית של אספקת השירות שלך כוללים: 

    • שיפור CX ושיפור שביעות רצון הלקוחות: אינטראקציות מותאמות אישית מעידות על כך שהעסק קשוב להעדפות, להיסטוריה ולהרגלים של הלקוחות. דו"ח Next in Personalization של מקינזי גילה כי 71% מהלקוחות מצפים לפרסונליזציה ו-76% מתוסכלים כשהם לא חווים אותה.
    • נאמנות לקוחות מוגברת ושימור: לקוחות שמרגישים מובנים נוטים יותר לרכוש שוב. אינטראקציות חיוביות וחוזרות אלה מטפחות אמון ומפחיתות נטישה (ועלולות לגרום להפניות!).
    • יותר הזדמנויות לשדרוג ומכירה צולבת: ארגוני שירות שמבינים את היסטוריית / התנהגות הרכישות של הלקוחות יכולים להמליץ על הצעות אחרות שתואמות את תחומי העניין של הקונים, מה שמגדיל את ההכנסות הפוטנציאליות.
    • השגת תובנות חשובות לגבי לקוחות: נתוני לקוחות מכילים תובנות חשובות לגבי העדפות, דפוסי התנהגות ומגמות. ממצאים אלה יכולים לסייע בגיבוש החלטות אסטרטגיות, פיתוח מוצרים ומאמצי שיווק – כל אלה מסייעים לארגוני שירות להקדים את המתחרים. 

     

    כיצד AI לשירות הופך למותאם אישית יותר

    אנו יכולים לצפות שכלי AI של שירות יאמצו התאמה אישית בדרכים הבאות:

    • שיפור איסוף הנתונים על ידי אימוץ גישות היתוך רב-מודאלי והיברידי: Generative AI עוסק במבנה ובהקשר. באפשרותך להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לשלב נתונים ממקורות מרובים בארגון השירות שלך, כגון הערות טכנאים שונות, תיעוד מוצרים, מומחים לנושאים ונתוני שירות קיימים. זה יוצר בסיס איתן שבו תוכל להשתמש כדי ליצור מחווני KPI, לפתח מודלי נתונים ולהבין את הלקוחות שלך ואת ההרגלים שלהם. בנוסף, AI שירות משלב את הנתונים הפנימיים שלך עם ידע מצטבר, מרחיב את היקפו ומספק תפוקות טובות יותר.
    • מתן הקשר: מלבד שיפור האופן שבו הוא אוסף ומנתח נתוני משתמשים, ארגוני שירות יכולים להשתמש בפלט כדי לקבל הקשר להעדפות, התנהגויות, דפוסים ועוד. בנוסף, באפשרותך להשתמש בהתאמה אישית של בינה מלאכותית עם כוח העבודה שלך. לדוגמה, נניח שלשני טכנאים יש אותה כמות ניסיון בתחום. טכנאי א' טוב יותר בפתרון בעיות מכניות ואילו טכנאי ב' מצטיין בתיקון בעיות חשמל. בינה מלאכותית גנרטיבית מותאמת אישית יכולה לעזור לך להקצות משימות עיקריות המתאימות למערך מיומנויות הליבה של טכנאי, או שתוכל להשתמש בה כדי לשפר את מיומנות הטכנאים שלך. 
    • שילוב משוב משתמשים כדי להסתגל וללמוד: מומחים אינם יכולים לקודד בינה מלאכותית אמיתית ולמידת מכונה באמצעות בליעה ידנית – אם זה היה המקרה, מדריכי פתרון בעיות היו מספיקים כדי לפתור את כל בעיות השירות. בינה מלאכותית גנרטיבית נהדרת לשירות משלבת משוב משתמשים ומשפרת את ההתאמה האישית עם השימוש - ומאפשרת לה ללמוד, להסתגל ולבצע תחזיות מדויקות יותר בהתבסס על משוב. בקיצור, ככל שתשתמשו בו יותר, כך הוא ישתפר! המודלים יכולים למקד את התפוקות שלהם על ידי ניתוח משוב משתמשים, אינטראקציות ודירוגים. זה מאפשר להם לספק המלצות מותאמות אישית, מדויקות ורלוונטיות יותר לכל תרחיש שירות. 
    • שמירה על פרטיות: ככל שהחששות בנוגע לפרטיות ממשיכים לגדול, בינה מלאכותית גנרטיבית תשלב טכניקות לשמירת פרטיות כדי להבטיח שנתוני המשתמשים מוגנים. זה כולל שיטות כגון למידה מאוחדת, שבה מודלים מאומנים באופן מקומי במכשירי משתמשים מבלי לחשוף נתונים רגישים לשרתים מרכזיים. טכנולוגיות לשיפור הפרטיות יאפשרו לבינה מלאכותית גנרטיבית להתאים אישית המלצות תוך כיבוד פרטיות המשתמשים. בסופו של דבר, עדיין ניתן לפתור בעיות שירות מבלי לחשוף פרטים רגישים, כך שאימוני הבינה המלאכותית שלך לזהות בעיות חוזרות והתיקונים הטובים ביותר יניעו את התוצאות הרצויות.

     

    הפקת הערך המרבי מכלי הבינה המלאכותית הגנרטיבית שלך

    AI הופך להיות חובה עבור עסקים המעוניינים להישאר תחרותיים: כמעט 50% מהחברות אומרות AI הוא בראש סדר העדיפויות שלהם עבור הוצאות טכנולוגיה בשנה הקרובה.

    אך בעוד רבים להוטים להשקיע בבינה מלאכותית, חשוב לציין כי ארגוני שירות עדיין מתמודדים עם אויב משותף: מדידה. בדרך כלל, הם אינם יכולים למדוד במדויק את נופי השירות שלהם ולקבל קריאה מדויקת של מחווני ה- KPI שלהם. התוצאה היא בחירת פתרון AI שהם מניחים שיכול לעזור להם ומקווים שהנתונים שלהם יתאימו לתוכו. 

    יש דרך טובה יותר לבצע את הבחירה הנכונה בבינה מלאכותית בפעם הראשונה: להנדס לאחור את התהליך.

    ראשית, קבע את התוצאות העסקיות שברצונך להשיג. לדוגמה, ייתכן שתרצה לשפר מחווני KPI כגון קצב תיקון פעם ראשונה (FTF) או זמן פתרון, לספק תיקונים מרוחקים יותר, להפחית שיגורים מיותרים או לשפר במהירות את המיומנות של חברי צוות נכנסים. כך או כך, שלב זה מצמצם את המטרות שלך ועוזר לחסל כלי AI שאינם יכולים לפתור בעיה מסוימת.

    לאחר מכן, חשוב על מה שאתה צריך כדי להפעיל את הפתרון. לדוגמה, שקול את סוגי הנתונים שכבר יש לך לעומת סוגי הנתונים שתצטרך לאבטח, וכן את כל בעלי העניין שצריכים להיות מעורבים. 

    לאחר שתבין את הצרכים והדרישות שלך, תוכל לדמיין במדויק היכן בינה מלאכותית גנרטיבית משתלבת בארגון השירות שלך. חבילת Service Co-Pilot של Aquant משתמשת בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לסייע לארגוני שירות לפתור בעיות שירות נפוצות ומורכבות באמצעות התאמה אישית ולמידה מתמשכת. Service Co-Pilot מסנתז תיעוד מוצר, ידע מומחים, נתוני שירות ובינה אנושית כדי לספק את הפתרון הטוב ביותר לכל תרחיש שירות - ובכך מקצר את מחזורי חיי השירות, משפר CX ומגדיל את שולי הרווח. היכולות של Service Co-Pilot מגיעות לכל סוגי המשתמשים: מובילי שירות המחפשים דיווח וניתוח מקיפים, אפשרויות אבחון ללקוחות המשתמשים בשירות עצמי, נציגי מוקד טלפוני המספקים תמיכה טלפונית וטכנאים הדואגים לתיקונים בשטח.
     

    כדאי לשפר את אסטרטגיית האספקה שלך בכל שלב של מחזור השירות - אנו נוכיח לך זאת.

    דלג על הניחושים. הירשם לאתגר 7 הימים שלנו, ואנו ננתח את נתוני הארגון שלך, נחשב את החיסכון הפוטנציאלי שלך ונראה לך היכן תוכל להיות יעיל יותר.

  3. כיצד לבחור את פתרון הבינה המלאכותית הגנרטיבית המתאים לארגון השירות שלך

    השאירו תגובה

    לאחרונה צץ פיצוץ של כותרות, המציעות כי ChatGPT והמתחרים שלו, כמו מיקרוסופט בינג וגוגל בארד, יפשטו את העבודה על ידי לקיחת משימות מורכבות נמוכות - ובסופו של דבר ישחררו את כוח העבודה להתרכז בדרישות מורכבות יותר. 

    אבל תעשיית השירותים היא לא כמו עסקים אחרים. שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לקבל תשובות "טובות מספיק" לשאלות שירות לא יחתוך את זה. מכונות מורכבות – כמו גם הצורך למקסם את זמן הפעולה התקינה של משתמשי הקצה – פירושן שכל דבר שהוא פחות מהתשובה הטובה ביותר הוא רע לעסקים, רע ללקוח ורע לשורה התחתונה. במקרים קיצוניים, כל דבר מלבד התשובה הספציפית ביותר יכול לפגוע במכונות של מיליוני דולרים או לגרום לפגיעה בבני אדם. 

    הנה מה שמבדיל שירותים מתעשיות אחרות ומדוע הבדלים אלה דורשים AI גנרטיבי ממוקד שירות כדי להצליח.
     

    מהי Generative AI?

    Generative AI היא דרך לתאר אלגוריתמים המשתמשים בנתונים או במידע קיימים כדי ליצור תוכן חדש, כולל טקסט, שמע, קוד תוכנה או תמונות. ChatGPT ופלטפורמות מתחרות נוצרות באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית. מודלים אלה של בינה מלאכותית גנרטיבית מפעילים יישומי תוכנה כמו תוכניות Bot של צ'אט - והם מתוכננים לזהות, להבין ולייצר תשובות קוהרנטיות המבוססות על הנחיות המשתמש. 

    Generative AI מבינה שפה אנושית ונועדה לספק מענה המחקה שיחה אנושית. זה אומר שאתה יכול לשאול שאלה אחת בכמה דרכים, והאלגוריתם יבין את כוונת הליבה שלך, ללא קשר לבחירת המילים. התשובות יכולות להימסר במשפטים העונים על שאלות, בנקודות תבליט, או שהתגובות עשויות לכלול קישורים לחומר נלווה נוסף (כגון מדריכים למשתמש או קישורים לשאלות נפוצות).
     

    היתרונות של בינה מלאכותית גנרטיבית ב- Field Service

    ניתן לפרוס במהירות בינה מלאכותית גנרטיבית שפותחה במיוחד עבור שירות כדי להשיג החזר השקעה מהיר. הנה למה לצפות: 

    • תגובות מהירות יותר לכל אתגר שירות
    • שיפור מהיר יותר של כוח העבודה
    • הפעלת שירות עצמי ללקוח
    • מעבר לתחזוקה תחזיתית
    • עלויות מופחתות

     

    מדוע תעשיית השירותים דורשת בינה מלאכותית ממוקדת שירות

    כאשר מחליטים לאמץ AI, חשוב מאוד לוודא שמקורות הנתונים שלה מתאימים לצרכים הספציפיים של ארגון השירות שלך. אחד החסרונות בשימוש בפתרונות AI גנרטיביים זמינים באופן נרחב, כגון ChatGPT, הוא שהתגובות שהם מייצרים אינן מותאמות לעסק או למקרה השימוש הספציפי שלך. הסיבה לכך היא שהם לא מבינים תרחישים ספציפיים לשירות.

    הנה מה שמייחד את השירות מסוגים שונים של עסקים.
     

    1. לשירות יש רף גבוה יותר לביצוע הדברים נכון.

    שיפור תוצאות השירות קשור למציאת הפתרון הטוב ביותר לבעיה, לא הנפוץ ביותר. בשירות, בעיות בציוד יכולות להוות הפסקות עבודה קריטיות למשימה או, במקרה של ציוד מכשור רפואי, עלולות להוות סיכונים למטופלים.

    לארגוני שירות יש אפס סובלנות להזיות AI – תופעה שבה מודל AI מייצר תוצאות שאינן תואמות את השאלה או מציג מידע שגוי עובדתית בביטחון. הזיות AI עשויות להיות בסדר עבור משתמש יומיומי מזדמן של ChatGPT, אבל מציאת הפתרון הנכון לבעיה היא קריטית בשירות.

    תשובות טובות אינן זהות לתשובות הטובות ביותר. מובילי שירות שואפים ללא הרף לפתרון הטוב ביותר לאתגרים כדרך לחדש ולהניע שביעות רצון ונאמנות לקוחות.
     

    2. הפתרונות הטובים ביותר לבעיות לרוב אינם קיימים בנתוני השירות שלך.

    הפתרון הטוב ביותר לבעיה נעול לעתים קרובות בראשם של מומחי השירות שלך; ניצול הידע הזה בצורה סטנדרטית הוא חיוני. מחקר פנימי של Aquant הראה כי 30% מפתרונות השירות אינם נמצאים בנתוני שירות היסטוריים. במקום זאת, התשובות הטובות ביותר ניתנות על ידי מומחי שירות ותיקים.

    אתה זקוק לטכנולוגיה הנכונה כדי לפתוח נתונים אלה ולהפוך אותם למעשיים. בינה מלאכותית "מהמדף" תסרוק נתונים קיימים או את האינטרנט בחיפוש אחר תשובות נפוצות. אבל בינה מלאכותית ממוקדת שירות מנצלת את הידע של מומחים, כך שמידע הרזולוציה מדויק בהתבסס על כל תרחיש.
     

    3. לפני זיהוי הפתרון הנכון, עליך לשאול את השאלות הנכונות ולקבוע את הבעיה.

    "מדען הוא לא רק אדם חכם שיודע את כל התשובות, אלא אחד שיודע את השאלות הנכונות לשאול." – אנריקו פרמי

    אם השירות היה פשוט לספק את התשובה הנכונה לשאלה, טכנולוגיות סטנדרטיות היו מספיקות כדי לספק חוויית שירות מעולה. מכונות מורכבות יותר כיום, ותיקונן או תחזוקתן דורשות פתרון בעיות מתוחכם יותר. זה מתחיל בלדעת אילו שאלות לשאול ומתי. הנה הסיבה:

    מכונות מורכבות יכולות להציג תסמינים רבים ושונים לבעיית שורש אחת. הצבת מדבקה על בעיה משנית (הסימפטום) עשויה לפתור את הבעיה באופן זמני בלבד. אבחון ותיקון הבעיה הנכונה בביקור הראשון דורש שמהנדסי השטח ישאלו את השאלות הנכונות לפני שיוכלו להגיע לתשובה הנכונה. 

    בינה מלאכותית סטנדרטית אינה יכולה להנחות טכנאי בתהליך הנכון שלב אחר שלב הדרוש לפתרון הבעיות.
     

    4. השירות דורש תיאום רב שכבתי בין לקוחות, סוכני תמיכה, טכנאי שטח, נכסים וחלפים.

    גורמים אלה הופכים את התעדוף ומתן השירות הטוב ביותר לכל מצב למאתגר. עבודות תיקון או תחזוקה מסוימות עשויות לדרוש טכנאים שהוכשרו במיוחד, בעוד שאחרות עשויות להזדקק לחלקים בהזמנה מיוחדת. נושאים מסוימים, כמו מכשירים רפואיים או ציוד קריטי אחר למשימה, עשויים לדרוש תשומת לב מיידית, בעוד שעבודות אחרות יכולות לנוע נמוך יותר ברשימה.  

    תיאום בין אנשים, חלקים וצרכי לקוחות, במיוחד עבור ארגוני שירות המתמודדים עם כמות גדולה של אינטראקציות עם לקוחות, דורש טכנולוגיה מתוחכמת המיועדת למצבי שירות מסוג זה. בינה מלאכותית גנרטיבית שנבנתה עבור ארגוני שירות יכולה לשבור מאגרי נתונים מבודדים, לתקנן מדדים הוליסטיים ולבנות מודלים של סיכונים וביצועים שמניעים החלטות מעשיות ובעלות ערך.
     

    5. השירות דורש עקביות וקיימות.

    ככל שהמכונות הופכות מורכבות יותר ומכונות חדשות נפרסות, הנתונים הקיימים הופכים לפחות רלוונטיים לתחזוקה ולתיקון. ארגונים של היום יכולים להיאבק עם עובדים מיומנים בכל רמה כאשר יש יותר מדי נתונים (כלומר IoT) או מעט מדי נתונים (כמו עם השקות מוצרים חדשים). אבל איך ארגון שירות יכול למצוא את האיזון הנכון?

    הטכנאים הקבועים שלך יודעים כיצד לטפל במכונות קיימות, בהתחשב בשנות הניסיון שלהם ובהזדמנויות הרבות שלהם ללמוד באמצעות ניסוי וטעייה. לעובדים חדשים אין זמן ללמוד כיצד לטפל במכונות חדשות או ישנות ביעילות. לכן, מדובר באיסוף נתונים של ידע מקצועי והכנת עובדים בכל רמות המיומנות לקבלת החלטות השירות הטובות ביותר עבור כל תרחיש - גם ללא נתונים ספציפיים.
     

    6. השירות מתרחש בכל זמן, בכל מקום ובבת אחת.

    עם התפשטות ערוצי השירות (כגון אירועי שירות עצמי, אירועים מרחוק או אירועי שטח), אירועי שירות יכולים להתרחש בחוויות שונות. 

    השירות הוא כעת מסע מחובר של אנשים מרובים מרקעים שונים ומערכי כישורים שונים. לשם כך יש לפגוש את הלקוח ואת כל בעלי העניין במקום שבו הם נמצאים - ולא להיפך.

    בהתחשב בכך, AI השירות האידיאלי חייב להיות מדרגי, קל לשימוש ובנוי עבור משתמשים שונים, כמו טכנאי שטח, מנהלים, נציגי שירות לקוחות ולקוחות. כדי להתאים למגוון סוגי המשתמשים, מומלץ להשתמש בבינה מלאכותית של שירות המיועדת לכל התרחישים, ללא קשר לסביבה.
     

    עתיד השירות כבר כאן. האם אתה מוכן לעמוד בזה?

    בהתחשב בצרכים הספציפיים של ארגונים, AI כללי אינו טוב מספיק לשירות. קשה למנף מדריכי שירות סטטיים בעת חיפוש אחר תשובות לבעיות מסוימות וקשה להתעדכן בהם. בנוסף, רוב הבינה המלאכותית מהמדף של ימינו פשוט שגויה. תשובת שירות שגויה אינה מקובלת – עלולות להיות לה השפעות יקרות או גרוע מכך.

    ארגוני שירות ראויים לפתרונות שניתן להכשיר להבנת העסק שלהם ותעשיית השירותים. באופן מובן, מנהלי שירות סקפטיים לגבי מינוף AI. אבל הכלים הנכונים ישפרו את כל חוויית השירות, מהעובדים ללקוחות ומעבר לכך.
     

    כיצד Aquant Service Co-Pilot מחולל מהפכה בפעילות השירות בשטח

    טייס השירות המשותף של Aquant מציע יתרון מובהק על פני כלי AI גנרטיביים אחרים בגלל ההבנה העמוקה שלו בשירות ואיכות הנתונים שהוא אוסף. Service Co-Pilot מובנה בכל המוצרים והכלים שלנו. זה עוזר לכל אחד - כולל סוכני שירות לקוחות, טכנאים בשטח, מובילי שירות ולקוחות - לקבל תשובות לשאלות שלהם במהירות ובפורמט שיחה שהם יכולים להבין. 

    ובנוגע לאיכות הנתונים, הפלטפורמה של Aquant מעבדת מידע באופן שמפיק תובנות משמעותיות המותאמות לחברה שלך. זה מעבר למשיכה ממקורות נתונים פתוחים שניתן למצוא ברחבי האינטרנט ובמקום זאת אוסף נתונים היסטוריים של חברות, מובנים ולא מובנים, ומעלה את זה עם מומחיות בנושא (ידע מיוחד מהעובדים בעלי הביצועים הטובים ביותר של חברת השירות). על ידי שילוב נתונים עם בינה אנושית, טייס השירות יכול לעבוד בצורה חלקה בתוך זרימת העבודה הטבעית של השירות, ולהנחות את התהליך, בדומה לטכנאי מיומן. 

    למידע נוסף על Aquant Service Co-Pilot.