Каждое обращение в службу поддержки может либо удержать клиента, либо оттолкнуть его. То, насколько хорошо человек или ИИ-агент на другом конце линии слушает и решает проблему, определяет исход взаимодействия. Сама по себе одна беседа может казаться мелочью. Но в сумме все звонки и чаты определяют, сохранит ли компания своих клиентов или будет постоянно искать им замену.
Согласно исследованию Zendesk, более 50% клиентов уходят к конкурентам после всего лишь одного негативного опыта. Это подчеркивает важность навыков обслуживания клиентов, даже несмотря на то, что ИИ продолжает менять сферу клиентского опыта (CX). Организации, которые постоянно повышают квалификацию своей CX-команды, получают конкурентное преимущество по мере роста ожиданий клиентов.
В этом руководстве рассматриваются ключевые навыки обслуживания клиентов, их значение для бизнеса, способы их улучшения и то, как ИИ усиливает CX-команды.
Резюме
- Навыки обслуживания клиентов помогают бизнесу решать проблемы пользователей, выстраивать доверие и снижать отток клиентской базы.
- Как правило, CX-команды применяют как гибкие (soft), так и жесткие (hard) навыки обслуживания клиентов, включая коммуникацию, решение проблем и урегулирование конфликтов.
- Как люди, так и ИИ-агенты могут применять навыки обслуживания клиентов посредством запланированного внедрения, оценки диалогов и доработки для улучшения клиентского опыта.
- Хотя ИИ-агенты могут помогать в разрешении конфликтов, бесшовная передача диалога живым операторам имеет решающее значение для деэскалации.
- При развертывании ИИ-агентов для обслуживания клиентов оценивайте разговорные метрики во время обучения и после запуска для обеспечения постоянного улучшения.
Что такое навыки обслуживания клиентов?
Навыки обслуживания клиентов — это гибкие и технические способности, которые помогают команде поддержки понимать потребности клиентов и эффективно решать их проблемы. Эти навыки условно делятся на мягкие навыки, такие как общение, терпение, эмпатия и адаптивность, и технические навыки, такие как знание продукта или управление инцидентами.
Мы подробно рассмотрим семь из этих навыков: коммуникация, решение проблем, урегулирование конфликтов, эмпатия, адаптивность, персонализация и знание продукта. Мы также затронем то, как каждый из них применим как к людям, так и к ИИ-агентам поддержки.
Навыки обслуживания клиентов: подробно
Навыки обслуживания клиентов — это практики, которые помогают командам по работе с клиентами активно слушать, понимать, отвечать, разрешать проблемы и проводить последующие действия по обращениям. Эти навыки опираются на практики из различных дисциплин, охватывающих общение, решение проблем, эмпатию и разрешение конфликтов. Обеспечение вашей команды правильными навыками обслуживания клиентов гарантирует стабильный и позитивный клиентский опыт на всех этапах взаимодействия.
Традиционно команды поддержки развивают навыки обслуживания клиентов посредством обучения как мягким, так и жестким навыкам. Например, вы учитесь делать паузы и слушать, замечать разочарование клиента и использовать уважительные слова для деэскалации ситуаций. Кроме того, CX-команды должны быть знакомы с такими инструментами, как CRM и ERP, чтобы находить информацию во время разговоров. Все чаще сотрудникам в сфере CX требуется высокий уровень цифровой грамотности для работы с ИИ-агентами, чтобы находить релевантную информацию и ускорять решение проблем клиента.
Фактически, подавляющее большинство команд обслуживания клиентов в настоящее время используют ИИ-агенты для оптимизации рабочих процессов клиентского опыта. По данным Gartner, по меньшей мере 70% of customers начнут свое взаимодействие с клиентами с использования интерфейса ИИ к 2028 году.
Повышение квалификации CX-команды остается важным, но проектирование ИИ-агентов поддержки на основе внутренних стандартов бренда (SOP), принципов безопасности, интеграции с базами знаний и сторонних инструментов является ключом к раскрытию потенциала CX-операций на базе ИИ.
Почему навыки обслуживания клиентов обеспечивают лучший опыт
Эффективное обслуживание клиентов ускоряет решение проблем, стимулируя лояльность к бренду, удержание клиентов и рост доходов с течением времени. Вместо того чтобы ждать эскалации инцидентов, CX-команды заблаговременно изучают обращения клиентов. Они активно слушают и дают клиентам возможность высказать свои мысли, прежде чем помочь разрешить любые проблемы или вопросы.
То же самое относится и к ИИ-агентам обслуживания клиентов. Несмотря на то, что они работают на базе генеративного ИИ, машинного обучения и других программных технологий, вы проектируете их на основе рабочих процессов, принципов и политик, которые вызывают доверие. Будь то ИИ, люди или оба варианта вместе, ваша цель — решить проблемы клиентов и сделать так, чтобы они чувствовали себя услышанными.
Интегрируя ИИ в рабочие процессы CX, Яннесс Коопманн (Jannes Koopmann), старший владелец бизнес-продуктов на базе ИИ в 3Shape, подчеркнул важность эмпатичного тона и ощущения человеческого общения. Когда его компания модернизировала службу поддержки с помощью ИИ-агентов, Яннесс хотел убедиться, что клиенты чувствуют себя понятыми на протяжении всего процесса.
7 навыков обслуживания клиентов, которые необходимы каждому сотруднику и ИИ-агенту
Хорошее обслуживание клиентов требует, чтобы как люди, так и их аналоги на базе ИИ обладали компетенциями в различных областях. Это навыки, необходимые для обслуживания клиентов, с примерами того, как люди и ИИ-агенты применяют каждый из них.
Навыки общения: активно слушайте и говорите четко
Четкая коммуникация предотвращает путаницу, из-за которой клиенты бросают трубки или прекращают переписку при поиске помощи. Навыки общения требуют активного слушания, лаконичных ответов, а также четкой письменной и устной речи.
Сотрудники-люди развивают навыки коммуникации, прислушиваясь к тому, что говорят клиенты, и выбирая подходящие слова в ответ. Они избегают профессионального жаргона для ясности и всегда разъясняют технические термины — будь то в электронной почте, во время звонка или в текстовом чате.
ИИ-агенты, особенно те, которые работают на базе больших языковых моделей (LLM), превосходно справляются с разговорными ответами. Тем не менее, ИИ-агентам необходимы четкие рекомендации по соблюдению очередности реплик и обработке прерываний. Например, когда клиент делает паузу посреди фразы, голосовой агент должен ответить в определенное время, чтобы звучать естественно. В то же время он не должен перебивать собеседника или давать нерелевантные ответы.
Как люди, так и ИИ-агенты могут общаться эффективнее, когда они грамотно делятся контекстом разговора. Это означает, что ИИ и CX-команда должны иметь доступ к аналитике разговоров в реальном времени, чтобы отвечать точно.
Пример: Сотрудник-люди говорит: «Позвольте мне уточнить, правильно ли я понял: ваш заказ был отправлен в понедельник, но так и не прибыл». Голосовой агент на базе ИИ точно так же повторяет ключевую деталь и делает паузу, чтобы клиент подтвердил ее перед продолжением диалога.
Навыки решения проблем: находите правильное решение быстрее
Клиенты ожидают, что команда поддержки быстро решит их проблемы, будь то человек или ИИ. Устранение болевых точек клиентов является важнейшей функцией CX-агентов, а неизменно высокое качество обслуживания помогает укрепить доверие к вашему бренду.
Персонал службы поддержки может ускорить решение проблем за счет систематической диагностики инцидентов. Это включает в себя фиксацию проблем клиента, подтверждение деталей для предотвращения недопонимания и использование знаний о продукте для предложения решения. Если решение недоступно сразу, сотрудник сообщает клиенту о дальнейших шагах.
ИИ-агенты разделяют схожие принципы решения проблем, но они используют возможности рассуждения и прогнозирования LLM для устранения неполадок. На основе доступных данных о клиенте и контекста ИИ оценивает возможные пути решения и выбирает тот, у которого наивысший показатель уверенности. Затем он перечисляет шаги, которые клиент может предпринять для решения своей проблемы.
Пример: Клиент сообщает о сбое при оплате картой. Оператор-человек проверяет учетную запись, подтверждает данные карты и пошагово помогает клиенту устранить проблему. ИИ-агент с помощью подключенного инструмента считывает те же данные учетной записи, выбирает наиболее вероятную причину и делится шагами для ее устранения.
Навыки разрешения конфликтов: Снижение накала в сложных разговорах
Несмотря на все усилия, при общении с клиентами могут возникать конфликты. Обеспечение агентов службы поддержки (как людей, так и ИИ) навыками разрешения конфликтов помогает устранить разногласия, предложить исправление ситуации и сохранять профессионализм на протяжении всего диалога.
При разрешении конфликтов операторы-люди сохраняют хладнокровие, следуют процедурам разрешения конфликтов и остаются объективными. Они признают разочарование клиента и постепенно работают над достижением взаимопонимания. Цель состоит в том, чтобы восстановить доверие с помощью конкретных действий и обеспечить быстрое разрешение вопроса.
ИИ, с другой стороны, способствует снижению напряженности в конфликтах, предоставляя четкий путь эскалации. Он использует понимание естественного языка (NLU), чтобы определить, когда клиент чувствует разочарование, расстройство или злится. Затем он спокойно и быстро передает разговор оператору-человеку. Аналогичным образом агент может перевести вызов на команду живой поддержки, если клиент прямо об этом попросит.
Пример: Клиент говорит: «Я звоню по этому поводу уже в третий раз». Оператор-человек отвечает: «Мне жаль, что этот вопрос до сих пор не решен. Я беру его под свой контроль и сейчас расскажу вам, что будет происходить дальше». ИИ-агент, обнаруживший такое же разочарование, предлагает перевести звонок на оператора-человека и передает историю разговора при теплом переводе.
Эмпатия в обслуживании клиентов: Сделайте так, чтобы клиенты чувствовали себя услышанными
Эмпатия — это эмоциональный интеллект, который позволяет операторам-людям сопереживать чувствам клиента. Это один из важнейших навыков обслуживания клиентов, поскольку проявление эмпатии укрепляет взаимопонимание и создает общую основу для общения с клиентом.
Операторы-люди проявляют эмпатию, признавая чувства клиента, вместо того чтобы перебивать своим ответом. Просто сказав: «Я понимаю, что вы расстроены, и я готов помочь», вы заставляете клиента почувствовать, что его слышат и уважают. И это открывает путь для дальнейшего разговора.
ИИ не может по-настоящему чувствовать эмоции так, как это делают люди. Тем не менее, ИИ может выявлять закономерности, указывающие на разочарование в голосе или текстовом ответе клиента. На основе обнаруженного настроения ИИ может имитировать эмпатичный тон и подбор слов, которые люди используют для проявления сочувствия.
Пример: И ИИ, и оператор-человек, обнаружившие разочарование, могут напрямую признать его, сказав: «Это звучит неприятно, и я хочу разобраться с этим для вас».
Адаптивность: Обработка запросов по нескольким каналам
Клиенты обращаются в компании по различным каналам, включая электронную почту, чат, голос и текстовые сообщения. Адаптивность позволяет команде по работе с клиентами поддерживать единый стиль общения, особенно когда один и того же кейс требует нескольких обсуждений.
Операторы-люди обучены эффективно работать на разных платформах. Каждая платформа имеет свой собственный стиль взаимодействия, правила и нюансы. Например, электронная почта оставляет время для вычитывания текста для поддержания профессионализма. Однако звонок более спонтанен и требует от оператора реагирования на новую информацию прямо в моменте.
ИИ-агенты могут сохранять контекст для разных тем и разговоров. После настройки команды могут развертывать агентов на разных каналах. Обращаясь к историческому контексту, ИИ-агенты могут взаимодействовать с клиентами в том тоне, формате и стиле, который те предпочитают.
Пример: В чате оператор-человек отправляет краткую письменную сводку, к которой клиент может обратиться позже. Во время звонка тот же оператор говорит медленнее и подтверждает детали вслух. ИИ-агент следует тому же правилу, отправляя лаконичные текстовые ответы в чате и естественные разговорные реплики в голосовом канале.
Персонализация: Предоставление индивидуальных ответов
Когда клиенты обращаются за помощью, они ожидают, что сотрудники поддержки знают, кто они такие, и владеют деталями их дела, избавляя их от необходимости повторяться при каждом новом контакте.
Операторы-люди настраивают персонализацию ответов вручную. Например, отвечая на тикет, операторы просматривают прошлые покупки клиента и коротко интересуются, остался ли он доволен приобретением. Хотя это простой жест, клиенты чувствуют свою ценность, потому что ваша команда помнит, кто они и что они предпочитают.
ИИ-агенты могут персонализировать ответы более эффективно. Вместо того чтобы вручную проверять записи, они подключаются к сторонней CRM и извлекают исторические данные при поддержке клиентов. Кроме того, ИИ-агент может проактивно собирать данные в реальном времени и использовать их для предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам.
Пример: Вместо того чтобы спрашивать: «Что вы заказали?», оператор-человек говорит: «Я вижу, что в прошлом месяце вы приобрели тарифный план Pro. Вы обращаетесь по этому поводу?». ИИ-агент, подключенный к CRM, может начать разговор с того же контекста.
Знание продуктов: Уверенные ответы на вопросы
Клиенты ожидают, что служба поддержки хорошо знает продукты, услуги и политику компании. В результате команды CX, отвечающие на запросы, должны оставаться в курсе событий, чтобы давать уверенные и точные ответы.
Операторы-люди поддерживают актуальность знаний, просматривая последние обновления продуктов и услуг. Они фиксируют изменения в правилах, обновления документации и изменение цен, которые могут затронуть клиентов.
ИИ-агенты работают аналогичным образом, но они используют такие инструменты, как система дополненной генерации (RAG) и сторонние интеграции, чтобы предоставлять точные и полезные ответы. Например, чат-бот на базе LLM не обязательно по умолчанию понимает конкретный продукт, упомянутый клиентом. Вместо того чтобы угадывать, он извлекает информацию из внутренней базы знаний вашей организации для формирования ответа.
Пример: Когда клиент спрашивает, распространяется ли политика возврата средств на товары со скидкой, хорошо информированный оператор-человек отвечает на основе текущих правил. ИИ-агент извлекает последнюю версию правил из базы знаний и дает ответ на их основе.
Операторы-люди против ИИ-агентов: Навыки обслуживания клиентов с первого взгляда
В таблице ниже обобщено, как люди и ИИ-агенты применяют каждый из семи навыков.
Навык
Операторы-люди
ИИ-агенты
Коммуникация
Слушать активно, избегать профессионального жаргона и подстраивать формулировки под канал связи
Соблюдать правила очередности реплик и предотвращения перебивания, а также делиться контекстом в реальном времени
Решение проблем
Диагностировать проблему, подтверждать детали и сообщать о дальнейших шагах
Оценивать пути решения на основе данных о клиенте и выбирать наиболее вероятный способ исправления
Разрешение конфликтов
Сохранять хладнокровие, признавать разочарование и восстанавливать доверие посредством действий
Обнаруживать разочарование через анализ настроения и переводить диалог на оператора-человека
Эмпатия
Признавать чувства клиента перед тем, как ответить
Распознавать паттерны разочарования и отвечать с эмпатичным тоном
Адаптивность
Корректировать стиль общения в электронной почте, чате и по телефону
Сохраняйте контекст, поддерживайте единый тон и формат во всех каналах
Персонализация
Проверяйте прошлые покупки и предпочтения вручную
Извлекайте историю из подключенной CRM-системы и предлагайте рекомендации в реальном времени
Знание продуктов
Будьте в курсе обновлений продуктов, политик и цен
Получайте ответы из базы знаний с помощью технологии RAG
Операторы-люди берут на себя инициативу там, где важны суждения, в то время как ИИ-агенты лидируют там, где на первом месте стоят скорость и строгое соблюдение правил.
Как внедрить навыки клиентского сервиса для людей и ИИ
Организациям необходим совместный рабочий процесс с четкими операционными границами при внедрении навыков клиентского сервиса в работу службы поддержки на базе ИИ. Эти шаги помогут вам создать рабочий процесс клиентского сервиса с использованием ИИ, который демонстрирует описанные нами навыки.
1. Определите цели CX
Начните с малого, сфокусировавшись на одном распространенном запросе. Это даст вашей команде достаточно времени для создания, тестирования и доработки рабочего процесса агентного CX без ущерба для текущих операций поддержки. Вам следует определить, как именно должна отвечать ваша команда CX, какой тон общения они используют, какие стандартные рабочие процессы они выполняют, каковы идеальные сроки ответа и все другие факторы, влияющие на успешное взаимодействие.
2. Выберите платформу агентного ИИ для CX
Платформы разговорного ИИ для операционной деятельности CX обладают различными функциями. Выберите ту, которая поддерживает гибкое поведение агентов для решения проблем, одновременно обеспечивая соблюдение мер безопасности и рекомендаций бренда. Оцените каждый вариант по следующим критериям:
- Покрытие навыков: Поддержка навыков из этого руководства, включая очередность реплик, определение тональности и передачу управления оператору-человеку.
- Доступ к знаниям и инструментам: Подключение к вашей базе знаний и CRM, чтобы агент мог давать точные ответы и персонализировать их.
- Защитные механизмы и контроль бренда: Обеспечение соблюдения мер безопасности и принципов бренда в каждом разговоре.
- Покрытие каналов: Работа как в голосовых, так и в текстовых каналах, чтобы клиенты получали стабильно качественное обслуживание.
- Тестирование и оценка: Наличие песочницы для имитации диалогов и отслеживания таких метрик, как CSAT и коэффициент успешного решения после запуска.
Например, ElevenAgents — это платформа агентного ИИ, которая позволяет командам CX обеспечивать лучший клиентский опыт с помощью проверенных временем принципов обслуживания. Она не заменяет хорошие навыки клиентского сервиса и не ставит перед собой такой цели. Вместо этого ElevenAgents позволяет масштабировать лучшие практики обслуживания клиентов по нескольким каналам без перегрузки команд людей.
3. Спроектируйте рабочий процесс ИИ-агента службы поддержки
Определите точки контакта с клиентами, где ИИ-агент будет полезен. Затем настройте агента с помощью соответствующих навыков, используя системные промпты, интеграцию инструментов и внутреннюю базу знаний.
Искусственный интеллект может помочь вашим сотрудникам поддержки, предоставляя контекст прямо во время звонка или отображая полезную информацию, которая поможет направить разговор к успешному завершению.
В качестве альтернативы вы можете полностью распланировать точки контакта, где ИИ может взять инициативу на себя и снизить нагрузку на специалистов поддержки. Низкоприоритетные или рутинные обращения являются хорошим вариантом для автоматизации, поскольку любые деликатные случаи могут быть эскалированы, в то время как более типичные сценарии звонков полностью покрываются ИИ-агентами.
Например, Nana сосредоточилась на доработке системного промпта ИИ-агента, чтобы он мог общаться с эмпатией и соответствовать стилю бренда во время звонков с клиентами.
4. Протестируйте перед развертыванием
Не забудьте смоделировать изменения, вносимые в ИИ-агента, в тестовой песочнице. Проверьте агента в возможных сценариях и понаблюдайте за его реакцией. В частности, смоделируйте нестандартные ситуации (edge cases), включая те, которые требуют передачи оператору-человеку из-за изменения тональности в середине разговора.
Как улучшить навыки клиентского сервиса посредством практики и обратной связи
Навыкам клиентского сервиса можно научить, и их можно совершенствовать со временем. Вы можете обучать людей и ИИ-агентов, а затем оценивать их работу на практике и в реальных условиях.
Сотрудники-люди посещают курсы, постоянно повышают квалификацию, узнают больше о продуктах, с которыми работают, и изучают отзывы клиентов, чтобы устранять пробелы в обслуживании и повышать качество работы. Им также необходимы постоянная поддержка, слаженность действий и четкие сообщения от высшего руководства, чтобы уверенно обслуживать клиентов. В определенной степени эта схема обучения применима и к ИИ-агентам.
Обучение навыкам клиентского сервиса наиболее эффективно, когда оно привязано к измеримым результатам. Отслеживайте уровень удовлетворенности клиентов (CSAT), показатель решения при первом обращении и среднее время обработки вызова, а также добавляйте оценки контроля качества на основе проверенных диалогов. Ролевые игры и прослушивание звонков затем преобразуют эти оценки в конкретные цели для коучинга.
ИИ-агенты учатся на основе правил политик, шаблонов-примеров, истории разговоров и материалов, с которыми они сталкиваются в различных каналах. Весь процесс происходит в среде с участием человека (human-in-the-loop), где оператор-человек задает метрики разговорного ИИ, по которым оценивается агент.
Например, вы измеряете процент удержания (containment rate), CSAT и уровень решения проблем ИИ-агентом, чтобы определить, может ли ИИ уверенно решать вопросы без вмешательства человека. Затем вы пересматриваете политики, ИИ-промпты и сторонние инструменты, позволяющие агенту работать более эффективно.
В ElevenLabs мы используем специальную структуру тестирования, которая оценивает способности ИИ-агентов к решению проблем. Эта структура исследует пробелы в обслуживании в существующих диалогах и использует их в качестве тестовых кейсов для доработки агентов.
Жесткие навыки (hard skills) против мягких навыков (soft skills) в клиентском сервисе: что нужно командам
Жесткие навыки — это технические навыки, которые позволяют команде CX эффективно и результативно решать проблемы. Например, знание продуктов, управление инцидентами и работа с CRM-приложениями относятся к жестким навыкам в клиентском сервисе. Они играют ключевую роль в повышении показателей решения проблем.
Между тем мягкие навыки повышают уровень удовлетворенности клиентов во время взаимодействия. Например, агенты с такими мягкими навыками, как эмпатия, активное слушание и терпение, обеспечивают приятный клиентский опыт.
Как жесткие, так и мягкие навыки имеют решающее значение для повышения качества клиентского опыта. При использовании ИИ-агентов команда CX может делегировать задачи тем участникам, которые лучше всего подготовлены для их решения.
Поскольку ИИ-агенты превосходно справляются со следованием правилам, они могут автоматизировать жесткие навыки, такие как получение данных о клиентах, оформление возвратов или диагностика технических проблем.
В то же время операторы-люди владеют мягкими навыками, поскольку они обладают естественной эмпатией и понимают нюансы. Хотя ИИ-агенты могут определять тональность и следовать правилам диалога, окончательное суждение при применении мягких навыков в клиентском сервисе остается за операторами-людьми.
Начните работу с ElevenAgents для клиентского сервиса
Наделение людей и ИИ-агентов навыками клиентского сервиса позволяет вам более уверенно обрабатывать запросы клиентов. Вступая в эпоху агентного ИИ, мы видим, что клиенты выбирают тех, кто делает ставку на совместную работу ИИ и людей-операторов.
ElevenLabs помогает вам развертывать ИИ-агентов службы поддержки с навыками, повышающими удовлетворенность клиентов в текстовых каналах, голосовой связи и электронной почте. С помощью ElevenAgents вы можете создавать ИИ-агенты, проектировать рабочие процессы CX, подключаться к базе знаний, проводить оценку и выполнять множество других задач перед их развертыванием.
Используйте ту же панель управления для обеспечения соблюдения защитных мер, анализа транскрипций и мониторинга производительности агентов с течением времени.
Начните развертывание агентов ИИ на ElevenAgents или свяжитесь с отделом продаж.
