Automatyzacja obsługi klienta: co oddać systemowi, a co zostawić ludziom

Automatyzacja obsługi klienta kojarzy się z chatbotem, a chatbot to tylko jedna z jej części. Najwięcej czasu firmy tracą nie na odpowiadaniu, tylko na tym, co dzieje się wokół odpowiedzi: szukaniu numeru zamówienia, przepisywaniu danych między skrzynką a systemem, przekazywaniu sprawy między osobami i pilnowaniu, czy ktoś już odpisał. Dobrze ułożona automatyzacja zabiera tę pracę z trzech warstw opisanych wyżej i zostawia ludziom rozmowy, w których człowiek naprawdę robi różnicę.

Automatyzacja obsługi klienta: od czego zacząć

1. 1.Policz zgłoszenia z ostatniego miesiąca według tematów: status zamówienia, zwroty, pytania o produkt, reklamacje, faktury.
2. 2.Zaznacz tematy, w których odpowiedź zawsze wygląda tak samo i wymaga tylko danych z systemu.
3. 3.Zacznij od tematu, który ma najwięcej zgłoszeń i najprostszą odpowiedź. W sklepie to zwykle pytanie „gdzie jest moja paczka”.

Samoobsługa: najtańsza obsługa to ta, której nie trzeba wykonać

Klient, który sam sprawdzi status zamówienia w koncie albo w linku z maila, nie napisze do firmy. Podobnie z fakturą do pobrania, zmianą terminu wizyty czy zgłoszeniem zwrotu przez formularz zamiast maila. Każda z tych funkcji wymaga połączenia z systemem: sklepem, kalendarzem, programem do faktur. Dopiero gdy samoobsługa nie wystarcza, wchodzi chatbot, który odpowiada na pytania z bazy wiedzy, opisany w tekście chatbot co to jest.

Jedna skrzynka zamiast pięciu kanałów

Wspólna skrzynka to fundament, na którym działają pozostałe automatyzacje: rozpoznawanie tematu, przypisanie do osoby, szkic odpowiedzi. Zasady Messengera, w tym okno 24 godzin na odpowiedź, opisuję w tekście o chatbocie na Messengerze.

AI w obsłudze klienta: szkic, nie decyzja

Model językowy dobrze rozpoznaje temat zgłoszenia, streszcza długą wiadomość i przygotowuje odpowiedź na podstawie regulaminu i danych zamówienia. Najbezpieczniej zaczynać od trybu, w którym AI przygotowuje szkic, a człowiek go wysyła po przeczytaniu. Po kilku tygodniach widać, przy których tematach szkice są wysyłane bez poprawek. Tam można rozważyć automatyczną wysyłkę, z jasną informacją dla klienta, że odpowiedź przygotował system. Szerzej o pierwszym projekcie z AI piszę w tekście o wdrożeniu AI w firmie.

Jak mierzyć efekt automatyzacji

• Czas pierwszej odpowiedzi: od wpłynięcia zgłoszenia do pierwszej reakcji, osobno dla każdego kanału.
• Czas rozwiązania sprawy: od zgłoszenia do zamknięcia, bo szybka pierwsza odpowiedź bez rozwiązania nie pomaga.
• Odsetek spraw rozwiązanych bez człowieka: przy samoobsłudze i chatbocie.
• Zadowolenie klienta: krótka ocena po zamknięciu sprawy, zbierana automatycznie.

Jeśli czas odpowiedzi spada, a ocena klientów też spada, automatyzacja odpowiada szybko, ale źle. To sygnał, żeby wrócić do trybu, w którym człowiek zatwierdza odpowiedzi.

Czego nie automatyzować

• Reklamacji z emocjami, gdzie klient potrzebuje poczucia, że ktoś go słucha.
• Decyzji o zwrotach, rabatach i wyjątkach od regulaminu.
• Rozmów z kluczowymi klientami B2B, dla których obsługa jest częścią relacji handlowej.

Dane z rozmów to dane osobowe: każda automatyzacja potrzebuje jasnego okresu przechowywania i umowy z dostawcami narzędzi. Przy chatbotach opartych na AI dochodzi obowiązek informowania, że klient rozmawia z AI. Automatyzacje między systemami buduje się np. w n8n, opisanym w tekście n8n co to jest.

Przykład: sklep z odzieżą dostaje codziennie kilkadziesiąt pytań o status paczki. Link do śledzenia w mailu po nadaniu i w koncie klienta, plus odpowiedź chatbota z danymi z systemu wysyłek, zdejmują z zespołu większość tych rozmów bez żadnej zmiany w sposobie pakowania.

Źródła: Urząd Ochrony Danych Osobowych i Akt w sprawie sztucznej inteligencji, rozporządzenie (UE) 2024/1689.