توقف عن تحسين روبوتات المحادثة: لماذا تحتاج خدمة العملاء إلى التنسيق عبر الوكلاء

اليوم، لا تحل الحلول المؤتمتة سوى حوالي 14% من استفسارات العملاء. يتوقع العملاء أن يطرحوا سؤالاً على روبوت المحادثة، ويحصلوا على إجابة واضحة، ويحسنوا صياغة سؤالهم، ويغيروا اتجاهه، وأن يظلوا مفهومين. ويتوقعون من الأنظمة أن تحافظ على السياق، وتتعامل مع الغموض، وتتذكر احتياجاتهم خلال جلسات متعددة، وتستجيب بطريقة طبيعية، لأن روبوت المحادثة مثل ChatGPT يوفر هذه التجارب.

ثم يسألون البنك أو شركة التأمين أو مزود الاتصالات ويواجهون تجربة مختلفة مع فريق خدمة العملاء لديهم. ويتساءلون: "لماذا لا يعمل روبوت المحادثة هذا بنفس طريقة روبوت المحادثة الذي أستخدمه؟"

بدلاً من ذلك، يواجهون إجراءات جامدة، وأسئلة متكررة، ومآزق تدفعهم نحو طلب التحدث إلى موظف بشري. عندما يحدث ذلك بشكل متكرر، يفقد العملاء ثقتهم بالقنوات الرقمية تمامًا. قد يلجؤون إلى أدوات الذكاء الاصطناعي الخارجية كواجهة أساسية لفهم المنتجات والسياسات والخدمات، ما يعرض الشركات لخطر فقدان السيطرة على علاقات العملاء.

بالنسبة إلى قادة خدمة العملاء، تكون نتيجة هذه التجربة فورية: ارتفاع تكاليف الخدمة، وانخفاض الاحتواء، وانهيار تجربة العملاء. استبدال الوكلاء البشريين بروبوتات المحادثة لا تستطيع حل المشكلات يترك العملاء محبطين وغير مدعومين. عندما لا يتمكن العميل من الحصول على المساعدة، فإنه لا يكتفي بالانسحاب، بل يغادر.

معظم الأتمتة لخدمة العملاء كانت مبنية على نموذج بسيط: توجيه العميل عبر مسار محدد سابقًا. اضغط 1 لهذا الغرض، و 2 لذلك. حتى مع استبدال روبوتات المحادثة بالقوائم الهاتفية الآلية، ظلّت البنية الأساسية لهذه الأنظمة إلى حدٍ كبير كما هي. فقد اعتمدت هذه الأنظمة على منطق قائم على القواعد مع استخدام محدود للذكاء الاصطناعي في بنيتها الداخلية. وكانت قادرة على تحويل الكلام إلى نص، واكتشاف نية المستخدم، واستخراج بعض الكيانات، وتوجيه المستخدمين عبر مسارات محادثة محددة سابقًا؛ ولكن فقط عندما تسير المحادثة وفق المسار الذي يتوقعه النظام بدقة.

لكن العملاء يغيرون اتجاههم، ويطرحون أسئلة متابعة، ويجمعون بين المشكلات. إنهم يتوقعون من النظام أن يفهم ويفسر بشكل صحيح ما يقصدونه. وهنا كان يكمن موطن فشل الأجيال السابقة من أنظمة الأتمتة، وهو أيضًا السبب الذي يجعل العديد من المؤسسات لا تزال تحقق معدلات احتواء ذاتي منخفضة رغم سنوات من الاستثمار في أتمتة خدمة العملاء.

لتلبية التوقعات المتزايدة، هناك حاجة إلى نهج مختلف. نظام لا يجبر العملاء على اتباع مسارات جامدة، ولكنه قادر على فهم النية، والتكيف في الوقت الفعلي، وإكمال المهمة.

تؤدي مشكلات الخدمة الكبيرة والمعقدة إلى أن تصبح أكثر قابلية للإدارة عند تقسيمها إلى مهام أصغر وأكثر تركيزًا. فبدلاً من مطالبة نظام واحد بتنفيذ كل شيء، يمكن للمؤسسات إسناد أجزاء من التفاعل إلى وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين.

يمكن لأحد الوكلاء بدء المحادثة وفهم احتياجات العميل. وفي الوقت نفسه، يمكن لوكيل آخر استرجاع المعلومات ذات الصلة، بينما ينفذ وكيل ثالث معاملة مثل تحديث الحساب أو التحقق من حالة المطالبة، وما إلى ذلك. يتولى كل وكيل ذكاء اصطناعي مهمة واحدة بإتقان، ويعمل الجميع معًا للمساعدة على حل المشكلة بالكامل.

يمثل هذا النموذج الفكرة الأساسية وراء التنسيق عبر الوكلاء في خدمة العملاء. فهو ينقل الأتمتة من برامج ضخمة تعتمد على منطق "إذا... ف..." إلى نظام منسق من وكلاء الذكاء الاصطناعي مصمم لتحقيق الحل.

تتعرض إحدى العميلات لحالة طبية طارئة، ولم يعد لديها ما يكفي من المال لبقية الشهر. وتحتاج إلى طلب تأجيل سداد دفعة سيارة مستحقة بقيمة 500 دولار أمريكي. وبدلاً من الاتصال بمركز خدمة العملاء، تلجأ إلى مساعد الذكاء الاصطناعي التابع لبنكها.

إليك كيفية تعامل النظام عبر الوكلاء مع التفاعل:

• يفهم الوكيل الرئيسي الطلب ويقسمه إلى مجموعة من المهام.
• يسترجع وكيل الائتمان درجة الجدارة الائتمانية الخاصة بها لتقييم أهليتها.
• يتحقق وكيل سجل المدفوعات من وجود أي دفعات فائتة خلال السنوات الماضية.
• يتحقق وكيل أهلية التأجيل ما إذا كانت قد طلبت تأجيلاً مؤخرًا.
• يحدد وكيل حساب القروض شروط القرض الجديدة، بما في ذلك الفائدة المستحقة وتاريخ السداد النهائي المعدل.

يكمل كل وكيل مهمة محددة ويشارك النتائج من خلال طبقة سياق مشتركة. بعد ذلك، تقوم طبقة التنسيق بتجميع النتائج وعرض شروط القرض المحدثة على العميلة للموافقة عليها.

إذا وافقت:

1. يقوم أحد الوكلاء بتحديث اتفاقية القرض.
2. ويقوم وكيل آخر بتحديث نظام إدارة علاقات العملاء (CRM).
3. وبذلك تكتمل العملية بشكل شامل من دون الحاجة إلى وكيل بشري.

في الأنظمة التقليدية، كانت كل خطوة في هذه العملية تتطلب منطقًا مبرمجًا بشكل صريح. وكان على المطورين تعريف كل قاعدة وكل شرط وكل مسار محتمل سابقًا، ما يجعل النظام جامدًا وصعب التكيف مع المتغيرات.

أما مع التنسيق عبر الوكلاء، فيتغير هذا النموذج. فبدلاً من كتابة سيناريو برمجي لكل نتيجة محتملة، يمكن للفرق تحديد الأهداف والقيود والسياسات. بعد ذلك، يحدد الوكلاء بصورة ديناميكية كيفية إنجاز المهمة ضمن ضوابط حوكمة محددة. وتؤدي هذه العملية إلى تقليل وقت التطوير بشكل كبير، من أسابيع من البرمجة إلى ساعات من الإعداد والتهيئة، كما تنتج عنها أنظمة أقل عرضة للتعطل عند مواجهة التعقيدات الواقعية التي لا مفر منها.

حدد من 10 إلى 15 نية تمثل أكبر حجم من الطلبات، أو أعلى تكلفة، أو أكبر مصدر لإحباط العملاء. في العديد من المؤسسات، يشمل ذلك حالات الاستخدام مثل الاعتراضات على الفواتير، والمطالبات، وتحديثات الحسابات، والاستفسارات عن حالة التوصيل أو الخدمة، وغيرها من التفاعلات الشائعة التي يصعب حلها بكفاءة.

هذه هي الرحلات التي تكون فيها الجدوى الاقتصادية أكثر وضوحًا. فعادةً ما تتراوح تكلفة التفاعل الآلي بين 0.03 و0.25 دولار أمريكي لكل مكالمة،، بينما تتراوح تكلفة التفاعل مع وكيل مباشر بين 3.00 و6.50 دولارات أمريكية لكل مكالمة. وعندما يتم تصعيد عدد كبير من هذه التفاعلات إلى الموظفين، تظل الشركات عالقة في نموذج التشغيل القائم على التدخل البشري. وتكمن الفرصة في زيادة نسبة التفاعلات التي يتم حلها من خلال الأتمتة، وخاصة في الرحلات ذات الحجم الكبير ومستوى التعقيد أو الاحتكاك المرتفع.

لا يتمثل الهدف في إزالة العنصر البشري بالكامل من العملية. بل يتمثل في إشراك الموظفين في اللحظات المناسبة، عندما تكون هناك حاجة إلى التقدير البشري أو التعاطف أو التفاوض أو معالجة الحالات الاستثنائية.

وعند تطبيق هذا النهج بالشكل الصحيح، فإن التنسيق عبر الوكلاء يحسن جودة تحويل التفاعل إلى الموظف البشري، من خلال تمرير السياق الكامل، وتقليل الحاجة إلى تكرار المعلومات، ومساعدة الموظف على متابعة التفاعل من دون أن يضطر العميل إلى البدء من جديد.

ومن المزايا الأخرى للتنسيق أنه ينشئ حلقة تغذية راجعة أكثر قوة.

فمن خلال تحليل نتائج التفاعلات وأداء الوكلاء، تستطيع المؤسسات تحسين سير العمل، وتعزيز التنسيق بين الوكلاء، وتحديد الثغرات في المعرفة أو في تكامل الأنظمة، وزيادة معدلات حل المشكلات تدريجيًا بمرور الوقت.

يوفر IBM watsonx Orchestrate لفرق خدمة العملاء طريقة للانتقال من الأتمتة المجزأة إلى نموذج أكثر تنسيقًا وتركيزًا على تنفيذ الإجراءات. فهو يمكِّن المؤسسات من إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي وإدارتهم وفق ضوابط حوكمة، بحيث يعملون عبر الأنظمة وسير العمل الحالية، ما يساعد الفرق على تحسين معدلات الحل من دون الحاجة إلى استبدال بيئة مركز الاتصال بالكامل.

كما يدعم نهجًا قائمًا على منظومة مفتوحة، يتضمن إمكانات للتفاعل الصوتي والمحادثات مقدمة من شركاء مثل Deepgram وElevenLabs. ويتيح هذا النهج للشركات تصميم تجارب تستفيد من أحدث التقنيات بما يعكس بصورة أفضل الطريقة التي يفضل العملاء التفاعل بها.

والأهم من ذلك، أنه يجمع بين التنسيق والتنفيذ والحوكمة في إطار واحد. وهذا يعني أن مؤسسات خدمة العملاء تستطيع القيام بما هو أكثر من مجرد إنشاء ردود أفضل؛ إذ يمكنها ربط المحادثات بأنظمة الأعمال، والحفاظ على السياق عبر التفاعلات المختلفة، والعمل ضمن الضوابط التي تتطلبها المؤسسات. والنتيجة هي تأسيس قاعدة أقوى لتحسين معدلات الاحتواء الذاتي، وتقليل الاعتماد على الوكلاء المباشرين، وتقديم خدمة عملاء أكثر اتساقًا وعلى نطاق واسع.

شاهد IBM watsonx Orchestrate في أثناء العمل مع بنك Farmers State Bank

استكشف IBM watsonx Orchestrate