الذكاء الاصطناعي في مجال خدمة العملاء

تجعل الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الخدمة أسرع وأكثر تخصيصًا وكفاءة. تستخدم مساعدات الذكاء الاصطناعي، وروبوتات المحادثة، والوكلاء الافتراضيون، وأنظمة التوجيه الذكية تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لفهم احتياجات العملاء. تعمل هذه الأدوات معاً لتوفير تجارب أكثر سلاسة واستجابة لخدمة العملاء من خلال الاستجابة في الوقت الفعلي والتحسين المستمر من خلال التعلم من كل تفاعل.

يرى 62٪ من المديرين التنفيذيين حول العالم أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يعطل كيفية تصميم التجارب في مؤسساتهم — وأن التخصيص هو جوهر هذا التطور.¹ يمكّن الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة العملاء الشركات من تجاوز الإجابات البسيطة لتقديم اقتراحات استباقية وتوصيات مخصصة، بل وحل مشكلات العملاء قبل حدوثها.

يمكن دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) لمساعدة الشركات على تقديم دعم مخصص فعليًا مع تقليل التكاليف التشغيلية.

يتطلب الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء الحفاظ على قدر من اللمسة البشرية. إذ يمكن للعملاء تمييز التفاعلات التي تبدو آلية أو مصطنعة بشكل مفرط. وبدلاً من استبدال وكلاء خدمة العملاء البشريين، تختار العديد من الشركات استخدام أدوات المساعدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لدعمهم وتعزيز قدراتهم. وتتحقق أفضل النتائج عند الجمع بين سرعة ورؤى البيانات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، وبين التعاطف والتفكير النقدي الذي يقدمه البشر.

من المهم أيضًا أن تكون المؤسسات منفتحة وشفافة. فإبلاغ العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي، والتوضيح بشأن كيفية التعامل مع بياناتهم، يساعد في بناء الثقة ويجعل التجربة أكثر احترامًا ومسؤولية.

أصبحت خدمة العملاء المعزّزة بالذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. تسهم ميزات مثل تحليل المشاعر في الوقت الفعلي، والذكاء الاصطناعي الصوتي، والنماذج التوليدية المتقدمة في معالجة القضايا بسرعة وبشكل أكثر سلاسة. تُساعد هذه الابتكارات الشركات على التحوّل من الاستجابة للمشكلات إلى بناء ولاء طويل الأمد من خلال دعم فعّال وموجَّه بعناية.

يتوقع العملاء اليوم دعمًا مخصصًا وفي الوقت الفعلي عبر القنوات الرقمية، ويُبدون قدرًا أقل من التسامح مع التأخير أو التجارب المتقطعة. تُواجه نماذج الدعم التقليدية، التي تعتمد اعتمادًا كبيرًا على الوكلاء البشريين، صعوبة في تلبية هذه التوقعات، مما يؤدي إلى أوقات انتظار طويلة وخدمة غير متسقة.

يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على تلبية متطلبات العصر الرقمي من خلال تقديم دعم ذكي ومتوافر دائمًا يُعالج المشكلات بسرعة ويُخفّف العبء عن فرق خدمة العملاء البشرية.

يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل تجربة خدمة العملاء لتصبح ميزة استراتيجية، إذ أصبحت تجربة العميل اليوم عاملًا حاسمًا في بناء الولاء. ويمنح الذكاء الاصطناعي الشركات ميزة تنافسية من خلال تحليل سلوك العملاء في الوقت الفعلي، وتوقّع احتياجاتهم، وتحسين عملية اتخاذ القرار، وحل المشكلات قبل تفاقمها.

تجعل هذه القدرات عمليات خدمة العملاء أسرع وأكثر ذكاءً، وتحولها من مركز تكلفة إلى استراتيجية مشاركة العملاء الاستباقية التي تدعم نمو الأعمال ومرونتها.

يُتيح الذكاء الاصطناعي استجابات أسرع، ودعمًا أكثر ذكاءً، وتجارب أكثر تخصيصًا. وفي الواقع، أفادت المؤسسات التي تعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل ناضج — أي التي تُشغّله أو تُحسّنه ضمن وظائف خدمة العملاء — بتحقيق زيادة بنسبة 17٪ في رضا العملاء.²

فيما يلي أمثلة وحالات استخدام توضّح كيف تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمة العملاء، إلى جانب التقنيات والأدوات التي تدعم كل حالة:

عندما تطرح سؤالًا على موقع ويب وتتلقى إجابة فورية، فعلى الأرجح أن من يرد عليك هو روبوت محادثة. توفر روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إجابات فورية على الاستفسارات الشائعة، وتوجّه المستخدمين باتخاذ خطوات، أو تساعدهم على حل المشكلات في أي وقت من اليوم. أفادت المؤسسات التي تعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل ناضج بانخفاض متوسط وقت التعامل مع المكالمات الواردة بنسبة 38٪.²

يتم تطوير روبوتات المحادثة باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) — والتي تمكّنها من فهم اللغة البشرية والاستجابة لها — والتعلّم الآلي (ML). تساعد تقنيات NLP الروبوتات على التعلّم من التفاعلات السابقة مع العملاء والتحسّن بمرور الوقت دون الحاجة لتحديثات يدوية.

تُعد الوكلاء الافتراضيين للمحادثة (VCAs) أكثر تقدمًا من روبوتات المحادثة الأساسية. تُستخدم غالبًا في التجارة الإلكترونية، وتوجد في تطبيقات الأجهزة المحمولة أو الأجهزة الذكية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي الحواري — وهو مزيج من معالجة اللغة الطبيعية والتعلّم الآلي— لتقديم تفاعلات تحاكي التفاعلات البشرية. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الافتراضي التعامل مع مهام أكثر تعقيدًا مثل تنفيذ الطلبات، أو حل مشكلات الحسابات، أو تقديم المشورة بشأن المنتج، وغالبًا ما يتم ذلك عبر الصوت والنص معًا.

يمكن للذكاء الاصطناعي فرز استفسارات العملاء تلقائيًا وتوجيهها إلى الشخص أو الفريق الأنسب. يُحلل التعلّم الآلي السلوكيات والنتائج السابقة، بينما تستخدم التحليلات التنبؤية أنماط البيانات لتوقّع أولوية الرسالة أو موضوعها وإرسالها فورًا إلى الجهة المناسبة.

فعلى سبيل المثال، عند استخدام شركة تخييم عالمية لأداة معرفية من IBM لتحديث مركز الاتصال لديها، أدى ذلك إلى زيادة بنسبة 33٪ في كفاءة الوكيل ومتوسط وقت انتظار لا يتجاوز 33 ثانية.³

يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الحالات غير الطبيعية — مثل نشاط غير مألوف في الحساب أو خدمة على وشك الانقطاع — والتدخل بمساعدة استباقية قبل أن يلاحظ العميل المشكلة. تستخدم التحليلات التنبؤية السلوك السابق وتقارنه بأنماط البيانات في الوقت الفعلي لمعرفة ما قد يحتاجه العميل لاحقًا، مثل تذكير بتجديد اشتراك أو دعم في استخدام منتج معيّن.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي قراءة نبرة الصوت والمشاعر في رسالة العميل. باستخدام تحليل المشاعر، تُقيّم هذه الأدوات الإشارات اللغوية لفهم ما إذا كان العميل غاضبًا أو محبطًا أو سعيدًا. تُساعد هذه القدرة الفرق على الاستجابة بسرعة للعملاء غير الراضين والتعامل مع المحادثات الصعبة بمزيد من العناية.

بدلاً من أن يبحث العميل في صفحات المساعدة أو الأسئلة الشائعة التي لا نهاية لها، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح الدليل أو الفيديو أو الحل الذي يحتاجه العميل بالضبط بناءً على ما بحث عنه أو شاهده أو اشتراه. تعتمد هذه الأنظمة على محركات التوصية، وهي خوارزميات مدرّبة على التعرّف على التفضيلات وتقديم موارد ملائمة.

يمكن للذكاء الاصطناعي مسح مكتبات ضخمة من محتوى الدعم ووضع ووسمها وتنظيمها، وإنشاء قاعدة معرفية لمساعدة العملاء ووكلاء الدعم في العثور على إجابات دقيقة بسرعة. وباستخدام التعلّم الآلي، يتعلّم النظام أي المقالات هي الأكثر فائدة. وتستخدم بعض الأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى دعم مخصّص أو ملخصات بشكل فوري.

بعد انتهاء التفاعل مع الدعم، ترسل تقنية Robotic Process Automation (RPA) رسائل متابعة أو استطلاعات رضا أو ملخصات أو تحديثات الحالة تلقائيًا، دون إدخال بشري. تركّز RPA على أتمتة المهام التكرارية القائمة على القواعد لتبسيط العمليات وإتاحة المجال أمام الوكلاء لمعالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا.

يراجع الذكاء الاصطناعي المحادثات الداعمة في الوقت الفعلي لرصد المشكلات المحتملة، مثل انتهاك السياسات أو عدم رضا العميل. باستخدام التحليلات في الوقت الفعلي والتعلّم الآلي (ML)، تساعد هذه الأنظمة المديرين على توجيه الوكلاء ومعالجة المشكلات فور حدوثها.

تتيح خاصية التعرف على الصوت المدعومة بالذكاء الاصطناعي لأنظمة الهاتف الآلية فهم اللغة المنطوقة. تُمكّن أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية المستخدمين من وصف مشكلتهم بشكل طبيعي بدلاً من إجبارهم على المرور عبر قوائم "اضغط 1، واضغط 2" التي لا نهاية لها. وعند دمجها مع الذكاء الاصطناعي الحواري، توفر هذه الأنظمة تجربة دعم هاتفي أكثر سهولة وأقل إحباطًا، مع تحسين كفاءة مراكز الاتصال.

على سبيل المثال، تبنّى أحد البنوك الكبرى في المملكة المتحدة نظام ذكاء اصطناعي يمكنه فهم الأسئلة المطروحة بلغة طبيعية من العملاء والإجابة عنها بشكل استباقي ضمن المحادثة. أدى هذا التطبيق إلى زيادة بنسبة 150٪ في رضا العملاء عن بعض الإجابات.⁴

تمكين الوكلاء: من خلال التعامل مع المهام البسيطة، يُعزز الذكاء الاصطناعي إنتاجية الوكلاء البشريين، مما يتيح لهم التركيز على القضايا الأكثر تعقيدًا أو الحساسة عاطفيًا. كما يمكنه تزويد الوكلاء برؤى في الوقت الفعلي واقتراحات للخطوات التالية أثناء المحادثة.

أظهرت الأبحاث التي أجراها المكتب الوطني للأبحاث الاقتصادية (NBER) أن إنتاجية ممثلي خدمة العملاء زادت بمتوسط 14٪ عند استخدامهم للوكلاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي.⁵

التوافر على مدار اليوم: تُعد الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين متاحة على مدار الساعة، مما يوفّر الدعم للعملاء في أي وقت، سواء عبر الموقع الإلكتروني أو التطبيق أو مركز الاتصال التقليدي. فعلى سبيل المثال، أدى تحديث شركة التخييم العالمية المذكورة سابقًا إلى زيادة التفاعل مع العملاء بنسبة 40٪ عبر جميع المنصات.³

ذكاء عاطفي أفضل: من خلال تحليل المشاعر، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف المشاعر مثل الشعور بالإحباط أو الرضا في تفاعلات العملاء، ما يُمكّن الشركات من الاستجابة بشكل مدروس وإعطاء الأولوية للحالات العاجلة.

الاتساق عبر القنوات: يُساعد الذكاء الاصطناعي في ضمان حصول العملاء على إجابات وتجارب متسقة عبر المنصات متعددة القنوات، مثل المحادثة الفورية، والبريد الإلكتروني، ووسائل التواصل الاجتماعي، والهاتف.

الفعالية من حيث التكلفة: تُقلل أتمتة الذكاء الاصطناعي من التكاليف عبر تقليل الاعتماد على موظفين إضافيين لمعالجة الاستفسارات الروتينية والمهام المتكررة.

تحسين مراقبة الجودة: يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة التفاعلات مع العملاء في الوقت الفعلي، وتحديد فرص التدريب للوكلاء، أو الإشارة إلى المحادثات التي تتطلب مراجعة إضافية، ما يُسهم في تحسين جودة الخدمة بشكل مستمر.

تسريع أوقات الاستجابة: يرد الذكاء الاصطناعي فورًا على استفسارات العملاء، مما يُقلل بشكل كبير من أوقات الانتظار ويجعل تجربة الدعم أكثر سرعة وكفاءة.

تسهيل الوصول إلى الخدمة: تُسهم أدوات الذكاء الاصطناعي مثل المساعدين الصوتيين وروبوتات المحادثة متعددة اللغات في تسهيل الوصول إلى خدمات الدعم لذوي الإعاقة أو من يواجهون معوّقات لغوية.

تحسين رؤى العملاء: تجمع أدوات الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من بيانات العملاء وتحللها، مما يساعد الشركات على فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم وتحدياتهم بشكل أفضل، ومن ثمّ تحسين المنتجات والخدمات.

تجارب مخصّصة: من خلال تحليل بيانات العملاء وسلوكياتهم، يستطيع الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات واستجابات وتجارب دعم مخصّصة بدرجة عالية وفقًا لاحتياجات كل عميل.

فعلى سبيل المثال، تعاونت IBM مع شركة إعلامية ألمانية لتنفيذ مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي بهدف تعزيز خدمة العملاء وتقديم توصيات للمنتجات. ونتيجة لذلك، بات العملاء يتلقّون توصيات مخصّصة للمنتجات تتماشى بدقة مع تفضيلاتهم—وخلال مدة أسرع 10 مرات من ذي قبل. وقد أسهم هذا الابتكار في تحقيق زيادة تقارب 15٪ في رضا العملاء.⁶

الدعم الاستباقي: يمكن للذكاء الاصطناعي توقّع المشكلات التي قد يواجهها العملاء، وتقديم حلول قبل أن يدركوا وجود مشكلة، ما يُعزز من رضا العملاء وولائهم.

قابلية التوسع: يُتيح الذكاء الاصطناعي للشركات معالجة كميات كبيرة من طلبات العملاء في الوقت نفسه، وتبسيط العمليات دون الحاجة إلى توسيع فرق الدعم بشكل كبير، ما يُسهّل النمو دون المساس بجودة الخدمة.

اعتبارات وتوصيات عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء:

قبل اعتماد حل ذكاء اصطناعي، ينبغي على الشركات تحديد الأهداف بدقة — سواء كان الهدف تقليل أوقات الاستجابة، أو توسيع نطاق الدعم، أو تحسين التخصيص — لضمان أن يكون التطبيق موجّهًا نحو نتائج قابلة للقياس.

ينبغي للذكاء الاصطناعي أن يعزز الدعم البشري، وليس أن يحل محله. يجب استخدام الذكاء الاصطناعي للمهام الروتينية، مع ترك الحالات المعقدة أو العاطفية أو الحساسة للتفاعل البشري الذي يُوفّر التعاطف والدقة.

يجب أن يعرف العملاء متى يتعاملون مع نظام ذكاء اصطناعي ومتى يكون وكيل بشري متاحًا. الوضوح يُعزز الثقة ويُحدّد التوقعات، خاصة في المواقف الحرجة أو العاطفية.

يعتمد الأداء الفعّال للذكاء الاصطناعي على بيانات العملاء التي تكون واضحة ودقيقة وتمثيلية للعملاء. فالبيانات الضعيفة قد تؤدي إلى استجابات غير ملائمة أو نتائج متحيزة، لذا يُعدّ الانتظام في التدقيق والتحديثات ضروريًا.

يجب أن تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي ليس فقط من البيانات السابقة، بل أيضًا من تعليقات العملاء في الوقت الفعلي ومدخلات الوكلاء لتحسين الأداء تدريجيًا.

ينبغي أن يعمل الذكاء الاصطناعي بتناغم مع منصات خدمة العملاء الحالية (مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء CRM)، ليحظى الوكلاء بسياق كامل، ويتمتع العملاء بتجربة متّسقة عبر القنوات.

ينبغي أن يستفيد الذكاء الاصطناعي من بيانات العملاء المتاحة لتقديم تفاعلات مخصّصة. يُقدّر العملاء الشعور بأنهم معروفون وتلقّي ردود ذات صلة، بدلاً من أجوبة عامة.

ينبغي مراعاة قضايا مثل الخصوصية والشفافية والتحيّز. يجب أن يلتزم الذكاء الاصطناعي بقوانين حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، ويتجنّب تعزيز الافتراضات الضارّة أو الصور النمطية.

حتى أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي تقدمًا قد تُخطئ أو تولّد ردودًا متحيّزة. يساعد الاختبار المنتظم، والإشراف البشري، وآليات المراجعة المدمجة في تقليل هذه المخاطر.

يحتاج الموظفون إلى فهم كيفية عمل أدوات الذكاء الاصطناعي والتعاون معها. يجب أن يركز التدريب على متى يجب التدخّل البشري، وكيفية تفسير توصيات الذكاء الاصطناعي، وكيفية إدارة سير العمل الهجين.

ينبغي أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للنمو مع تطور العمل وقادرة على التكيّف مع تغيّرات الاحتياجات، وحجم العملاء، واستراتيجيات الخدمة، دون الحاجة لإعادة تصميم مستمرة.

ينبغي تتبع أداء الذكاء الاصطناعي من خلال مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل معدلات الحل، ورضا العملاء (CSAT)، وتكرار التصعيد. استخدم هذه الرؤى لتحديث وتحسين استراتيجيات الذكاء الاصطناعي باستمرار.