Introduksjon: Flaskehalsen i kundeservice – og hvordan KI-automatisering kan løse opp i den

Holder du på å drukne i et hav av supporthenvendelser? Føles det som om repetitive kundehenvendelser spiser opp teamets verdifulle tid, dag ut og dag inn? Hvis dette høres kjent ut, er du definitivt ikke alene.

Mange bedrifter sliter med de vanlige utfordringene som følger med tradisjonell kundeservice. Vi snakker om trege responstider som frustrerer kundene, en overveldende mengde repetitive oppgaver som fører til utbrenthet hos medarbeiderne, og kampen for å opprettholde jevn servicekvalitet. Disse ineffektivitetene er ikke bare små irritasjonsmomenter; de kan ha betydelig innvirkning på bunnlinjen din. Noen studier antyder at ineffektive prosesser kan koste bedrifter opptil 1,3 millioner dollar årlig.

Men hva om jeg fortalte deg at det finnes en kraftfull måte å løse denne flaskehalsen på? Se for deg en verden der kundeservicen din er raskere, smartere og langt mer effektiv. Det er her KI-drevet automatisering av arbeidsflyt kommer inn i bildet, og tilbyr en løsning som virkelig kan endre ting. Gjennom dette innlegget skal vi dykke ned i spesifikke bruksområder, utforske de utrolige verktøyene som Zapier og Make.com som gjør det mulig, og avdekke de konkrete fordelene ved å ta i bruk KI-automatisering av kundeservice.

Hvorfor tradisjonell kundeservice trenger en KI-drevet oppgradering

La oss være ærlige, de gamle måtene å håndtere kundeservice på knaker i sammenføyningene under presset fra moderne krav. Kostnaden ved ineffektivitet er svimlende når du tenker på hvordan manuelle, repetitive oppgaver tapper verdifulle ressurser og direkte påvirker kundetilfredsheten (CX). Visste du at ansatte ofte bruker minst to timer daglig på slike oppgaver?

I tillegg til dette presset kommer økende kundeforventninger. Dagens forbrukere forventer rask, personlig og helst døgnåpen support. De er ikke villige til å vente i dagevis på et enkelt svar, og ærlig talt, hvorfor skulle de det?

Dette bringer oss til fellen med repetitive oppgaver. Tenk på hvor mye av supportmedarbeidernes tid som går med til aktiviteter som manuell merking av saker, utsending av standardsvar eller sjeledrepende dataregistrering. Det er ikke rart at 90 % av ansatte rapporterer at de kjeder seg på grunn av monotone oppgaver, noe som kan føre til utbrenthet og redusert moral. Det er her automatisering av arbeidsflyt for kundeservice fungerer som den avgjørende broen, som gjør det mulig for bedrifter å møte disse moderne kravene direkte og transformere sin supportvirksomhet.

Forstå KI-drevet automatisering av arbeidsflyt for kundeservice

Så, hva snakker vi egentlig om når vi sier "KI-drevet automatisering av arbeidsflyt"? La oss bryte ned kjernekonseptene, og holde det enkelt for alle her på KI-Automationsguiden.

Kjernen i denne revolusjonen er plattformer for automatisering av arbeidsflyt. Tenk på verktøy som Zapier, Make.com (du husker det kanskje som Integromat), og n8n.io som det digitale "limet" som kobler sammen alle de forskjellige appene og tjenestene dine. De opererer etter et enkelt, men kraftig prinsipp om "utløsere" (en hendelse i én app) og "handlinger" (en korresponderende oppgave i en annen app).

Deretter introduserer vi KI-funksjonaliteter i denne miksen. Det er her magien virkelig skjer. KI-verktøy bringer med seg evner som innholdsgenerering, tekstoppsummering, dataanalyse, intelligent kategorisering og til og med beslutningstaking for å forbedre disse arbeidsflytene. For eksempel kan KI analysere sentimentet i en innkommende e-post eller automatisk utforme et svarutkast.

Grunnlaget for alle disse tilkoblingene er API-er (Application Programming Interfaces). Ikke la det tekniske begrepet skremme deg; enkelt sagt er API-er som budbringere som lar forskjellige programvareapplikasjoner snakke med hverandre og utveksle informasjon sømløst. Det er denne API-baserte automatiseringen som gjør at en plattform som Zapier kan fortelle helpdesken din hva den skal gjøre basert på en KI-analyse.

For å illustrere, se for deg at en ny e-post kommer inn i supportinnboksen din (det er utløseren). Et KI-verktøy analyserer deretter e-postens innhold for å kategorisere emnet og hastegrad (det er KI-handlingen). Til slutt tar plattformen for automatisering av arbeidsflyt denne informasjonen og ruter automatisk saken til riktig avdeling i helpdesk-programvaren din (det er arbeidsflythandlingen). Denne synergien er det som gjør automatisert kundeservice med KI så utrolig effektivt.

Praktiske bruksområder: Transformer kundeservice med automatisert kundeservice med KI

Ok, la oss komme til den spennende delen – å se hvordan alt dette fungerer i den virkelige verden! Jeg skal guide deg gjennom noen praktiske bruksområder der kombinasjonen av KI og automatisering av arbeidsflyt virkelig kan transformere kundeservicen din. Vi skal se på problemet, den smarte KI-pluss-arbeidsflytløsningen, og hva slags verktøy du kan bruke.

A. Automatisert sakssortering og kategorisering

En av de største tidstyvene i ethvert supportteam er manuell sortering av innkommende saker og tildeling til riktig person eller avdeling. Det er ikke bare tregt; det er også utsatt for menneskelige feil, noe som fører til forsinkelser og frustrerte kunder. Som fremhevet av Forethought, fører manuell sakssortering ofte til feilsendte henvendelser.

Slik takler KI-automatisering av kundeservice dette:

• Utløser: En ny supporthenvendelse lander i systemet ditt, kanskje som en e-post i Gmail/Outlook, en skjemainnsending på nettstedet ditt, eller en ny chatmelding.
• KI-handling: Det er her et KI-verktøy, kanskje OpenAIs modeller via Zapier eller Make.com, eller en spesialisert tjeneste som MonkeyLearn, trer i kraft. Den analyserer sakens innhold for nøkkelord, sentiment (er kunden fornøyd eller opprørt?), og intensjon for å nøyaktig kategorisere den (f.eks. "Fakturaspørsmål," "Teknisk problem," "Funksjonsforespørsel") og til og med sette et prioritetsnivå. MonkeyLearns integrasjon med Zendesk kan for eksempel redusere feilklassifisering med 40 %.
• Arbeidsflythandling: Basert på KI-analysen, ruter plattformen for automatisering av arbeidsflyt (som Zapier eller Make.com) saken automatisk til riktig avdeling eller medarbeider i helpdesksystemet ditt (tenk Zendesk, Freshdesk eller HubSpot Service Hub). Den kan også legge til relevante tagger eller oppdatere egendefinerte felt, og sikrer at all nødvendig informasjon er på rett sted fra starten av.

Denne automatiserte prosessen øker ikke bare hastigheten betraktelig, men sikrer også at sakene når de personene som er best rustet til å håndtere dem, noe som fører til raskere løsninger.

B. Umiddelbare FAQ-svar og styrket selvbetjening

Hvor mye tid bruker medarbeiderne dine på å svare på de samme spørsmålene om og om igjen? Jeg er villig til å vedde på at det er mye. Dette er et klassisk scenario der kunder ofte kunne funnet svar selv hvis de fikk de riktige verktøyene, noe som frigjør teamet ditt til mer komplekse saker.

KI- og arbeidsflytløsningen her er elegant:

• Utløser: En ny chatmelding kommer inn, eller en e-post lander i innboksen, som inneholder et vanlig, ofte stilt spørsmål.
• KI-handling: En KI-modell, som kan være en enkel modell for naturlig språkbehandling (NLP), enkel nøkkelordsmatching, eller til og med en kobling til kunnskapsbase-API-et ditt (kanskje ved hjelp av noe som Dialogflow eller egendefinert logikk med OpenAI), identifiserer spørsmålet. Den henter deretter et forhåndsdefinert, nøyaktig svar fra FAQ-dokumentet ditt, en kunnskapsbase lagret i Notion eller et Google-regneark, eller dedikert programvare for kunnskapsbaser. Imponerende nok kan KI-drevne chatboter, som de som brukes av Amarra, håndtere 70 % av henvendelsene på denne måten.
• Arbeidsflythandling: Arbeidsflytplattformen (Zapier eller Make.com er ypperlige for dette) sender automatisk det hentede svaret tilbake til kunden via den opprinnelige kanalen (chat eller e-post). Avgjørende er at hvis KI-en ikke med sikkerhet kan finne et svar, kan arbeidsflyten utformes slik at henvendelsen sømløst eskaleres til en menneskelig medarbeider, slik at ingen kunder blir hengende igjen.

Ved å gi kundene umiddelbare selvbetjeningsmuligheter, forbedrer du ikke bare deres opplevelse, men reduserer også belastningen på supportteamet ditt betydelig. Du kan utforske mer om integrering av KI-chatboter i din digitale markedsføringsstrategi for lignende fordeler.

C. KI-assistert svarutforming for medarbeidere

Selv for unike henvendelser kan det være tidkrevende for medarbeidere å lage personlige, men likevel konsistente svar. De må samle kontekst, konsultere kunnskapsbaser og sikre at de følger merkevarens stemme og retningslinjer. Det er her KI kan fungere som en kraftig assistent.

Vurder denne KI-forbedrede arbeidsflyten:

• Utløser: En medarbeider åpner en ny sak i helpdesksystemet.
• KI-handling: En KI, som OpenAIs GPT-modeller, analyserer kundens henvendelse i detalj. Ved å trekke på historiske supportdata, artikler fra kunnskapsbasen din og forhåndsdefinerte svarmaler, utformer KI-en et foreslått svar. Dette er ikke bare et standardsvar; det er skreddersydd til den spesifikke konteksten for henvendelsen.
• Arbeidsflythandling: Det KI-genererte utkastet presenteres deretter for medarbeideren direkte i helpdeskgrensesnittet (eller kanskje via en nettleserutvidelse koblet til av et arbeidsflytverktøy som Zapier eller Make.com). Medarbeideren kan raskt gjennomgå, redigere om nødvendig, og deretter sende det polerte svaret. Denne tilnærmingen lar selskaper som Allstate opprettholde empatisk kommunikasjon i stor skala ved å gi medarbeiderne et forsprang.

Denne KI-assisterte tilnærmingen erstatter ikke medarbeideren, men styrker dem, fremskynder responstidene samtidig som kvalitet og personalisering opprettholdes.

D. Automatiserte oppfølginger og tilfredshetsundersøkelser

Kundeinteraksjonen slutter ikke når en sak merkes som "Løst". Oppfølging kan utgjøre en stor forskjell i kundens oppfatning, og innsamling av tilbakemeldinger er avgjørende for kontinuerlig forbedring. Dessverre blir disse oppgavene ofte nedprioritert når teamene er travle.

Automatisering kan sikre at disse viktige trinnene aldri blir oversett:

• Utløser: Statusen til en sak endres til "Løst" i helpdesksystemet ditt.
• Arbeidsflythandling (Oppfølging): Etter en forhåndsbestemt periode (si 24 eller 48 timer), sender plattformen for automatisering av arbeidsflyt automatisk en personlig oppfølgings-e-post. KI kan til og med bidra til å subtilt personliggjøre tonen eller innholdet i denne e-posten basert på arten av den opprinnelige henvendelsen eller kundehistorikken.
• Arbeidsflythandling (Undersøkelse): Kort tid etter, eller som en del av den samme oppfølgingen, sender systemet ut en kundetilfredshetsundersøkelse (kanskje en CSAT- eller NPS-undersøkelse) via e-post eller til og med SMS, ved hjelp av verktøy som SurveyMonkey eller Typeform. Du kan til og med automatisere distribusjon av undersøkelser ved hjelp av Zapier med verktøy som Mailchimp.
• (Valgfri KI-forbedring): For å ta det et skritt videre, kan KI analysere fritekstsvar fra disse undersøkelsene for sentiment og nøkkeltemaer. Hvis negativ tilbakemelding eller gjentakende problemer oppdages, kan ledere automatisk varsles, kanskje via en Slack-melding.

Dette automatiserte systemet sikrer konsekvent oppfølging, hjelper deg med å samle verdifull tilbakemelding systematisk, og kan til og med redusere kundefrafall med 36 % ved å vise kundene at du bryr deg om deres opplevelse etter at saken er løst.

E. Sentimentanalyse for proaktiv support og eskalering

Ville det ikke vært flott å identifisere en frustrert kunde før de når bristepunktet? Å manuelt sile gjennom et stort volum av interaksjoner for å måle sentiment er nesten umulig, men KI utmerker seg på dette.

Slik kan KI-drevet sentimentanalyse føre til proaktiv support:

• Utløser: En ny e-post kommer inn, en omtale på sosiale medier dukker opp, eller en ny chatmelding mottas.
• KI-handling: Et KI-verktøy, som et dedikert API for sentimentanalyse (som AWS Comprehend eller Google Cloud Natural Language API) eller til og med OpenAIs modeller, analyserer teksten for å bestemme sentimentet – er det positivt, negativt eller nøytralt?
• Arbeidsflythandling: Hvis negativt sentiment oppdages over en viss forhåndsdefinert terskel, trer plattformen for automatisering av arbeidsflyt (Zapier eller Make.com) i aksjon. Den kan automatisk flagge saken for hastebehandling, eskalere den direkte til en senior medarbeider eller leder, eller til og med opprette en hasteoppgave i et prosjektstyringsverktøy for umiddelbar oppmerksomhet. Denne proaktive tilnærmingen kan bidra til å identifisere risikokunder 40 % raskere.

Ved automatisk å flagge og eskalere interaksjoner med negativt sentiment, kan du gripe inn raskt, snu potensielt dårlige opplevelser, og vise kundene dine at du virkelig lytter.

Valg av verktøy: Plattformer for KI-automatisering av kundeservice

Nå som du har sett potensialet, lurer du kanskje på hvilke spesifikke verktøy som skal til for å få dette til. Siden dette er KI-Automationsguiden, la oss snakke plattformer!

Først ut er plattformer for automatisering av arbeidsflyt, som jeg anser som kjernemotoren for KI-automatisering av kundeservice.

• Zapier: Jeg anbefaler ofte Zapier for dets utrolige brukervennlighet og enorme bibliotek av appintegrasjoner (over 5000!). Det er fantastisk for enkle automatiseringer og for team som nettopp har startet sin automatiseringsreise. Mange synes det er perfekt for å automatisere kundeserviceoppgaver.
• Make.com (tidligere Integromat): Hvis du trenger å bygge mer komplekse, flertrinns scenarioer med betinget logikk og sofistikert databehandling, er Make.com et kraftsenter. Dets visuelle byggeverktøy er intuitivt for å kartlegge intrikate arbeidsflyter.
• n8n.io: For de som foretrekker en åpen kildekode-løsning, ønsker å selv-hoste, eller trenger fleksibiliteten til en kodenode for egendefinerte operasjoner, er n8n.io et utmerket valg. Det tilbyr en flott balanse mellom kraft og kontroll.

Valget mellom dem avhenger ofte av kompleksiteten i dine behov, budsjettet ditt og din eksisterende teknologistabel.

Deretter, la oss vurdere KI-tjenester og integrasjoner som bringer "intelligensen" til dine automatiserte arbeidsflyter.

• Generell KI: Tjenester som OpenAI (hvis GPT-modeller er fenomenale for tekstgenerering, klassifisering og oppsummering), Google Cloud AI og AWS AI-tjenester tilbyr et bredt spekter av muligheter som kan integreres i arbeidsflytene dine. For eksempel kan du koble ChatGPT til helpdesken din via Zapier.
• Spesialiserte KI-verktøy: Utover generell KI finnes det verktøy spesielt utviklet for oppgaver som sentimentanalyse (f.eks. MonkeyLearn, AWS Comprehend), dedikerte chatbot-plattformer (som Dialogflow eller Tidios Lyro AI, som er flott for KI-drevet leadgenerering), og til og med transkripsjonstjenester hvis supporten din involverer tale.
• Innebygd KI i helpdesker: Det er også verdt å merke seg at mange moderne helpdesk-plattformer (som Zendesk, Freshdesk, Intercom) i økende grad innlemmer innebygde KI-funksjoner. Automatisering av arbeidsflyt kan da brukes til å utvide disse mulighetene eller koble dem sammen med andre verktøy i økosystemet ditt. For eksempel fremhever Intercom viktigheten av å møte kundeserviceforventninger med slike verktøy.

Skjønnheten med dette økosystemet er dets fleksibilitet, som lar deg mikse og matche verktøy for å skape den perfekte automatiserte kundeserviceløsningen med KI for dine unike behov.

Fordelene: Hvorfor investere i KI-automatisering av kundeservice?

Å investere i KI-automatisering av kundeservice handler ikke bare om å ta i bruk ny teknologi; det handler om å låse opp en kaskade av konkrete fordeler som kan redefinere kundeservicen din og til og med hele virksomheten din. La oss utforske hvorfor dette er noe som virkelig endrer spillereglene.

Du vil se drastisk forbedrede responstider, ettersom KI kan håndtere grunnleggende henvendelser og innledende interaksjoner døgnet rundt, uten å trenge en kaffepause. Dette fører til økt effektivitet og produktivitet hos medarbeiderne fordi ditt menneskelige team endelig kan frigjøre seg fra monotone oppgaver og fokusere sin ekspertise på komplekse, verdifulle kundeinteraksjoner. Som et resultat rapporterer selskaper ofte en 50 % reduksjon i løsningstider.

Naturligvis kulminerer dette i forbedret kundetilfredshet (CX). Raskere, mer konsistent og stadig mer personlig tilpasset support gir lykkeligere kunder, noe som er det ultimate målet, er det ikke? Dette fokuset på kundeopplevelse kan til og med føre til en 36 % forbedring i kundelojalitet.

Fra et økonomisk perspektiv vil du oppleve reduserte driftskostnader. Automatisering av repetitive oppgaver oversettes direkte til besparelser i lønnskostnader, og noen bedrifter ser en 68 % reduksjon i bemanningskostnader i høysesongen. Videre fører det til en bedre opplevelse for medarbeiderne, ettersom avlastning av kjedelig arbeid reduserer stress og utbrenthet betydelig – en kritisk faktor når du tenker på at utbrenthet hos medarbeidere kan reduseres med 66 % med de riktige verktøyene.

Skalerbarheten som tilbys er et annet stort pluss, som lar supportvirksomheten din enkelt håndtere svingninger i henvendelsesvolum uten en tilsvarende økning i antall ansatte. Og la oss ikke glemme den datastyrte innsikten; KI kan bidra til å avdekke trender i kundeproblemer, og gi verdifull tilbakemelding for produktutvikling og tjenesteforbedringer. Dette er en del av å utnytte KI-automatisering for smartere digitale markedsføringskampanjer og generell forretningsinnsikt.

Kom i gang: Dine første skritt mot automatisert kundeservice

Føler du deg inspirert til å bringe kraften i KI-automatisering av kundeservice til din egen virksomhet? Det er fantastisk! Den gode nyheten er at det er enklere å komme i gang enn du kanskje tror, spesielt med dagens no-code- og low-code-verktøy.

Først råder jeg alltid team til å identifisere repetitive oppgaver. Ta en nøye titt på din nåværende supportarbeidsflyt og finn de mest tidkrevende oppgavene med lav kompleksitet. Bruker medarbeiderne dine timer på å merke e-poster eller manuelt sende ut velkomstmeldinger? Dette er førsteklasses kandidater for automatisering. Du kan til og med bruke verktøy som BlueTweaks arbeidsflytanalyse for å hjelpe deg med å oppdage disse ineffektivitetene.

Deretter, start i det små og enkelt. Ikke prøv å automatisere alt på en gang. Velg ett eller to bruksområder med stor effekt fra de vi diskuterte tidligere – kanskje automatisk merking av innkommende support-e-poster eller automatisk utsending av CSAT-undersøkelser etter at en sak er løst.

Når du har valgt et startpunkt, kartlegg arbeidsflyten din. Definer tydelig utløserne (hva starter automatiseringen?), de ønskede KI-handlingene (hvilken intelligens trenger du?), og de påfølgende arbeidsflyttrinnene (hva skjer videre?). Denne klarheten er nøkkelen.

Så er det på tide å velge verktøy. Basert på ditt valgte bruksområde og din eksisterende programvarestack, se tilbake på diskusjonen vår i Seksjon V: Valg av verktøy for å velge riktig plattform for automatisering av arbeidsflyt (som Zapier, Make.com eller n8n) og eventuelle nødvendige KI-tjenester.

Med verktøyene valgt og arbeidsflyten kartlagt, kan du bygge og teste automatiseringen din. Det er her moroa begynner! Bruk din valgte plattform til å konstruere arbeidsflyten, og test den deretter grundig med ulike scenarioer for å sikre at den fungerer som forventet. Make.com har for eksempel utmerkede verktøy for scenariotesting.

Til slutt, og dette er avgjørende, overvåk og iterer. Når automatiseringen din er live, gjennomgå ytelsen kontinuerlig. Ser du de forventede tidsbesparelsene? Forbedrer den nøyaktigheten? Se etter forbedringsområder og ikke vær redd for å justere arbeidsflytene dine etter hvert som du lærer. Reisen mot fullt automatisert kundeservice med KI er en iterativ prosess, men belønningen er vel verdt innsatsen.

Konklusjon: Fremtidens kundeservice er automatisert og intelligent

Vi har dekket mye, fra de vanlige smertene i tradisjonell kundeservice til de spennende, praktiske måtene KI-automatisering av kundeservice revolusjonerer landskapet på. Det er tydelig at sammensmeltingen av intelligente KI-kapasiteter med robuste plattformer for automatisering av arbeidsflyt tilbyr et transformasjonspotensial som bedrifter rett og slett ikke har råd til å ignorere.

Jeg vil gjenta et sentralt poeng: dette handler ikke om å erstatte dine verdifulle menneskelige medarbeidere. I stedet handler det om å styrke dem, frigjøre dem fra slitet med repetitive oppgaver slik at de kan fokusere på det de gjør best – å tilby empatisk, nyansert support for komplekse saker og bygge ekte kunderelasjoner. KI og automatisering er de kraftige assistentene som hjelper teamet ditt til å skinne enda sterkere.

Å omfavne disse verktøyene er ikke lenger en futuristisk visjon; det er en nåtidig nødvendighet for å opprettholde et konkurransefortrinn, forbedre kundelojaliteten og bygge mer robuste, effektive operasjoner. Fremtidens kundeservice er utvilsomt automatisert og intelligent, og den er innen rekkevidde.

Klar til å revolusjonere kundeservicen din? Jeg oppfordrer deg til å utforske våre trinnvise veiledninger her på KI-Automationsguiden, der vi dykker dypere inn i bruken av Zapier og Make.com for en rekke KI-drevne automatiseringer.

Hva er din største utfordring innen kundeservice som du gjerne skulle automatisert? Del dine tanker og spørsmål i kommentarfeltet nedenfor – jeg vil gjerne høre fra deg!

Og, selvfølgelig, ikke glem å abonnere på KI-Automationsguiden for flere praktiske tips, dyptgående guider og den nyeste innsikten om KI og automatisering av arbeidsflyt. La oss bygge smartere bedrifter, sammen!