A mesterséges intelligencia technológiák gyors terjedése közepette a ügyfélszolgálatban, egy jelentős vizsgálat feltárja azokat az alapvető kihívásokat, amelyek a felszíni hatékonyságnövelés ellenére is fennállnak. Az olyan hatékonysági mutatókra való összpontosítás, mint az átlagos kezelési idő (AHT) és az első válaszadási idő (FRT), gyakran elfedi az ügyfélszolgálatot sújtó mélyebb problémákat. Ezek a hagyományos mérőszámok, bár növelik a sebességet, nem kezelik az ügyfélérdeklődések kiváltó okait, ami olyan ismétlődő támogatási igényhez vezet, amelyet az AI önmagában nem tud kielégíteni.
Az AI korlátai nyilvánvalóvá válnak, amikor az ügyfelek elvárásai nem teljesülnek, különösen amikor komplex problémák merülnek fel. Annak ellenére, hogy az AI képes kezelni az egyszerű kérdéseket, gyakran megbotlik az árnyalt helyzetekben, ami chatbot frusztrációhoz vezet. Az ügyfelek zökkenőmentes élményekre vágynak, mégis az AI eszközökkel való interakcióik néha elmaradnak ettől, kiemelve a várt és a tényleges eredmények közötti szakadékot. Ezt a frusztrációt tovább fokozza, amikor megoldatlan termék- vagy szolgáltatási hibák ismételt kapcsolatfelvételhez vezetnek, mivel az AI nehezen integrálja hatékonyan az adatokat e problémák megelőző kezelésére. Miközben a ChatGPT Plus előfizetések gyorsabb válaszidőt kínálnak, az AI képességei és az ügyfelek elvárásai közötti szakadék továbbra is kritikus területként jelentkezik.
Az AI gyakran megbotlik az árnyalt helyzetekben, ami ügyféli frusztrációhoz vezet, amikor az elvárások nem teljesülnek.
Az emberi felügyelet nélkülözhetetlen marad e korlátok kezelésében. Bár az AI automatizálhatja a rutinfeladatokat és értékes időt takaríthat meg, nem lehet eléggé hangsúlyozni folyamatos emberi képzéstől való függőségét a márkahangjának és megfelelőségének fenntartásában. Az emberi beavatkozás létfontosságú az olyan összetett problémák eszkalálásában, amelyeket az AI nem tud megoldani, biztosítva, hogy az ügyfélszolgálat ne váljon megoldatlan kérdések körforgásává. A szolgáltatási ügynökök, akik olyan betekintéssel rendelkeznek, amely az AI-ból hiányzik, kulcsszerepet játszanak a kontextus-gazdag problémák értelmezésében, amelyeket az AI modellek félreértelmezhetnek. Ahogy az AI-vezérelt vállalatok döntéshozóinak 83%-a tervezi növelni az AI-beruházásait jövőre, a stratégiai emberi részvétel szükségessége még kritikusabbá válik a technológia és az ügyféli elégedettség közötti szakadék áthidalásához.
Továbbá, az AI meglévő rendszerekbe való integrálása saját kihívásokat jelent. Az adatintegrációt gyakran gátolják a töredezett örökölt rendszerek, ami aláássa az AI potenciálját, hogy átfogó betekintést nyújtson az ügyfél útjába. A vállalkozások az elavult analitikai modellek hatékonytalanságával küzdenek, amelyek nem képesek alaposan feltérképezni az ügyfelek útját, ami nem kielégítő szolgáltatási élményhez vezet.
Ez a hatékonytalanság reaktív támogatási ciklusokat tart fenn, mivel az AI hiányolja a kiváltó okok hatékony megoldásához szükséges bemenet-fókuszú metrikákat. A tartós támogatási igény aláhúzza annak elégtelenségét, hogy kizárólag az AI-ra támaszkodnak az ügyfélszolgálati átalakulásban. A chatbotok alkalmazásának tervezett 132%-os növekedése ellenére 2025-ig, az ügyfélérdeklődések továbbra is növekednek, ami **
References
- https://www.plivo.com/cx/blog/ai-customer-service-statistics
- https://www.servicemob.com/blog/the-real-reason-customer-service-is-still-failing-its-not-ai-its-your-data
- https://fluentsupport.com/ai-customer-service-statistics/
- https://www.ada.cx/blog/what-ai-cant-do-for-customer-service-and-why-it-needs-humans-to-coach-it/
- https://www.tidio.com/blog/ai-customer-service-statistics/
