This is the Trace Id: ba0aa185dfaaa5f1af100f391239d3e9
Ana içeriğe atla
Dynamics 365

Müşteri hizmetlerinde yapay zeka

Müşteri hizmetlerinde yapay zekanın giderek artan eğilimini ve kurumunuzun maliyetleri azaltırken müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek için akıllı teknolojileri nasıl kullanabileceğini öğrenin.
Daha fazla bilgi edinin

Yapay zeka destekli müşteri hizmetleri nedir?

Yapay zeka destekli müşteri hizmetleri, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve operasyonları kolaylaştırmak için doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi ve dijital asistanlar gibi yapay zeka teknolojilerinin ve araçlarının kullanılmasıdır.

Yapay zeka, insanların yerini almak yerine, müşteri hizmetleri ekipleriyle birlikte çalışarak rutin görevleri otomatikleştirir ve akıllı destek sağlar. Müşteri hizmetlerinde yapay zeka, ekiplere karmaşık, yüksek değerli görevlere odaklanmak için daha fazla zaman kazandırır ve etkileşimleri kişiselleştirmek, sorunları çözmek ve memnuniyeti artırmak için gereken içgörüleri üretir.

Önemli çıkarımlar

  • Yapay zeka destekli müşteri hizmetleri, kurumların daha verimli ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunabilmesi için rutin görevleri otomatikleştirmek ve akıllı destek sağlamak amacıyla yapay zeka teknolojilerini kullanır.
  • Müşteri hizmetlerini dönüştüren yapay zeka teknolojileri arasında NLP, makine öğrenimi, öngörücü analiz ve duygu analizi yer alır.
  • Yaygın yapay zeka destekli müşteri hizmetleri araçları arasında sohbet robotları, sanal asistanlar, sesli yapay zeka asistanları, otomatik bilet sistemleri, yapay zeka aracıları ve müşteri hizmetleri analizleri yer almaktadır.
  • Müşteri hizmetlerinde yapay zekayı uygulamaya yönelik adımlar arasında iş ihtiyaçlarının değerlendirilmesi, altyapı ve verilerin hazırlanması, doğru yapay zeka teknolojilerinin seçilmesi, ekiplerin eğitilmesi ve performansın izlenmesi yer alır.
  • Yapay zekanın uygulanmasındaki zorluklar arasında güvenlik riskleri, entegrasyon sorunları, kişiselleştirme eksikliği, sınırlı güvenilirlik, yapay zeka araçlarına karşı direnç ve sorumlu yapay zeka konusundaki endişeler yer alır.
  • Yapay zeka destekli müşteri hizmetlerine ilişkin gerçek dünya örnekleri, hibrit müşteri destek çözümlerinin, otomatik iş akışlarının ve yapay zeka aracılarının faydalarını vurgulamaktadır.
  • Yapay zeka müşteri hizmetlerindeki gelecekteki eğilimler arasında NLP gelişmeleri, duygusal yapay zeka, hiper kişiselleştirme ve modern deneyimler yer alıyor.

Müşteri hizmetlerinde yapay zekanın avantajları

Müşteri hizmetlerinde yapay zeka, kurumunuzun proaktif ve kişiselleştirilmiş deneyimleri etkili bir şekilde sunmasına yardımcı olabilecek çeşitli avantajlar sunar:

  • Verimliliği ve üretkenliği artırır. Yapay zeka ile güçlendirilen servis ekipleri daha yüksek verimlilik ve hızla çalışabilir. Örneğin, müşteri hizmetlerindeki yapay zeka sohbet robotları temel müşteri sorularını hızla yanıtlar ve otomatik iş akışları tekrarlayan görevleri ortadan kaldırırken insan kaynaklı hataları en aza indirir.

  • Tepki sürelerini azaltır. Müşteriye özel self servis araçları kullanılarak, müşteriler anında yanıt alır ve uzun bekleme süreleri ortadan kalkar. Müşterinin özel soruları veya endişeleri self-servis araçları kullanılarak çözülemiyorsa, akıllı yönlendirme sistemleri müşteriyi doğru canlı temsilciyle hızla bağlantıya geçirebilir. Bağlantı sağlandıktan sonra temsilci, çözümü hızlandırmak için ihtiyaç duyulan yapay zeka tarafından oluşturulan içgörülere ve önerilere erişebilir.

  • Proaktif, kişiselleştirilmiş deneyimleri destekler. Yapay zeka, müşteri verilerini ve geçmiş etkileşimleri analiz ederek çağrı merkezi temsilcilerine, saha servis teknisyenlerine ve müşteriyle yüz yüze çalışan diğer çalışanlara her müşterinin benzersiz ihtiyaçları hakkında içgörüler ve bir sonraki en iyi eylemlere ilişkin özel öneriler sunar. Müşteri yolculuğu boyunca müşteri hizmetlerini iyileştirmek için yapay zekanın kullanılması ilişkileri ve sadakati güçlendirir.

  • Operasyonları optimize eder. Yapay zeka, iş akışlarını kolaylaştırarak ve müşterileri ve çalışanları sorularına yanıt bulmak ve sorunları çözmek için ihtiyaç duydukları bilgilere hızla bağlayarak kaynakların verimli bir şekilde dağıtılmasına katkıda bulunur. Yapay zeka ayrıca hangi servis taleplerinin self-servis araçlarına yönlendirilmesinin daha iyi olacağını ve hangilerinin insan müdahalesi gerektireceğini belirleyerek maliyetli artışları en aza indirir.

  • Her zaman kullanılabilir destek sağlar. Müşteri hizmetlerindeki yapay zeka sohbet robotları, müşterilerin nerede olurlarsa olsunlar, ihtiyaç duydukları anda hızlı hizmet alabilmelerini sağlar. Bu düzeydeki kolaylık, kurumların yüksek destek hacimlerini etkili bir şekilde yönetmelerine ve aynı zamanda maliyetleri düşürmelerine yardımcı olur.

  • Çalışanların tükenmişliğini ve işten ayrılmalarını azaltmaya yardımcı olur. Yapay zeka, müşteri hizmetleri ve destek ekiplerine empati, yaratıcı problem çözme ve eleştirel düşünme gerektiren görevler gibi anlamlı, tatmin edici işler yapmak için daha fazla zaman sağlar. Tükenmişlik ve işten ayrılma oranları azalır, bu sayede kurumlar sürekli olarak yeni personel alıp eğitme maliyetinden kurtulur.

Yapay zeka müşteri hizmetlerinde nasıl çalışır

Yapay zeka ve diğer gelişmiş teknolojiler müşteri hizmetlerinin ne olduğunu ve  neler yapabileceğini nasıl değiştiriyor:

  • Doğal dil işleme (NLP), yapay zeka sistemlerinin insan dilini doğal bir şekilde anlamasına, yorumlamasına ve yanıt vermesine olanak tanır; böylece insanlar ve yapay zeka destekli arayüzler arasındaki etkileşimler daha sezgisel ve ilgi çekici hale gelir.

  • Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktardaki müşteri verisi ve etkileşimlerindeki desenleri analiz edip tanımlayarak, zamanla yapay zeka araçlarının daha doğru ve alakalı yanıtlar sağlamasına nasıl yardımcı olabileceğini öğrenir.

  • Öngörücü analizler, müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır ve müşteri hizmetleri ekiplerinin önerileri kişiselleştirmesine ve olası sorunları ortaya çıkmadan önce proaktif bir şekilde ele almasına olanak tanır.

  • Duygu analizi, kurumların müşterilerin endişelerini, şikayetlerini ve marka izlenimlerini daha iyi anlamalarına ve uygun şekilde yanıt vermelerine yardımcı olmak için e-postalardan, sohbetlerden, anketlerden ve sosyal medyadan içgörüler toplar.

  • Üretken Yapay Zeka, eğitildiği verilere dayanarak metin, resim veya video gibi yeni içerikler oluşturan bir yapay zeka türüdür. Müşteri hizmetlerinde, müşteri aramaları sırasında not alma işlemini otomatikleştirerek çağrı merkezi üretkenliğini artırmak ve önemli eylem öğeleri de dahil olmak üzere ayrıntılı çağrı özetleri sağlamak gibi çeşitli uygulamaları vardır.

Yaygın olarak kullanılan yapay zeka destekli müşteri hizmetleri araçları

Kurumlar, müşteri hizmetleri operasyonlarını geliştirmek için aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok yapay zeka aracını kullanır:

  • Sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşterilere gerçek zamanlı yardım sağlamak için NLP ve makine öğrenimini kullanan self servis araçlardır. Müşteri hizmetlerindeki yapay zeka sohbet robotları basit, anlaşılır soruları anlar ve önceden tanımlanmış komut dosyalarını kullanarak yanıt verir. Buna karşılık sanal asistanlar, müşterilere randevu planlama ve işlem gerçekleştirme gibi karmaşık görevlerde yardımcı olabilir. Ayrıca her müşterinin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş görüşmelere katılabilirler.

  • Sesli yapay zeka asistanları, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan, telefonla gelen soruları günün her saati verimli bir şekilde yanıtlamak için konuşma tanıma teknolojilerini kullanır. Konuşmalara katılırlar, soruları yanıtlarlar ve görevleri yerine getirirler, kişiselleştirilmiş destek sağlarlar ve bekleme sürelerini azaltırlar.

  • Akıllı etiketleme sistemleri, her müşterinin güncel ihtiyaçlarına, etkileşim geçmişine ve demografik özelliklerine göre destek etiketlerini kategorilere ayırarak, öncelik sırasına koyarak ve yönlendirerek müşteri desteğini kolaylaştırır. Müşterileri bir sonraki müsait aracıya yönlendirmek yerine, akıllı etiket sistemleri müşterileri uzmanlık alanlarına ve iş yüklerine göre otomatik olarak aracılara yönlendirir, böylece soruların dağıtımı optimize edilir ve sorunların daha hızlı çözülmesi sağlanır.

  • Yapay zekalı aracıları, müşterilere ve canlı temsilcilere gerçek zamanlı yardım sağlayarak üretkenliği ve müşteri memnuniyetini artırır. Örneğin, yapay zeka destekli bilgi tabanları müşterilere sık sorulan sorulara anında yanıtlar sunarak insan desteğine olan ihtiyacı azaltır. Ayrıca, yapay zeka araçları, canlı temsilcilerin müşterilere içerik ve geçmişe dayalı olarak yanıt vermesine yardımcı olan öneriler üretir.

  • Otonom yapay zeka aracıları, iş süreçlerini yürütmek ve düzenlemek için bireyler, ekipler veya departmanlar adına çalışır. Örnekler arasında, vaka yaşam döngüsü boyunca temel görevleri otomatikleştiren vaka yönetim temsilcileri ve değişen iş günü koşullarına göre saha teknisyenleri için zamanlama planlamalarını optimize eden planlama operasyon temsilcileri yer almaktadır.

    Dynamics 365 Customer Service için Vaka Yönetimi Aracısını kullanmaya başlayın.

  • Müşteri hizmetleri analizi araçları, yaşam boyu değer veya kayıp riski gibi müşteri içgörüleri üretmek için NLP, makine öğrenimi ve öngörücü analizi kullanır. Bu bilgiler stratejik, veriye dayalı kararlar almak için kullanılabilir.

Müşteri hizmetlerinde yapay zekayı uygulama adımları

Müşteri hizmetleri operasyonlarınızda yapay zekayı başarıyla uygulamak için şu adımları izleyin:

  1. İş ihtiyaçlarını ve hedeflerini değerlendirin. Müşteri hizmetlerinizdeki sorunlu noktaları belirleyin ve yapay zekanın en fazla değeri nerede sağlayabileceğini belirleyin. Sadece yardım masası yazılımınızı veya müşteri hizmetleri yazılımınızın tamamını modernize etmeye karar verebilirsiniz.

  2. Altyapınızı ve verilerinizi hazırlayın. Kurumunuzun yapay zeka uygulamasını desteklemek için veri depolama ve işleme yetenekleri gibi gerekli altyapıya sahip olduğundan emin olun. Ayrıca verilerinizin temiz, düzenli ve yapay zeka analizine hazır olduğundan emin olun.

  3. Doğru yapay zeka teknolojilerini seçin. İhtiyaçlarınıza ve hedeflerinize uygun, mevcut CRM, ERP ve diğer sistemlerinizle entegre olabilen ve birleşik bir deneyim sağlamaya yardımcı olan yapay zeka çözümlerini seçin.

  4. Ekiplerinizi eğitin: Müşteri hizmetleri ekibinize, yapay zeka araçlarıyla nasıl çalışacakları ve faydalarını nasıl en üst düzeye çıkaracakları konusunda kapsamlı eğitim verin.

  5. Yapay zeka modellerini eğitin. Geçmiş etkileşimlerden öğrenerek zaman içinde gelişmeleri için yapay zeka modellerini sürekli olarak iyileştirin ve güncelleyin.

  6. Performansı izleyin ve optimize edin. Müşterilerinizden ve temsilcilerden geri bildirim toplamak da dahil olmak üzere yapay zeka çözümünüzün performansını sürekli olarak izleyin. Verimliliği ve etkinliği artırmak için gerektiği şekilde ayarlayın.

  7. En iyi uygulamalara bağlı kalın. Yapay zekanın planlanması ve uygulanması sürecinde veri gizliliği ve güvenlik önlemleri gibi en iyi uygulamaları sürdürün.

Müşteri hizmetlerinde yapay zekayı uygularken karşılaşılan altı yaygın zorluk

İşte altı yaygın zorluk ve bunların üstesinden gelmenin yolları.

  1. Güvenlik ve veri gizliliği riskleri
    Zorluk: Yapay zeka sistemleri hassas müşteri verilerini işler ve bu da onları siber tehditlerin hedefi haline getirir ve gizlilik endişelerini artırır.
    Çözüm: Güçlü şifreleme, sıkı erişim kontrolleri ve veri koruma düzenlemelerine uyum sağlayın. Müşterileri veri kullanım politikaları hakkında bilgilendirin ve vazgeçme seçenekleri sunun.

  2. Mevcut sistemlerle entegrasyon
    Zorluk: Yapay zeka araçlarının çoğu zaman mevcut CRM, ERP ve iletişim merkezi platformlarıyla birlikte çalışması gerekir; bu da teknik karmaşıklıklara yol açar.
    Çözüm: Açık API'lere sahip yapay zeka çözümlerini kullanın ve mevcut teknoloji yığınlarıyla uyumluluğu sağlayın. Kesintiyi en aza indiren aşamalı yapay zeka benimseme stratejileri geliştirmek için BT ekipleriyle birlikte çalışın.

  3. Kişiselleştirme eksikliği
    Zorluk: Yapay zeka destekli etkileşimler kişisellikten uzak hissedilebilir ve bu durum, daha kişiselleştirilmiş bir deneyim bekleyen müşterilerde hayal kırıklığına yol açabilir.
    Çözüm: Kişiselleştirilmiş, içeriğe uygun yanıtlar sunmak için müşteri geçmişi, tercihleri ​​ve geçmiş etkileşimleri temel alan yapay zeka modellerini kullanın.

  4. Sınırlı güvenilirlik
    Zorluk: Yapay zeka destekli dijital asistanlar bazen karmaşık, çok parçalı müşteri sorularını yanıtlamakta zorlanabiliyor ve bu da müşterileri hayal kırıklığına uğratan yanlış veya eksik yanıtlara yol açabiliyor.
    Çözüm: Yapay zekanın rutin sorguları ele aldığı ve karmaşık vakaları canlı temsilcilere ilettiği hibrit destek modellerini uygulayın. İçeriksel anlayışı geliştirmek için bilgi tabanlarını düzenli olarak güncelleyin ve yapay zekayı gerçek dünya müşteri etkileşimleri konusunda sürekli eğitin.

  5. Yapay zeka araçlarının kullanımına karşı direnç
    Zorluk: Bazı çalışanlar yapay zeka teknolojilerini benimsemekte yavaş davranabilirken, bazı müşteriler de insan desteğini tercih edebilir.
    Çözüm: Çalışanlara yeterli eğitimi verin ve yapay zekanın faydalarını açıkça gösterin. Müşteri etkileşimlerinin doğal ve faydalı olmasına yardımcı olun ve gerektiğinde canlı temsilcilere sorunsuz geçişler sunun.

  6. Sorumlu yapay zeka endişeleri
    Zorluk: Yapay zeka modelleri, eğitim verilerinden önyargılar alabilir ve bu da müşterilere karşı adil olmayan veya tutarsız davranışlara yol açabilir.
    Çözüm: Çeşitli eğitim verisi kümeleri sağlayın ve önyargıları tespit edip azaltmak için eşitlik denetimleri uygulayın. Yapay zekanın yönlendirdiği kararlar ve eylemler için net, anlaşılır açıklamalar sağlayan açıklanabilir yapay zeka (XAI) tekniklerini kullanın.

Yapay zeka destekli müşteri hizmetlerinin gerçek dünya örnekleri

Çok sayıda kurum müşteri deneyimlerini yapay zeka ile dönüştürdü. İşte gerçek başarı hikayelerinden birkaç örnek:

  • Yılda 600 milyondan fazla teknik destek görüşmesi gerçekleştiren küresel bir üretici, müşteri desteğini yapay zeka ile iyileştirmek istedi. Şirket, müşterilerle sorunları hızla gidermelerine ve çözmelerine yardımcı olan, self-servis konuşma arayüzü aracılığıyla etkileşim kuran sanal bir asistan devreye aldı. İhtiyaç duyulması halinde asistan, müşteriyi, belirli sorunları hakkında değerli içerik bilgileriyle birlikte canlı bir iletişim merkezi temsilcisine sorunsuz bir şekilde aktarabilir.
    Anahtar çıkarım: Hibrit destek çözümüyle müşteriler daha hızlı yanıt ve çözüm süreleri elde eder.

  • Büyük Britanya'daki büyük bir finansal hizmetler kuruluşu, yıllık 50 milyondan fazla müşteri etkileşiminin yönetimini kolaylaştırmaya çalıştı. Banka, müşteri verilerini 360 derecelik görünümlerde toplayan, departmanlar arası randevu rezervasyonlarını otomatikleştiren ve yıllık milyonlarca dolarlık yazılım tasarrufu sağlayan tek bir sezgisel müşteri etkileşim platformunda birden fazla mevcut sistemi birleştirdi.
    Anahtar çıkarım: Hizmet ekiplerinin dijital araçlarla güçlendirilmesi, kurumların müşterilerinin hızlı ve kişiselleştirilmiş hizmet beklentilerini karşılamalarına yardımcı olarak müşteri sadakatini artırır.

  • Küresel bir teknoloji şirketi, satış temsilcileri için tekrarlayan görevleri basitleştirip otomatikleştirirken, müşterilerine birinci sınıf destek ekibine daha hızlı erişim sağlamak istedi. Müşterilerin temsilcilerle dokuz farklı dilde günün her saati iletişim kurmasını sağlayan ve servis temsilcilerine müşteri sorunlarına en uygun çözümleri belirlemek için ihtiyaç duydukları içgörüleri sağlayan bir yapay zeka aracısı benimsedi. Birinci sınıf destek ekibinin ortalama işlem süresi %20 düştü ve verimliliği %15 arttı.
    Anahtar çıkarım: Yapay zeka, servis temsilcilerinin tekrarlayan görevlerden kurtulmasına yardımcı olarak müşteri sorunlarını çözmeye odaklanmalarını sağlar.

Müşteri hizmetlerinde yapay zekanın evrimi

Yeni teknolojik gelişmeler, iş dünyasında yapay zekanın benimsenmesini yönlendirmeye devam edecek. Müşteri hizmetleri kurumları, aşağıdaki yeni ortaya çıkan yapay zeka teknolojileri ve eğilimlerinden rekabet avantajı elde edecek kurumlar arasında yer alacaktır:

  • Gelişmiş doğal dil işleme: Doğal dil işleme alanındaki gelişmeler, yapay zeka sistemleri ile müşteriler arasında daha da gelişmiş, insan benzeri iletişim ve etkileşimlerin gerçekleşmesini sağlayacak.

  • Duygu yapay zekası: Yapay zeka sistemleri insan duygularını tanıma, simüle etme ve bunlara yanıt verme konusunda daha iyi hale gelecek ve bu da yapay zeka destekli müşteri hizmetleri ve destek araçlarının daha fazla empati göstermesine olanak tanıyacak.

  • Hiper-kişiselleştirme: Yapay zeka sistemleri, bireysel müşteri davranışlarını ve tercihlerini daha iyi anlamak için gelişmiş veri analizi tekniklerini kullanmaya devam edecek. Daha derin içgörülerle güçlendirilen bu sistemler, her zamankinden daha iyi kişiselleştirilmiş deneyimler yaratabilecek.

  • Diğer yenilikçi teknolojilerle entegrasyon: Yapay zeka sistemleri, proaktif müşteri desteği sağlamak için giderek daha fazla Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarıyla entegre olacak. Ayrıca, modern deneyimler oluşturmak için artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) teknolojileriyle bağlantı kuracaklar.
Elinde tablet tutan bir kadın.

Dynamics 365'i ücretsiz deneyin

Verimliliği artırmanıza, yanıt sürelerini kısaltmanıza ve deneyimleri kişiselleştirmenize yardımcı olabilecek yapay zeka destekli çözümler içeren Dynamics 365 ile müşteri hizmetleri ve destek ekiplerinizi güçlendirin.
Ücretsiz denemenizi başlatın
Kaynaklar

Yapay zeka ile müşteri hizmetlerini dönüştürme hakkında daha fazla bilgi edinin

  1.
Gözlüklü bir adam ve elini çenesine koymuş bir kadın birbirlerine bakıyorlar.
Web sayfası

Dynamics 365 Customer Service'i keşfedin

Üretken yapay zeka ve otomasyonu kullanarak servis temsilcilerinin sorunları hızla çözmelerine nasıl yardımcı olabileceğinizi öğrenin.
Şimdi okuyun
Bir kişinin dizüstü bilgisayar klavyesindeki eli.
Bilgi görseli

Yapay zeka ile hizmeti optimize et

Yapay zekanın sahadan iletişim merkezine kadar hizmeti nasıl dönüştürdüğünün üç yolunu keşfedin.
Hemen görüntüleyin
Takım elbiseli, siyah bir dosya tutan bir kadın.
E-kitap

Yapay zeka destekli hizmet mükemmelliğine ulaşın

Olağanüstü, uçtan uca hizmet sunarak müşteri beklentilerini nasıl aşacağınızı öğrenin.
Şimdi okuyun
Kırmızı gömlekli, gözlüklü ve dizüstü bilgisayar kullanan bir kadın.
Blog

Otomatikleştirilmiş, çok modlu müşteri hizmeti sunun

Yapay zeka destekli çözüm hızlandırıcısıyla müşterilerinize gerçek zamanlı metin ve ses desteği sunun.
Şimdi okuyun
KAYNAKLAR bölümüne dön

Sık sorulan sorular

  • Müşteri hizmetleri için yapay zeka, müşteri etkileşimlerini otomatikleştirmek ve kişiselleştirmek için sohbet robotları, sanal asistanlar ve öngörücü analizler gibi yapay zeka teknolojilerinin kullanılmasını içerir. Yapay zeka, verimliliği artırmak, yanıt sürelerini kısaltmak ve memnuniyeti artırmak için geleneksel müşteri hizmetleri yöntemlerini destekler.
  • Yapay zeka, geleneksel müşteri hizmetleri yöntemlerinin yerini almaz, aksine onları güçlendirir. İnsanların eleştirel düşünme ve empati gerektiren daha karmaşık, yüksek değerli etkileşimlere odaklanabilmeleri için rutin görevleri ve sorguları yönetir. Yapay zeka, gerçek zamanlı yanıtlar, kişiselleştirilmiş öneriler ve 7/24 kullanılabilirlik sağlayarak genel müşteri hizmetleri deneyimini iyileştirir.
  • Müşteri hizmetlerinde yapay zekanın geleceği, doğal dil işleme (NLP), duygu yapay zekası, hiper kişiselleştirme ve IoT cihazlarıyla entegrasyon alanındaki gelişmeleri içerir. Bu gelişmeler, müşteri ihtiyaçlarını proaktif olarak belirleyen ve karşılayan daha doğal, empatik müşteri etkileşimlerine ve öngörücü hizmetlere yol açacaktır.
  • Kurumlar, rutin görevleri otomatikleştirmek, yanıt sürelerini kısaltmak ve deneyimleri kişiselleştirmek için yapay zekayı kullanarak müşteri hizmetlerini dönüştürecek. Kurumlar ayrıca daha yüksek hacimli müşteri sorgularını daha verimli bir şekilde yönetmek, proaktif destek sunmak ve daha güçlü ilişkiler kurmak için yapay zekayı kullanacak.
  • Müşteri hizmetlerinde yapay zekanın bir örneği, müşterilerle insan benzeri sohbetler başlatmak için NLP ve makine öğrenimini kullanan yapay zeka destekli sohbet robotlarıdır. Sohbet robotları, yaygın soruları yanıtlamak, randevuları planlamak ve ilgili bilgileri sağlamak için gerçek zamanlı olarak çalışır; böylece canlı temsilcilerin yükünü azaltır ve genel müşteri deneyimini iyileştirir. Gerektiğinde karmaşık sorunları canlı temsilcilere iletebilirler.

Dynamics 365’i takip edin