ग्राहक सहायता टीमों के लिए AI प्रशिक्षण

ग्राहक सहायता टीमों के लिए AI प्रशिक्षण में क्या शामिल होता है?

इसमें सहायता कर्मचारी के रोज़मर्रा के वे काम शामिल हैं जहाँ सामान्य AI सहायक मदद कर सकता है, और वे जाँच भी जो इस मदद को सुरक्षित रखती हैं। पहले जवाब का मसौदा बनाना, कार्यभार सौंपने के लिए सहायता अनुरोध पर हुई लंबी बातचीत का सार तैयार करना, रूखे जवाब को शांत लहजे में दोबारा लिखना और नीति के पृष्ठ को सरल व्याख्या में बदलना आम शुरुआती काम हैं। हर काम तभी उपयोगी है जब कर्मचारी परिणाम को वास्तविक नीति और वास्तविक सहायता अनुरोध से मिलाकर जाँचे।

इसलिए ग्राहक सेवा में AI का प्रशिक्षण निर्देश लिखने से ज़्यादा सही निर्णय लेने के बारे में है। ग्राहक सेवा प्रतिनिधि को वह जानकारी पता होनी चाहिए जो सहायक नहीं जान सकता: ग्राहक के पिछले ऑर्डर, कल टीम प्रमुख ने किस अपवाद को मंज़ूरी दी थी, और पिछले महीने बदली गई धनवापसी की सीमा। अच्छा प्रशिक्षण इस सीमा को ध्यान में रखने की आदत बनाता है, ताकि सहायक मसौदा तैयार करे और प्रतिनिधि निर्णय ले।

AI की मदद से तैयार किया गया अच्छा ग्राहक सहायता जवाब कैसा होता है?

एक अच्छा जवाब नीति के अनुरूप और उस सहायता अनुरोध से संबंधित होता है, और ऐसा कोई वादा नहीं करता जिसे सहायता कर्मचारी पूरा न कर सके। यहाँ घरेलू सामान की एक काल्पनिक ऑनलाइन दुकान, ब्राइटवेल होम, का हल किया हुआ उदाहरण है। दिए गए तथ्य हैं: सामान इस्तेमाल नहीं हुआ हो तो उसे 30 दिनों के भीतर वापस किया जा सकता है; खराब सामान के लिए 12 महीने की वारंटी के तहत दावा किया जा सकता है, जिसके लिए ऑर्डर नंबर और खराबी की तस्वीर चाहिए; वारंटी टीम दो कार्यदिवसों के भीतर जवाब देती है।

शिकायत: एक ग्राहक ने 40 दिन पहले केतली खरीदी थी, अब वह गर्म नहीं होती और ग्राहक आज ही अपने पैसे वापस चाहता है। ग्राहक सेवा कर्मचारी का प्रॉम्प्ट है: "इस ग्राहक के लिए जवाब का मसौदा तैयार करें। केवल नीचे दी गई नीति का इस्तेमाल करें। ऐसी कोई पेशकश न करें जिसकी नीति अनुमति नहीं देती। हमें जो भी जानकारी चाहिए, वह माँगें। इसे 120 शब्दों से कम रखें।" ग्राहक का नाम और पता हटाकर, नीति का अंश और शिकायत का पाठ निर्देश के नीचे चिपकाए गए हैं।

बिना मार्गदर्शन के किए गए पहले प्रयास जैसा एक कमज़ोर मसौदा कहता है: "हमें बहुत खेद है! हम पूरी रकम लौटाने की प्रक्रिया शुरू करेंगे और तुरंत मुफ़्त में बदला हुआ सामान भेज देंगे।" यह विनम्र लगता है, लेकिन दो तरह से गलत है: सामान लौटाने की 30-दिन की अवधि बीत चुकी है, और नीति में कहीं भी रकम लौटाने और सामान बदलने, दोनों की पेशकश नहीं है। इसे ज्यों का त्यों भेजने से ऐसा वादा बन जाता है जिसे व्यवसाय को निभाना या वापस लेना पड़ेगा।

समीक्षित संस्करण में लिखा है: "मुझे खेद है कि केतली ने पानी गर्म करना बंद कर दिया है। खरीद को 40 दिन हो चुके हैं, इसलिए यह सामान्य वापसी के बजाय हमारी 12-महीने की वारंटी के अंतर्गत आती है। कृपया जवाब में अपना ऑर्डर नंबर और खराबी दिखाने वाली एक तस्वीर भेजें। हमारी वारंटी टीम दो कार्यदिवसों के भीतर आपसे संपर्क करेगी।" हर कथन का आधार दी गई नीति में मिल सकता है। इसके बाद ग्राहक सेवा प्रतिनिधि नोट करता है कि उसने क्या बदला और क्यों। नियोजित मूल्यांकन मानदंड ठीक इसी आदत की जाँच करते हैं।

Tosheo.ai सहायता टीम को कैसे प्रशिक्षित करेगा?

एक प्रबंधक पंजीकरण करता है, भूमिका के तौर पर ग्राहक सहायता चुनता है, टीम जिन AI टूल का पहले से इस्तेमाल करती है उन्हें चुनता है और हर सहायता कर्मचारी को आमंत्रित करता है। नीचे दिए गए चरण नियोजित प्रक्रिया बताते हैं। Tosheo.ai का निर्माण अभी शुरू नहीं हुआ है। यहाँ बताई गई हर चीज़ शुरुआत में उपलब्ध कराने की योजना का हिस्सा है, न कि ग्राहकों के प्रशिक्षण, मूल्यांकन के नतीजों या परिणामों का विवरण।

क्या AI ग्राहक सहायता प्रतिनिधियों की जगह ले लेगा?

कोई भी विश्वास के साथ नहीं कह सकता, और यह पृष्ठ इसका पूर्वानुमान लगाने की कोशिश नहीं करता। आज यह स्पष्ट है कि सहायता के काम के कठिन हिस्से—कब अपवाद बनाना है, यह पहचानना कि विनम्रता से बात कर रहा ग्राहक अब साथ छोड़ने वाला है, या यह जानना कि नीति वाला पृष्ठ पुराना हो चुका है—ठीक वही हिस्से हैं जिन्हें कोई सहायक उस संदर्भ के बिना नहीं सँभाल सकता जो उसके पास है ही नहीं।

ऐसे निर्णय लेने की क्षमता विकसित करने वाला प्रशिक्षण उपयोगी है, चाहे टूल में कोई भी बदलाव आए। जो सहायता प्रतिनिधि किसी सहायक को सटीक निर्देश दे सकता है और उसकी गलतियाँ पकड़ सकता है, वह चैटबॉट अपनाने वाली टीम के लिए भी उपयोगी है और कभी चैटबॉट न अपनाने वाली टीम के लिए भी।