Pelatihan AI untuk tim dukungan pelanggan

Apa saja yang dicakup dalam pelatihan AI untuk tim dukungan pelanggan?

Cakupannya meliputi bagian pekerjaan harian petugas dukungan yang dapat dibantu oleh asisten AI umum, serta pemeriksaan agar bantuan tersebut tetap aman. Titik awal yang umum adalah menyusun balasan pertama, merangkum rangkaian percakapan tiket yang panjang untuk serah terima, menulis ulang jawaban yang ketus dengan nada lebih tenang, dan mengubah halaman kebijakan menjadi penjelasan sederhana. Masing-masing hanya berguna jika petugas memeriksa hasilnya dengan kebijakan dan tiket yang sebenarnya.

Karena itu, pelatihan AI untuk layanan pelanggan lebih berfokus pada pertimbangan daripada instruksi. Petugas harus mengetahui hal-hal yang tidak mungkin diketahui asisten: riwayat pesanan pelanggan, pengecualian yang disetujui pemimpin tim kemarin, batas pengembalian dana yang berubah bulan lalu. Pelatihan yang baik membiasakan petugas untuk menjaga batasan tersebut, sehingga asisten menyusun draf dan petugas mengambil keputusan.

Seperti apa balasan layanan pelanggan yang baik dengan bantuan AI?

Balasan yang baik sesuai dengan kebijakan, menjawab masalah dalam tiket secara spesifik, dan tidak menjanjikan apa pun yang tidak dapat dipenuhi oleh petugas. Berikut contoh pengerjaan dari toko perlengkapan rumah daring fiktif, Brightwell Home. Fakta yang disediakan adalah: pengembalian diterima dalam 30 hari jika barang belum digunakan; barang cacat dapat diajukan untuk klaim garansi 12 bulan, yang memerlukan nomor pesanan dan foto kerusakan; tim garansi membalas dalam dua hari kerja.

Tiket: pelanggan membeli ketel listrik 40 hari lalu, ketel tersebut tidak lagi memanaskan air, dan pelanggan menginginkan uangnya kembali hari ini. Instruksi agen berbunyi: "Buat draf balasan untuk pelanggan ini. Gunakan hanya kebijakan di bawah. Jangan menawarkan apa pun yang tidak diizinkan kebijakan. Tanyakan informasi apa pun yang kami perlukan. Batasi panjangnya di bawah 120 kata." Kutipan kebijakan dan teks tiket ditempelkan di bawah instruksi, setelah nama dan alamat pelanggan dihapus.

Draf yang lemah, yang lazim muncul pada percobaan pertama tanpa arahan, berbunyi: "Kami mohon maaf! Kami akan memproses pengembalian dana penuh dan segera mengirimkan pengganti gratis." Kedengarannya ramah, tetapi salah dalam dua hal: batas waktu pengembalian 30 hari telah lewat, dan tidak ada ketentuan dalam kebijakan yang menawarkan pengembalian dana sekaligus penggantian. Jika dikirim apa adanya, balasan itu menciptakan janji yang harus dipenuhi atau ditarik kembali oleh perusahaan.

Versi yang telah ditinjau berbunyi: "Mohon maaf ketelnya tidak lagi memanaskan air. Karena sudah 40 hari sejak pembelian, masalah ini ditangani melalui garansi 12 bulan kami, bukan pengembalian standar. Silakan balas dengan nomor pesanan Anda dan foto yang menunjukkan kerusakan, dan tim garansi kami akan menghubungi Anda dalam dua hari kerja." Setiap pernyataan dapat ditelusuri ke kebijakan yang diberikan. Petugas kemudian mencatat apa yang diubah dan alasannya, yaitu kebiasaan yang memang akan diperiksa oleh panduan penilaian yang direncanakan.

Bagaimana Tosheo.ai akan melatih tim dukungan pelanggan?

Manajer mendaftar, memilih Dukungan Pelanggan sebagai peran, memilih alat AI yang sudah digunakan tim, dan mengundang setiap petugas. Langkah-langkah di bawah menjelaskan alur yang direncanakan. Tosheo.ai belum dibangun. Semua yang dijelaskan di sini merupakan cakupan peluncuran yang direncanakan, bukan catatan pelatihan pelanggan, hasil penilaian, atau hasil yang dicapai.

Apakah AI akan menggantikan petugas dukungan pelanggan?

Tidak ada yang dapat mengatakannya dengan yakin, dan halaman ini tidak mencoba memprediksinya. Yang jelas saat ini adalah bahwa bagian-bagian sulit dalam pekerjaan layanan pelanggan, seperti memutuskan kapan perlu membuat pengecualian, menyadari bahwa pelanggan yang bersikap sopan akan segera pergi, dan mengetahui bahwa halaman kebijakan sudah kedaluwarsa, justru merupakan bagian yang tidak dapat ditangani asisten tanpa konteks yang tidak dimilikinya.

Pelatihan yang berfokus pada pertimbangan tersebut tetap berguna apa pun perubahan alatnya. Petugas yang dapat memberi instruksi kepada asisten secara tepat dan menemukan kesalahannya akan bernilai bagi tim yang menambahkan bot percakapan maupun tim yang tidak pernah menggunakannya.