בעשור האחרון, השימוש בטכנולוגיות של בינה מלאכותית (AI) הלך והתרחב במגוון תחומים, ובין היתר גם בתחום שירות הלקוחות. אחד הכלים הבולטים לשירות לקוחות בעשור האחרון היה ChatGPT, מודל שפה מתקדם שנועד לצור שיח עם משתמשים במגוון נושאים. עם זאת, השימוש בו מציב אתגרים ושיקולים שחשוב לקחת בחשבון.

אתגרים בשירות לקוחות עם ChatGPT

1. חוסר הבנה של ההקשר

אחת מהבעיות הנפוצות בשירות לקוחות בעזרת AI היא חוסר היכולת להבין את ההקשר שבו מתנהל השיח. ChatGPT יכול לקלוט ולנתח טקסט בצורה מרשימה, אך הוא עשוי לא להבין ניואנסים, התייחסויות או תרבות מסוימת. לדוגמה, אם לקוח שואל שאלה שמשתמשת בביטוי אזורי או סלנג, ChatGPT עלול לא להסיק את המשמעות הנכונה.

2. טעות בתשובות

ישנן לא מעט דוגמאות שבהן ChatGPT נותן תשובות שגויות או לא מדויקות. לדוגמה, לקוח הנדרש למידע טכני על מוצר עשוי לקבל תשובה שגויה שיכולה להוביל לבעיות נוספות בהבנת המוצר הנרכש.

3. חוסר אישי בתקשורת

האינטראקציה עם Bot AI לא יכולה להחליף את החום והאנושיות שבשיחה עם נציג שירות לקוחות אמיתי. לפעמים לקוחות מחפשים לא רק פתרון טכני, אלא גם תמיכה רגשית ותשומת לב אישית. כך, ChatGPT עלול להיכשל לספק את התמיכה שחלק מהלקוחות מצפים לה.

שיקולים בשירות לקוחות עם ChatGPT

1. פיקוח על איכות התשובות

חשוב למוסדות ולחברות לבצע פיקוח על התשובות שמספק ChatGPT. יש צורך לפתח מערכת שתטה את המענה שנותן ה-AI על מנת להבטיח שהמידע שהוא מספק הוא עדכני ומדויק. כך, ניתן להקטין את הסיכון לתשובות שגויות.

2. שילוב עם נציגי שירות

על מנת להעלות את איכות השירות ללקוח, מומלץ לשלב בין AI לבין נציגי שירות לקוחות אנושיים. כך, במקרים מורכבים או טעונים רגשית, יוכל לקוח לעבור לנציג אנושי שיכול לטפל בבעיה באופן יותר איכותי. ישנם מערכות שמסוגלות לזהות מתי יש להעביר את השיחה לאנושי ולבצע את המעבר בצורה חלקה.

3. הכשרה ושדרוג מתמיד

כדי להבטיח ששירות הלקוחות יישאר עדכני ויעיל, יש לבצע הכשרה מתמדת של המערכת ושל העובדים האנושיים. לישות (ה-AI) יש צורך להיחשף למידע חדש, לקחת עדויות מהמשתמשים וללמוד מכשלים קודמים.

מקרי בוחן מעשיים

מקרה 1: חברת טכנולוגיה בינלאומית

חברת טכנולוגיה בינלאומית החלה להשתמש ב-ChatGPT במערך שירות הלקוחות שלה. בתחילה, המערכת נתנה מענה על שאלות נפוצות והורידה את העומס מהנציגים. עם הזמן, אך, התגלה שחלק מהתשובות שגויות גרמו ללקוחות לאי-נוחות. החברה אז ייעצה להוסיף נציגי שירות אנושיים למקרים שדורשים תשומת לב מיוחדת והציבה מערכת לפיקוח על איכות התשובות.

מקרה 2: רשת מסעדות

רשת מסעדות השתמשה ב-ChatGPT כדי לטפל בבקשות של לקוחות להזמנה או לקביעת פגישות. בעקבות הצלחת התנסות זו, החברה פיתחה מערכת שמזהה מתי לקוח זקוק לתשובות מעמיקות יותר ומעבירה אותו לנציג אנושי. התוצאה היא שיפור בשביעות רצון הלקוחות והפחתה בעומס על נציגי השירות.