7 прикладів використання штучного інтелекту в обслуговуванні клієнтів

7 хвилин

Опубліковано: 07 жовтня 2025

Поділитись:

Штучний інтелект стрімко змінює сферу обслуговування клієнтів, перетворюючись із інновації на повсякденний інструмент бізнесу. Сьогодні AI допомагає компаніям швидше реагувати на запити, автоматизувати рутинні процеси та надавати персоналізований сервіс. Від чат-ботів і голосових помічників до аналітичних платформ і систем передиктивного обслуговування технології штучного інтелекту відкривають нові можливості як для бізнесу, так і для клієнтів, задаючи нові стандарти якості обслуговування.

Зміст

Що таке штучний інтелект? Де використовується штучний інтелект у сфері обслуговування клієнтів? 7 прикладів використання AI у клієнтському сервісі Переваги використання AI у клієнтському сервісі Переваги штучного інтелекту для клієнтів Чому AI є зручним інструментом для бізнесу?

Що таке штучний інтелект?

Штучний інтелект (AI, ШІ) — це технологія, яка дозволяє комп'ютерам та програмам виконувати завдання, які зазвичай потребують людського мислення. До них відносяться розуміння мови, аналіз інформації, прогнозування та прийняття рішень. На відміну від традиційного софту, AI здатний навчатися на даних та покращувати результати роботи з часом, що робить його особливо корисним для бізнесу та клієнтського сервісу.

Читайте також: 9 переваг голосового бота, які врятують ваш відділ продажів у Чорну П'ятницю

Де використовується штучний інтелект у сфері обслуговування клієнтів?

ШІ активно впроваджується у сферу обслуговування клієнтів, допомагаючи компаніям покращувати якість взаємодії, знижувати витрати та прискорювати процеси. Сфери застосування штучного інтелекту охоплюють як фронт, і бек-офісні завдання: від миттєвої відповіді клієнту до глибокої аналітики поведінки й прогнозування потреб. Основні напрямки застосування штучного інтелекту в обслуговуванні клієнтів:

чат-боти та віртуальні помічники — автоматизовані відповіді на запитання та допомога клієнтам у режимі 24/7;
голосові роботи — обробка дзвінків, проведення опитувань та підтвердження замовлень;
аналітика звернень — виявлення типових проблем та прогнозування потреб клієнтів;
персоналізація пропозицій — рекомендації товарів та послуг на основі аналізу поведінки;
автоматизація обробки заявок — класифікація та маршрутизація запитів без участі людини;
обробка природної мови (NLP) — розуміння тексту і мови для більш природної взаємодії;
предиктивна аналітика — прогнозування відтоку клієнтів, потреб та рівня задоволеності;
системи контролю якості — автоматична оцінка дзвінків та повідомлень для виявлення слабких місць.

Сфери використання штучного інтелекту в клієнтському сервісі постійно розширюватимуться, оскільки технології стають доступнішими, а потреби клієнтів — складнішими і багатограннішими. Компанії прагнуть автоматизувати все більше процесів, щоб прискорити обслуговування, підвищити точність рішень та пропонувати персоналізований досвід взаємодії. У міру розвитку машинного навчання та аналізу великих даних AI інтегруватиметься не лише у стандартні канали підтримки, а й у нові формати комунікацій, забезпечуючи бізнесу гнучкість та конкурентні переваги.

Де використати AI від IPTel

7 прикладів використання AI у клієнтському сервісі

Використання штучного інтелекту у різних сферах діяльності наочно демонструє його потенціал для трансформації клієнтського сервісу. Зазначені технології роблять обслуговування швидше, персоналізованішим і доступнішим, створюючи новий стандарт якості взаємодії між бізнесом та клієнтами. Нижче розглядаємо сім найбільш показових прикладів застосування AI у цій галузі.

Приклади використання AI від IPTel

1. Чат-боти

Чат-боти дозволяють клієнтам отримувати швидкі відповіді на типові запитання без очікування на підключення оператора. Вони працюють цілодобово, допомагають оформити замовлення, уточнити статус доставки або підібрати послугу, що робить взаємодію з компанією простою та зручною. Завдяки використанню штучного інтелекту чат-боти розуміють природну мову, що забезпечує більш живе спілкування та підвищує задоволеність клієнтів.

2. Голосові роботи та IVR

IVR та голосові роботи дозволяють автоматизувати телефонні комунікації, обробляючи велику кількість дзвінків без участі операторів. Вони допомагають клієнтам швидко отримати потрібну інформацію, оформити замовлення чи пройти опитування, а у разі складних запитів перенаправляють дзвінок фахівцеві. Такий підхід скорочує час очікування, підвищує доступність сервісу та забезпечує стабільну якість обслуговування.

3. Аналіз зворотного зв'язку

Штучний інтелект дає можливість перетворити відгуки та коментарі клієнтів на цінне джерело аналітики. Алгоритми обробляють текстові та голосові повідомлення, визначають їхню тональність, виділяють ключові теми та рівень задоволеності. Це дозволяє компаніям своєчасно виявляти проблемні зони, усувати недоліки та системно підвищувати якість сервісу.

4. Персоналізовані рекомендації

Персоналізовані рекомендації допомагають клієнтам отримувати релевантні товари та послуги на основі їх інтересів, історії покупок та поведінки. Штучний інтелект аналізує дані та формує індивідуальні пропозиції, підвищуючи зручність вибору та заощаджуючи час клієнта. Подібний підхід не тільки покращує користувальницький досвід, але й сприяє зростанню продажів та зміцненню лояльності.

5. Предиктивна аналітика

Використання штучного інтелекту у прогнозній аналітиці допомагає компаніям заздалегідь виявляти ризики та передбачати потреби клієнтів. Системи аналізують історію взаємодій, замовлення та поведінку, щоб визначити ймовірність відтоку або інтерес до нових продуктів. Такий підхід дозволяє діяти проактивно: утримувати клієнтів, формувати персональні пропозиції та підвищувати їхню лояльність.

6. Маршрутизація звернень

Маршрутизація звернень з використанням штучного інтелекту забезпечує швидкий і точний розподіл запитів між співробітниками чи відділами. Система аналізує тему звернення, пріоритет і складність, спрямовуючи клієнта до фахівця, що підходить найбільше. Це знижує кількість помилок, прискорює вирішення питань та робить обслуговування зручнішим та ефективнішим.

7. Контроль якості обслуговування

Використання ШІ для контролю якості обслуговування дозволяє автоматизувати оцінку дзвінків та повідомлень. Алгоритми аналізують відповідність стандартам спілкування, виявляють помилки операторів та фіксують рівень задоволеності клієнтів. Це забезпечує об'єктивність перевірки, прискорює процес аудиту та допомагає системно підвищувати якість сервісу.

Переваги використання AI у клієнтському сервісі

Переваги використання AI у клієнтському сервісі полягають у його здатності системно підвищувати ефективність процесів та якість взаємодії. Технології штучного інтелекту дозволяють автоматизувати рутинні завдання, забезпечувати цілодобову підтримку та знижувати навантаження на персонал. При цьому компанії одержують масштабовані рішення, здатні обробляти тисячі звернень одночасно та формувати аналітику для подальшого вдосконалення сервісних процесів.

Переваги штучного інтелекту для клієнтів

Плюси ШІ для клієнтів полягають у якісній зміні їхнього досвіду взаємодії з компанією. Використання можливостей штучного інтелекту дозволяє забезпечити миттєві відповіді, скоротити час очікування та надати персоналізовані рекомендації. Подібний підхід робить сервіс більш зручним, точним та передбачуваним, формуючи у клієнта відчуття високого рівня турботи та професіоналізму.

Чому AI є зручним інструментом для бізнесу?

AI є зручним інструментом для бізнесу, оскільки дозволяє автоматизовувати ключові процеси обслуговування клієнтів, оптимізовувати витрати та підвищувати продуктивність. Компанії отримують можливість масштабувати сервіс без збільшення штату співробітників, а також швидше ухвалювати управлінські рішення завдяки аналітиці у реальному часі. Практика роботи зі штучним інтелектом показує, що його впровадження забезпечує компаніям стійку конкурентну перевагу та підвищує ефективність бізнес-процесів.

Запитання і відповіді

ШІ відрізняється від традиційної автоматизації тим, що здатний не лише виконувати заздалегідь прописані сценарії, а й навчатися на даних, аналізувати контекст та приймати рішення. У той час як автоматизація обмежується фіксованими алгоритмами (наприклад, простою маршрутизацією звернень або шаблонними відповідями), AI використовує машинне навчання та обробку природної мови, щоб розуміти наміри клієнтів та адаптуватися до їх запитів. Це робить сервіс більш гнучким, персоналізованим та ефективним.

Оцінка ефективності впровадження AI у клієнтський сервіс будується на аналізі ключових показників, що відображають якість обслуговування та його вплив на бізнес. Правильно підібрані метрики дозволяють зрозуміти, наскільки використання технологій покращує досвід клієнтів та підвищує результативність процесів. Основні метрики для оцінки роботи ШІ:

час відгуку — середній показник швидкості, з якою клієнт отримує першу відповідь від системи, що відображає оперативність обслуговування;
середній час вирішення запиту — тривалість повного циклу обробки, що демонструє ефективність взаємодії з клієнтом;
відсоток автоматизованих звернень — частка запитів, оброблених системою без участі оператора, що показує рівень автоматизації;
рівень задоволеності клієнтів (CSAT, NPS) — індекси, що фіксують сприйняття клієнтом якості сервісу та готовність рекомендувати компанію;
зниження навантаження на операторів — показник зменшення обсягу запитів, які потребують ручної обробки, що відображає оптимізацію внутрішніх ресурсів;
економія витрат — різниця між витратами на обслуговування до впровадження AI і після, що підтверджує фінансову ефективність;
зростання конверсії — збільшення кількості покупок, замовлень чи успішно закритих угод, пов’язаних з використанням швидшого і точного обслуговування.

Запропоновані показники можна адаптувати до мети конкретної компанії: від збільшення швидкості обробки до підвищення рівня лояльності клієнтів. Налаштування KPI індивідуально під бізнес дозволяє максимально точно вимірювати цінність роботи зі штучним інтелектом у сфері клієнтського обслуговування.

Так, штучний інтелект можна успішно використовувати і в невеликих компаніях, оскільки сучасні рішення стали доступними та масштабованими. Хмарні сервіси дозволяють впроваджувати AI без значних вкладень в інфраструктуру, а готові інструменти — швидко адаптувати систему під конкретні завдання. Для малого бізнесу це можливість підвищити якість обслуговування, скоротити витрати та конкурувати з більшими гравцями за рахунок ефективної роботи з клієнтами.

Забезпечення безпеки даних при роботі зі штучним інтелектом вимагає комплексного підходу, що включає використання захищених протоколів передачі інформації (наприклад, HTTPS), шифрування на всіх етапах обробки та сувору систему аутентифікації та авторизації користувачів. Важливо мінімізувати обсяг персональних даних, які збираються, зберігати їх відповідно до вимог законодавства (наприклад, GDPR) і регулярно проводити аудит систем. Подібний підхід дозволяє знизити ризики витоків та гарантувати надійний захист клієнтської інформації.

Штучний інтелект здатний взяти на себе значну частину рутинних та типових завдань, проте повністю замінити операторів у службі підтримки він поки що не може. AI ефективно справляється з запитами, які повторюються, прискорює обробку даних і забезпечує цілодобове обслуговування, але в складних ситуаціях, що вимагають гнучкості, емпатії та нестандартних рішень, залишається необхідність участі людини. Найкращий результат досягається при поєднанні AI та операторів, де технології забезпечують масштабованість, а співробітники — індивідуальний підхід та високий рівень довіри клієнтів.