I dagens raskt utviklende, AI-drevne landskap opplever virksomheter stadig større utfordringer med å levere raskere kundestøtte av høyere kvalitet i stor skala. For å se hvordan Zendesk hjelper virksomheter med å møte disse utfordringene ved å integrere automatisering, avansert AI og menneskelig ekspertise, kan vi se på opplevelsen til Charlotte, en kunde som trenger hjelp med sin kommersielle espressomaskin.

Zendesk i praksis

AI-agenter for kundeservice

Charlotte er kunde hos 8 Bar, en leverandør av kommersielle espressomaskiner. Mens hun forbereder den store åpningen av kaffebaren sin, legger Charlotte merke til kvalitetsproblemer med smaken på kaffen. Først bruker hun hjelpesenteret til 8 Bar, der hun umiddelbart får AI-genererte svar og lenker til relevant dokumentasjon.

Da problemet hennes krevde videre eskalering, tok Charlotte kontakt med en Zendesk AI-agent som brukte Intelligent Triage til å autentisere identiteten hennes og kategorisere forespørselens prioritet basert på sentimentanalyse. AI-agenten oppsummerte effektivt detaljene hennes og ga veiledning om bytte. På grunn av hvor hastende forespørselen var, eskalerer AI-agenten forespørselen hennes til en menneskelig agent, Aaliyah, for umiddelbar behandling.

AI-assistanse med Copilot

Da Aaliyah godtar samtalen i Zendesk Agent Workspace, får hun full oversikt over Charlottes samtalehistorikk og kundekontekst i saken. I det samme arbeidsområdet hjelper Zendesk Copilot (tillegget for agentstøtte) Aaliyah proaktivt med å jobbe raskere. Copilot bruker konteksten fra saken og samtalen, i tillegg til Aaliyahs pålitelige kilder (som makroer/prosedyrer og kunnskap), til å anbefale hva hun bør gjøre videre.

Copilot viser et makroforslag – makroen «Refusjon og bytte» – basert på Charlottes hensikt i samtalen. Med ett klikk bruker Aaliyah makroen, som setter inn et forhåndsskrevet svar og kan oppdatere saksfelter slik at bytteprosessen startes på en konsekvent og rask måte.

Da Charlotte ber om en telefonsamtale, kan Aaliyah ringe ut direkte fra Zendesk Voice i Zendesk Agent Workspace, slik at hun ikke trenger å forlate saken for å ringe.

Under samtalen registrerer saken samtalekonteksten ved å loggføre interaksjonen i den samme posten. Samtidig kan Copilot hjelpe Aaliyah med å holde oversikten ved å vise AI-veiledning basert på samtalekontekst, for eksempel viktige signaler som hensikt og sentiment, slik at Aaliyah raskt kan forstå hva Charlotte trenger og hvordan samtalen utvikler seg.

Etter samtalen skriver Aaliyah et oppfølgingssvar i sakens skrivefelt og bruker Copilots generative skriveassistanse til å oppsummere viktige detaljer og justere tonen basert på den positive interaksjonen i samtalen før hun sender det til Charlotte. Når byttet er fullført, merker Aaliyah saken som «Løst» ved hjelp av statuskontrollene i Zendesk.

Optimalisering av agentstøtte med Zendesk arbeidsstyring (WFM) og QA

Utover individuelle saker hjelper Zendesk team med å forbedre tjenestekvaliteten gjennom arbeidsstyring (WFM) og Zendesk QA.

Med WFM bruker AI-drevet prognostisering historiske interaksjonsvolumer til å forutsi etterspørselen og omsette den til bemanningsbehov på tvers av definerte tidsintervaller, slik at ledere kan oppdage dekningshull og justere tidsplanene proaktivt. Teamene får også innsyn i agentaktivitet og rapportering i sanntid for å følge med på produktiviteten og identifisere muligheter for veiledning.

Med Zendesk QA kan AI gjennomgå 100 % av interaksjonene, både menneskelige og AI-baserte, ved hjelp av automatisk kvalitetssikring mot kriterier som empati, overholdelse av retningslinjer og nøyaktighet i løsningen. Dette gjør det enklere å avdekke trender, finne kunnskapshull og gi konsekvent veiledning i stor skala.

Velge Zendesk

Etter at byttet av espressomaskinen er ferdigstilt og kaffebaren hennes er klar til å åpne, viser Charlottes opplevelse hvordan Zendesk Resolution Platform forvandler potensiell friksjon i kundeservicen til et øyeblikk som bygger merkevaren. Ved å tilby AI-drevne verktøy som styrker både kunder og agenter, gjør Zendesk det mulig for team å levere den samme sømløse kundestøtten av høy kvalitet som kunder forventer fra virksomheter.