AI do e-mailowej obsługi klienta: Jak wykorzystać AI do klasteryzacji zapytań


OPUBLIKOWANO: 28 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować obsługę klienta poprzez klasteryzację zapytań, umożliwiając szybsze i bardziej precyzyjne odpowiedzi. Wyobraź sobie system, który automatycznie grupuje podobne zapytania, przypisuje je do odpowiednich działów i sugeruje najlepsze odpowiedzi. Brzmi jak marzenie każdego zespołu obsługi klienta, prawda?



Jak użyć AI oraz automatyzację do klasteryzacji zapytań

Pewnie zastanawiasz się, jak AI i automatyzacja mogą pomóc w klasteryzacji zapytań e-mailowych od klientów. Wyobraź sobie, że masz do czynienia z setkami, a może nawet tysiącami e-maili dziennie. Ręczne sortowanie ich i przypisywanie do odpowiednich działów byłoby niesamowicie czasochłonne, prawda? I tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja.

AI może analizować treść każdego e-maila i na podstawie słów kluczowych, kontekstu i wcześniej zdefiniowanych kategorii, automatycznie przypisywać je do odpowiednich klastrów. Na przykład, e-maile dotyczące problemów z płatnościami trafiałyby do jednego klastra, pytania o dostępność produktów do drugiego, a prośby o zwrot do trzeciego. Brzmi jak ogromne ułatwienie, prawda?

Ale to nie wszystko. AI może też sugerować odpowiedzi na podstawie wcześniejszych interakcji z klientami. Jeśli podobne pytanie pojawiło się już wcześniej i zostało skutecznie rozwiązane, AI może zaproponować tę samą odpowiedź, oszczędzając czas i wysiłek zespołu obsługi klienta.


Case - zastosowanie AI do klasteryzacji zapytań

Opis problemu

Wyobraź sobie firmę PodarujRadość, która sprzedaje spersonalizowane prezenty online. Obsługa klienta PodarujRadość otrzymuje setki e-maili dziennie z różnymi zapytaniami, od pytań o status zamówienia po prośby o pomoc w wyborze prezentu. Ręczne sortowanie tych e-maili i przypisywanie ich do odpowiednich działów jest czasochłonne i podatne na błędy.

Firma chce wdrożyć system AI, który automatycznie klasteryzowałby przychodzące e-maile na podstawie ich treści, przypisywał je do odpowiednich kategorii i sugerował najlepsze odpowiedzi. Celem jest poprawa efektywności obsługi klienta, skrócenie czasu odpowiedzi i zwiększenie satysfakcji klientów.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Klasteryzacja zapytań za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

Pomyśl o ChatGPT z Code Interpreter i GPT-4 jak o super inteligentnym asystencie, który nie tylko rozumie język naturalny, ale też potrafi pisać i wykonywać kod. W połączeniu z bibliotekami do uczenia maszynowego, takimi jak Scikit-learn, NumPy i SciPy, stanowi potężne narzędzie do klasteryzacji zapytań e-mailowych.

Oto jak mógłby działać taki system: E-maile trafiają do skrzynki Gmail PodarujRadość. Stamtąd, za pomocą narzędzia automatyzacji Make, są wysyłane do ChatGPT. ChatGPT, wykorzystując swoje zdolności przetwarzania języka naturalnego, analizuje treść każdego e-maila, identyfikuje kluczowe słowa i tematy, a następnie, używając algorytmów klasteryzacji z bibliotek Scikit-learn, przypisuje każdy e-mail do odpowiedniej kategorii.

Ale to nie koniec. GPT-4, mając dostęp do historycznych danych o interakcjach z klientami (przechowywanych np. w Google Sheets), może sugerować najlepsze odpowiedzi na podstawie tego, jak podobne zapytania były rozwiązywane w przeszłości. Wyobraź sobie, że system nie tylko sortuje e-maile, ale od razu proponuje gotowe odpowiedzi. To dopiero byłaby automatyzacja, prawda?


Klasteryzacja zapytań e-mailowych z wykorzystaniem AI to nie science-fiction, to realna możliwość usprawnienia obsługi klienta i zaoszczędzenia cennego czasu.


Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

1. E-maile od klientów trafiają na skrzynkę Gmail PodarujRadość.

2. Make, narzędzie automatyzacji, jest skonfigurowane tak, aby automatycznie wysyłać każdy nowy e-mail do ChatGPT poprzez API.

3. ChatGPT, wykorzystując swoje zdolności przetwarzania języka naturalnego, analizuje treść każdego e-maila, identyfikuje kluczowe słowa i tematy.

4. Używając algorytmów klasteryzacji z bibliotek Scikit-learn (np. K-means, DBSCAN), ChatGPT przypisuje każdy e-mail do odpowiedniej kategorii (np. status zamówienia, pomoc w wyborze prezentu, problemy z płatnością).

5. GPT-4, mając dostęp do historycznych danych o interakcjach z klientami (przechowywanych w Google Sheets), sugeruje najlepsze odpowiedzi na podstawie tego, jak podobne zapytania były rozwiązywane w przeszłości.

6. Zasugerowane odpowiedzi są wysyłane z powrotem do Make, które automatycznie uzupełnia je w odpowiednim szablonie e-mail w Gmail.

7. Pracownik obsługi klienta weryfikuje sugerowaną odpowiedź, w razie potrzeby nanosi poprawki i wysyła e-mail do klienta.

8. Informacje o interakcji (e-mail klienta i ostateczna odpowiedź) są zapisywane w Google Sheets, aby ulepszyć przyszłe sugestie.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do klasteryzacji zapytań

Wdrożenie AI do klasteryzacji zapytań e-mailowych może przynieść firmie PodarujRadość wiele korzyści:

Oto niektóre z nich:

  • Znaczne skrócenie czasu odpowiedzi na zapytania klientów
  • Zwiększenie efektywności pracy działu obsługi klienta
  • Poprawa jakości odpowiedzi dzięki sugestiom opartym na historycznych danych
  • Możliwość obsłużenia większej liczby zapytań bez zwiększania zatrudnienia
  • Większa satysfakcja klientów dzięki szybszym i bardziej trafnym odpowiedziom

Oczywiście, wdrożenie takiego systemu wymaga pewnych inwestycji i pracy nad konfiguracją, ale korzyści wydają się być warte wysiłku. Szczególnie w dobie rosnących oczekiwań klientów co do szybkości i jakości obsługi, automatyzacja i wsparcie AI mogą być kluczowe dla utrzymania konkurencyjności.

Warto też pamiętać, że taki system może wykrywać nietypowe zapytania czy skargi, które mogą sygnalizować poważniejsze problemy. Szybka identyfikacja i reakcja na takie sytuacje może zapobiec eskalacji problemów i chronić reputację firmy.

Wypróbuj różne modele AI

Podsumowując, AI do klasteryzacji zapytań e-mailowych to potężne narzędzie, które może zrewolucjonizować obsługę klienta. Automatyzując żmudne zadania i zapewniając inteligentne wsparcie, pozwala firmom jak PodarujRadość zapewnić klientom szybką, trafną i satysfakcjonującą obsługę. A zadowolony klient to lojalny klient, a to przecież cel każdego biznesu, prawda?