В современном мире техническая поддержка играет
одну из ключевых ролей в обеспечении удовлетворения клиентов и эффективной работы компании. Но с ростом числа клиентов и объёма запросов необходимо искать эффективные способы оптимизации работы службы поддержки. В этом контексте использование большой языковой модели для автоматизации различных задач технической поддержки становится всё более актуальным.
во всех ключевых бизнесах Яндекса
для передачи на следующую
линию поддержки
YandexGPT может быть использована
для автоматической суммаризации обращений клиентов. Это позволит операторам быстрее понять суть проблемы и при необходимости передать запрос на следующий уровень поддержки.
Это повысит эффективность оператора
и сократит время решения проблемы.
для поддержки
и направление их в соответствующие очереди обработки ускоряют решение проблемы и оптимизируют процесс поддержки.
Это поможет повысить квалификацию операторов и улучшить качество обслуживания.
Самый частый сценарий внедрения автоматизированной технической поддержки — использование Retrieval Augmented Generation (RAG).
Интеграция YandexGPT в задачи технической поддержки может привести к значительным результатам и улучшениям в работе службы поддержки. Результаты, которых можно достичь:
Увеличение эффективности и скорости обработки запросов. Благодаря автоматизации таких задач, как суммаризация обращений, предоставление подсказок ответов и автоматическая классификация запросов, компания сможет обрабатывать больший объём запросов быстрее и эффективнее.
Снижение нагрузки на операторов. Автоматические ответы на стандартные запросы и использование макросов позволят снизить нагрузку на операторов, освобождая их время для работы с более сложными запросами и улучшения обслуживания клиентов.
Повышение качества обслуживания. Контроль качества саппорта с помощью анализа диалогов и предоставление персонализированных обучающих рекомендаций операторам поможет улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворённость клиентов.
Оптимизация процесса обработки тикетов. Автоматическая классификация клиентских обращений позволит направлять запросы в соответствующие очереди,
что ускорит решение проблем и оптимизирует процесс обработки тикетов.Увеличение вариативности ответов и гибкости поддержки. Создание и изменение макросов с использованием модели позволит увеличить вариативность ответов операторов, делая поддержку более гибкой и адаптивной к различным ситуациям.
Повышение удовлетворённости клиентов. Благодаря быстрой обработке запросов, качественному обслуживанию и предоставлению точных и полезных ответов компания сможет повысить удовлетворённость клиентов и укрепить их лояльность.
