איך משלבים נכון בין בוט קולי AI לנציג אנושי במוקד?

בשנים האחרונות הולכת וגוברת המגמה של אוטומציה בשירות לקוחות באמצעות בוטים קוליים (Voice Bots) המופעלים על ידי בינה מלאכותית. בוט קולי AI מסוגל לענות לשיחות נכנסות, להבין דיבור טבעי ולספק מענה מהיר 24/7. עם זאת, גם היום כש-AI זה באזוורד שכולם משתמשים בו, אין תחליף מלא ליחס האישי, לאמפתיה ופתרון הבעיות היצירתי שמציע נציג אנושי. כדי ליהנות מהיתרונות של שני העולמות, חברות מובילות משלבות בין נציגי AI לבין נציגי שירות אנושיים בצורה מושכלת. בגישה נכונה, השילוב הזה יכול לצמצם זמני המתנה, להעניק שירות מיידי ויעיל מסביב לשעון, ובמקביל לאפשר שילוב בוט קולי ונציג אנושי כך שהלקוח מקבל מענה אנושי חם ומקצועי כאשר הוא באמת נדרש.

אז איך משלבים נכון בין בוט קולי AI לנציג אנושי? בקצרה, יוצרים מעבר חכם לנציג ברגע הנכון, שומרים על רצף שיחה והקשר ללקוח, מאזנים בין אוטומציה לאמפתיה, ומוודאים שהמערכת מאובטחת, זמינה ומשתפרת כל הזמן. השילוב בין עולם ה-AI במוקד והנציגים האנושיים יהיה הכרחי לפחות בחמש שנים הקרובות עד שהטכנולוגיה תצליח להגיע לנקודה המושלמת. לכן, במאמר שכתבנו עבורכם הבאנו את כל הדברים שאתם חייבים להכיר לפני שאתם מכניסים בוט קולי מבוסס בינה מלאכותית לשימוש במוקד שלכם. 

איך לזהות את נקודת המעבר בין בוט לנציג אנושי?

אחד האתגרים המרכזיים הוא לדעת מתי לתת לבוט הקולי לטפל בפנייה ומתי הגיע הרגע הנכון להעביר את השיחה לנציג אנושי. בוטים קוליים מצטיינים בטיפול בפניות שגרתיות ובמתן מידע מהיר. לעומת זאת, נציגי שירות אנושיים טובים יותר בהתמודדות עם בעיות מורכבות, מקרים רגישים או לקוחות מתוסכלים הדורשים יחס אישי. לכן, הגדרת נקודת המעבר היא קריטית ועליכם לתכנן מראש טריגרים וקריטריונים ברורים למעבר מבוט לנציג. לפי מומחי HubSpot, מומלץ להגדיר מילות מפתח או בקשות שיובילו להסלמת השיחה לנציג, ולבנות “תסריטי יציאה” ברורים לבוט כדי למנוע מבוי סתום ותסכול אצל הלקוח. למשל, אם הלקוח שואל “אפשר לדבר עם נציג?” או מביע חוסר שביעות רצון, הבוט צריך לזהות זאת מייד וליזום העברה חלקה לאדם מתאים. באופן דומה, כאשר הבוט מזהה שהשאלה חורגת מיכולותיו (למשל שאלה מורכבת טכנית או מצב רגשי טעון), נכון שיפנה את הלקוח למוקדן אנושי שמסוגל לפתור את הבעיה.

מתי הזמן להעביר לקוח מנציג AI לנציג אנושי?

חשוב שהמעבר יתבצע בזמן המתאים, לא מוקדם מדי (ולא לנצל את יכולות האוטומציה) אך גם לא מאוחר מדי (כדי שהלקוח לא יחזור שוב ושוב על בקשתו בלי לקבל מענה ראוי). לפי סיילספורס, האיזון העדין הזה דורש מעקב שוטף ובחינה של אינטראקציות קודמות. חברות מובילות מטמיעות מנגנוני “Hand-off” חכמים, בהם הבוט מעביר את כל המידע הרלוונטי שצבר במהלך השיחה אל הנציג האנושי, כך שהנציג יוכל להמשיך מאותה נקודה בלי שהלקוח יאלץ לחזור על עצמו. למשל, מערכת מתקדמת תזהה מיד ביטויים כמו “לא הבנתי” או טון כעוס בקולו של הלקוח לאחר מספר ניסיונות ותעביר את השיחה לנציג אנושי עם סיכום אוטומטי של מה שנאמר עד כה. בצורה זו, הלקוח מרגיש שהבקשה שלו זוכה להתייחסות, והחוויה נשמרת חיובית למרות המעבר בין ערוצי הטיפול.

איך לשמור על רצף השיחה במעבר לנציג?

ברגע שהתקבלה ההחלטה להעביר שיחה מהבוט אל הנציג האנושי, יש לוודא שהתהליך שקוף וחלק ככל האפשר. אחת הטענות נגד מערכות אוטומטיות בעבר הייתה שברגע שמעבירים את הלקוח לנציג, הוא נאלץ “להתחיל הכל מההתחלה” ולחזור שוב על פרטיו ועל הבעיה. מצב זה מתסכל מאוד ומשבש את רצף השירות. כדי להימנע מכך, עלינו לשמור על רצף השיחה עם העברת כל המידע שהלקוח סיפק לבוט לנציג באופן אוטומטי. נתונים כגון שם הלקוח, פרטי הזמנה, הבעיה שצוינה, ואף תמלול או תקציר של חילופי הדברים עם הבוט שצריכים להיות זמינים מיידית לנציג המקבל את השיחה. פתרונות מתקדמים משלבים את הבוט עם מערכת ה-CRM ועם מערכת ניהול הפניות (Ticketing) כך שברגע המעבר נוצרת פנייה חדשה הכוללת את ההקשר המלא. למעשה, הנציג האנושי ממשיך את השיחה בדיוק מהמקום בו הבוט עצר, ללא פערי מידע. כך הלקוח לא נשאל שוב “במה אפשר לעזור?” אלא זוכה להמשך טיפול רציף, מה שמגביר את שביעות רצונו.

מעבר חלק תלוי גם בתיאום הציפיות עם הלקוח. כדאי שהבוט יודיע ללקוח בנימוס: “אני מעביר אותך לנציג שיעזור לך בהמשך.” הודעה זו מרגיעה את הלקוח ומאותתת שמקשיבים לו. בנוסף לכך, זמן ההמתנה למעבר צריך להיות מינימלי. יש לוודא שהנציגים זמינים לקבל שיחות שעוברות מהבוט, אולי אף להגדיר עדיפות בתור עבור שיחות שהגיעו מהבוט (בהנחה שהלקוח כבר המתין מספיק). למעשה, שילוב בוט קולי ונציג אנושי דורש תכנון תהליכי עבודה, הנציגים צריכים לראות ב-CRM מאיפה הלקוחות מגיעים (לדוגמה, אינדיקציה שהשיחה הועברה מבוט), ולקבל את פרטי השיחה עד כה. שימוש נכון בכלי AI מאפשר בדיוק את הבנת הקשר השיחה והשיתוף שלו עם הנציג באופן מיידי, כך שאין שאלות חוזרות והפתרון מהיר יותר. התוצאה היא רצף שירות חלק שבו הלקוח מרגיש שהוא מדבר עם צוות אחד ולא מועבר ממערכת למערכת.

איך לשפר את חוויית הלקוח באמצעות שילוב AI ונציג אנושי?

המטרה הסופית של שילוב בוטים ונציגים היא שיפור חוויית הלקוח. לקוחות כיום דורשים גם זמינות מהירה וגם טיפול אישי ואת שניהם ניתן לספק על ידי חיבור חכם בין AI לאנושי. הבוט הקולי מציע מענה מיידי ויעיל כאשר הוא מקצר זמני המתנה, מספק מידע באופן מהיר, זמין בכל שעה, ולא “מתעייף” מלחזור על אותן תשובות שוב ושוב. הנציג האנושי מצדו מביא לשולחן אמפתיה, הקשבה וגמישות מחשבתית לפתרון בעיות מורכבות. שילוב שתי היכולות הללו מייצר שירות לקוחות אופטימלי שבו הלקוח מקבל גם תשובות מהירות ומדויקות וגם יחס אישי בעת הצורך. ממחקרים שסקרנו בנושא ניתן לראות כי עסקים שמשכילים לשלב בין בינה מלאכותית לכוח אדם אנושי בשירות הלקוחות זוכים לציוני שביעות רצון גבוהים יותר ולנאמנות לקוחות רבה יותר. למעשה, 85% מהחברות המובילות מדווחות על הצלחה כאשר הן מיישמות מודל היברידי המשלב סוכני AI לצד נציגים אנושיים.

ניקח לדוגמה סיטואציה נפוצה: לקוח מתקשר עם שאלה פשוטה יחסית, כגון בירור סטטוס הזמנה. בוט קולי AI יכול לאמת את פרטי הלקוח, לבדוק במערכת ולהשיב מיד “ההזמנה שלך נשלחה ותגיע מחר”. בכך נחסך ללקוח זמן יקר. לעומת זאת, אם הלקוח מביע חוסר שביעות רצון או שיש לו בעיה מורכבת יותר (נניח מוצר שהגיע פגום), הבוט יעביר את הטיפול לנציג אנושי שיכול להתנצל באמפתיה, להציע פתרון יצירתי (כמו זיכוי או שליחת מוצר חלופי) ולוודא שהלקוח מרוצה. היכולת לעבור במהירות מבוט לנציג מסירה את החשש ממצב שבו הלקוח “נתקע” מול מערכת אוטומטית שלא מבינה אותו. בנוסף, הבוט עצמו יכול לסייע לנציג גם במהלך השיחה האנושית עם כלים של נציג AI תומכים (כמו עוזרי תמיכה מבוססי AI) יכולים להאזין לשיחה ולהציע לנציג מידע רלוונטי או פתרונות בזמן אמת. כלומר, הבינה המלאכותית לא רק פועלת מול הלקוח ישירות, אלא גם מגבירה את היכולות של הנציג האנושי – מה שמוביל לחוויית שירות איכותית ועקבית יותר.

ראוי לציין שציפיות הלקוחות השתנו ולפי סקר של Salesforce 77% מהלקוחות מצפים למענה מיידי כשהם יוצרים קשר לקבלת שירות. משמעות הדבר היא שהימצאותו של בוט קולי שזמין בכל רגע לתת תשובה ראשונית היא יתרון גדול. מנגד, כ-65% מהלקוחות מצפים שחברה תדע להתאים את עצמה לצרכים שלהם וזה דורש הבנה אנושית עמוקה. שילוב נכון מאפשר לעמוד בשני הציפיות: הבוט מעניק שירות מהיר 24/7, והנציגים האנושיים דואגים להתאמות האישיות, לטיפול במקרים חריגים ולהוספת ה”קסם” האנושי בשירות. ככל שהלקוחות חווים שירות מהיר ומותאם, כך עולה שביעות הרצון והנאמנות שלהם למותג.

אגב, מחקרי שוק מצביעים על כך שיותר ויותר צרכנים מוכנים לתקשר עם בוטים. למעשה, כמחצית מהלקוחות מעדיפים לקבל מענה מיידי מבוט ולא להמתין לנציג אנושי במיוחד כאשר מדובר בפניה פשוטה או בשעות מחוץ לשעות העבודה הרגילות. כמובן, תמיד יהיה פלח לקוחות שמעריך יותר שיחה עם אדם אמיתי, ולכן חשוב לאפשר מעבר לנציג בלחיצת כפתור או לפי בקשת הלקוח מפורשות. בשורה התחתונה, כאשר הבוט מספק שירות יעיל והשיחה עוברת לנציג בזמן הנכון, הלקוחות מקבלים את הטוב משני העולמות, גם תגובה מהירה וזמינה וגם תחושת אכפתיות והבנה אנושית. זוהי חוויית לקוח מנצחת בעולם שבו אוטומציה בשירות הלקוחות אינה באה להחליף את בני האדם, אלא לשתף איתם פעולה ולהעצים אותם.

מה מאפשרת אינטגרציה עם מערכות CRM?

על מנת שבוט קולי AI ישתלב היטב בפעילות המוקד, חיוני לחבר אותו למערכות הפנימיות של הארגון ובמיוחד למערכת ה-CRM (ניהול קשרי לקוחות). אינטגרציה עם CRM מאפשרת לבוט לגשת לנתוני הלקוח בזמן אמת כמו פרטי חשבון, היסטוריית רכישות, תקלות קודמות, מצב כרטיס פנייה ועוד. כך, כשהבוט עונה לשיחה, הוא יכול לזהות אוטומטית את הלקוח (“שלום דני, ראיתי שרכשת אצלנו…”) ולהתאים את המענה להקשר, מה שיוצר תחושה אישית יותר למרות שזהו מענה אוטומטי. נתונים מראים שאינטגרציה כזו מובילה לשיפור של עשרות אחוזים בשביעות רצון הלקוחות, משום שהלקוח לא נאלץ לספק שוב מידע שכבר נתן בעבר, והשירות מרגיש חכם ומותאם אליו.

אחד הלקוחות הגדולים שלנו מתחום הקמעונאות הצליח לשפר את המשוב מהלקוחות כאשר ביצע חיבור בין בוט קולי ל-CRM. תהליך העבודה בו הוא עשה שימוש כלל שיחה נכנסת מלקוח לגבי הזמנה פתוחה. הבוט המחובר למערכת, איתר מיד את פרטי ההזמנה על פי מספר הטלפון או תעודת הזהות של הלקוח, ומסר עדכון סטטוס מיידי. אם הלקוח התקשר פעם שנייה לגבי אותה בעיה, הבוט (וכמובן גם הנציג האנושי) היו צריכים “לזכור” את השיחה הקודמת. הפתרון היה לתעד את כלל האינטראקציות ב-CRM ושיתוף בין הערוצים. כך למעשה נשמר ההקשר בין ערוצים שהביא לחוויית לקוח חלקה.

יתרה מכך, הלקוח ביצע אינטגרציה למערכות נוספות (כמו מערכות הזמנות, בילינג, לוגיסטיקה וכו’) שאפשר לבוט לבצע פעולות של ממש ולא רק לספק מידע. למשל, הבוט יכל לפתוח קריאת שירות חדשה במערכת הפניות, או לעדכן כתובת משלוח בהזמנה והכול אוטומטית כחלק מהשיחה. כך הלקוח מקבל שירות self-service אמיתי. במקביל, כאשר הבוט העביר שיחה לנציג, אותו חיבור ל-CRM הבטיח שהנציג יקבל תמונה מלאה הפניה של הלקוח, כולל מה הוא רכש, האם קיימות פניות פתוחות, ואפילו את תוכן השיחה עם הבוט עד אותה נקודה. 

לבסוף, הנתונים ב-CRM שימשו להבנה מעמיקה יותר כדי לדעת מתי לשלב נציג אנושי. למשל, אפשר לקבוע שבלקוחות VIP או בפניות בסיווג מסוים (כמו תלונה חמורה) הבוט ניתב מיד לנציג ולא ניסה לטפל לבד. המערכת החכמה זיהתה לקוחות על סמך נתוני CRM, והעבירה אוטומטית לנציג בכיר כשעולה צורך. 

לסיכום, האינטגרציה של הבוט הקולי עם ה-CRM ומאגרי המידע של הארגון היא תנאי הכרחי לשירות חלק ואיכותי, המגביר גם את יעילות התפעול וגם את שביעות רצון הלקוחות. לפי מחקר של Zendesk, חברות כמו Salesforce ואחרות מדווחות שיותר משלושה רבעים ממנהלי חוויית הלקוח מגדירים את הגנת הנתונים והאינטגרציה בין כלים כעדיפות עליונה באסטרטגיית השירות שלהם. נתון זה מדגיש עד כמה היבט זה חשוב בהצלחת שילוב ה-AI במוקד.

איך מבטיחים זמינות 24/7 ושירות רציף ללקוחות?

אחד היתרונות הבולטים של בוטים קוליים הוא היותם “עובדים” שתמיד נמצאים במשמרת. זמינות 24/7 במוקד שירות הייתה חלום יקר בעבר שדרשה להעסיק נציגים במשמרות לילה או חברות חיצוניות לשירות הודעות אנושי. כעת, בינה מלאכותית מאפשרת לספק מענה קולי אוטומטי בכל שעה, כולל סופי שבוע וחגים, ללא תלות בכוח אדם זמין. לקוחות מעריכים מאוד את היכולת לקבל תשובות מחוץ לשעות הפעילות הרגילות. סקר בתחום העלה כי 64% מהלקוחות רואים בזמינות 24/7 את התכונה החשובה ביותר של צ’אטבוט או בוט שירות. המשמעות היא שחברה המספקת מענה סביב השעון באמצעות בוטים יכולה לבדל את עצמה במתן שירות נגיש וזמין יותר.

בפועל, בוט קולי AI יכול בכל שעה לטפל בפניות פשוטות כמו מסירת מידע כללי, מענה על שאלות נפוצות, ביצוע פעולות אוטומטיות (כמו חסימת כרטיס אשראי שאבד, תיאום תור, הזנת קריאת שירות וכדומה) ובכך לתת מענה ראשוני גם בשעות שאין בהן נציגים אנושיים. אם הבעיה דחופה ודורשת טיפול אנושי מיידי, הבוט יכול להסלים את הקריאה לנציג כונן (אם מוגדר) או לפחות לקחת פרטים ולהבטיח שהלקוח יקבל שיחה חוזרת בהקדם עם פתיחת המוקד. כך, הלקוח לא נותר ללא תשובה. אפילו אמירה אוטומטית כמו “קיבלנו את פנייתך, נציג יחזור אליך בשעה 8:00 בבוקר” עדיפה על תא קולי סטנדרטי או על המתנה אינסופית.

זמינות מלאה דורשת גם תכנון של תהליכי גיבוי למקרה שהבוט עצמו נתקל בתקלה טכנית באמצע הלילה, ייתכן רצוי לנתב את השיחה למענה קולי רגיל או לשירות חירום. אך במבט כולל, היתרון התחרותי ברור, המותג שלכם תמיד “ער” וזמין ללקוחותיו. זהו חלק משמעותי משיפור חוויית הלקוח, שכן לקוחות כיום מצפים לשירות בזמן שנוח להם ולאו דווקא בזמן שנוח לעסק.

ניקח כדוגמה חברת שירות שמפעילה בוט קולי לתמיכה בסיסית לאחר שעות העבודה מאפשרת ללקוח שנתקל בבעיה בערב חג יכול להתקשר, לקבל מענה אוטומטי ידידותי, לפתוח איתו תקלה או לקבל הדרכה לפתרון מיידי. במקרה הצורך, הבוט יעדכן שבשל מורכבות הפנייה היא תועבר בבוקר לצוות המומחים אך מבחינת הלקוח הוא מרגיש שטיפלו בו, אפילו בלי שדיבר עם גורם אנושי. השילוב בין הבוט הזמין תמיד לבין הנציגים בשעות היום יוצר כיסוי מלא ללקוח. חברה שמיישמת זאת יכולה לפרסם בגאווה “שירות 24/7” ולדעת שבזכות ה-AI ההבטחה גם מקוימת. כמובן, יש לוודא שתכני הבוט מעודכנים לכל מצב (למשל הודעות מיוחדות בתקופות חגים, או הנחיות במקרה חירום), כדי שהשירות האוטומטי אכן מספק תשובות מועילות בכל עת.

אילו כשלים בשילוב בין בוט קולי AI ולנציג אנושי יכולים לקרות?

לא משנה כמה מתקדם יהיה הבוט הקולי, תמיד יהיו מקרים שבהם הוא לא יבין נכון את הלקוח או לא יידע לטפל בבקשה. תרחישי כשל עלולים לקרות עקב שפה לא צפויה, רעשי רקע, מבטא כבד, או פשוט שאלה שמעבר לידע של הבוט. מה שחשוב הוא איך מתמודדים עם זה כאשר זה קורה. תכנון נכון של תרחישי כשל מבטיח שגם כאשר הבוט “נתקע”, הלקוח לא יגיע למבוי סתום.

ראשית, הבוט צריך להיות מתוכנת עם מנגנון הבהרה אדיב. אם הוא לא בטוח שהבין, רצוי שיגיד משהו כמו: “סליחה, לא ממש הצלחתי להבין. תוכל לחזור על השאלה במילים אחרות?”. כך נותנים ללקוח עוד הזדמנות לנסח את דבריו. לעיתים קרובות, הבוט יצליח בפעם השנייה או השלישית להבין, במיוחד אם הלקוח יתמצת או ידבר ברור יותר. שנית, יש לקבוע סף ניסיונות ולאחר מספר ניסיונות כושלים (למשל פעמיים-שלוש), על הבוט לעבור למצב חלופי בין אם זה מעבר לנציג אנושי, או לפחות הצעת חלופות. לדוגמה, אם הבוט לא הבין עניין מסוים, הוא יכול לשאול שאלת הבהרה מצומצמת יותר (“אתה שואל לגבי מצב חשבון הבנק שלך?”) או להציע להעביר לנציג עם המשפט: “אשמח לחבר אותך לנציג שיעזור לך בהמשך.”

כפי שציינו במאמר “”כיצד בוט קולי AI מאפשר לתאם פגישות 24/7?“, במערכות המתקדמות, כאשר בוט מעביר שיחה לנציג בעקבות כשל הבנה, הוא מעביר גם את תמלול השיחה עד לאותה נקודה. כך הנציג יודע בדיוק איפה הבוט ניסה ולא הצליח, ויכול לקחת את זה משם בלי לבקש מהלקוח לחזור על עצמו. דבר נוסף שחשוב בתרחישי כשל הוא שהבוט ילמד מהם. מנהלי המערכת צריכים לסקור באופן תקופתי את המקרים בהם הבוט לא הבין או לא טיפל נכון, לזהות דפוסים וללמד את הבוט תשובות חדשות. למשל, אם מזהים שהרבה לקוחות שואלים את הבוט על נושא שהוא לא תוכנן עבורו, זו אינדיקציה שכדאי להרחיב את מאגר הידע של הבוט בתחום הזה. מערכת AI טובה מאפשרת “להאכיל” את הבוט בביטויים חדשים או לכוון את זיהוי השפה שלו כך שבעתיד ידע לענות. למעשה, כישלונות הבוט היום הם מה שיהפוך אותו לחכם יותר מחר, בתנאי שמשקיעים בלמידה מתקנת.

חשוב לתאם ציפיות גם עם המשתמשים שעבורם שקיפות היא מילת מפתח. אם הבוט לא בטוח לגבי תשובה, עדיף שיגיד “אני אבדוק את זה עבורך” מאשר שינחש תשובה שגויה. ואם הבוט מעביר לנציג, הוא יכול לומר משהו בסגנון “אעביר אותך כעת לנציג המתאים, אנא המתן”. שקיפות מגדילה את אמון הלקוחות בשירות. בהמשך לכך, יש להתכונן גם לאפשרות של תקלה טכנית בבוט כמו במקרה ששירות הזיהוי הקולי לא זמין. במצב כזה רצוי שתהיה יכולת גיבוי כמו IVR רגיל או תא קולי, כדי שלקוח לא ינותק פתאום.

ניהול תרחישי הכשל אינו רק “תיקון טעויות” אלא חלק בלתי נפרד מעיצוב חוויית השירות. לקוחות מבינים שבינה מלאכותית עלולה לטעות, ולרוב סלחניים כל עוד הטעות מטופלת היטב. כאשר בוט מתנצל בנימוס ומצרף נציג בעת הצורך, הלקוחות מרגישים שמכבדים את זמנם. מחקרי שוק אף מראים שלקוחות מוכנים לקבל בוטים כחלק מהשירות, כל עוד החוויה חיובית – חצי מהלקוחות מעדיפים מענה מהיר מבוט על פני המתנה לאדם, במיוחד אם ברור להם שיוכלו לפנות לאדם בקלות אם יהיה צורך. לכן, על ידי טיפול נכון במקרי כשל, אתם בעצם מבטיחים שהשילוב בין הבוט לנציג לא יהפוך לחיסרון אלא יישאר יתרון גם במצבי קיצון.

איך להתאים את טון וסגנון השיחה של הבוט הקולי לקול המותג?

למרות שמדובר ב”אוטומט”, בוט קולי הוא למעשה קולו של המותג שלכם כאשר הלקוח מתקשר. לכן חשוב להקדיש מחשבה להגדרת אישיות הבוט החל מאופן הדיבור, הטון, הסגנון ועד השפה בה הוא משתמש. בוט קולי שמדבר בטון המתאים לערכי החברה יתרום לחוויית לקוח אחידה וממותגת, בעוד שבוט “גנרי” עלול ליצור ניכור. איך עושים זאת בפועל? בשלב ראשון מחליטים האם הבוט מדבר בשפה רשמית או קלילה, האם בגוף ראשון (“אני העוזר הדיגיטלי של…”) או בצורה ניטרלית, באיזה אוצר מילים להשתמש ועוד. יש ארגונים שנותנים אפילו שם לבוט (למשל “נועם – העוזר הוירטואלי שלנו”) כדי להאניש אותו במידה מסוימת בעיני הלקוח.

מחקר שערכה Zendesk מצא כי 72% ממנהלי חוויית הלקוח מצפים שסוכני AI ישקפו את הקול והערכים של המותג – כלומר ינהגו כהרחבה של זהות החברה. נתון זה מעיד עד כמה חשוב להשקיע בהתאמת הסגנון. אם, למשל, קהל היעד שלכם הוא צעיר וטכנולוגי, ייתכן שבוט בסגנון ידידותי ודיבור בגוף ראשון יתאים. אם אתם חברה פיננסית ששמה דגש על רצינות, אולי תעדיפו בוט רשמי יותר. הדבר דומה להכשרת נציג אנושי חדש, בדיוק כפי שהייתם מדריכים עובד חדש כיצד לדבר עם לקוחות (באיזה מילים להשתמש, מה לא לומר, איך לשמור על אדיבות). נדרש לאמן גם את הבוט הקולי AI, לכן עוד בשלב פיתוח הבוט, כותבים עבורו תסריטי שיחה ודוגמאות ניסוח התואמים את הקו המנחה. לדוגמה, הגדרת הנחיות כמו “דבר בלשון חברותית אך מקצועית”, “אל תשתמש בסלנג”, “אם הלקוח כועס – התנצל בנימוס”.

אם יש לכם גם צ’אטבוט, גם בוט קולי וגם נציגים אנושיים חשוב גם לשמור על עקביות רב-ערוצית כך שכולם צריכים לשדר את אותה רוח. הלקוח לא אמור להרגיש הבדל חד בגישה. אחת הדרכים היא לתת לבוט אישיות משלימה לנציגים. למשל, אם במוקד שלכם הנציגים ידועים בחוש ההומור שלהם, אפשר לתכנת כמה תגובות בבוט עם נימת הומור עדינה. עם זאת, יש לנקוט זהירות וההומור חייב להיות במקום הנכון, ועדיף שבוט לא ינסה להצחיק במצב של לקוח כועס.

עוד היבט שדורש התייחסות הוא רב-לשוניות ומבטאים. בישראל למשל, ייתכן שיהיו לכם לקוחות דוברי עברית, רוסית, אנגלית וכו’. בוט קולי מתקדם יכול לתמוך בשפות מרובות, אך ודאו שהקול והטון בכל שפה עקביים עם דמות המותג. אם בוט קולי בעברית מדבר בקול צעיר ועליז, כנראה שכדאי שקולו באנגלית יהיה דומה (ולא, נניח, קול נשי מבוגר ורציני – כי זה יוצר פער חוויתי). ניתן לבחור קולות סינתטיים ממאגרי TTS (דיבור ממוחשב) שמתאימים לתדמית שרוצים. כיום ישנן טכנולוגיות קול מתקדמות שנשמעות טבעיות לחלוטין, כך שהבוט יכול ממש להישמע כמו אדם אמיתי. אך בין אם תבחרו קול אדם ובין אם קול רובוטי מובהק, וודאו שהוא ברור, נעים להאזנה ומתאים לסוג השירות (לדוגמא, למוקד רפואי אולי תבחרו קול רגוע וסמכותי, ולמוקד מכירות קול נמרץ ומלהיב יותר).

זכרו שבסופו של דבר, חוויית השיחה היא מה שהלקוח יזכור. אם הבוט ידבר בשפה מגומגמת, מתנשאת או לא מתאימה, זה ישפיע לרעה על תפיסת השירות. לעומת זאת, בוט אדיב, רהוט ובעל אישיות עקבית יתרום לשביעות רצון הלקוחות. כמילות המפתח: הבוט צריך להשתלב בצוות כאילו היה עוד נציג (AI) בצוות שלכם. כך הלקוחות יקבלו את אותה רמת שירות בין אם הם משוחחים עם הבוט ובין אם עם נציג אנושי, והמעברים ביניהם יהיו כמעט בלתי מורגשים.

איך לשמור על פרטיות ואבטחת מידע בשימוש של בוט קולי AI?

נושא הפרטיות ואבטחת המידע הוא גורם מכריע בכל יישום של בינה מלאכותית בשירות הלקוחות. כאשר בוט קולי AI מטפל בפניות, הוא ניגש למידע רגיש כמו פרטי חשבון, נתונים אישיים, לעיתים even מידע פיננסי או בריאותי. הלקוחות מצפים ובצדק שהמידע הזה יישמר חסוי ומאובטח כמו בכל אינטראקציה אנושית. לאבטחה ולפרטיות אין הנחות בשל היות המשיב “בוט”. יש לטפל בבוט AI כעוד ערוץ שירות לכל דבר, המחויב באותן רמות אבטחה כמו אתר החברה או המוקד האנושי. כאשר לקוחות יחושו שהמידע שלהם בידיים טובות, הם יהיו נינוחים יותר להשתמש בבוט, וכך ההטמעה שלו תזכה לקבלה רחבה וחיובית.

כדי לעמוד בציפיות אלה, יש לנקוט שורה של צעדים:

עמידה בתקנים ורגולציות רלוונטיות

בוט קולי חייב לעמוד בכל התקנים והרגולציות הרלוונטיות (כגון GDPR באירופה, חוק הגנת הפרטיות בישראל וכד’). המשמעות היא שהבוט צריך, למשל, לבקש מהלקוח אימות זהות לפני מסירת מידע רגיש, בדיוק כפי שנציג אנושי היה עושה. ניתן לתכנת את הבוט לשאול שאלות זיהוי (כגון ארבע ספרות אחרונות של ת.ז., או פרטי חשבון) כדי לוודא שהמדבר הוא אכן בעל הזכות למידע. שנית, יש לדאוג שהתשתית הטכנית של הבוט מאובטחת כך שהתקשורת הקולית צריכה להיות מוצפנת, המידע שנשמר במערכות (הקלטות או תמלולי שיחה) צריך להיות מוגן בסיסמאות והרשאות מתאימות ויש להגביל את הגישה למידע רק לצוות מורשה.

שמירת הקלטות

ברוב המוקדים נהוג להקליט שיחות לצרכי בקרה. גם שיחת בוט-לקוח נכנסת להגדרה הזו. חשוב ליידע את הלקוח (למשל באמצעות הודעה בתחילת השיחה) שהשיחה מוקלטת, ולהסביר אם נעשה שימוש ב-AI. שקיפות זו מחזקת אמון. כמו כן, אם הלקוח מבקש למחוק את נתוניו (זכות שניתנת בחוקי פרטיות מסוימים), הארגון חייב להיות מסוגל לאתר ולמחוק גם נתונים שנוצרו מהשיחות עם הבוט.

מניעת דליפות מידע:

בוט שלא מוגן כראוי עלול להיות פרצה להתקפות כמו ניסיון “להנדס” אותו דרך שיחה למסור מידע שהוא לא צריך. יש לבנות את הבוט כך שלא ייתן פרטים מעבר למותר. לדוגמה, אם לקוח שואל “מה מספר כרטיס האשראי שלי?”, הבוט צריך להיות מתוכנת לענות בסירוב מנומס או להפנות לנציג לאימות נוסף, ולא פשוט לקרוא מספר רגיש מהמערכת.

בהיבט של אמון הלקוחות, חשוב לזכור שחלק מהציבור עדיין חושש מטכנולוגיות AI בשל סוגיות אתיות. סקר של Gartner מצא ש-72% מהצרכנים מאמינים שכלי AI עלולים להפיץ מידע שגוי או להטעות. אמנם זו סטטיסטיקה כללית, אך היא מדגישה את האחריות שלנו להיות מדויקים ושקופים. אם הבוט מספק מידע, עליו להקפיד שהוא מעודכן ונכון (ולכן עדכוני תכנים שוטפים הכרחיים). אם מתרחשת טעות, יש להודות בה ולתקן.

מדיניות הפרטיות:

חשוב לא פחות, מדיניות הפרטיות של החברה צריכה לכסות גם את פעולת הבוט. למשל, להסביר האם שיחות הבוט נשמרות, האם נעשה ניתוח לשוני על התוכן וכד’. חברות גדולות כבר כוללות סעיפים כאלה במדיניות שלהן עקב התפשטות ה-AI.

מה התרומה הגדולה יותר של בוט קולי, חיסכון בעלויות או איכות השירות?

זה די ברור שאחד המניעים המרכזיים לאימוץ בוטים קוליים ופתרונות AI במוקדים הוא חיסכון בעלויות. בוט קולי יכול לטפל במספר עצום של שיחות בלי לדרוש משכורת, הפסקות או שעות נוספות. לפי הערכות של חברת המחקר Gartner, אימוץ אוטומציה ושירות עצמי צפוי לחסוך לתעשייה כ-80 מיליארד דולר בעלויות שירות עד שנת 2026. מדובר בחיסכון פנומנלי, הנובע מהפחתת עומס על מוקדים, צמצום כוח אדם במשמרות, וקיצור זמני טיפול בכל פנייה. בנוסף, בוטים קוליים מאפשרים סקאלביליות גבוהה מכיוון שהם יכולים להתמודד עם קפיצות בנפח השיחות (למשל בתקופות עומס עונתיות) בלי צורך בגיוס והכשרת עובדים זמניים.

עם זאת, האתגר הוא להשיג את החיסכון הזה מבלי לפגוע באיכות השירות. אם הלקוחות יחוו שירות ירוד בגלל מעבר מסיבי מדי לאוטומציה, העלויות שנחסכו עלולות “לחזור דרך הדלת האחורית” בדמות נטישת לקוחות ופגיעה בהכנסות. מחקר של PwC מצא כי אחד מכל שלושה לקוחות ינטוש לחלוטין מותג שהוא אוהב לאחר אפילו חוויה שלילית אחת, ו-92% יעזבו אחרי שתיים-שלוש חוויות גרועות. המשמעות היא ברורה, איכות השירות היא קריטית לנאמנות, ולא ניתן להתפשר עליה לטובת חיסכון כספי קצר-טווח. לכן, יש למצוא את נקודת האיזון.

איך למצוא את האיזון בין חיסכון בעלויות לאיכות השירות?

תחומי משימות בטיפול בוט קולי

כדי לשמור על איכות גבוהה, חשוב לתכנן באילו תחומים הבוט יטפל ובאילו עדיף להשאיר את המושכות לנציגים. גישה נבונה היא לתת לבוטים את הטיפול במשימות פשוטות ושגרתיות (שאכן גוזלות זמן רב מהנציגים אבל לא דורשות מיומנות מיוחדת), ובכך לחסוך עלויות, בעוד שהנציגים מתפנים לתת ערך מוסף במקרים מורכבים ורגישים. למעשה, במקום לחשוב על “האם הבוט יכול להחליף את הנציג?”, עדיף לשאול “איך הבוט יכול לשחרר לנציג זמן לעשות עבודה חשובה יותר?”. כאשר הנציגים האנושיים מטפלים בנושאים שמחייבים כישורי אנוש, רמת השירות נשארת גבוהה ואף משתפרת, בעוד שהבוטים חוסכים כסף ברקע.

השקעה באיכות הבוט עצמו

בוט קולי הוא לא “פתרון קסם” שחוסך כסף באופן אוטומטי. כדי שיחליף עבודה אנושית בהצלחה, עליו להיות מתוכנן היטב, עם מאגר ידע מקיף, אינטגרציות, ותחזוקה שוטפת. זה דורש השקעה ראשונית (בזמן, כסף ומשאבים). החדשות הטובות הן שההשקעה הזו מחזירה את עצמה ולפי ניתוחים, חברות רואות בממוצע החזר של $3.5 על כל $1 שהשקיעו במערכות שירות לקוחות מבוססות AI. אבל החזר זה מושג רק כשאכן משקיעים בהטמעה נכונה. אם מנסים “לחסוך” על ידי השקת בוט לא בשל, עלולה להיווצר חוויית לקוח גרועה שתפגע במותג.

להתחיל בקטן ולהרחיב בהדרגה

האסטרטגיה צריכה להתחיל עם בוט בתחומים המצומצמים בהם הוא מביא לחיסכון מובהק בלי לסכן את שביעות הרצון, לצבור תובנות, לשפר, ורק אז להרחיב את השימוש. במקביל, יש למדוד באופן מתמיד מדדי איכות, כגון ציון שביעות רצון (CSAT), אחוז הלקוחות שחזרו שוב עם אותה בעיה (עקב פתרון לא שלם של הבוט), וכדומה, אל מול החיסכון הכספי. אם מזהים הידרדרות באחד ממדדי האיכות, יש לבחון אולי להחזיר מגע אנושי בנקודות הכואבות. 

בסופו של דבר, החיסכון האמיתי בעלויות מושג כשהלקוח נשאר מרוצה. שילוב AI לא אמור להיות על חשבון חוויית הלקוח, אלא להפך, הוא אמור לשפר אותה ובו בזמן לייעל את ההוצאות. בשילוב מאוזן, העסק חוסך כסף ומגדיל תפוקה, והלקוחות מקבלים שירות מהיר וטוב יותר.

איך לגרום לשיפור מתמשך בבוט קולי AI?

יישום שילוב של בוט קולי AI ונציגים אנושיים הוא לא פרויקט של “הגדר ושכח”. כדי להבטיח הצלחה לאורך זמן, יש לאמץ גישת מדידה, ניתוח ושיפור מתמיד. זה מתחיל בהגדרת מדדי ביצוע (KPIs) ברורים לשילוב הבוט במוקד. כמה דוגמאות למדדים שרצוי לעקוב אחריהם:

• אחוז פתרון על ידי הבוט (Containment Rate): כמה מהפניות שטופלו על ידי הבוט נסגרו בהצלחה ללא צורך במעורבות נציג. מדד זה מעיד על יעילות הבוט – אם הוא גבוה, סימן שהבוט נותן מענה טוב ברוב המקרים. אם הוא נמוך, ייתכן שהבוט מעביר יותר מדי שיחות לנציגים (ואולי אפשר לשפר את יכולותיו).
  
• משך שיחה ממוצע: יש למדוד הן את אורך השיחה עם הבוט לפני מעבר לנציג, והן את אורך הטיפול הכולל (בוט+נציג). אם השילוב יעיל, ייתכן שזמני הטיפול הכוללים מתקצרים, כי הבוט כבר אסף מידע ראשוני עבור הנציג.
  
• שביעות רצון הלקוחות: באמצעות סקרים לאחר אינטראקציה (CSAT) או מדד נטו מקדמי (NPS), השוו את שביעות הרצון של לקוחות שעברו דרך הבוט לאלה שטופלו ישירות בידי אדם. פערים יצביעו היכן נדרש שיפור. אם, למשל, ציון שביעות הרצון נמוך כשהבוט מעורב, צריך לבדוק מדוע – האם הבוט לא פתר בעיות? האם המעבר לנציג לא חלק?
  
• אחוז שיחות מועברות לנציג: מדד זה משלים את אחוז הפתרון העצמאי. הוא מראה כמה מהשיחות שהתחילו בבוט הגיעו לבסוף לנציג. נרצה להבין האם המעבר קורה מהר (אולי הבוט “מוותר” מהר מדי) או מאוחר מדי (הלקוח התאכזב מהבוט עד שביקש נציג).
  
• סיבות למעבר לנציג: ניתוח טקסטואלי של סיבות ההסלמה (למשל זיהוי שמילות מפתח מסוימות מובילות תמיד למעבר) יכול לעזור לעדכן את הידע של הבוט או את ההנחיות למפעיליו.
  
• חיסכון זמן וכסף: כמה שיחות/דקות שירות נחסכו בזכות הבוט, בהשוואה לכוח האדם שהיה נדרש ללא בוט. כאן נוכל להראות את הערך העסקי במספרים (ROI).
  
• מדדי איכות השיחה: אם יש לכם מערכת ניתוח שיחות (Speech Analytics) מבוססת AI, ניתן ליישם אותה גם על שיחות הבוט וגם על שיחות הנציגים. כך אפשר למדוד פרמטרים כמו שימוש בשפה נאותה, פתרון בפנייה ראשונה (FCR), רגש/סנטימנט של הלקוח במהלך השיחה וכו’.
  

לאחר איסוף הנתונים, מגיע שלב הניתוח. חשוב לקיים סשנים תקופתיים (נניח אחת לחודש) בהם צוות השירות וצוות ה-AI יושבים יחד ועוברים על הנתונים. מזהים הצלחות (למשל תחומים בהם הבוט מצטיין ויכול אולי לקבל עוד אחריות) וגם נקודות כשל (למשל נושא שבו הרבה שיחות מגיעות לנציג מכיוון שאולי הבוט אינו יודע לענות עליו כראוי). ייתכן ותגלו, למשל, שפנייה מסוג מסוים גורמת לזמן טיפול ארוך במיוחד כשהיא מתחילה בבוט וזהו סימן שאולי עדיף להעביר מיד לנציג, או לחילופין ללמד את הבוט לענות טוב יותר בנושא.

כל שינוי או שיפור שבוחרים לעשות יש ליישם באופן מבוקר ואז למדוד מחדש לראות את ההשפעה. כך נוצרת לולאת שיפור מתמיד (Continuous Improvement). כלי AI מודרניים אפילו מאפשרים למידה אוטומטית במידה מסוימת: הבוט יכול להציע שיפורים בהתבסס על מה שלמד משיחות (כמובן, תחת פיקוח צוות אנושי שמאשר את השינויים).

ניתוח ביצועים צריך לכלול גם את צד הנציגים האנושיים

זכרו שהכנסת בוט משפיעה על אופי העבודה של הנציגים האנושיים שלכם. ייתכן שמשלבים בוט קולי עם מוקד אנושי, הנציגים מטפלים בפניות מורכבות יותר בממוצע, כי הפשוטות נפתרו על ידי הבוט. לכן, בדקו מדדים כמו עומס עבודה לנציג, רמת מורכבות הפניות שמגיעות אליהם, ורמת שביעות הרצון שלהם. אם הנציגים חשים תסכול (נניח כי מגיעים אליהם רק לקוחות עצבניים אחרי בוט), צריך לתת על כך את הדעת, אולי באמצעות הכשרה נוספת, או שינוי חלוקת המשימות.

איך שירותי הבינה המלאכותית של VoiceSpin משלבים בוטים קוליים ונציגים אנושיים?

VoiceSpin מתמחה בפתרונות AI למוקדי שירות ומציעה מגוון כלים המאפשרים לשלב באופן אופטימלי בין אוטומציה חכמה לכוח אנושי. בין השירותים המובילים של VoiceSpin תמצאו:

• חייגן אוטומטי מבוסס בינה מלאכותית ליוזמת שיחות יוצאות בצורה יעילה
• בוט קולי חכם המסוגל לנהל שיחות טלפוניות טבעיות ולספק מענה כשירות עצמי 24/7.
• צ’אטבוט AI לתקשורת כתובה חכמה בכל הערוצים דיגיטליים.
• AI Messaging לאוטומציה של הודעות וטפסים.
• ניתוח שיחה AI מערכת לניתוח שיחות מוקלטות בזמן אמת והפקת תובנות לשיפור מתמיד. 

שילוב הפתרונות האלה יוצר סינרגיה עוצמתית: 

הבוט הקולי של VoiceSpin משתלב עם החייגן החכם כדי לבצע שיחות יזומות ולאסוף מידע ראשוני, ניתוח השיחה מבוסס ה-AI מזהה תובנות מכל אינטראקציה ומתריע על צורך בהתערבות אנושית בזמן אמת, וצוותי המוקד נהנים מפלטפורמה אחת מאוחדת בה ה-AI והאנשים פועלים בהרמוניה.

VoiceSpin שמה דגש רב גם על התאמה אישית, לכן כל פתרונות ה-AI ניתנים למיתוג, ללמידה על בסיס ידע החברה ולהגדרת תרחישים לפי צרכי הלקוח. המשמעות היא שהבוטים של VoiceSpin יכולים לדבר בשפת המותג שלכם (כולל עברית מלאה ומגוון שפות נוספות), לפעול לפי הכללים העסקיים שלכם, ולהשתלב בהדרגה בתהליכים קיימים. תוכלו להתחיל ליישם שירות אחד, למשל הטמעת בוט קולי AI למענה לשיחות נכנסות, ולאחר הצלחה ראשונית להרחיב את השימוש לכלי AI נוספים. כך תוכלו ליצור Ecosystem שלם של מוקד חכם. לקוחות שכבר אימצו את הפתרונות מדווחים על צמצום משמעותי בשיחות שלא נענו, קיצור זמני הטיפול בפניות, ועלייה ברמת שביעות הרצון של הלקוחות בעקבות הזמינות והמהירות שהתווספה. במקביל, עסקים נהנים מירידה בהוצאות התפעול של המוקד בשל הורדת העומס מהנציגים האנושיים.

חשוב מכך, VoiceSpin אינה רק מספקת טכנולוגיה אלא מלווה אתכם עם צוות מומחים בתהליך ההטמעה והאימון של המערכות. המומחים שלנו יעזרו לכם להגדיר נכון את נקודות המעבר בין בוט לנציג, לבנות תסריטי שיחה מותאמים, ולהגדיר את כללי האוטומציה כך שהשילוב יהיה מיטבי. המטרה היא לוודא שהמערכת פועלת לשביעות רצונכם ורצון לקוחותיכם בכל שלב.

בשורה התחתונה, שירותי ה-AI של VoiceSpin מאפשרים לכם להצעיד את המוקד שלכם אל העתיד. מוקד שבו נציג AI ובוט קולי עובדים יד ביד עם הנציג האנושי, ליצירת חוויית לקוח מושלמת. עם הפתרונות הנכונים והליווי המתאים, תוכלו ליהנות מכל היתרונות שתוארו במאמר הכוללים אוטומציה יעילה שחוסכת זמן וכסף, יחד עם שירות אנושי איכותי היכן שזה נדרש. 

זה הזמן להצטרף למהפכה ולהכיר מקרוב את הכלים שיכולים להפוך גם את המוקד שלכם לחכם, זריז ויעיל מאי פעם. לחצו כאן לתיאום הדגמה ולראות כיצד בינה מלאכותית ושירות אנושי יכולים להשתלב אצלכם בצורה הטובה ביותר.

שאלות ותשובות נפוצות (FAQ)

Q: האם בוט קולי AI יכול להחליף נציג אנושי לחלוטין?
A: בוט קולי מתקדם יכול לטפל בהרבה משימות שגרתיות ואף חלק מהפניות המורכבות, אך הוא לא נועד להחליף לגמרי את הנציגים האנושיים. היתרון הוא בשילוב כאשר הבוט מטפל בדברים הפשוטים והזמינים 24/7, והנציג האנושי מתערב במקרים שמצריכים שיקול דעת אנושי, אמפתיה או פתרון יצירתי. למעשה, ארגונים מצליחים מגלים שהבוט מגביר את יכולת הנציגים ולא מבטל את הצורך בהםsalesforce.com.

Q: איך הבוט הקולי יודע מתי צריך להעביר את הלקוח לנציג אנושי?
A: הבוט מתוכנת עם “טריגרים” מוגדרים למעבר. למשל, אם הלקוח מבקש מפורשות לדבר עם נציג, או אם הבוט מזהה שהוא לא מצליח להבין את הבקשה לאחר מספר ניסיונות מדובר בסימנים להעברה לנציג. בנוסף, מגדירים מראש נושאים רגישים או מורכבים שהבוט לא יטפל בהם ויעביר אותם אוטומטית. מערכות חכמות אף מנתחות את טון הדיבור של הלקוח: אם מזוהה כעס או תסכול, הבוט יכול ליזום העברה לאדם. העיקרון הוא שהבוט “יודע את גבולותיו” ומתוכנת לא לנסות להתעקש במצבים שדורשים בן אנוש.

Q: מה עושים אם הלקוח מבקש מיד לדבר עם נציג אמיתי?
A: כלל הזהב הוא לכבד את בקשת הלקוח. אם הלקוח אומר משהו כמו “תעביר אותי לנציג”, הבוט לא ינסה לשכנע אותו אלא יבצע מיד נתב שיחה לנציג אנושי זמין. חשוב שהמעבר יהיה מהיר וחלק, ושהלקוח יקבל הודעה מנומסת כגון “מבין אותך, מעביר אותך כעת לנציג…”. תוך כדי, הבוט יעביר לנציג את פרטי השיחה הקצרה שהתקיימה (אם היו). כך הלקוח לא מרגיש “תקוע” מול רובוט ויודע שתמיד יש מוצא אנושי זמין. רבים מהעסקים מגדירים כפתור במערכת (למשל “לחץ 0 לנציג”) בדיוק לצורך זה, ובוט קולי טוב גם יזהה ביטויים מקבילים (כמו “נציג”, “אדם”, “אנושי”) ויפעל בהתאם.

Q: האם הלקוחות יודעים שהם מדברים עם בוט, והאם זה מפריע להם?
A: בדרך כלל כן ומומלץ שהבוט יציג את עצמו בתחילת השיחה, למשל “שלום, שמי דנה ואני הבוט הקולי של חברת ___”. שקיפות זו היא טובה ונכונה. כיום לקוחות מתרגלים לרעיון של בוטים, ואינם נרתעים כל עוד השירות יעיל. למעשה, כמחצית מהלקוחות מעדיפים לקבל מענה מיידי מבוט מאשר להמתין על הקו לנציג. כמובן, תמיד יש כאלה שימשיכו להעדיף אדם, ולכן חשוב לתת אפשרות מעבר לנציג בלחיצת כפתור או בקשה. אם הבוט פועל חלק ונותן תשובה מספקת, רבים מהלקוחות אפילו ישמחו שהבעיה נפתרה מהר ולא משנה להם שזה היה בוט. העיקר שהבוט ידבר בצורה אדיבה וטבעית, כי אז החוויה חיובית והלקוח לא יתנגד לטכנולוגיה.

Q: איך הבוט מתמודד עם מצב שהוא לא מבין את הלקוח?
A: במקרה כזה הבוט ינסה תחילה לבקש הבהרה: למשל “סליחה, לא הבנתי. אפשר לנסח אחרת?” ולפעמים שינוי ניסוח של הלקוח מספיק. אם אחרי כמה ניסיונות הבוט עדיין לא מבין, הוא יציע להעביר את השיחה לנציג אנושי: “אעביר אותך לנציג שיעזור לך בהמשך.” בנוסף, הבוט יתעד את מה שלא הבין, כדי שהמפתחים יוכלו ללמד אותו זאת לפעם הבאה. במערכות מתקדמות, כשהבוט מעביר לנציג הוא גם שולח לנציג תמלול של מה שנאמר עד כה, כדי שהנציג ימשיך מאותה נקודה. באופן זה הלקוח לא צריך לחזור שוב על מה שכבר אמר, והבעיה מטופלת מהר. עם הזמן, ככל שהבוט נחשף ליותר שיחות הוא “לומד” ומשתפר, כך שמקרי אי-הבנה ילכו ויפחתו.

Q: האם הבוט הקולי יכול לעבוד יחד עם מערכת CRM קיימת?
A: כן, ואפילו רצוי. בוט קולי יעבוד הכי טוב כשהוא מחובר למערכות ה-CRM והנתונים של הארגון. כך הוא יכול לזהות לקוחות לפי מספר טלפון או תעודה, לשלוף מידע (כמו פרטי הזמנה, מצב חשבון) ולתת שירות מותאם. למשל, בוט משולב CRM יכול לומר: “שלום אורן, ראיתי שיש לך הזמנה מספר 12345 בתהליך משלוח…” בלי שאורן יצטרך למסור פרטים. חיבור ל-CRM גם מאפשר לבוט לעדכן רשומות כמו פתיחה אוטומטית של פנייה חדשה או לתעד בשדה מיוחד את תוכן השיחה. האינטגרציה הזאת מבטיחה שכאשר נציג אנושי נכנס לתמונה, הוא רואה על המסך את כל הנתונים וההיסטוריה מהבוט. רוב פתרונות הבוטים המובילים, כמו זה של VoiceSpin, מגיעים עם מחברים מובנים למערכות CRM נפוצות (Salesforce, Zendesk, HubSpot וכו’), או דרך API סטנדרטי שמאפשר חיבור למערכות שלכם.

Q: איך שומרים על אבטחת מידע ופרטיות כשמשתמשים בבוטי AI?
A: שמירה על פרטיות צריכה להיות בדיוק כמו במוקד אנושי, אם לא קפדנית יותר. יש לוודא שכל התקשורת עם הבוט מוצפנת ומאובטחת. הבוט לא יספק מידע אישי רגיש בלי אימות זהות מתאים, בדיוק כפי שנציג היה שואל כמה שאלות זיהוי. כמו כן, המידע שהבוט אוסף (הקלטות שיחה, תמלולים) נשמר במאגר מאובטח עם גישה רק לצוות המורשה. חשוב לעדכן את מדיניות הפרטיות של החברה כך שתכלול שימוש בבוטים ואגירת נתונים מהם. בנוסף, יש לעמוד בתקנים כמו GDPR אם רלוונטי, ולתת ללקוחות אפשרות לבקש מחיקה של מידע אם החוק דורש. מבחינת הלקוחות, עדיף להיות שקופים ולהודיע בתחילת השיחה שהמערכת משתמשת ב-AI ואולי שהשיחה מוקלטת לצורך שיפור השירות. ארגונים רבים מצאו ששקיפות ואבטחה חזקה גורמים ללקוחות לקבל בברכה את שירותי ה-AI, כי הם חווים את הערך שלהם ללא חשש.

Q: כמה ניתן לחסוך בעלויות עם בוט קולי, והאם זה לא בא על חשבון איכות השירות?
A: בוט קולי יכול לחסוך עלויות בצורה משמעותית כאשר הוא מפחית את מספר השיחות שנציגים אנושיים צריכים לטפל בהן, מקטין זמני המתנה (פחות נטישות שעולות כסף), ומאפשר לשרת יותר לקוחות בלי להגדיל מצבת כוח אדם. הערכות מדברות על חסכונות של עשרות אחוזים בהוצאות מוקד בשימוש נרחב בבוטים. עם זאת, הוא לא צריך לבוא על חשבון האיכות. המפתח הוא לאזן, כלומר להשתמש בבוט היכן שהוא טוב (משימות אוטומטיות), ולהשתמש בנציגים במקומות שהכי משפיעים על שביעות רצון. אם מנסים בכוח להעביר יותר מדי לאוטומציה כאשר הלקוחות לא מרוצים מזה, עלול להיגרם נזק למותג. לכן מתחילים בתחומים שבהם הבוט נותן ערך מוסף ברור, מודדים את שביעות הרצון, ורק אז מרחיבים. ראינו שכאשר עושים זאת נכון, גם החיסכון גבוה וגם ציוני שביעות הרצון נותרים טובים, ואף עולים בגלל הזמינות והמהירות. לקוח שקיבל תשובה תוך דקה מבוט במקום להמתין 5 דקות על הקו יהיה לרוב מרוצה יותר, כל עוד התשובה פתרה את הבעיה. ובמקרים שהבעיה לא נפתרה, הוא יקבל נציג שיטפל בהמשך. כך שאין סתירה אמיתית בין חיסכון לאיכות, אם מנהלים את השילוב בחכמה.

Q: איך מלמדים את הבוט לדבר בשפה ובסגנון של העסק שלנו?
A: תהליך יצירת הבוט כולל שלב של “אימון” ו”הגדרת אופי”. צוות הפיתוח או הספק (כמו VoiceSpin) יושב איתכם להבין איך אתם רוצים שהבוט יתבטא. מגדירים יחד קווים מנחים כמו האם הבוט פונה בלשון “את/ה” או בגוף שלישי, באיזה טון (מקצועי, ידידותי, הומוריסטי וכו’), ואפילו אילו מילים להשתמש או להימנע. לאחר מכן מזינים לבוט מאגר מידע הכולל שאלות ותשובות או תסריטי שיחה בהתאם לסגנון הזה. לדוגמה, אם אתם רשת צעירה שפונה לנוער, ייכתבו תשובות קצרות וקלילות יותר, לעומת חברת ביטוח שבה הנוסח אולי יותר רשמי. בנוסף, משתמשים בטכנולוגיות של עיבוד שפה טבעית כדי שהבוט יבין גם סלנג או וריאציות של שאלה. אפשר גם לתת לבוט שם דמות כדי לחזק את האישיות (נניח “בוטיקי” עבור חנות בגדים). לאורך הזמן, אוספים שיחות אמיתיות של הבוט, בודקים שהשפה אכן תואמת לרצוי, ומתקנים מקרים חריגים. חשבו על זה כמו להדריך עובד חדש – בהתחלה נותנים לו תסריטים, אחר כך מאזינים לשיחותיו ונותנים פידבק. כך בדיוק עם הבוט. עם ההדרכה הנכונה, הבוט ידבר בדיוק בסגנון המותג שלכם ואף אחד לא ירגיש נימה “רובוטית” או זרה בשירות.

Q: איך מודדים את הביצועים וההצלחה של שילוב בוט קולי במוקד?
תשובה: מדידת הביצועים נעשית במספר רמות. ראשית, מדדי שירות קלאסיים: זמן המתנה (האם התקצר כי הבוט מטפל בחלק מהפניות?), משך טיפול ממוצע, אחוז נטישת שיחות, אחוז פתרון בפנייה ראשונה (FCR) וכד’. אם הבוט עוזר, נרצה לראות שיפור במדדים אלו. שנית, מדדים ייעודיים לבוט: כמה אחוז מהשיחות הבוט פתר לגמרי לבד (Containment Rate), לכמה שיחות הוכנס נציג, זמן השיחה עד הכנסת הנציג וכיוצא בזה. גם שביעות רצון הלקוחות נמדדת וניתן למשל לשלוח סקר קצר אחרי אינטראקציה עם הבוט. כדאי להשוות שביעות רצון אחרי שירות עם בוט מול שירות בלי בוט. מעבר לכך, יש מדדים עסקיים כמו ירידה בעלות לטיפול בפנייה, החזר השקעה (ROI) מהחיסכון שעות אדם לעומת עלות תפעול הבוט. ארגונים מתקדמים מנתחים גם תוכן שיחות הבוט כדי לזהות תובנות, למשל האם יש נושא שפונים לגביו הרבה לבוט וצריך לטפל בו במקור (אם רבים שואלים “איך לעדכן כתובת”, אולי כדאי לשפר את אפשרויות השירות העצמי באתר). לבסוף, יש לבחון את ביצועי הנציגים לאחר שילוב הבוט: האם הפרודוקטיביות שלהם עלתה? האם הם סוגרים יותר פניות מורכבות? המעקב השוטף אחר כל המדדים הללו, והשוואתם ליעדים שהוגדרו, יראו לכם האם השילוב מוצלח או דורש כוונון. לרוב, בתוך כמה חודשים ניתן לראות תמונת מצב ברורה וכמעט תמיד יש מקום לשיפור מתמיד על ידי כוונון הבוט (לימוד שאלות חדשות) או שינוי תהליכים בהתאם לנתונים.