Naučte sa, ako vybudovať plne automatizovaný systém zákazníckej podpory s AI odpoveďami na tikety a inteligentnou detekciou spamu pomocou integrácie FlowHunt a LiveAgent.
Tímy zákazníckej podpory čelia stále väčšej výzve: zvládať narastajúci objem prichádzajúcich e-mailov a tiketov pri zachovaní kvality odpovedí a kontrole nákladov. Každý e-mail spracovaný AI systémom spotrebúva tokeny, a keď sú do tohto procesu zahrnuté spamové alebo nerelevantné správy, znamená to plytvanie zdrojmi a zvýšené prevádzkové náklady. Práve tu je inteligentná automatizácia nevyhnutná. Kombináciou automatizovaných systémov odpovedania na tikety so sofistikovanou detekciou spamu môžu firmy dramaticky znížiť náklady na podporu a zároveň zlepšiť rýchlosť odpovedí a spokojnosť zákazníkov. V tomto komplexnom sprievodcovi preskúmame, ako vybudovať plne automatizovaný systém zákazníckej podpory, ktorý nielen odpovedá na legitímne požiadavky zákazníkov, ale aj inteligentne filtruje spam a nerelevantné správy skôr, ako spotrebujú cenné AI zdroje. Prejdeme si architektúru, implementačné detaily a najlepšie postupy pre vytvorenie systému, ktorý bez problémov spolupracuje s LiveAgent a využíva silu AI agentov cez FlowHunt.
Automatizovaná zákaznícka podpora predstavuje zásadnú zmenu v tom, ako firmy spracovávajú požiadavky zákazníkov. Namiesto toho, aby museli ľudskí agenti manuálne čítať, analyzovať a odpovedať na každý prichádzajúci e-mail, moderné AI systémy dokážu tento proces zvládnuť automaticky, 24/7, bez únavy a nekonzistentnosti. Tradičný prístup k zákazníckej podpore je lineárny: zákazník pošle e-mail, agent ho prečíta, pripraví odpoveď a odošle ju. Tento proces je časovo náročný, drahý a pri zvýšenom objeme zákazníkov sa nedá dobre škálovať. Automatizované systémy tento workflow skracujú na sekundy, čo umožňuje firmám odpovedať zákazníkom takmer okamžite a zároveň uvoľniť ľudských agentov na riešenie zložitejších problémov vyžadujúcich ľudský úsudok a empatiu.
Ekonomický dopad automatizácie v zákazníckej podpore je značný. Podľa odvetvových výskumov zákaznícka podpora patrí medzi najväčšie prevádzkové náklady väčšiny firiem. Automatizáciou rutinných požiadaviek – ktoré často tvoria 60-70% všetkých tiketov – môžu firmy znížiť veľkosť tímu podpory, presunúť zdroje na hodnotnejšie aktivity alebo jednoducho zvýšiť ziskovosť. Okrem šetrenia nákladov automatizácia zlepšuje aj zákaznícku skúsenosť. Zákazníci dostávajú rýchlejšie odpovede, podpora je dostupná nepretržite a odpovede sú konzistentné, založené na presných informáciách zo znalostnej bázy firmy. Výzvou však je zabezpečiť, aby bola automatizácia dostatočne inteligentná na zvládnutie nuáns skutočnej komunikácie so zákazníkmi a zároveň sa vyhla riziku odpovedania na spam či správy mimo rozsahu systému.
Hoci automatizované systémy zákazníckej podpory prinášajú obrovské výhody, zároveň prinášajú výzvu, ktorú mnohé organizácie prehliadajú: náklady na spracovanie spamu a nerelevantných správ. Keď je AI systém nastavený tak, aby odpovedal na všetky prichádzajúce e-maily, každý prechádza jazykovým modelom, ktorý spotrebúva tokeny bez ohľadu na to, či ide o legitímnu požiadavku alebo marketingový e-mail, notifikáciu či spam. Ide o skryté náklady, ktoré môžu rýchlo narásť. Predstavte si e-mailovú adresu podpory, ktorá denne prijme stovky e-mailov. Ak je 20-30% z nich spam alebo nerelevantné notifikácie (LinkedIn notifikácie, marketingové e-maily, systémové upozornenia atď.), AI systém plytvá 20-30% svojho tokenového rozpočtu na správy, ktoré by nikdy nemali byť automaticky spracované.
Problém je ešte výraznejší, keď zvážime kvalitatívne dôsledky. AI systém odpovedajúci na spam alebo nerelevantné správy môže generovať odpovede, ktoré zákazníkov mätú, poškodzujú značku alebo vytvárajú tikety, ktoré vyžadujú zásah človeka. Napríklad ak je LinkedIn notifikácia omylom vyhodnotená ako zákaznícka požiadavka, systém môže vygenerovať nezmyselnú odpoveď, ktorá sa objaví v účte zákazníka a vytvorí zlý dojem. Tu sa detekcia spamu stáva nielen opatrením na šetrenie nákladov, ale aj mechanizmom zabezpečenia kvality. Filtrovaním spamu a nerelevantných správ ešte pred generovaním odpovede AI sa zabezpečí, že automatizovaný systém komunikuje iba so skutočnými zákazníckymi požiadavkami, zachováva kvalitu odpovedí a optimalizuje využitie tokenov.
Moderné AI agenti predstavujú významný posun nad rámec tradičných chatbotov a pravidlových systémov. AI agent je autonómny systém, ktorý dokáže vnímať svoje prostredie, robiť rozhodnutia na základe tohto vnímania a vykonávať akcie na dosiahnutie konkrétnych cieľov. V kontexte zákazníckej podpory AI agent prijíma zákaznícku požiadavku, rozumie jej kontextu a zámeru, získava relevantné informácie zo znalostnej bázy a generuje vhodnú odpoveď. Kľúčový rozdiel medzi AI agentom a jednoduchým chatbotom je úroveň uvažovania a kontextového porozumenia. Chatbot môže len párovať kľúčové slová a posielať vopred napísané odpovede, zatiaľ čo AI agent skutočne rozumie významu otázky a generuje kontextovo vhodné odpovede pomocou veľkých jazykových modelov (LLM).
Sila AI agentov v zákazníckej podpore spočíva v efektívnom využívaní znalostných báz. Namiesto obmedzenia na vopred pripravené odpovede môže AI agent pristupovať k celej znalostnej báze firmy – dokumentácii, FAQ, informáciám o produktoch, pravidlám a postupom – a syntetizovať tieto informácie do zmysluplných a presných odpovedí prispôsobených konkrétnej požiadavke. To znamená, že ako vaša znalostná báza rastie a vyvíja sa, váš systém podpory sa automaticky zlepšuje bez potreby manuálnych úprav šablón odpovedí. AI agenti tiež zvládajú následné otázky, rozumejú kontextu predchádzajúcej komunikácie a poskytujú personalizované odpovede, ktoré pôsobia prirodzene a užitočne. Integrácia AI agentov s ticketingovými systémami ako LiveAgent vytvára silnú kombináciu: ticketing systém spravuje workflow a komunikáciu so zákazníkom, zatiaľ čo AI agent zabezpečuje inteligenciu a generovanie odpovedí.
FlowHunt je platforma na workflow automatizáciu špeciálne navrhnutá na prepojenie AI schopností s podnikateľskými procesmi. V kontexte automatizácie zákazníckej podpory slúži FlowHunt ako orchetračná vrstva, ktorá spája LiveAgent (ticketing systém), AI agentov (inteligenciu) a rôzne API (integračné body). FlowHunt umožňuje vytvárať komplexné workflowy, ktoré sa automaticky spúšťajú na základe konkrétnych udalostí – napríklad keď dorazí nový tiket do LiveAgent – a potom vykonávajú sériu krokov na spracovanie tiketu, generovanie odpovede a jej odoslanie späť do systému. Platforma poskytuje vizuálny tvorca workflowov, ktorý umožňuje jednoducho navrhovať tieto automatizačné sekvencie bez potreby rozsiahlych programátorských znalostí.
To, čo robí FlowHunt mimoriadne silným pre automatizáciu zákazníckej podpory, je schopnosť integrovať viacero AI schopností do jedného workflowu. FlowHunt umožňuje vytvoriť workflow, ktorý nielen generuje odpovede, ale aj klasifikuje e-maily, extrahuje kľúčové informácie, presúva tikety do vhodných tímov a zaznamenáva interakcie pre budúce potreby. Platforma podporuje integráciu s LiveAgent prostredníctvom API, vďaka čomu môžete spúšťať workflowy na základe udalostí v LiveAgent a aktualizovať LiveAgent s výsledkami. Navyše FlowHunt poskytuje prístup k rôznym AI modelom a nástrojom, vrátane LLM na generovanie textu, klasifikačných modelov na detekciu spamu či nástrojov na extrakciu údajov z e-mailov. Táto komplexná sada schopností robí z FlowHunt ideálnu platformu na budovanie sofistikovaných systémov automatizácie zákazníckej podpory, ktoré idú ďaleko nad rámec jednoduchého generovania odpovedí a zahŕňajú aj inteligentné filtrovanie, klasifikáciu a presmerovanie.
Architektúra efektívneho automatického systému odpovedania na tikety pozostáva z viacerých kľúčových komponentov pracujúcich v koordinovanom workflowe. Prvou je mechanizmus spúšťača – v tomto prípade pravidlá LiveAgent, ktoré rozpoznajú príchod nového tiketu a spustia workflow FlowHunt. LiveAgent umožňuje nastaviť pravidlá podľa rôznych kritérií, napríklad tikety prichádzajúce do určitej schránky alebo s určitými vlastnosťami. Po spustení pravidla sa ID tiketu odošle do workflowu FlowHunt, ktorý začne automatizovaný proces. Tento mechanizmus je zásadný, pretože zabezpečuje, že automatizácia prebieha len v správnych prípadoch a systém má všetky potrebné informácie na spracovanie tiketu.
Druhým komponentom je krok extrakcie obsahu tiketu. Keď workflow prijme ID tiketu z LiveAgent, musí získať celý obsah tiketu vrátane tela e-mailu, údajov o odosielateľovi, predmetu a ďalších relevantných metaúdajov. To sa dosahuje API požiadavkou do LiveAgent, ktorá vráti detaily tiketu. Extrahovaný obsah sa potom posúva do ďalšej fázy workflowu. Tento krok je zásadný, pretože samotné ID tiketu na spracovanie nestačí; systém potrebuje skutočný obsah e-mailu na analýzu a odpoveď. API vracia štruktúrované dáta so všetkými potrebnými informáciami pre ďalšie kroky.
Tretím komponentom je systém detekcie spamu, ktorý predstavuje kľúčovú inováciu zabraňujúcu plytvaniu tokenmi a zachovávajúcu kvalitu odpovedí. Krok detekcie spamu prijíma extrahovaný obsah tiketu – telo e-mailu, adresu odosielateľa a predmet – a posiela ho AI klasifikačnému modelu so špecifickým promptom navrhnutým na klasifikáciu správy ako spam alebo legitímnu. Prompt inštruuje AI, aby hodnotila správu podľa kritérií špecifických pre podnik, napríklad či sa týka problémov s účtom, fakturácie, technickej podpory alebo iných legitímnych kategórií. Prompt zároveň definuje, čo je spam v kontexte firmy, napríklad marketingové e-maily, notifikácie alebo správy nesúvisiace s produktmi či službami firmy. AI model vráti výsledok klasifikácie, zvyčajne vo forme pravdivostnej hodnoty (boolean), či ide o spam.
Štvrtým komponentom je podmienené smerovanie na základe klasifikácie spamu. Ak je správa označená ako spam, workflow sa vydá jednou cestou: označí tiket v LiveAgent štítkom “spam” a ukončí spracovanie. Tým sa zabráni ďalšej práci na tikete a zabezpečí, že spamové správy nespotrebúvajú zdroje ani negenerujú nevhodné odpovede. Ak je správa legitímna, workflow pokračuje ďalej. Táto podmienená logika je zásadná pre efektivitu systému; zabezpečuje, že do náročnej fázy generovania odpovede postupujú len legitímne požiadavky.
Piatym komponentom je generovanie AI odpovede pomocou agenta s prístupom k nástrojom. Pri legitímnych požiadavkách workflow posúva obsah tiketu AI agentovi, ktorý má prístup k znalostnej báze firmy. Agent je nakonfigurovaný so špecifickými inštrukciami o tom, na aké témy má odpovedať a aké informácie použiť. Agent prijme zákaznícku požiadavku a vďaka znalostnej báze vytvorí vhodnú odpoveď. Ak otázka spadá do rozsahu znalostnej bázy, agent vygeneruje podrobnú a presnú odpoveď. Ak je mimo rozsahu, agent odpovie správou, že otázka je mimo znalostnej bázy a bude ju riešiť ľudský agent. Takýto prístup zabezpečí, že systém poskytuje odpovede len vtedy, keď má spoľahlivé informácie.
Šiestym a posledným komponentom je krok odoslania odpovede. Po vygenerovaní odpovede AI agentom workflow využije ďalšiu API požiadavku na jej odoslanie späť do LiveAgent. V závislosti od konfigurácie môže byť odpoveď pridaná ako poznámka k tiketu (viditeľná len pre pracovníkov podpory) alebo priamo odoslaná zákazníkovi. Pridanie ako poznámka umožňuje kontrolu AI odpovede pracovníkmi pred jej odoslaním zákazníkovi a slúži ako ďalšia vrstva kontroly kvality. Alternatívne, pri plnej automatizácii je odpoveď odoslaná zákazníkovi okamžite.
Účinnosť systému detekcie spamu závisí výlučne od toho, ako dobre si definujete, čo je spam vo vašom podnikateľskom kontexte. Na rozdiel od všeobecných systémov detekcie spamu, ktoré hľadajú bežné znaky spamu ako podozrivé odkazy či phishing, podniková detekcia sa zameriava na to, či správa súvisí s vašou podporou. Kritériá klasifikácie treba prispôsobiť vášmu obchodnému modelu, produktom a službám. Napríklad, ak poskytujete služby vyúčtovania energií, legitímne požiadavky môžu byť otázky o správe účtu, fakturácii, výpadkoch alebo problémoch s prihlásením. Spamom sú v tomto kontexte marketingové e-maily, reklamné ponuky alebo notifikácie tretích strán.
Pri implementácii detekcie spamu definujete tieto kritériá v AI promte, ktorý riadi klasifikáciu. Prompt by mal jasne špecifikovať, aké typy správ sú legitímne požiadavky a aké typy sú spam. Napríklad prompt môže znieť: “Klasifikuj tento e-mail ako spam, ak ide o marketingový e-mail, promo ponuku, notifikáciu od tretej strany alebo akúkoľvek správu nesúvisiacu so správou účtu, fakturáciou alebo prevádzkou služieb. Klasifikuj ako legitímne, ak ide o otázku zákazníka ohľadom účtu, fakturácie, stavu služby alebo problémov s prihlásením.” Takto zabezpečíte, že AI klasifikácia bude v súlade s vašimi potrebami a systém nesprávne nevyfiltruje legitímne požiadavky ani nespracuje spam.
Krása tohto prístupu spočíva v jeho vysokej prispôsobiteľnosti a možnosti vylepšovania v čase. Ak zistíte, že niektoré správy sú chybne klasifikované, môžete kritériá promtu upraviť. Navyše môžete implementovať spätnú väzbu, kde pracovníci podpory označia zle klasifikované správy a pomôžu tak zvyšovať presnosť systému. V priebehu času bude systém detekcie spamu čoraz presnejší a lepšie prispôsobený vašim potrebám. Takýto prístup je oveľa efektívnejší než spoliehanie sa na univerzálne algoritmy detekcie spamu, ktoré nepoznajú váš kontext a môžu nesprávne filtrovať legitímne požiadavky alebo nezachytiť podnikovo špecifický spam.
Účinnosť systému generovania AI odpovedí závisí kriticky od kvality a komplexnosti vašej znalostnej bázy. Znalostná báza je zdrojom pravdivých informácií pre AI agenta; obsahuje všetko, čo môže agent použiť na odpovede zákazníkom. Môže ísť o produktovú dokumentáciu, FAQ, návody na riešenie problémov, firemné pravidlá, fakturačné informácie alebo iné relevantné údaje. Znalostná báza by mala byť dobre organizovaná, aktuálna a dostatočne široká na pokrytie väčšiny otázok, ktoré váš tím dostáva.
Pri konfigurácii AI agenta určíte, ktorú znalostnú bázu má používať a pridáte inštrukcie, ako s ňou pracovať. Inštrukcie môžu určovať, že agent má odpovedať len na určité témy, uprednostniť určité typy informácií alebo určité požiadavky eskalovať ľudským agentom. Napríklad, ak vaša znalostná báza obsahuje informácie o krvných cievach (ako v príklade z videa), inštruujete agenta, aby odpovedal len na otázky o krvných cievach a odmietol odpovedať na iné témy. Tým zabezpečíte, že agent zostane v rámci svojho rozsahu a nebude odpovedať na otázky, na ktoré nie je pripravený.
Integrácia znalostnej bázy s AI agentom sa zvyčajne realizuje technikou retrieval-augmented generation (RAG), kde AI systém najskôr vyhľadá relevantné informácie zo znalostnej bázy a následne na ich základe vygeneruje odpoveď. Pri prijatí požiadavky zákazníka systém prehľadá znalostnú bázu, získa najrelevantnejšie dokumenty alebo sekcie a tieto informácie použije na zostavenie odpovede. Takto je odpoveď vždy založená na skutočnom obsahu znalostnej bázy a je presná a konzistentná s firemnými údajmi. Navyše RAG systémy dokážu uviesť zdroj použitej informácie, čo zvyšuje transparentnosť a umožňuje zákazníkovi overiť si detaily v pôvodnej dokumentácii.
Pochopenie prepojenia všetkých týchto komponentov v jednom workflowe je kľúčové pre implementáciu efektívneho automatického odpovedača na tikety. Workflow začína, keď zákazník pošle e-mail na vašu adresu podpory. LiveAgent tento e-mail prijme a vytvorí tiket. Ak máte v LiveAgent nastavené pravidlo na nové tikety, toto pravidlo sa vykoná a ID tiketu sa odošle do workflowu FlowHunt. Workflow prijme ID tiketu a okamžite vykoná API požiadavku na LiveAgent pre získanie úplného obsahu tiketu vrátane tela e-mailu, informácií o odosielateľovi a predmetu. Tento obsah sa extrahuje a štruktúruje do formátu vhodného pre ďalšie kroky.
Následne workflow posunie obsah tiketu do kroku detekcie spamu. AI na detekciu spamu prijme telo e-mailu, adresu odosielateľa a predmet spolu s promptom definujúcim, čo je spam vo vašom podnikateľskom kontexte. AI analyzuje správu podľa týchto kritérií a vráti klasifikáciu: spam alebo legitímne. Ak je klasifikácia spam, workflow okamžite označí tiket v LiveAgent štítkom “spam” a ukončí spracovanie. Tiket zostáva v LiveAgent pre prípadnú manuálnu kontrolu, ale žiadne ďalšie automatizované spracovanie už neprebieha. Takto sa zabráni plytvaniu zdrojmi a vytváraniu nevhodných odpovedí na spam.
Ak je klasifikácia legitímna, workflow pokračuje do kroku generovania odpovede. Obsah tiketu sa posunie AI agentovi s prístupom k znalostnej báze. Agent prijme požiadavku zákazníka a vyhľadá v znalostnej báze relevantné informácie. Ak ich nájde, použije ich na vytvorenie komplexnej a presnej odpovede. Ak nenájde, vygeneruje odpoveď, že otázka je mimo znalostnej bázy a bude ju riešiť ľudský agent. Vygenerovaná odpoveď sa posunie do posledného kroku workflowu.
V poslednom kroku workflow použije API požiadavku na odoslanie odpovede späť do LiveAgent. Podľa vašej konfigurácie môže byť odpoveď pridaná ako poznámka k tiketu (na kontrolu pracovníkom) alebo priamo odoslaná zákazníkovi. Ak je pridaná ako poznámka, pracovník podpory môže odpoveď skontrolovať a rozhodnúť, či ju odoslať zákazníkovi alebo upraviť. Pri plnej automatizácii je odpoveď odoslaná zákazníkovi okamžite. Celý tento proces, ktorý zvyčajne trvá len pár sekúnd, automaticky klasifikuje správu, určí či je spam, vygeneruje odpoveď, ak je legitímna, a odošle ju späť do ticketového systému. Oproti manuálnemu spracovaniu, ktoré môže trvať minúty či hodiny na tiket, ide o dramatické zrýchlenie.
Zažite, ako FlowHunt automatizuje vaše AI a SEO workflowy — od výskumu a generovania obsahu až po publikovanie a analytiku — všetko na jednom mieste.
Jedným z najpresvedčivejších dôvodov na implementáciu detekcie spamu v automatizovanej podpore sú výrazné úspory nákladov. Veľké jazykové modely účtujú podľa spotreby tokenov a každý e-mail spracovaný systémom tieto tokeny spotrebúva. Ak vaša podpora denne dostane 1 000 e-mailov a 25% z nich je spam alebo nerelevantných správ, spotrebúvate tokeny na spracovanie 250 správ, ktoré by nikdy nemali dostať automatizovanú odpoveď. Za mesiac to predstavuje tisíce zbytočne minutých tokenov a významné náklady. Implementáciou detekcie spamu tieto nerelevantné správy odfiltrujete ešte pred vstupom do LLM a znížite spotrebu tokenov o 25% alebo viac.
Úspory však nie sú len v tokenoch. Znížením počtu tiketov, ktoré vyžadujú kontrolu alebo opravu človekom, znižujete záťaž na tím podpory. Pracovníci už nemusia kontrolovať a opravovať nevhodné odpovede na spam alebo nerelevantné správy a môžu sa venovať zložitejším prípadom. To znamená vyššiu produktivitu tímu a potenciálne menšie nároky na personál. Navyše, rýchlejšie a presnejšie odpovede na legitímne požiadavky zvyšujú spokojnosť zákazníkov a znižujú pravdepodobnosť ďalších dotazov, ktoré by vyžadovali ďalšie zdroje.
Návratnosť investície do automatického odpovedača s detekciou spamu je zvyčajne veľmi vysoká. Aj malý tím podpory môže pozorovať významné úspory už v prvých mesiacoch implementácie. Pre väčšie tímy sú úspory ešte výraznejšie. Okrem priamych úspor prinášajú automatizované systémy aj nepriame výhody ako vyššia spokojnosť zákazníkov, rýchlejšie odpovede a možnosť škálovať podporu bez potreby úmerného nárastu personálu. Tieto výhody robia investíciu do automatizovaného systému veľmi výhodnou pre väčšinu organizácií.
Aj keď automatizácia zvládne väčšinu rutinných požiadaviek, vždy budú situácie, kedy je potrebný zásah človeka. Zložité prípady, citlivé situácie alebo požiadavky mimo rozsahu znalostnej bázy vyžadujú ľudskú pozornosť. Efektívny automatizovaný systém podpory musí obsahovať mechanizmy na rozpoznanie týchto situácií a ich eskaláciu ľudským agentom. Práve tu je dôležité, aby AI agent rozpoznal svoje hranice. Ak požiadavka presahuje rozsah znalostnej bázy, agent vygeneruje odpoveď, že otázka je mimo jeho možností a tiket označí na manuálne preverenie.
Môžete tiež implementovať prahové hodnoty istoty. Ak si AI agent nie je istý odpoveďou alebo je požiadavka nejednoznačná, systém môže tiket označiť na kontrolu namiesto zaslania potenciálne nesprávnej odpovede. To pridáva ďalšiu vrstvu kontroly kvality a zabezpečuje správnosť odpovedí. Môžete tiež nastaviť pravidlá eskalácie na základe kľúčových slov či vzorcov – napríklad, ak zákazník spomenie sťažnosť alebo použije emocionálny jazyk, tiket sa automaticky presunie na ľudského agenta, ktorý poskytne empatickú podporu.
Kľúčom k efektívnej eskalácii je, aby ľudskí agenti mali všetky potrebné informácie k riešeniu tiketu. Workflow by mal obsahovať pôvodnú požiadavku, AI odpoveď (ak bola generovaná), dôvod eskalácie a ďalší relevantný kontext. To umožní agentom rýchlo sa zorientovať a poskytnúť adekvátnu podporu bez nutnosti prechádzať celý e-mail alebo zisťovať ďalšie informácie. Kombináciou automatického spracovania rutinných požiadaviek s inteligentnou eskaláciou zložitých prípadov vytvoríte hybridný systém, ktorý spája efektivitu a konzistentnosť automatizácie s empatiou a rozhodovaním ľudí.
Implementácia automatizovanej podpory nie je jednorazový projekt, ale priebežný proces monitorovania, analýzy a neustáleho vylepšovania. Sledujte kľúčové metriky, ako percento automaticky vyriešených tiketov, presnosť detekcie spamu, kvalitu AI odpovedí a spokojnosť zákazníkov s automatizovanými odpoveďami. Tieto ukazovatele vám ukážu, ako dobre systém funguje a kde sú potrebné vylepšenia. Ak napríklad zistíte, že presnosť detekcie spamu je nižšia než očakávaná, je potrebné upraviť klasifikačné kritériá v
Automatický odpovedač na tikety je AI systém, ktorý prijíma prichádzajúce e-maily alebo tikety zákazníckej podpory, analyzuje ich a generuje vhodné odpovede na základe znalostnej bázy alebo vopred definovaných pravidiel. Eliminuje manuálny čas na odpovede a umožňuje tímom podpory sústrediť sa na zložité problémy.
Detekcia spamu využíva AI klasifikáciu na rozpoznanie, či prichádzajúce e-maily sú legitímne požiadavky na podporu alebo nechcené správy. Systém analyzuje obsah e-mailu, informácie o odosielateľovi a predmet v porovnaní s kritériami špecifickými pre podnik a klasifikuje správy ako spam alebo legitímne, čím zabraňuje zbytočnému čerpaniu LLM tokenov na nerelevantné správy.
Integrácia detekcie spamu šetrí významné náklady tým, že zabraňuje spracovaniu spamových e-mailov AI modelmi, zlepšuje kvalitu odpovedí sústredením sa na skutočné zákaznícke problémy, znižuje záťaž tímu podpory a zabezpečuje, že automatizované odpovede sa generujú len na legitímne zákaznícke požiadavky.
Áno, systém vám umožňuje definovať vlastné znalostné bázy pre vaše podnikanie. Môžete nahrať dokumentáciu firmy, FAQ, informácie o produktoch alebo akýkoľvek relevantný obsah, ktorý by mal AI agent použiť pri odpovedaní na otázky zákazníkov. AI bude odpovedať len na otázky v rámci vašej znalostnej bázy.
FlowHunt sa pripája k LiveAgent prostredníctvom API integrácií a automatizačných pravidiel. Keď je v LiveAgent vytvorený tiket, pravidlo spustí workflow FlowHunt, ktorý extrahuje obsah tiketu, spracuje ho cez detekciu spamu a generovanie AI odpovede, a následne odošle odpoveď späť do LiveAgent ako poznámku alebo priamu odpoveď.
Ak otázka presahuje rozsah znalostnej bázy, AI agent odpovie správou, že otázka je mimo jeho znalostnej bázy a že ju preskúma ľudský agent. Tým je zabezpečené, že zákazníci dostanú vhodnú odpoveď a zložitejšie prípady budú označené na manuálne preverenie.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Vytvorte inteligentných odpovedačov na tikety s detekciou spamu za pár minút. Znížte náklady na podporu pri zachovaní kvality odpovedí.
Zistite, ako integrovať FlowHunt AI toky s LiveAgentom na automatické odpovedanie na zákaznícke tikety pomocou inteligentných automatizačných pravidiel a API in...
Tento AI workflow automaticky klasifikuje prichádzajúce e-maily ako spam alebo nie, a inteligentne smeruje legitímne správy na AI asistenta, ktorý využíva znalo...
Zefektívnite svoju prácu s Gmailom pomocou asistenta poháňaného AI, ktorý dokáže vyhľadávať, organizovať a spravovať e-maily, vytvárať a posielať nové správy a ...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
