แนวทางการนำ AI มาใช้เพื่อยกระดับศูนย์บริการลูกค้า เจาะลึกประโยชน์และขั้นตอนการดำเนินงานอย่างมีประสิทธิภาพ
ความคาดหวังในการนำ AI มาใช้ในศูนย์บริการลูกค้า (Call Center / Contact Center) นั้นเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องในทุกๆ ปี โดยเฉพาะการเข้ามาของ Generative AI ที่กำลังได้รับความสนใจเป็นอย่างมากในปัจจุบัน
ในสภาวะที่ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรเริ่มกลายเป็นปัญหาเรื้อรัง การรักษาและยกระดับคุณภาพการบริการลูกค้าไปพร้อมๆ กับการเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานจึงเป็นโจทย์สำคัญที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่งการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาประยุกต์ใช้นั้น จะช่วยให้เราสามารถสร้างระบบตอบรับอัตโนมัติและลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ลงได้อย่างเห็นผล
บทความนี้จะช่วยคลายข้อสงสัยสำหรับผู้ที่กำลังพิจารณานำ AI มาใช้ในศูนย์บริการลูกค้า โดยเราจะอธิบายถึงข้อดี-ข้อเสีย, ประเภทของ AI ที่เหมาะสม, หลักการเลือกใช้งาน ตลอดจนข้อควรระวังต่างๆ เพื่อให้คุณเตรียมความพร้อมได้อย่างมั่นใจ
1. AI (Artificial Intelligence) คืออะไร?
ในปัจจุบัน การใช้งาน AI อย่าง ChatGPT กำลังก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็วทั้งในชีวิตประจำวันและในภาคธุรกิจ เช่นเดียวกับในศูนย์บริการลูกค้า (Call Center) ที่ความคาดหวังต่อการใช้เทคโนโลยีนี้เพิ่มสูงขึ้นทุกปี โดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งแต่ช่วงปี 2023 เป็นต้นมา Generative AI ได้กลายเป็นเทคโนโลยีที่ถูกจับตามองเป็นอย่างมาก
AI (Artificial Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ คือระบบอัจฉริยะที่จำลองกิจกรรมทางสติปัญญาของมนุษย์ ส่วน Generative AI เป็นเทคโนโลยี AI รูปแบบหนึ่งที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ได้เอง ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือเสียง
จุดที่ทำให้ Generative AI แตกต่างจาก AI รูปแบบเดิม (Conventional AI) คือ AI แบบเดิมส่วนใหญ่จะตอบโต้ตามสถานการณ์ที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้าจากข้อมูลที่ใช้ฝึกฝนมาเท่านั้น แต่ Generative AI มีความโดดเด่นที่สามารถสร้างประโยคใหม่ๆ หรือสรุปเนื้อหาได้อย่างยืดหยุ่นตามคำสั่ง (Prompts) ที่ผู้ใช้ใส่เข้าไป ซึ่งเทคโนโลยีทั้งสองรูปแบบต่างก็มีความสำคัญและสามารถนำมาปรับใช้ในศูนย์บริการลูกค้า (Contact Center) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเริ่มต้นนำ AI เข้ามาใช้งาน
เนื่องจากศูนย์บริการลูกค้าต้องเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากรอยู่ตลอดเวลา การรักษาและยกระดับคุณภาพงานบริการไปพร้อมกับการเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานจึงเป็นโจทย์ใหญ่ ด้วยเหตุนี้ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา หลายบริษัทจึงมีแนวโน้มในการนำ AI เข้ามาใช้ในศูนย์บริการลูกค้ามากขึ้น โดยคาดหวังว่าการใช้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานผ่านการตอบคำถามอัตโนมัติ และเป็นผู้ช่วยสนับสนุนการทำงานของเจ้าหน้าที่ (Operator Assistance)
นอกจากนี้ AI ยังถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่ม “อัตราการแก้ไขปัญหาด้วยตนเอง” (Self-resolution Rate) ของลูกค้าผ่านทางหน้า FAQ และแชทบอท (Chatbots) โดยมีเป้าหมายเพื่อลดจำนวนสายที่โทรเข้าศูนย์บริการ อีกทั้งยังได้รับความสนใจอย่างมากในการนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์และสรุปข้อมูลที่จัดเก็บไว้ เช่น VOC (Voice of Customer) หรือเสียงของลูกค้า เพื่อนำไปใช้เป็นแนวทางในการปรับปรุงการดำเนินงานต่อไป
2. ความท้าทายที่ศูนย์บริการลูกค้าต้องเผชิญ
ปัจจุบันศูนย์บริการลูกค้ากำลังเผชิญกับความท้าทายเชิงโครงสร้างหลายประการพร้อมกัน ไม่ว่าจะเป็นการขาดแคลนบุคลากรไปจนถึงภาระงานที่เพิ่มสูงขึ้น ดังนี้
อัตราการลาออกสูง (Turnover rate) และปัญหาการรักษาบุคลากร (Retention)
เนื่องจากประชากรวัยทำงานที่ลดลง ศูนย์บริการลูกค้าจึงต้องเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนแรงงานอย่างเรื้อรัง การสรรหาพนักงานใหม่ทำได้ยากเนื่องจากภาพลักษณ์ของงานที่ถูกมองว่ากดดันและมีความเครียดสูง ในขณะที่ตัวเนื้องานเองก็มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เช่น การต้องรองรับหลากหลายช่องทาง (Multi-channel) และการมุ่งเน้นยกระดับประสบการณ์ลูกค้า (CX) ส่งผลให้ภาระด้านการฝึกอบรมเพิ่มขึ้นแต่อัตราการอยู่ต่อของพนักงานกลับลดลง ต้นทุนที่สูงขึ้นทั้งจากการสรรหา การฝึกอบรม และค่าแรง ทำให้การรักษาคุณภาพในการให้บริการเป็นไปได้ยากขึ้น
ทักษะการทำงานที่ไม่เท่ากัน นำไปสู่ความไม่พึงพอใจของลูกค้า
งานศูนย์บริการลูกค้าต้องการการตอบสนองที่รวดเร็วและยืดหยุ่น ซึ่งมักจะทำให้เห็นความแตกต่างของทักษะอย่างชัดเจนระหว่างเจ้าหน้าที่ระดับอาวุโสและพนักงานใหม่ หากพนักงานที่ยังขาดประสบการณ์และความรู้เป็นผู้ตอบคำถาม อาจเกิดความเสี่ยงในการตอบสนองที่ล่าช้าหรือการอธิบายข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน นำไปสู่ความไม่พึงพอใจและการร้องเรียนจากลูกค้า ส่งผลให้ภาพรวมของคุณภาพการบริการเกิดความไม่สม่ำเสมอ
ประสิทธิภาพในการดำเนินงานต่ำ
เจ้าหน้าที่มักถูกกำหนดให้ต้องตอบคำถามทั่วไปที่ไม่มีความซับซ้อน ซึ่งส่งผลให้ปริมาณงานล้นมือ นอกจากนี้ หลังจบการสนทนายังมีงานด้านธุรการตามมา เช่น การบันทึกประวัติลงในระบบและการจัดทำรายงาน หากเป็นพนักงานใหม่ที่ยังมีทักษะไม่เพียงพอ ก็จะยิ่งใช้เวลาในการจัดการนานขึ้น ทำให้จำนวนการรองรับสายทำได้น้อย ซึ่งเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่ฉุดรั้งประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
ปริมาณการติดต่อที่มหาศาล
ศูนย์บริการลูกค้าขนาดใหญ่ต้องรับมือกับการติดต่อจำนวนมากในทุกๆ วัน เมื่อมีการติดต่อเข้ามาพร้อมกันในช่วงเวลาเดียวกัน จะเกิดปัญหา “สายล้น” (Overflow) ที่ทำให้ลูกค้าต้องรอสาย ดังนั้นการมีจำนวนเจ้าหน้าที่ที่เพียงพอจึงเป็นเรื่องสำคัญมาก นอกจากนี้ หากมีการติดต่อเข้ามานอกเวลาทำการ เช่น วันเสาร์-อาทิตย์ หรือช่วงกลางคืน การจัดหาบุคลากรมาทำงานล่วงเวลาก็ถือเป็นความท้าทาย ซึ่งจะเพิ่มทั้งต้นทุนการดำเนินงานและภาระให้กับทีมงาน
การวิเคราะห์ VOC ที่ต้องใช้เวลานาน
แม้ศูนย์บริการลูกค้าจะเป็นช่องทางสำคัญในการรวบรวม VOC (Voice of the Customer) หรือเสียงของลูกค้า แต่ความคิดเห็นที่รวบรวมได้นั้นจำเป็นต้องนำมาจำแนก จัดหมวดหมู่ สรุปผล และจัดทำรายงาน เมื่อปริมาณข้อมูลมีมหาศาล การวิเคราะห์ด้วยแรงงานคน (Manual) จึงต้องใช้เวลาและชั่วโมงทำงานสูงมาก จนในหลายกรณีไม่สามารถนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ ส่งผลให้การปรับปรุงบริการทำได้ยาก
นอกเหนือจากความรู้พื้นฐานและประโยชน์ของการวิเคราะห์ VOC แล้ว ในหัวข้อนี้เราจะอธิบายถึงวิธีการวิเคราะห์ในเชิงลึก รวมถึงแนวทางการนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้งานจริงให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
3. ประเภทของ AI ที่ใช้ในศูนย์บริการลูกค้า
ศูนย์บริการลูกค้ามีการนำ AI หลากหลายรูปแบบมาใช้ตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน เช่น Voice Bot, Chatbot, ระบบ FAQ, เครื่องมือจดจำเสียง (Speech Recognition), การทำ Text Mining และระบบการค้นหาอัจฉริยะ
Voice Bot (วอยซ์บอท)
Voice Bot คือระบบที่ใช้เทคโนโลยีการจดจำเสียงเพื่อตอบรับการติดต่อทางโทรศัพท์โดยอัตโนมัติด้วยเสียงพูด ระบบจะวิเคราะห์เนื้อหาที่ลูกค้าพูดและโต้ตอบกลับในรูปแบบของการสนทนา เนื่องจากการตอบคำถามทั่วไปที่เกิดขึ้นบ่อยสามารถทำได้ด้วยระบบอัตโนมัติ การมอบหมายงานบางส่วนให้ AI จัดการจะช่วยลดระยะเวลาการรอสายของลูกค้า และลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ลงได้
แชทบอท (Chatbot)
แชทบอท (Chatbot) คือระบบที่วิเคราะห์ข้อมูลข้อความที่ลูกค้าพิมพ์เข้ามาและตอบกลับโดยอัตโนมัติ แบ่งออกเป็น “AI-type Chatbot” ที่เรียนรู้จากข้อมูลและประวัติการใช้งาน และ “Scenario-type Chatbot” ที่ตอบตามสถานการณ์ที่ตั้งค่าไว้ ซึ่งสามารถเลือกใช้ได้ตามงบประมาณและลักษณะธุรกิจ ข้อดีคือสามารถให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมง 365 วัน จึงมีประสิทธิภาพมากสำหรับการรองรับลูกค้านอกเวลาทำการ และยิ่งใช้งานซ้ำ AI จะยิ่งเรียนรู้และตอบคำถามได้แม่นยำขึ้น
ระบบ FAQ (FAQ System)
FAQ ย่อมาจาก “Frequently Asked Questions” หรือคำถามที่พบบ่อย แบ่งเป็น 2 ประเภท คือ FAQ สำหรับลูกค้าบนหน้าเว็บไซต์ และ FAQ สำหรับใช้ภายในเพื่อให้เจ้าหน้าที่อ้างอิงข้อมูล เมื่อนำ Generative AI มาประยุกต์ใช้ จะช่วยให้
- ค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ ต่างจากการค้นหาด้วยคีย์เวิร์ดแบบเดิม ทำให้หาคำตอบได้ง่ายโดยไม่ต้องพึ่งพาทักษะการค้นหาขั้นสูง
- สรุปผลการค้นหา ช่วยให้เข้าใจคำตอบได้ทันที
- ค้นหาและแสดงผลแบบเรียลไทม์ เชื่อมต่อกับระบบจดจำเสียงเพื่อแสดงข้อมูลขณะสนทนา
- สร้างเนื้อหาอัตโนมัติ ช่วยร่างเนื้อหา FAQ ให้คำแนะนำ และแก้ไขข้อความให้ถูกต้อง นอกจากนี้ การใช้ฐานข้อมูล FAQ ร่วมกับ Chatbot ยังช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตอบคำถามของบอทอีกด้วย
▼ หากคุณสนใจระบบ FAQ ประสิทธิภาพสูง
“FastAnswer” เราใช้ Generative AI เข้ามาช่วยในการสร้าง FAQ และเพิ่มความแม่นยำในการค้นหา หากคุณต้องการเพิ่มความคล่องตัวในการสร้างและดูแลรักษา FAQ สามารถติดต่อเราเพื่อรับคำปรึกษา
เครื่องมือจดจำเสียง (Speech Recognition Tool)
คือระบบที่แปลงบทสนทนาในศูนย์บริการลูกค้าเป็นข้อความโดยอัตโนมัติ ช่วยป้องกันการฟังผิดหรือการตกหล่นของข้อมูล และลดชั่วโมงทำงานในการตรวจสอบเนื้อหาย้อนหลัง ข้อมูลที่เป็นข้อความยังสามารถนำไปค้นหาเพื่อดึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว
นอกจากนี้ ยังสามารถใช้ Generative AI ช่วยสรุปใจความและแปลงข้อมูลให้เป็นโครงสร้าง (Structured Data) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการและการวิเคราะห์ รวมถึงนำไปสร้างคู่มือการตอบคำถามและ FAQ ได้อีกด้วย
การทำเหมืองข้อความ (Text Mining)
Text Mining คือวิธีการใช้ AI สกัดข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อความจำนวนมหาศาล วิวัฒนาการของ Generative AI ทำให้ปัจจุบันเราสามารถวิเคราะห์ไปถึง “ภูมิหลังและบริบท” ของคำพูดนั้นๆ ได้ ไม่ใช่แค่การนับความถี่ของคำ ช่วยให้ข้อมูลเชิงคุณภาพถูกแปลงเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากต่อการวิเคราะห์ VOC และการวางแผนปรับปรุงบริการ
4. ประโยชน์ของการนำ AI มาใช้ในศูนย์บริการลูกค้า
เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือสำคัญในการแก้ปัญหาต่างๆ ที่ศูนย์บริการลูกค้าต้องเผชิญ โดยมีประโยชน์ที่ชัดเจนในด้านต่างๆ ดังนี้
การเปลี่ยนงานบางส่วนให้เป็นระบบอัตโนมัติ (Automation)
ในงานศูนย์บริการลูกค้ามีงานพื้นฐานจำนวนมากที่ต้องใช้ทั้งกำลังคนและเวลา อีกทั้งยังเป็นงานที่ทำซ้ำซ้อน การมอบหมายงานเหล่านี้ให้ AI จัดการจะช่วยให้เกิดระบบอัตโนมัติในหลายส่วน ไม่ว่าจะเป็นระบบตอบรับอัตโนมัติ การแปลงเสียงเป็นข้อความ การสรุปเนื้อหา การแปลภาษา และการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะช่วยปลดล็อกทรัพยากรบุคคลให้ไปโฟกัสกับงานที่สร้างมูลค่าเพิ่ม (Value-added tasks) ได้มากขึ้น
ลดภาระของเจ้าหน้าที่และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
เมื่อ AI เข้ามาช่วยตอบคำถามพื้นฐานโดยอัตโนมัติ เจ้าหน้าที่จะสามารถมุ่งเน้นไปที่การดูแลเฉพาะเคสที่ต้องการการตอบสนองเฉพาะตัวหรือมีความซับซ้อนเท่านั้น การแบ่งขอบเขตงานที่ชัดเจนเช่นนี้ช่วยให้การจัดสรรบุคลากรเป็นไปอย่างเหมาะสม ลดความเหนื่อยล้าของเจ้าหน้าที่ และเพิ่มประสิทธิภาพในภาพรวม ผลลัพธ์ที่ตามมาคือคุณภาพการบริการที่สม่ำเสมอและความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น
ยกระดับคุณภาพการบริการและความพึงพอใจของลูกค้า
คำถามที่พบบ่อยและมีรูปแบบตายตัวสามารถแก้ไขได้ด้วยการตอบกลับอัตโนมัติจาก AI นอกจากนี้ การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการติดต่อเพื่อนำมาสร้างหรืออัปเดต FAQ โดยอัตโนมัติ ยังช่วยลดชั่วโมงทำงานในการดูแลระบบลงได้อีกด้วย ส่งผลให้เจ้าหน้าที่สามารถอ้างอิงข้อมูลจาก FAQ ที่ทันสมัยที่สุดได้ตลอดเวลา ช่วยให้การทำงานรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ AI ยังช่วยลดระยะเวลาการรอสายและป้องกันปัญหา “สายล้น” (Overflow) โดยการทำหน้าที่เป็นด่านแรกในการรับเรื่องและคัดกรองข้อมูลเบื้องต้น ก่อนจะส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่ที่เหมาะสมได้อย่างราบรื่น
ปัจจัยทั้งหมดนี้ล้วนนำไปสู่การยกระดับประสบการณ์ลูกค้า (CX) และความพึงพอใจในระยะยาว
ลดต้นทุนด้านการสรรหาและการฝึกอบรม
การนำ AI มาใช้ช่วยให้การดำเนินงานเป็นไปตามมาตรฐานเดียวกัน (Standardization) และลดภาระในการฝึกอบรมเจ้าหน้าที่ลงได้ สิ่งนี้ช่วยลดปัญหาการทำงานที่ขึ้นอยู่กับตัวบุคคล (Individualization) ซึ่งส่งผลให้อัตราการรักษาพนักงาน (Retention rate) เพิ่มสูงขึ้น นอกจากนี้ เมื่อสามารถบริหารจัดการจำนวนพนักงานได้อย่างเหมาะสมที่สุด (Optimization) บริษัทก็จะสามารถลดค่าใช้จ่ายในการสรรหาพนักงานใหม่และการฝึกอบรม ส่งผลให้ต้นทุนการดำเนินงานโดยรวมของศูนย์บริการลดลงอย่างเห็นได้ชัด
5. ข้อเสียและข้อควรระวังในการนำ AI มาใช้ในศูนย์บริการลูกค้า
แม้การนำ AI มาใช้จะมอบประโยชน์มากมาย แต่ก็มีประเด็นด้านการดำเนินงานและระบบที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ ดังนี้
ต้องมีการปรับจูน (Tuning) เพื่อให้ AI ใช้งานได้จริง
เราไม่สามารถทำให้ AI ทำงานอัตโนมัติได้อย่างสมบูรณ์เพียงแค่ติดตั้งระบบหรือฟังก์ชันเท่านั้น เพราะ AI ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่สมบูรณ์แบบมาตั้งแต่ต้น จึงจำเป็นต้องตระหนักว่าการปรับปรุงและปรับจูนอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญมาก
ตัวอย่างเช่น หากเป็น AI ที่ต้องใช้ข้อมูลในการเรียนรู้ (Training Data) คุณจำเป็นต้องรวบรวมและฝึกฝนระบบด้วยข้อมูลมหาศาล เช่น ประวัติการติดต่อและ FAQ นอกจากนี้ Generative AI อาจให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือเนื้อหาที่คลาดเคลื่อนจากข้อเท็จจริง ดังนั้นการจัดโครงสร้างและดูแลรักษาข้อมูลอ้างอิง รวมถึงการปรับจูนคำสั่ง (Prompt Tuning) อย่างต่อเนื่องจึงเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ การนำ AI มาใช้จึงไม่ได้จบลงที่การติดตั้ง แต่ต้องสร้างระบบเพื่อเพิ่มความแม่นยำในระหว่างการใช้งานจริง ด้วยเหตุนี้ การพัฒนาบุคลากร วางระบบ และจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมเพื่อรองรับงานด้านการปรับปรุงระบบจึงเป็นเรื่องจำเป็น
มีค่าใช้จ่ายในการดูแลรักษาหลังการติดตั้ง
การนำ AI มาใช้ไม่ได้มีเพียงแค่ต้นทุนเริ่มแรก (Initial Cost) เท่านั้น แต่ยังมีค่าใช้จ่ายต่อเนื่อง เช่น ค่าธรรมเนียมการใช้งานรายเดือนและค่าบำรุงรักษา ยิ่งระบบมีความซับซ้อนและล้ำสมัยมากเท่าไหร่ ค่าใช้จ่ายก็จะยิ่งสูงขึ้นตามไปด้วย ดังนั้นการทำความเข้าใจเรื่องต้นทุนรวม (Total Cost) ก่อนการติดตั้งจึงเป็นสิ่งสำคัญมาก โปรดประเมินให้แน่ชัดว่าคุณสามารถบริหารจัดการงบประมาณในระยะยาวได้อย่างราบรื่นหรือไม่ ก่อนที่จะตัดสินใจเลือกใช้ระบบใดระบบหนึ่ง
ยังคงต้องมีผู้จัดการและเจ้าหน้าที่คอยดูแลแม้จะใช้ AI แล้ว
เป็นเรื่องยากที่จะจัดการงานทั้งหมดในศูนย์บริการลูกค้าด้วย AI เพียงอย่างเดียว เพราะการตอบสนองที่ต้องคำนึงถึง “อารมณ์ความรู้สึก” ของลูกค้า หรือการตรวจสอบความถูกต้องของถ้อยคำทางกฎหมาย ยังคงต้องอาศัยความช่วยเหลือและการตัดสินใจจากมนุษย์เป็นสำคัญ นอกจากนี้ ผู้จัดการ (Manager) ยังจำเป็นต้องมีทักษะด้าน IT เพิ่มขึ้น เช่น การตั้งค่า AI และการปรับจูนคำสั่ง (Prompt) หัวใจสำคัญจึงอยู่ที่การดำเนินงานโดยแบ่งบทบาทหน้าที่ระหว่าง “คน” และ “AI” ให้ชัดเจนและเกื้อหนุนกัน
6. ขั้นตอนการนำ AI มาใช้ในศูนย์บริการลูกค้าของคุณ
การนำ AI มาใช้ให้ประสบความสำเร็จจำเป็นต้องมีการเตรียมการตามลำดับขั้นตอน ดังนี้
1. ระบุประเด็นและปัญหาในปัจจุบันให้ชัดเจน
อันดับแรก ต้องระบุให้ได้ว่าศูนย์บริการลูกค้าของคุณกำลังเผชิญกับปัญหาอะไร เนื่องจากแนวทางการแก้ไขจะแตกต่างกันไปตามลักษณะของปัญหา เช่น ปัญหาการขาดแคลนบุคลากร คุณภาพการบริการ หรือประสิทธิภาพในการทำงาน การเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันอย่างถูกต้องและระบุเป้าหมายที่ต้องการแก้ไขให้ชัดเจน คือก้าวแรกที่จะทำให้การนำ AI มาใช้เกิดผลลัพธ์สูงสุด
2. ตรวจสอบกระบวนการและขั้นตอนการทำงาน (Business Flow)
นำปัญหาที่ระบุไว้มาจัดลำดับความสำคัญ โดยเปรียบเทียบกับขั้นตอนการทำงานในปัจจุบัน เพื่อหาพื้นที่ที่ควรปรับปรุงก่อน ลำดับความสำคัญอาจแตกต่างกันไปในแต่ละศูนย์บริการ แต่โดยทั่วไปแล้ว การเริ่มนำ AI มาใช้กับงานที่มีรูปแบบเรียบง่ายและมีปริมาณมากมักจะให้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้เห็นภาพการทำงานที่ชัดเจนในขั้นตอนการเลือกซื้อระบบ สิ่งสำคัญคือต้องจำลองภาพการปฏิบัติงานจริงว่างานที่มีลำดับความสำคัญสูงเหล่านั้นจะดีขึ้นได้อย่างไรเมื่อใช้ AI และ Generative AI
3. เปรียบเทียบและเลือกผลิตภัณฑ์หรือบริการ
การรวบรวมข้อมูลอย่างเพียงพอเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการติดตั้ง AI ในขณะที่กำลังจัดลำดับความสำคัญของปัญหา ควรแบ่งปันเป้าหมายและสิ่งที่คุณต้องการแก้ไขให้กับผู้ให้บริการ (Vendors) รายเดิมและรายใหม่ นอกจากนี้ การศึกษาจากเอกสาร การสอบถามข้อมูลเชิงลึก และการทำ PoC (Proof-of-Concept) เพื่อทดสอบแนวคิดเป็นเรื่องสำคัญมาก เราควรเปรียบเทียบทั้งในด้านฟังก์ชันการทำงาน, ราคา, ความง่ายในการใช้งาน, ความปลอดภัย, ชั่วโมงทำงานที่ต้องใช้ในการดูแลระบบ รวมถึงความสามารถในการเชื่อมต่อและขยายระบบ (Scalability) ร่วมกับระบบเดิมที่มีอยู่ ก่อนจะตัดสินใจเลือกผู้ให้บริการที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเริ่มโครงการ
4. จัดระเบียบข้อมูลที่ AI จะต้องใช้อ้างอิง
เพื่อให้ Generative AI ให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสม จำเป็นต้องมีการจัดระเบียบข้อมูลอ้างอิง โดยการรวบรวม FAQ, คู่มือการตอบคำถาม, ประวัติการติดต่อในอดีต ฯลฯ มาจัดหมวดหมู่ให้เป็นระบบ และการใช้เทคนิค RAG (Retrieval-Augmented Generation) จะช่วยให้ AI สามารถให้คำตอบที่อ้างอิงจากข้อมูลที่ทันสมัยที่สุดของบริษัทได้
5. ทดลองใช้งานและเริ่มดำเนินการจริง
ก่อนเปิดใช้งานเต็มรูปแบบ ควรมีการทดสอบระบบเป็นการภายในเพื่อเช็คความแม่นยำของคำตอบและกระบวนการทำงาน สิ่งสำคัญคือต้องระบุคำตอบที่ไม่ได้คาดหมายหรือผลกระทบต่อการทำงานที่อาจเกิดขึ้น เพื่อปรับการตั้งค่าให้เหมาะสม นอกจากนี้ การกำหนดขั้นตอนการทำงาน (Workflow) รวมถึงบทบาทหน้าที่ระหว่างเจ้าหน้าที่และผู้จัดการไว้ล่วงหน้า จะช่วยให้การเริ่มใช้งานจริงเป็นไปได้อย่างราบรื่น
6. ปรับจูนอย่างต่อเนื่องหลังเริ่มใช้งานเพื่อเพิ่มความแม่นยำ
AI จะมีความแม่นยำมากขึ้นผ่านการใช้งานและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องหลังการติดตั้ง การตรวจสอบสถานะการใช้งานจริง วิเคราะห์ประวัติการตอบคำถาม (Logs) รวมถึงการเพิ่มและแก้ไขข้อมูลอยู่เสมอ จะช่วยให้ AI เติบโตเป็นผู้ช่วยที่เหมาะสมกับหน้างานของคุณมากที่สุด การทบทวนและปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอจะนำไปสู่ประสิทธิภาพในการดำเนินงานและคุณภาพการบริการที่ดีขึ้นในระยะยาว
7. ศูนย์บริการลูกค้าแบบไหนที่เหมาะสำหรับการนำ AI มาใช้งาน?
การนำ AI มาใช้จะเกิดประสิทธิภาพสูงสุดกับศูนย์บริการลูกค้าของบริษัทขนาดใหญ่หรือหน่วยงานส่วนท้องถิ่นที่มีปริมาณการติดต่อเข้ามาเป็นจำนวนมากในแต่ละวัน ในสภาพแวดล้อมที่มีจำนวนสายเรียกเข้าสูง AI จะสามารถช่วยลดภาระงานได้อย่างมหาศาล ผ่านการตอบคำถามทั่วไปที่เป็นรูปแบบซ้ำๆ (Routine inquiries) โดยอัตโนมัติ
นอกจากนี้ สำหรับศูนย์บริการที่มีการติดต่อเข้ามานอกเวลาทำการเป็นจำนวนมาก การใช้ AI ที่สามารถให้บริการได้ตลอด 24 ชั่วโมงถือเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพ แม้ว่าขอบเขตของเรื่องที่ AI จัดการได้อาจจะมีจำกัด แต่ AI มีจุดเด่นคือความสามารถในการปฏิบัติงานได้อย่างเสถียรและสม่ำเสมอ
จึงกล่าวได้ว่า AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับศูนย์บริการลูกค้าที่กำลังเผชิญกับปัญหาขาดแคลนบุคลากร และยังถือเป็นส่วนหนึ่งของแผนรับมือเพื่อความต่อเนื่องทางธุรกิจ หรือ BCP (Business Continuity Plan) ที่ช่วยให้การบริการไม่หยุดชะงักแม้ในสภาวะวิกฤต
8. ข้อควรระวังในการนำ AI เข้ามาใช้ในศูนย์บริการลูกค้า
แม้ว่า AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับศูนย์บริการลูกค้าได้อย่างมหาศาล แต่เทคโนโลยีนี้ไม่ใช่เครื่องมือที่จะแก้ปัญหาได้ทุกอย่างในทันทีหลังการติดตั้ง ยังมีข้อควรระวังที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบล่วงหน้า ทั้งในเรื่องความแม่นยำของคำตอบ ระบบการปฏิบัติงาน และความปลอดภัย
สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดบทบาทหน้าที่ระหว่าง “คน” และ “AI” ให้ชัดเจน รวมถึงการจัดตั้งระบบการดำเนินงานและระบบตรวจสอบ (Monitoring) ก่อนที่จะเริ่มกระบวนการติดตั้ง
คำตอบจาก AI อาจไม่ได้ถูกต้องเสมอไป
อาจมีกรณีที่คำตอบของ AI ไม่ตรงกับสิ่งที่เจ้าหน้าที่ตอบ หรือระบบอาจไม่สามารถตอบคำถามใหม่ๆ ที่ยังไม่มีข้อมูลอ้างอิงได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ Generative AI ที่มีความเสี่ยงในเรื่อง “อาการหลอน” (Hallucination) หรือการสร้างเนื้อหาที่ดูสมจริงแต่คลาดเคลื่อนจากข้อเท็จจริง ดังนั้นจึงต้องใช้ความระมัดระวังเป็นพิเศษ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีการแต่งตั้งผู้จัดการและวางระบบที่ช่วยให้มนุษย์สามารถเข้าไปติดตามดูแล (Follow-up) ได้ทันทีเมื่อจำเป็น รวมถึงการพัฒนาบุคลากรให้มีทักษะในการควบคุมดูแล AI และการสร้างระบบตรวจสอบที่เข้มงวด
มาตรการด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
เนื่องจากศูนย์บริการลูกค้าต้องจัดการทั้งข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าและข้อมูลความลับภายในองค์กร ระบบจึงจำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยขั้นสูง ทั้งการเข้ารหัสข้อมูล (Encryption) การจัดการสิทธิ์เข้าถึง และการออกแบบระบบให้สอดคล้องกับกฎหมายและข้อบังคับต่างๆ (เช่น PDPA) ในปัจจุบัน หลายศูนย์บริการยังคงใช้ Generative AI เน้นไปที่งานภายในเป็นหลัก เช่น การสรุปเนื้อหาและการช่วยร่างอีเมล และยังคงมีความระมัดระวังในการให้ AI ตอบโต้กับลูกค้าโดยตรง นอกจากนี้ การเลือกผู้ให้บริการ (Vendors) ที่มีความน่าเชื่อถือยังเป็นปัจจัยสำคัญที่จะช่วยเสริมช่องว่างด้านบุคลากรและทักษะเฉพาะทางได้
9. การเลือกใช้ระบบ AI ที่ออกแบบมาเพื่อศูนย์บริการลูกค้า (Contact Center) โดยเฉพาะ
Contact Center คือ ศูนย์บริการที่ไม่เพียงแต่รองรับทางโทรศัพท์เท่านั้น แต่ยังครอบคลุมการสื่อสารแบบหลากหลายช่องทาง (Multi-channel) เช่น อีเมล, แชท, เว็บฟอร์ม และโซเชียลมีเดีย
แม้ว่า Generative AI จะสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลายรูปแบบ แต่การเลือกใช้ระบบ AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อการดำเนินงานของ Contact Center โดยเฉพาะ จะช่วยให้คุณเข้าถึงฟังก์ชันที่ครบครันและตรงจุด ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ประวัติการติดต่อ การตอบโต้แบบอัตโนมัติ และการรวมทุกช่องทางเข้าด้วยกัน (Channel Integration) ในการเลือกระบบเพื่อแก้ปัญหาของบริษัท สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาเลือกรูปแบบการติดตั้งที่เหมาะสม ทั้งแบบ Cloud-based หรือ On-premise ที่รองรับภาษาไทย รวมถึงสอดคล้องกับข้อกำหนดด้านกฎหมายและมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด
10. บทสรุป
ปัจจุบันศูนย์บริการลูกค้า (Call Center) กำลังเผชิญกับปัญหาที่ทวีความรุนแรงมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการขาดแคลนบุคลากร ภาระงานที่ล้นมือ รวมถึงคุณภาพการบริการที่ไม่สม่ำเสมอ ซึ่งการนำเทคโนโลยี AI มาปรับใช้ได้กลายเป็นทางเลือกสำคัญในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ การเลือกผสมผสานเครื่องมืออย่างเหมาะสม ทั้ง Voice Bot, Chatbot, ระบบ FAQ และเทคโนโลยีการจดจำเสียง จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานไปพร้อมกับการสร้างความพึงพอใจให้แก่ลูกค้าได้อย่างยั่งยืน
FastSeries พร้อมสนับสนุนการนำ AI เข้ามาประยุกต์ใช้ให้สอดคล้องกับหน้างานจริง ด้วยฟังก์ชันที่ออกแบบมาเพื่อการดำเนินงานของ Contact Center โดยเฉพาะ พร้อมระบบที่ปรับแต่งให้เข้ากับการทำงานที่ละเอียดอ่อน หากคุณต้องการทราบว่าเทคโนโลยี AI จะสามารถช่วยแก้ปัญหาที่บริษัทของคุณกำลังเผชิญอยู่ได้อย่างไร โปรดติดต่อเราเพื่อขอรับคำปรึกษาเบื้องต้นได้ทันที
▼ แนะนำฟังก์ชัน Generative AI “FastGenie” ในโซลูชันเพื่อ Contact Center “FastSeries”
ทำความรู้จักฟังก์ชัน Generative AI “FastGenie”