هوش مصنوعی و تاثیر ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری CRM

با گسترش فناوری‌های هوش مصنوعی chatgpt و یادگیری عمیق، مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) به شکل بیشتری به بهره‌برداری از این فناوری‌ها متکی شده است. برندهای مختلف برای بهبود تجربه مشتریان و افزایش فروش، از رویکردهای متنوعی استفاده می‌کنند.

یکی از این رویکردها، استفاده از Chatbots است. این نرم‌افزارهای تکلمی هوشمند قادر به برقراری ارتباط با مشتریان هستند و به صورت خودکار پاسخگوی سؤالات و نیازهای مشتریان هستند.

اما به دلیل تحدیدهای موجود در الگوریتم‌های استفاده شده در Chatbots، به طور معمول پاسخ‌های آنها از قابلیت ارائه پاسخ دقیق و کارا در برخی موارد محدود است. برای پر کردن این فراغت و بهبود تجربه مشتری، رویکردی با نام ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) ارائه شده است که با استفاده از یادگیری عمیق، قادر به تولید پاسخ‌های بیشتر و بهتر از Chatbots است.

هدف از این مقاله، بررسی تاثیر ChatGPT در بهبود مدیریت ارتباط با مشتری و بهبود تجربه مشتریان در صنعت‌های مختلف است. در این مقاله، ابتدا به توضیح فناوری هوش مصنوعی و ChatGPT می‌پردازیم. سپس وضعیت مدیریت ارتباط با مشتری در دنیای امروز و چالش‌های آن را بررسی می‌کنیم.

بخش 1: فناوری هوش مصنوعی و ChatGPT

بخش 2: ارتباط با مشتری در دنیای امروز

بخش 3: ChatGPT در بهبود تجربه مشتری

بخش 4: مزایا و معایب استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری

بخش 5: چالش‌ها و آینده ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری

فناوری هوش مصنوعی و ChatGPT

فناوری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) به مجموعه‌ای از فناوری‌ها و تکنیک‌های مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی که هدفش شبیه سازی شدن هوش انسان است، گفته می‌شود. هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به دلیل پتانسیل‌های فراوانی که در حوزه‌های مختلف دارد، توجه گسترده‌ای را به خود جلب کرده است. یکی از این پتانسیل‌ها، افزایش کارایی در مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) است.

هوش مصنوعی ChatGPT

چت جی پی تی ، یک رویکرد هوش مصنوعی است که با استفاده از مدل یادگیری عمیق GPT، قادر به تولید پاسخ‌های با کیفیت به سؤالات مشتریان است. GPT یک مدل شبکه‌ی عصبی را تشکیل می‌دهد که با استفاده از شبکه‌های توجه، بازنمایی‌های برداری از متون را ایجاد می‌کند. با استفاده از این بازنمایی‌های برداری، می‌توان به سؤالات مشتریان پاسخ داد.

برخلاف Chatbots که از یک مجموعه محدودی از پاسخ‌های قابل ارائه استفاده می‌کنند، ChatGPT با یادگیری از متون بزرگ، قادر به تولید پاسخ‌هایی با کیفیت به صورت خودکار است. به عبارت دیگر، ChatGPT می‌تواند با تولید پاسخ‌های دقیق و شفاف به سؤالات مشتریان، بهبود قابل توجهی در تجربه مشتری به وجود آورد.

مدیریت ارتباط با مشتری و چالش‌های آن

در این بخش از مقاله به موضوع نحوه پیاده‌سازی ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری پرداخته خواهد شد.

نحوه پیاده‌سازی هوش مصنوعی ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری

برای استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، ابتدا باید داده‌های مشتری را جمع آوری کرد. این داده‌ها شامل تاریخچه گفتگوهای قبلی، پیام‌های ایمیل، تاریخچه خرید و هرگونه اطلاعات مشتری مربوط به محصولات و خدمات شرکت می‌شود. پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را پردازش و برای استفاده در مدل ChatGPT آماده کرد.

در این مرحله، باید تصمیم گیری شود که آیا مدل ChatGPT به صورت یک بات (Bot) کار خواهد کرد و کلیه پاسخ‌ها به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسانی ارسال خواهد شد، یا مدل به عنوان یک ابزار برای پشتیبانی از نیروی انسانی (Human-in-the-Loop) استفاده خواهد شد و پاسخ‌های آن توسط یک نیروی انسانی اصلاح و تایید خواهند شد.

در صورتی که مدل به صورت یک بات استفاده شود، باید از ابزارهایی مانند Microsoft Bot Framework، Botpress، Dialogflow یا Rasa استفاده کرد تا بات تولید شده به درستی پیاده‌سازی شود و بتواند با مشتریان تعامل کند.

در صورتی که ChatGPT به عنوان یک ابزار برای پشتیبانی از نیروی انسانی استفاده شود، باید یک سیستم مدیریت تیکت (Ticketing System) پیاده‌سازی شود تا پاسخ‌های تولید شده توسط مدل ChatGPT توسط یک نیروی انسانی اصلاح شود.

در اینجا به عنوان یک مثال، فرض کنید شرکتی در زمینه خدمات اینترنتی فعالیت دارد. با استفاده از ChatGPT، این شرکت می‌تواند به مشتریان خود پاسخ‌های دقیق‌تری در زمینه خدمات و مشکلات مختلف ارائه دهد.

برای مثال، اگر مشتری مشکلی در اتصال به اینترنت خود دارد و با شرکت تماس می‌گیرد، ChatGPT می‌تواند به طور دقیق مشکل را تشخیص داده و راه حل‌های مناسبی را به مشتری ارائه کند.

با این کار، شرکت می‌تواند تجربه بهتری را برای مشتریان خود ایجاد کند و احتمال اینکه مشتریان از خدمات شرکت رضایت داشته باشند، بالاتر می‌رود.

پیاده‌سازی هوش مصنوعی ChatGPT در بهبود تجربه مشتری

در بخش قبل، به بررسی چگونگی استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری پرداختیم. در این بخش، به بررسی چگونگی پیاده‌سازی ChatGPT در شرکت‌ها خواهیم پرداخت. برای پیاده‌سازی ChatGPT در یک شرکت، مراحل زیر را می‌توان دنبال کرد:

تحلیل نیازها: در این مرحله، نیازهای شرکت به پاسخ‌دهی به مشتریان با استفاده از ChatGPT مورد بررسی قرار می‌گیرد. در این مرحله، باید به سوالاتی مانند “آیا مشتریان شما بیشتر درخواست پاسخ به سؤالات خود را از طریق چت دارند؟” و “آیا پاسخ به بعضی از سؤالات مشتریان به دلیل حجم زیاد آن‌ها، زمان بیشتری نیاز دارد؟” پاسخ داد.

جمع‌آوری داده‌ها: برای آموزش ChatGPT، به داده‌های کافی نیاز داریم. در این مرحله، باید داده‌های مورد نیاز جمع‌آوری شوند. برای مثال، می‌توان از داده‌هایی که از چت با مشتریان جمع‌آوری شده‌اند، استفاده کرد.

آموزش مدل: پس از جمع‌آوری داده‌ها، می‌توان با استفاده از این داده‌ها، ChatGPT را آموزش داد. در این مرحله، باید داده‌ها را به شکل مناسبی برای آموزش مدل آماده کنیم. در اینجا باید به مسائلی مانند پاکسازی داده‌ها، پیش‌پردازش و استفاده از روش‌های بهینه‌سازی دقت در آموزش مدل توجه کرد.

ارزیابی پیشرفته: مدل ChatGPT بعد از آموزش، باید به‌صورت مستمر ارزیابی شود تا بهبودهای لازم در کیفیت پاسخ‌ها به مشتریان صورت گیرد. برای ارزیابی مدل ChatGPT، می‌توان از روش‌های مختلفی استفاده کرد که در ادامه به برخی از این روش‌ها پرداخته می‌شود:

ارزیابی با استفاده از داده‌های آموزش: در این روش، با استفاده از داده‌هایی که در فرآیند آموزش مدل استفاده شده‌اند، مدل ارزیابی می‌شود. برای این کار، باید داده‌ها را به دو دسته train و test تقسیم کرد. در این روش، می‌توان با محاسبه معیارهایی مانند دقت (accuracy) و هزینه (cost)، مدل را ارزیابی کرد.

ارزیابی با استفاده از داده‌های جدید: در این روش، از داده‌هایی که در فرآیند آموزش مدل استفاده نشده‌اند، برای ارزیابی مدل استفاده می‌شود. با این کار، می‌توان به دقت پاسخ‌های مدل برای داده‌های جدیدی که در فرآیند آموزش مورد استفاده نبودند، پی برد.

ارزیابی با استفاده از معیارهای نوین: در این روش، از معیارهایی مانند perplexity، BLEU و ROUGE استفاده می‌شود. این معیارها در ارزیابی کیفیت مدل ChatGPT بسیار مفید هستند و در بسیاری از مطالعاتی که در این حوزه انجام شده‌اند، استفاده شده‌اند.

پیاده‌سازی در سیستم: پس از آموزش و ارزیابی مدل ChatGPT، باید آن را در سیستم شرکت پیاده‌سازی کرد. در این مرحله، باید اطمینان حاصل شود که مدل به درستی با سیستم شرکت هماهنگ است.

نمونه موردی موفق:

با توجه به اینکه استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، می‌تواند تجربه کاربری مشتریان را بهبود بخشد و همچنین زمان و هزینه‌ی پشتیبانی مشتری را کاهش دهد، بسیاری از شرکت‌ها از این تکنولوژی برای پیاده‌سازی چت بات و بات‌های گفتگو استفاده می‌کنند. در ادامه به برخی از موفقیت‌های این رویکرد در شرکت‌های مختلف می‌پردازیم:

شرکت هواپیمایی KLM

شرکت هواپیمایی KLM که بزرگترین شرکت هواپیمایی هلند است، از ChatGPT در بات گفتگوی خود استفاده می‌کند. این بات گفتگو، مشتریان را در حل مشکلات مربوط به پروازهای آنها کمک می‌کند. به طور مثال، با ارسال شماره بلیط به بات گفتگو، مشتری می‌تواند وضعیت پرواز خود را بداند و اطلاعات بیشتری درباره زمان پرواز، تأخیر یا لغو آن دریافت کند.

شرکت خدمات ارزیابی دیجیتال Veriff

شرکت Veriff که در حوزه خدمات ارزیابی دیجیتال فعالیت می‌کند، نیز از ChatGPT برای بات گفتگوی خود استفاده می‌کند. این بات گفتگو، مشتریان را در فرآیند احراز هویت آنلاین خود یاری می‌دهد. مشتریان می‌توانند از طریق بات گفتگو، اطلاعات مربوط به هویت خود را ارسال کرده و با استفاده از ChatGPT، بررسی هویت خود را انجام دهند.

مزایا و معایب استفاده از هوش مصنوعی ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری

استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، مزایای متعددی دارد که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• افزایش سرعت پاسخگویی: استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، باعث افزایش سرعت پاسخگویی به سؤالات مشتریان می‌شود. این موضوع باعث بهبود تجربه مشتریان از خدمات شرکت می‌شود.

• کاهش هزینه‌ها: استفاده از ChatGPT باعث کاهش هزینه‌های شرکت برای پاسخگویی به سؤالات مشتریان می‌شود. این موضوع به دلیل کاهش نیاز به پرسنل برای پاسخگویی به سؤالات مشتریان و همچنین کاهش زمان مورد نیاز برای پاسخگویی است.

• بهبود تجربه مشتریان: استفاده از ChatGPT باعث بهبود تجربه مشتریان از خدمات شرکت می‌شود. این موضوع به دلیل افزایش سرعت پاسخگویی، کاهش زمان انتظار مشتریان برای دریافت پاسخ و همچنین افزایش دقت در پاسخ به سؤالات مشتریان است.

• ذخیره‌سازی داده‌ها: استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، باعث ذخیره‌سازی داده‌های چت با مشتریان می‌شود. این داده‌ها می‌توانند برای تحلیل و بهبود فرآیند ارتباط با مشتری استفاده شوند.

همچنین، استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، معایبی نیز دارد که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• پیاده‌سازی هوش مصنوعی ChatGPT در شرکت‌ها، نیاز به منابع و هزینه‌های بالایی دارد. برای آموزش و استفاده از این مدل، نیاز به دسترسی به سرورهای قدرتمند، داده‌های کافی و تیمی متخصص در زمینه یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی است.

• ChatGPT به تنهایی قادر به حل تمامی مشکلات مرتبط با مدیریت ارتباط با مشتری نیست. برای مثال، در مواردی که نیاز به اطلاعات خاص و حساس مشتریان وجود دارد، استفاده از یک ChatGPT عمومی به هیچ عنوان مناسب نخواهد بود.

• در صورتی که ChatGPT آموزش داده نشود، به کاربران خدمات مناسبی ارائه نمی‌دهد. آموزش دادن این مدل، به دلیل تغییرات متناوب در زبان و نیاز به به‌روزرسانی مداوم، نیاز به تلاش و هزینه‌های بالایی دارد.

• استفاده از ChatGPT ممکن است به تغییر رفتار مشتریان منجر شود. برای مثال، در صورتی که ChatGPT به‌خوبی عمل نکند و به مشتریان پاسخ مناسبی ندهد، این مشتریان ممکن است از شرکت شما ناراضی شده و باعث افت رضایت مشتریان شود.

• استفاده از ChatGPT برای مدیریت ارتباط با مشتری، نیاز به دقت بالا و توجه به جزئیات دارد. در صورتی که ChatGPT به اشتباه پاسخ دهد یا اطلاعات غلطی را ارائه کند، ممکن است به مشتریان وارد آسیب شود و منجر به افت رضایت آن‌ها شود.

چالش‌ها و آینده ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری

چالش‌ها و موانع در استفاده از هوش مصنوعی ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری شامل مواردی مانند عدم قابلیت تطبیق با بعضی از شرایط و نیازهای مشتریان، دقت پایین در پاسخ‌دهی به برخی از سؤالات، نیاز به داده‌های زیاد برای آموزش مدل و هزینه‌های بالای پیاده‌سازی ChatGPT در شرکت‌ها می‌باشد.

برای بهبود استفاده از هوش مصنوعی ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، راه‌حل‌هایی مانند بهبود دقت مدل با استفاده از داده‌های بیشتر، توسعه روش‌های بهبود پاسخ‌ها به سؤالات پیچیده‌تر و تطبیق بهتر با نیازهای مختلف مشتریان مطرح شده است.

آینده و چشم‌انداز استفاده از هوش مصنوعی ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، شامل توسعه همکاری بیشتر بین ChatGPT و دیگر فناوری‌های هوش مصنوعی، توسعه ChatGPT در زمینه‌های جدیدی مانند تجربه کاربری و پشتیبانی از زبان‌های مختلف و توسعه پیشرفته‌ترین مدل‌های ChatGPT جهت بهبود دقت و کارایی مدل می‌باشد.

با توجه به پیشرفت فناوری و استفاده از هوش مصنوعی در صنعت، استفاده از ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری در آینده به احتمال زیاد بیشتر خواهد شد.

با افزایش تعداد کاربران و کاربردهای مختلف این فناوری، می‌توان انتظار داشت این سیستم در آینده از طریق تلفن همراه و پیامک، شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های تجارت الکترونیکی، در ارتباط با مشتریان استفاده شود.

از طرفی، چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های بزرگ و خوب برای آموزش، برقراری ارتباط موثر با مشتریان، تأمین امنیت اطلاعات، مدیریت پاسخ‌های غلط و … همچنان موجود خواهند بود و برای پیشرفت و بهبود کارایی ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری، به دانش، تخصص و نیروی انسانی کافی نیاز خواهد بود.

در نهایت، با پیشرفت فناوری و بهینه‌سازی‌های لازم، استفاده از هوش مصنوعی ChatGPT در مدیریت ارتباط با مشتری می‌تواند در بهبود تجربه مشتری، ارتقای کیفیت خدمات و بهبود ارتباطات شرکت با مشتریان، تأثیر بسزایی داشته باشد.

پیشنهاد میکنم نرم افزار باشگاه مشتریان حاتم کلاب را حتما بررسی کنید