ในปัจจุบันลูกค้าเปรียบเทียบทุกจุดสัมผัส (Touchpoints) 
ในการบริการ กับประสบการณ์ที่ดีที่สุดที่พวกเขาเคยได้รับ ซึ่งโดยส่วนใหญ่ก็มักจะมาจากแบรนด์ที่ใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยเหลือ โดยเฉพาะในงานเกี่ยวกับการบริการลูกค้า (Customer Service) ซึ่งแน่นอนครับว่าการตอบสนองกลับ จะรวดเร็วขึ้นภายในไม่กี่วินาที เพราะ AI สามารถจดจำรูปแบบและรับรู้ถึงความไม่พอใจ ก่อนที่มนุษย์จะสังเกตเห็นเสียอีก และในบทความนี้ผมจะมาอธิบายความหมาย และประเภทของ AI ในการบริการลูกค้า (Customer Service – CS) และชี้ให้เห็นว่าเหตุใดจึงมีความสำคัญ ที่ธุรกิจควรลองนำมาใช้งานดูบ้าง
AI กับงานด้าน Customer Service
แม้ว่า “AI” นั้นมักจะถูกลดทอนบทบาท จนหลายๆครั้งก็เหลือเพียงแค่แนวคิดของ Chatbot อยู่บ้าง แต่ต้องบอกว่า AI Landscape มีความหลากหลายกว่ามากนั้นครับ ตัวอย่างเช่น การมี Conversational AI ที่ใช้จัดการกับการสนทนาแบบเรียลไทม์ เช่น การตอบคำถามในลักษณะ Q&A การแก้ไขปัญหาลูกค้า หรือการเปลี่ยนแปลงคำสั่งซื้อ การใช้ AI มาช่วยวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) ที่ทำให้เรามองและคาดการณ์ไปข้างหน้า เช่น การคาดการณ์ปริมาณการขายบัตรเข้างานสัมมนา หรืออัตราการที่ลูกค้าจะหยุดใช้บริการ (Churn Rate) การที่ AI เข้ามาช่วยในการแนะนำ (Recommendation Engines) เพื่อตัดสินใจว่าจะเสนอขายอะไรเพิ่มเติมได้บ้าง เช่น การนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการแบบ Cross-Selling หรือ Up-Selling การใช้ AI เพื่อช่วยเหลือลูกค้าในพื้นที่จริงหรือพื้นที่เสมือนจริง (Computer-Vision) ในการดูและตรวจจับวัตถุต่างๆ เช่น นำไปใช้กับ In-store Kiosks หรือการทำ Virtual Try-ons กับการให้ทดลองสินค้าแบบเสมือนจริง
เหตุผลที่งานด้าน Customer Service ควรนำ AI มาใช้
| ประโยชน์ | การเปลี่ยนแปลง KPI โดยทั่วไป | ตัวอย่างสถานการณ์จริง |
|---|---|---|
| ความพร้อมใช้งานตลอด 24 ชั่วโมง (24/7) | ↓ เวลาตอบสนองครั้งแรกลดลง 80-95% | การที่นัก Online Shopping ได้รับคำตอบจากทีมงานตอนตี 2 |
| ความสม่ำเสมอและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ | ↓ อัตราข้อผิดพลาดลดลง 60% | ทุกการตอบกลับของธนาคาร จะมีข้อความที่ระบุถึง PDPA อย่างชัดเจน |
| ประสิทธิภาพด้านต้นทุน | ↓ ต้นทุนต่อการติดต่อลดลง 30-50% | บริษัทโทรคมนาคมเปลี่ยนเส้นทาง การตอบคำถามเกี่ยวกับการลงทะเบียนซิม ไปยังบริการตนเอง (Self-Service) |
| การปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวขั้นสูง | ↑ คะแนน NPS เพิ่มขึ้น 10-25 จุด | ลูกค้า VIP ได้รับการทักทายด้วยชื่อ และถูกส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่อาวุโสเพื่อดูแล |
| การเพิ่มประสิทธิภาพให้เจ้าหน้าที่ | ↓ ระยะเวลาจัดการลดลง 20-40% | Generative AI จะช่วยร่างคำตอบ โดยเจ้าหน้าที่เพียงแค่ปรับแต่งให้เหมาะสม และส่งออกไปยังลูกค้า |
| ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ | ↓ อัตราการเลิกใช้บริการลดลง 5-15% | Dashboard แบบเรียลไทม์ แจ้งเตือนข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์ได้เอง |
จากตารางที่เห็นนี้ สรุปได้ว่า AI มอบประโยชน์ที่จับต้องได้ หลากหลายประการในการบริการลูกค้า โดยประการแรกคือ ความพร้อมใช้งานตลอด 24 ชั่วโมง ซึ่งช่วยลดเวลาตอบสนองครั้งแรกลงได้อย่างมาก ทำให้ลูกค้าได้รับการตอบกลับทันทีแม้ในเวลากลางคืน ประการที่สองคือ ความสม่ำเสมอและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดย AI ช่วยลดอัตราข้อผิดพลาดและทำให้มั่นใจว่าข้อมูลสำคัญ เช่น การข้ออธิบายถึงข้อกำหนดต่างๆ ซึ่งเป็นไปตามมาตรฐานทุกครั้ง
ถัดมาคือ ประสิทธิภาพด้านต้นทุน ซึ่ง AI สามารถลดต้นทุนต่อการติดต่อได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยการเปลี่ยนเส้นทางคำถามง่ายๆ ไปยังระบบบริการตนเอง (Self-Service) นอกจากนี้ AI ยังช่วยให้ การปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวขั้นสูง โดยสามารถทักทายลูกค้า VIP ด้วยชื่อและส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่อาวุโส ซึ่งช่วยเพิ่มคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าได้
ในส่วนของการ เพิ่มประสิทธิภาพให้เจ้าหน้าที่ AI สามารถช่วยร่างคำตอบเบื้องต้น ทำให้เจ้าหน้าที่ประหยัดเวลา และมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ สุดท้ายคือ ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ โดย AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ความรู้สึกจากบทสนทนา เพื่อแจ้งเตือนถึงปัญหาของผลิตภัณฑ์ และช่วยลดอัตราการเลิกใช้บริการได้ เป็นต้น
ประเภทของ AI กับการใช้งานในส่วนของ Customer Service
1. แชทบอทแบบใช้กฎ (Rule-Based Chatbots)
Chatbot เหล่านี้เหมือนแผนผังคำถามที่พบบ่อยมากที่สุด โดยการเขียนคำถามและคำตอบ ที่แตกกิ่งก้านของการตัดสินใจแบบใช่/ไม่ใช่เอาไว้ล่วงหน้า และบอทจะทำตาม “สคริปต์ที่ถูกกำหนดไว้เท่านั้น” เนื่องจากมันไม่สามารถ “เรียนรู้” ได้ การตั้งค่าจึงรวดเร็วและราคาค่อนข้างถูก เหมาะสำหรับธุรกิจสตาร์ทอัพ ที่ได้รับการสอบถามแบบซ้ำๆในปริมาณที่ไม่มากนัก เช่น “สินค้าของฉันอยู่ที่ไหนแล้ว” “ฉันจะรีเซ็ตรหัสผ่านได้อย่างไร” แต่ก็มีข้อเสีย คือ มีความไม่ยืดหยุ่น เพราะทันทีที่ลูกค้าพิมพ์สิ่งที่คาดไม่ถึงมาที่ไม่มีในสคริปต์ ทุกอย่างจะล่มสลายในทันทีและต้องส่งต่อให้มนุษย์ ตัวอย่าง AI Customer Service Platform ประเภทนี้ เช่น ManyChat, Tidio, Zoho SalesIQ, Chatfuel
ตัวอย่างเช่น บนเว็บไซต์ E-Commerce มี Chatbot ที่ตอบคำถามพื้นฐาน เช่น “สินค้าของฉันจะมาถึงเมื่อไหร่” โดยมีตัวเลือกให้ลูกค้าคลิก เพื่อระบุหมายเลขคำสั่งซื้อ หรือตอบคำถาม เช่น “ฉันจะเปลี่ยนที่อยู่จัดส่งได้อย่างไร” พร้อมให้ข้อมูลขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หากลูกค้าพิมพ์คำถามนอกเหนือจากนี้ เช่น “ทำไมสินค้าที่ฉันได้รับถึงมีตำหนิ” บอทจะไม่เข้าใจและอาจตอบกลับด้วยข้อความที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือแจ้งให้ติดต่อเจ้าหน้าที่แทน
“Rule-Based Chatbots” ควรนำมาใช้เมื่อมีปริมาณคำถามสูง แต่ความหลากหลายของคำถามต่ำ
Image Source: Manychat.com
2. บอทสนทนาแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large-Language-Model Conversational Bots)
Chatbot ประเภทนี้เราเรียกว่าเป็น LLM ที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีเดียวกับที่ขับเคลื่อน ChatGPT บอทเหล่านี้ตีความภาษาที่ยุ่งเหยิงและเป็นกันเอง (รวมถึงคำแสลงภาษาไทย) และรักษาบริบทในการสนทนาหลายรอบ โดยจะทำงานได้ดีที่สุดสำหรับธุรกิจที่เผชิญกับ “คำถามจำนวนมากและมีความหลากหลาย” หรือต้องการ “เสนอขาย” และ “แก้ไขปัญหา” ในการแชทครั้งเดียว โดยคาดว่าจะต้องลงทุนเวลาในการดูแลจัดการบทความ ฐานความรู้ แนวทางการใช้งาน และตัวกรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เพื่อให้ความคิดสร้างสรรค์ของบอทอยู่ในกรอบนโยบาย ตัวอย่าง AI Customer Service Platform ประเภทนี้ เช่น Yellow.ai, Moveworks, Kore.ai, Gupshup
ตัวอย่างเช่น ลูกค้าแชทกับ Chatbot ของบริษัทโทรคมนาคม เพื่อสอบถามเกี่ยวกับแพ็กเกจอินเทอร์เน็ต บอทสามารถเข้าใจคำถามที่ซับซ้อน เช่น “แพ็กเกจไหนคุ้มสุดสำหรับดู Netflix และเล่นเกมออนไลน์แบบไม่จำกัด” และสามารถตอบกลับด้วยข้อเสนอที่เหมาะสม พร้อมทั้งให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรโมชั่น หรือแม้กระทั่งช่วยแก้ไขปัญหาเบื้องต้น หากลูกค้าแจ้งว่าอินเทอร์เน็ตใช้งานไม่ได้ บอทยังสามารถจดจำบริบทการสนทนาได้ หากลูกค้าถามคำถามเพิ่มเติมหลังจากนั้น
ใช้ “LLM Chatbots” เมื่อคุณต้องการทั้งขนาดที่รองรับการเติบโต และบทสนทนาที่เป็นธรรมชาติเหมือนมนุษย์
Image Source: Yellow.ai
3. AI รูปแบบเสียง และระบบตอบรับอัตโนมัติอัจฉริยะ (Voice AI / Intelligent IVR)
แทนที่จะเป็นการ “กด 1 สำหรับภาษาอังกฤษ” ผู้โทรจะพูดตามธรรมชาติ และระบบจะนำพวกเขาไปยังส่วนที่เกี่ยวข้อง “ตามเจตนา” หรือแม้แต่ “อารมณ์” เช่น “ฉันโกรธมากที่เที่ยวบินของฉันถูกยกเลิก” บริษัทสาธารณูปโภค ซึ่งเหมาะกับธุรกิจสายการบินและบริษัทโทรคมนาคม ซึ่งเป็นอุตสาหกรรมที่ช่องทางโทรศัพท์ยังคงมีความสำคัญ โดยระบบจะทำงานด้วยการจดจำเสียง พูดตามทันที และตรวจจับความรู้สึก AI รูปแบบเสียงจะช่วยลดเวลารอสาย และเปลี่ยนสายเรียกเข้าที่ไม่ซับซ้อนไปยังบริการตนเอง ในขณะที่มีระบบ Fast-Track สำหรับส่งลูกค้า VIP หรือลูกค้าที่กำลังเดือดร้อนไปยังเจ้าหน้าที่อาวุโส ตัวอย่าง AI Customer Service Platform ประเภทนี้ เช่น Google Cloud CCAI, Nuance (Microsoft), Amazon Lex / Connect, Cerence
ตัวอย่างเช่น เมื่อโทรเข้าสายด่วนของสายการบิน ระบบ IVR จะถามว่า “คุณต้องการติดต่อเรื่องอะไร” ลูกค้าสามารถพูดว่า “ฉันต้องการเปลี่ยนแปลงเที่ยวบินเนื่องจากเหตุสุดวิสัย” ระบบ AI รูปแบบเสียงจะเข้าใจเจตนา และนำสายไปยังเจ้าหน้าที่ที่เชี่ยวชาญด้านการเปลี่ยนแปลงเที่ยวบิน หรือหากลูกค้าพูดด้วยน้ำเสียงหงุดหงิดว่า “ฉันโมโหมากที่เที่ยวบินถูกยกเลิก” ระบบอาจให้ความสำคัญกับสายนี้และนำไปยังเจ้าหน้าที่อาวุโส เพื่อจัดการกับข้อร้องเรียนโดยเฉพาะ
“Voice AI / IVR” เหมาะกับธุรกิจ ที่การติดต่อทางโทรศัพท์ยังคงเป็นช่องทางหลัก และต้องการยกระดับประสบการณ์ลูกค้า ลดเวลารอสาย และจัดการสายได้อย่างชาญฉลาด
Image Source: https://www.cerence.com/
4. การจัดเส้นทางเชิงคาดการณ์ และการจัดการกำลังคน (Predictive Routing and Work-Force Management)
AI ประเภทนี้จะทำงานอยู่เบื้องหลัง โดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine-learning Model) จะ “คาดการณ์” ปริมาณตั๋ว “ประเมิน” มูลค่าลูกค้า และ “จับคู่” แต่ละกรณี กับเจ้าหน้าที่ที่เหมาะสมที่สุดตามทักษะ ภาษา หรือแม้แต่บุคลิกภาพ การจัดเส้นทางเชิงคาดการณ์จะทำให้มั่นใจได้ว่า ลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการ จะไม่ต้องติดต่อกับเจ้าหน้าที่มือใหม่ ซึ่งช่วยเพิ่มอัตราการรักษาลูกค้า (Customer Retention) และการแก้ไขปัญหาในการติดต่อครั้งแรก ตัวอย่าง AI Customer Service Platform ประเภทนี้ เช่น NICE CXone Enlighten, Genesys Cloud AI Routing, Talkdesk Autopilot WFM, Aircall + Klaus
ตัวอย่างเช่น บริษัท SaaS ที่มีการให้บริการแบบสมัครสมาชิกใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เช่น ประวัติการใช้งาน ปัญหาที่เคยแจ้ง และระยะเวลาการเป็นสมาชิก หาก AI ประเมินว่าลูกค้ามีความเสี่ยงที่จะยกเลิกบริการ ระบบจะนำสายของลูกค้าคนนั้น ไปยังเจ้าหน้าที่ที่มีทักษะในการรักษาลูกค้าโดยเฉพาะ เพื่อให้เจ้าหน้าที่สามารถเสนอโปรโมชั่นพิเศษ หรือแก้ไขปัญหาได้อย่างตรงจุด
“Predictive Routing“ ควรนำมาใช้เมื่อคุณมีทีมงานขนาดใหญ่ และมีข้อมูลในอดีตที่เพียงพอสำหรับการนำมาฝึกฝนระบบ
Image Source: Nice.com
5. ระบบอัตโนมัติของกระบวนการด้วยหุ่นยนต์ (Robotic Process Automation – RPA)
RPA หรือ Robotic Process Automation เปรียบเสมือนผู้ช่วยดิจิทัลที่มองไม่เห็น ซึ่งถูกตั้งโปรแกรมให้ทำงานซ้ำๆ บนคอมพิวเตอร์แทนมนุษย์ได้ เช่น การล็อกอิน คัดลอกข้อมูล กรอกแบบฟอร์ม หรือคลิกปุ่มต่างๆ โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเข้าไปแก้ไขระบบหลัก เหมาะสำหรับงานหลังการติดต่อลูกค้าที่ต้องทำซ้ำๆ และทำให้พนักงานเสียเวลา เช่น การตรวจสอบสิทธิ์การรับประกัน การอัปเดตข้อมูลลูกค้า หรือการจัดการใบแจ้งหนี้ การนำ RPA มาใช้จะช่วยให้พนักงานมีเวลาไปทำงานที่ซับซ้อน และต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น ลดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น และเพิ่มความรวดเร็วในกระบวนการทำงานบางอย่าง เช่น การดำเนินการคืนเงินให้กับลูกค้า ตัวอย่าง AI Customer Service Platform ประเภทนี้ เช่น Microsoft Power Automate, Rocketbot, UiPath, Automation Anywhere
ตัวอย่างเช่น หลังจากลูกค้าแชทกับ Chatbot และขอยกเลิกสินค้าที่สั่งซื้อ RPA จะทำงานโดยอัตโนมัติในการตรวจสอบสิทธิ์การคืนสินค้า สร้างคำสั่งคืนเงินในระบบการเงิน และอัปเดตสถานะการคืนสินค้าในระบบ CRM ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นโดยที่เจ้าหน้าที่ไม่ต้องดำเนินการด้วยตนเอง ทำให้กระบวนการรวดเร็วและแม่นยำขึ้น ลูกค้าจะได้รับการยืนยันการคืนเงินภายในไม่กี่นาที
ใช้ “RPA” ควรใช้เพื่อทำงานซ้ำแทนคน ลดภาระงาน และเพิ่มประสิทธิภาพงานหลังบ้าน
Image Source: Rocketbot.com
6. AI ตรวจจับความรู้สึกและอารมณ์ (Sentiment & Emotion AI)
AI ประเภทนี้จะวิเคราะห์ข้อความ น้ำเสียง หรือแม้แต่การแสดงออกทางสีหน้า (ในการสนทนาทางวิดีโอ) เพื่อวัดระดับความสุข ความโกรธ ความสับสน หรือความเหนื่อยล้า การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้บังคับบัญชาสามารถเข้าไปจัดการกับการสนทนา ที่อาจลุกลามได้ก่อนที่จะไปสร้างระเบิดปรมาณูบนโลกโซเชียลมีเดีย โรงแรมหรู สายด่วนด้านสุขภาพ และที่ปรึกษาทางการเงินมักใช้ AI ตรวจจับอารมณ์เพื่อรักษา “สัมผัสของความเป็นมนุษย์” และส่งต่อกรณีที่ละเอียดอ่อนไปยังผู้เชี่ยวชาญ ในขณะที่การโต้ตอบตามปกติยังคงเป็นไปโดยอัตโนมัติ ตัวอย่าง AI Customer Service Platform ประเภทนี้ เช่น Cogito, Observe.AI, CallMiner Eureka, Qualtrics XM Discover
ตัวอย่างเช่น ในระหว่างการสนทนาทางแชท หาก AI ตรวจจับได้ว่าลูกค้ากำลังแสดงความโกรธหรือความไม่พอใจ เช่น ใช้คำพูดรุนแรง หรือมีอิโมจิแสดงความโกรธ ระบบจะแจ้งเตือนไปยังหัวหน้างานโดยอัตโนมัติ หัวหน้างานสามารถเข้าไปสังเกตการณ์การสนทนา หรือเข้ามาช่วยเหลือเจ้าหน้าที่ในการจัดการกับสถานการณ์ ที่อาจลุกลามไปสู่การร้องเรียนบนโซเชียลมีเดียได้
“Emotion AI” เสมือนกับตาและหูบนโลกดิจิทัล มีไว้จับความรู้สึกระหว่างบทสนทนา ช่วยธุรกิจที่ต้องการดูแลลูกค้าเชิงรุก
Image Source: Observe.ai
7. ผู้ช่วยเจ้าหน้าที่ (Generative AI Assist) หรือ Copilots
แทนที่จะพูดคุยกับลูกค้าโดยตรง AI ปรเภทนี้จะกระซิบข้างหูเจ้าหน้าที่ ด้วยการเสนอร่างคำตอบ ค้นหาฐานข้อมูลความรู้ สรุปบทสนทนาที่ยาว และแปลภาษาในทันที ทำให้เวลาในการจัดการโดยเฉลี่ยลดลง มีคุณภาพที่สม่ำเสมอมากขึ้น และพนักงานใหม่ๆจะเรียนรู้งานได้เร็วขึ้น เนื่องจาก Copilot จะแสดงรายละเอียดที่ถูกต้องในทันที ตัวอย่าง AI Customer Service Platform ประเภทนี้ เช่น Zendesk AI, Salesforce Einstein GPT, Freshworks Freddy, Cresta
ตัวอย่างเช่น ในขณะที่เจ้าหน้าที่กำลังสนทนากับลูกค้า ที่สอบถามเกี่ยวกับนโยบายการคืนสินค้า ระบบ Copilot จะทำงานอยู่เบื้องหลัง ด้วยการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลความรู้ และแสดงฉบับร่างคำตอบที่เจ้าหน้า ที่สามารถเลือกใช้ในทันทีหรือจะนำมาปรับปรุงได้ นอกจากนี้ หากลูกค้าพูดภาษาอื่น Copilot ยังสามารถแปลภาษาแบบเรียลไทม์ ช่วยให้เจ้าหน้าที่เข้าใจและตอบกลับได้อย่างถูกต้องและรวดเร็วขึ้น ทำให้เจ้าหน้าที่สามารถให้บริการลูกค้า ได้อย่างมีประสิทธิภาพและเป็นมืออาชีพมากขึ้น
“Generative-AI Assist (Copilots)” คือ เพื่อนร่วมงานที่ช่วยคิด ช่วยหาข้อมูล ให้คำแนะนำเจ้าหน้าที่แบบเรียลไทม์ ที่ช่วยยกระดับทั้งประสิทธิภาพ และความพึงพอใจของลูกค้า
Image Source: Cresta.com
ธุรกิจประเภทไหนที่ควรนำ AI ใช้กับ Customer Service บ้าง
ในความเป็นจริงทุกธุรกิจสามารถนำ AI มาใช้กับส่วนของ Customer Service ได้ทั้งหมด แต่จะมีประเภทธุรกิจที่ AI จะเข้ามาช่วยได้อย่างเต็มที่และเต็มประสิทธิภาพมากที่สุด ดังนี้
- E-commerce & Marketplaces
ธุรกิจประเภท E-Commerce, E-Marketplace และตลาดออนไลน์ มักมีคำถามและปัญหาจากลูกค้าจำนวนมหาศาล การนำ AI มาใช้ตอบคำถามและแก้ปัญหาเบื้องต้นได้อย่างรวดเร็ว จะช่วยลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ได้อย่างมาก ส่งผลให้เห็นถึงผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้เร็วที่สุด เช่น Amazon, eBay, Shopee, Lazada - Telecommunications & Utilities
บริษัทโทรคมนาคมและสาธารณูปโภค มักเผชิญกับปัญหาขัดข้องที่เกิดขึ้นได้ตลอดเวลา ทำให้ลูกค้าโทรเข้ามาด้วยอารมณ์ที่หลากหลาย AI สามารถช่วยคัดกรองและจัดการกับสายเหล่านี้ ในเบื้องต้นได้อย่างรวดเร็ว เช่น ให้ข้อมูลสถานะการแก้ไข หรือช่วยเหลือในประเด็นที่ไม่ซับซ้อน เพื่อลดความไม่พอใจของลูกค้า เช่น Verizon, British Gas, AIS, True - Travel & Hospitality
ธุรกิจท่องเที่ยวและโรงแรมต้องรองรับลูกค้าจากหลากหลายประเทศ ที่ต้องการเปลี่ยนแปลงการจองหรือสอบถามข้อมูลต่างๆได้ตลอดเวลา AI ที่รองรับหลายภาษาจะช่วยให้การบริการลูกค้า เป็นไปได้อย่างราบรื่นและทันท่วงที ไม่ว่าจะอยู่ที่ใดก็ตาม เช่น Expedia, Airbnb, Marriott, Thai Airways - Financial Services
ธุรกิจที่เกี่ยวกับสถาบันการเงินต้องให้ข้อมูลที่ถูกต้อง และเป็นไปตามกฎระเบียบอย่างสม่ำเสมอ AI สามารถช่วยตรวจสอบและยืนยันว่าข้อมูลที่ให้แก่ลูกค้า เป็นไปตามข้อกำหนดและสามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ เช่น JPMorgan Chase, HSBC, KBank, SCB - SaaS & Gaming
ธุรกิจประเภท SaaS (Software as a Service) และเกมออนไลน์ มีฐานลูกค้าที่คุ้นเคยกับเทคโนโลยีดิจิทัล พวกเขาคาดหวังการสนับสนุนที่รวดเร็ว และสะดวกสบายภายในแอปพลิเคชัน AI ที่ผสานรวมเข้ากับแอปฯจะสามารถตอบคำถาม และแก้ไขปัญหาเบื้องต้นได้ทันที เช่น Salesforce, Slack, Fortnite, Zoom - Healthcare & Insurance
ธุรกิจสุขภาพและประกันภัย มักเผชิญกับช่วงเวลาที่มีการนัดหมายจำนวนมาก หรือมีการสอบถามเกี่ยวกับสิทธิประโยชน์ต่างๆ AI สามารถช่วยจัดการกับการสอบถามเหล่านี้ ในปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ และช่วยลดภาระงานของบุคลากร เช่น Mayo Clinic, United Healthcare, Bumrungrad Hospital, AIA - Retail Chains
ร้านค้าปลีกที่มีบริการ “คลิกและรับ” (Click-and-collect) มักจะได้รับคำถาม เกี่ยวกับสถานะสินค้าคงคลังจำนวนมากในช่วงที่มีการลดราคา AI สามารถช่วยตอบคำถามเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ช่วยให้ลูกค้าได้รับข้อมูลที่ต้องการ และเพิ่มความสะดวกในการซื้อสินค้า เช่น Walmart, Zara, Central, Lotus’s
