从为五个B2B SaaS产品构建AI副驾驶学到的经验主要有以下几点:

行业见解:为什么AI共驾员在B2B SaaS中趋势正在上升

近期数据显示,在B2B SaaS公司中人工智能采用量显著增加。实际上:

  • 85%的高管正在加速在其组织中采用人工智能技术,其中许多正在专注于增强客户体验。
  • 70%的用户更喜欢通过自助服务支持快速、常规的任务,使得AI Copilots成为SaaS平台的一个潜在有价值的资产。
  • AI驱动的工具可能通过减少在基本支持任务中需要人工干预,来节省公司30-50%的客户服务成本。

然而,尽管人工智能副驾驶引起了极大的热情,但对于理解其理想应用案例和实施存在挑战。

从我们的AI副驾驶项目中学到的关键教训

以下是我们与五家B2B SaaS公司合作开发他们的AI副驾驶解决方案时发现的内容。这些见解可以帮助您的团队最大化AI副驾驶的价值,并避免常见问题。

1. 定义正确的使用案例:人工智能成功的基础

我们遇到的一个主要问题是,产品团队经常缺乏对他们的人工智能副驾驶应该解决什么具体问题的明确认识。没有明确的目标,人工智能副驾驶有可能变成一个花哨的东西,而不是一个能带来真正价值的工具。

我们推荐:

  • 识别顶级用户痛点。查看客户支持日志、常见问题解答和用户反馈,找出可以自动化的常见问题。
  • 专注于日常重复性任务。AI副驾驶在回答常见问题、引导基本工作流程以及解决可预测问题方面表现出色。
  • 不要过度使用功能。避免试图让AI Copilot处理一切。它最适合快速解决方案,而不是复杂任务。

一个公司的用户经常询问如何重置他们的帐户设置。在他们的AI Copilot中实现了一个自助服务功能,将这些重复的支持请求减少了40%以上。

2. 人工智能副驾驶 vs. 客户支持软件困境.

另一个争议点是理解人工智能副驾驶和传统客户支持平台如Zendesk或Intercom之间的区别。有些人认为它们可以互相替换,然而这些工具有着不同的作用。

要记住的不同之处:

  • AI协助系统非常适合自助服务,可以根据产品知识和文件提供即时答案。
  • 客户支持工具可实现实时、以人为主的支持。用户通常更倾向于与人交谈,处理复杂问题或非常规请求。

提示:使用AI Copilot作为第一线支持来转移常规查询,但是确保用户在需要时有一种简单的方式升级到人类代理。

为什么用户不喜欢聊天机器人:

许多用户发现传统的聊天机器人令人沮丧,因为它们充当的是障碍,而不是人类支持的促进者。关键是保持AI副驾驶可访问但不阻碍。要清楚地表明用户在必要时仍然可以联系到人类客服。

在SaaS中实施AI副驾驶的最佳实践

根据我们的经验,以下是使AI副驾驶员有效并受用户欢迎的最佳策略。

1. 嵌入知识库和产品文档

在您的知识库中添加一个AI支持的搜索栏或浮动的“AskAI”按钮,可以简化产品实施并减少支持请求。

好处:

  • 减少对客户支持的依赖。
  • 通过提供即时、准确的信息来改善用户体验。
  • 提供一个单一地点,让用户找到他们所需的所有指导。

真实案例:我们在客户的知识库中实施了一个AskAI功能,一个月内看到了35%的客户支持工单减少。

2. 提供按需协助的产品内集成

将AI副驾驶引入您的SaaS产品使用户能够在不离开应用程序的情况下获得答案。这可以简化用户体验并提高采用率。

如何实施:

  • 将副驾驶员放置在应用程序的高流量区域,比如账户设置或结账。
  • 使用提示引导用户,鼓励他们在遇到困难或不确定时与Copilot互动。

一个嵌入在结账页面的AI副驾驶帮助了一家SaaS公司实时解决用户问题,从而提高了转化率达15%。

3. 在社区空间中利用人工智能。

AI Copilots 也可以在像 Discord 或 Slack 这样的社区平台上很好地运行,用户经常聚集在那里讨论产品,分享技巧和提出问题。

优势:

  • 帮助管理社区查询,无需人为干预。
  • 使社区聊天中快速响应,让知识对所有人都易于获取。

我们为客户的社区频道推出了一个由人工智能驱动的Discord机器人,该机器人可以回答产品问题并提供即时支持,无需专门的管理员。

成功AI副驾驶实施步骤

想要为您的SaaS平台开始使用AI副驾驶员吗?以下是逐步指南:

  1. 定义明确的目标。
  2. 识别特定的用户痛点和常规查询。
  3. 为AI机器人设置可衡量的目标,比如减少支持票据数量一定百分比。

2. 创建知识库基础。

  • 收集您的产品文档、常见问题和常见问题。
  • 确保自动驾驶系统(Copilot)已经输入了准确和最新的信息。

3. 选择正确的部署渠道。

  • 决定AI副驾驶何处效果最佳(例如,知识库、产品内部或社区平台)。
  • 优化副驾驶的位置,使其易于访问但又不显得侵入。

4. 与真实用户进行测试。

  • 进行beta测试,与一组特定用户收集反馈。
  • 根据用户互动和痛点调整响应并改进人工智能。

5. 根据反馈持续迭代。

  • 使用分析工具监控常见问题、跳出率和升级点。
  • 定期更新人工智能的知识库,确保它保持相关性。

最后的思考:AI副驾驶的真正价值

构建AI副驾驶不仅仅是跟随潮流;它是要提供一个切实的解决方案,增强用户体验,并减少客户支持的运营负担。通过有策略地实施AI副驾驶,SaaS公司可以创建一个无缝的用户旅程,让用户能够快速准确地找到解决方案,同时提供一条便捷的途径在需要时联系人类代理。

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2024-11-01 04:17:54 AI中文站翻译自原文