Інструкція для тих, хто не знає, з чого почати. Допомагаємо визначити найбільш рутинні задачі в організації, які ідеально підходять для автоматизації.

Працюємо зі страхами аудиторії. Спростовуємо стереотипи про те, що AI потрібен лише IT-гігантам, що це занадто дорого і що роботи повністю замінять людей.

Знайомимо читачів із технологією NLP. Як машина відрізняє жарт від скарги та визначає настрій повідомлення клієнта.

Заглядаємо «під капот» ChatGPT та інших моделей. Розповідаємо, як алгоритми вчаться передбачати наступне слово і чому вони іноді помиляються.

Збираємо найпопулярніші слова зі світу AI (промпт, LLM, галюцинації, машинне навчання) і пояснюємо їх зрозумілою мовою без програмування. Шпаргалка для новачків.

Розбираємо різницю між цими двома підходами. Чому мати багато месенджерів — це ще не омніканальність, і як об’єднати всі звернення в єдину зручну систему.

Що таке тональність комунікації і чому вона має бути єдиною на всіх каналах. На прикладах покажемо різницю між офіційним, дружнім та емпатичним Tone of Voice.

Помилки в клієнтському сервісі коштують бізнесу дорожче, ніж здається на перший погляд. За даними досліджень, понад 60% споживачів готові змінити постачальника вже після першого невдалого досвіду взаємодії зі службою підтримки. При цьому компанії витрачають у 5–7 разів більше ресурсів на залучення нового клієнта, ніж на утримання наявного. У цій статті

Пояснюємо, чому хаос у документах вбиває сервіс. Розповідаємо, як правильно структурувати інформацію, щоб нею було зручно користуватися операторам та алгоритмам.

Що таке CJM та навіщо його малювати. Покроково розбираємо, як проаналізувати шлях людини від першого знайомства з організацією до отримання послуги.