7 umiejętności obsługi klienta, których potrzebuje każdy agent ludzki i AI (z przykładami)

Każda rozmowa z działem wsparcia może zyskać albo stracić klienta. O tym, jak potoczy się rozmowa, decyduje to, jak dobrze agent AI lub człowiek po drugiej stronie słucha i rozwiązuje problem. Pojedyncza rozmowa może wydawać się mało istotna. Jednak wszystkie połączenia i czaty razem decydują o tym, czy firma zatrzyma klientów, czy będzie musiała stale pozyskiwać nowych.

Według badania Zendesk ponad 50% klientów przeszło do konkurencji po jednym złym doświadczeniu. To pokazuje, jak ważne są umiejętności obsługi klienta, nawet gdy AI zmienia działania CX. Firmy, które stale rozwijają kompetencje zespołów CX, zyskują przewagę wraz ze wzrostem oczekiwań klientów.

W tym przewodniku omawiamy kluczowe umiejętności obsługi klienta, ich znaczenie dla firm, sposoby ich rozwijania oraz to, jak AI wspiera zespoły CX.

Podsumowanie

• Umiejętności obsługi klienta pomagają firmom rozwiązywać problemy klientów, budować zaufanie i ograniczać odpływ klientów.
• Zespoły CX rozwijają zwykle twarde i miękkie umiejętności obsługi klienta, w tym komunikację, rozwiązywanie problemów i rozwiązywanie konfliktów.
• Agenci ludzcy i AI mogą stosować umiejętności obsługi klienta dzięki zaplanowanemu wdrożeniu, ocenie rozmów i ciągłemu dopracowywaniu doświadczeń klientów.
• Choć agenci AI mogą pomagać w rozwiązywaniu konfliktów, dla deeskalacji kluczowe jest płynne przekazanie rozmowy człowiekowi. 
• Wdrażając agentów AI do obsługi klienta, oceniaj wskaźniki rozmów podczas szkolenia i po wdrożeniu, aby stale się poprawiać.

Czym są umiejętności obsługi klienta?

Umiejętności obsługi klienta to kompetencje miękkie i techniczne, które pomagają zespołowi wsparcia rozumieć potrzeby klientów i skutecznie rozwiązywać ich problemy. Dzielą się ogólnie na umiejętności miękkie, takie jak komunikacja, cierpliwość, empatia i elastyczność, oraz techniczne, takie jak znajomość produktu czy zarządzanie incydentami.

Przyjrzymy się bliżej siedmiu takim umiejętnościom: komunikacji, rozwiązywaniu problemów, rozwiązywaniu konfliktów, empatii, elastyczności, personalizacji i znajomości produktu. Omówimy też, jak każda z nich dotyczy ludzkich i AI agentów obsługi klienta.

Umiejętności obsługi klienta — wyjaśnienie

Umiejętności obsługi klienta to praktyki, które pomagają zespołom odpowiedzialnym za doświadczenie klienta aktywnie słuchać, rozumieć, odpowiadać, rozwiązywać problemy i wracać do zgłoszeń klientów. Czerpią z różnych dziedzin, w tym komunikacji, rozwiązywania problemów, empatii i rozwiązywania konfliktów. Wyposażenie zespołu w odpowiednie umiejętności zapewnia spójne, pozytywne doświadczenie klienta we wszystkich punktach kontaktu.

Tradycyjnie zespoły wsparcia rozwijają te umiejętności poprzez szkolenia z kompetencji miękkich i twardych. Uczą się na przykład zatrzymać i słuchać, zauważać frustrację klienta oraz używać pełnych szacunku słów, by łagodzić sytuacje. Zespoły CX muszą też znać narzędzia takie jak CRM i ERP, aby znajdować informacje podczas rozmów. Coraz częściej pracownicy CX potrzebują wysokich kompetencji technicznych, by współpracować z agentami AI, znajdować istotne informacje i szybciej rozwiązywać problemy klientów.

W rzeczywistości zdecydowana większość zespołów obsługi klienta używa dziś agentów AI, aby usprawniać workflow związane z doświadczeniem klienta. Według Gartnera do 2028 roku co najmniej 70% klientów rozpocznie swoją ścieżkę zakupową przez interfejs AI.

Rozwijanie kompetencji zespołu CX nadal jest ważne, ale projektowanie agentów wsparcia AI wokół procedur marki, zabezpieczeń, integracji z bazą wiedzy i narzędzi innych firm jest kluczem do wykorzystania potencjału działań CX opartych na AI.

Dlaczego umiejętności obsługi klienta poprawiają doświadczenia

Skuteczna obsługa klienta przyspiesza rozwiązywanie problemów, a z czasem buduje lojalność wobec marki, retencję i przychody. Zamiast czekać na eskalację incydentów, zespoły CX proaktywnie analizują sprawy zgłaszane przez klientów. Aktywnie słuchają i dają klientom przestrzeń do wyrażenia opinii, a potem pomagają rozwiązać problemy lub odpowiedzieć na pytania.

To samo dotyczy agentów AI do obsługi klienta. Choć działają dzięki generatywnej AI, uczeniu maszynowemu i innym technologiom, projektujesz je wokół workflow, zasad i polityk budujących zaufanie. Niezależnie od tego, czy obsługę prowadzi AI, człowiek czy obie strony, celem jest rozwiązanie problemów klientów i sprawienie, by poczuli się wysłuchani.

Przy integrowaniu AI z workflow CX Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner w 3Shape, podkreślał znaczenie empatycznego tonu i wrażenia kontaktu z człowiekiem. Gdy jego firma unowocześniała obsługę klienta za pomocą agentów AI, Jannes chciał zapewnić klientom poczucie zrozumienia przez cały proces.

7 umiejętności obsługi klienta, których potrzebuje każdy agent ludzki i AI

Dobra obsługa klienta wymaga, by zarówno ludzie, jak i ich odpowiedniki AI dobrze radzili sobie z różnymi umiejętnościami. Oto umiejętności potrzebne w obsłudze klienta wraz z przykładami ich zastosowania przez agentów ludzkich i AI.

Komunikacja: aktywne słuchanie i jasne mówienie

Jasna komunikacja zapobiega nieporozumieniom, przez które klienci porzucają połączenia lub wiadomości, gdy szukają pomocy. Wymaga aktywnego słuchania, zwięzłych odpowiedzi oraz klarownej komunikacji pisemnej i werbalnej.

Ludzcy agenci rozwijają umiejętności komunikacyjne, słuchając klientów i dobierając odpowiednie słowa w odpowiedzi. Unikają żargonu dla większej jasności i zawsze wyjaśniają terminy techniczne — w e-mailu, rozmowie telefonicznej czy wiadomości tekstowej.

Agenci AI, zwłaszcza ci oparci na LLM, świetnie radzą sobie z odpowiedziami konwersacyjnymi. Potrzebują jednak konkretnych zasad dotyczących zabierania głosu i obsługi przerwań. Na przykład gdy klient robi pauzę w środku wypowiedzi, agent głosowy musi odpowiedzieć w określonym czasie, aby brzmieć naturalnie. Jednocześnie nie może przerywać rozmówcy ani udzielać niepowiązanych odpowiedzi.

Agenci ludzcy i AI komunikują się lepiej, gdy skutecznie dzielą się kontekstem rozmowy. Oznacza to, że AI i zespół CX muszą mieć dostęp w czasie rzeczywistym do analityki rozmów, aby odpowiadać precyzyjnie.

Przykład: ludzki agent mówi: „Potwierdzę, czy dobrze rozumiem: twoje zamówienie wysłano w poniedziałek, ale nigdy nie dotarło”. Agent głosowy AI powtarza kluczowy szczegół w podobny sposób i robi pauzę, aby klient mógł go potwierdzić, zanim przejdzie dalej.

Rozwiązywanie problemów: szybciej znajdź właściwe rozwiązanie

Klienci oczekują, że zespół wsparcia szybko rozwiąże ich problemy — niezależnie od tego, czy tworzą go ludzie, czy AI. Rozwiązywanie problemów klientów to podstawowe zadanie agentów CX, a konsekwentnie wysoka jakość obsługi buduje zaufanie do marki.

Pracownicy wsparcia mogą przyspieszyć rozwiązanie problemu, systematycznie diagnozując jego przyczynę. Obejmuje to odnotowanie problemów klienta, potwierdzenie szczegółów, aby uniknąć nieporozumień, oraz wykorzystanie wiedzy o produkcie do zaproponowania rozwiązania. Jeśli rozwiązanie nie jest od razu dostępne, ludzki agent przekazuje klientowi kolejne kroki.

Agenci AI stosują podobne zasady rozwiązywania problemów, ale wykorzystują zdolności LLM do rozumowania i przewidywania. Na podstawie dostępnych danych i kontekstu klienta AI ocenia możliwe ścieżki rozwiązania i wybiera tę z najwyższym poziomem pewności. Następnie podaje kroki, które klient może wykonać, aby rozwiązać problem.

Przykład: klient zgłasza nieudaną płatność kartą. Ludzki agent sprawdza konto, potwierdza dane karty i przeprowadza klienta przez rozwiązanie. Agent AI odczytuje te same dane konta przez połączone narzędzie, wybiera najbardziej prawdopodobną przyczynę i podaje kroki prowadzące do rozwiązania.

Rozwiązywanie konfliktów: łagodzenie trudnych rozmów

Mimo najlepszych starań podczas rozmów z klientami mogą pojawić się konflikty. Wyposażenie agentów wsparcia, zarówno ludzkich, jak i AI, w umiejętności rozwiązywania konfliktów pomaga usuwać punkty tarcia, oferować zadośćuczynienie i zachować profesjonalizm przez całą rozmowę.

Rozwiązując konflikt, ludzcy agenci zachowują spokój, stosują procedury i pozostają obiektywni. Uznają frustrację klienta i stopniowo budują wspólne zrozumienie. Celem jest odbudowanie zaufania konkretnym działaniem oraz szybkie rozwiązanie sprawy.

AI z kolei wspiera deeskalację konfliktu, zapewniając jasną ścieżkę eskalacji. Wykorzystuje rozumienie języka naturalnego (NLU), aby rozpoznać, kiedy klient jest sfrustrowany, zaniepokojony lub zły. Następnie spokojnie i szybko przekazuje rozmowę ludzkiemu agentowi. Agent może też przekierować połączenie do zespołu wsparcia na żywo, jeśli klient wyraźnie o to poprosi.

Przykład: klient mówi: „To już trzeci raz, gdy dzwonię w tej sprawie”. Ludzki agent odpowiada: „Przepraszam, że sprawa nadal nie została rozwiązana. Od tej chwili zajmę się nią osobiście i dokładnie wyjaśnię, co stanie się dalej”. Agent AI, który wykryje tę samą frustrację, proponuje przekazanie rozmowy człowiekowi i przekazuje historię rozmowy poprzez ciepłe przekazanie.

​

Empatia w obsłudze klienta: spraw, by klienci poczuli się wysłuchani

Empatia to inteligencja emocjonalna, która pozwala ludzkim agentom wczuć się w uczucia klienta. To jedna z najważniejszych umiejętności obsługi klienta, ponieważ buduje relację i wspólne zrozumienie z klientem.

Ludzcy agenci okazują empatię, uznając uczucia klienta zamiast od razu wtrącać odpowiedź. Samo powiedzenie: „Rozumiem, że jesteś zdenerwowany, i jestem gotów pomóc” sprawia, że klient czuje się wysłuchany i szanowany. To otwiera drogę do dalszej rozmowy.

AI nie potrafi naprawdę odczuwać emocji tak jak ludzie. Może jednak rozpoznawać wzorce wskazujące na frustrację w głosie klienta lub odpowiedzi tekstowej. Na podstawie wykrytego sentymentu AI może naśladować empatyczny ton i dobór słów, których ludzie używają, by okazać empatię.

Przykład: zarówno AI, jak i ludzki agent, który wykryje frustrację, może uznać ją wprost, mówiąc: „To brzmi frustrująco i chcę pomóc ci to rozwiązać”.

​

Elastyczność: obsługa zgłoszeń w wielu kanałach

Klienci kontaktują się z firmami przez różne kanały, w tym e-mail, czat, głos i wiadomości tekstowe. Elastyczność pozwala zespołowi CX zachować spójny przekaz, zwłaszcza gdy ta sama sprawa wymaga kilku rozmów.

Ludzcy agenci są szkoleni do pracy na różnych platformach. Każda ma własny styl interakcji, zasady i niuanse. E-maile dają na przykład czas na korektę i zachowanie profesjonalizmu. Rozmowa telefoniczna jest jednak bardziej spontaniczna, więc agent musi reagować na nowe informacje na bieżąco.

Agenci AI mogą zachowywać kontekst między tematami i rozmowami. Po konfiguracji zespoły mogą wdrażać ich w różnych kanałach. Odwołując się do wcześniejszego kontekstu, agenci AI mogą kontaktować się z klientami w preferowanym przez nich tonie, formacie i stylu.

Przykład: na czacie ludzki agent wysyła krótkie pisemne podsumowanie, do którego klient może wrócić. W rozmowie telefonicznej ten sam agent mówi wolniej i potwierdza szczegóły na głos. Agent AI stosuje tę samą zasadę: na czacie wysyła zwięzłe odpowiedzi tekstowe, a w kanale głosowym mówi naturalnie.

Personalizacja: udzielaj dopasowanych odpowiedzi

Gdy klienci się kontaktują, oczekują, że agenci wsparcia będą wiedzieć, kim są i czego dotyczy ich sprawa, bez konieczności powtarzania wszystkiego każdemu kolejnemu agentowi.

Ludzcy agenci personalizują odpowiedzi ręcznie. Na przykład odpowiadając na zgłoszenie, przeglądają wcześniejsze zakupy klienta i krótko pytają, czy jest z nich zadowolony. To prosty gest, ale klienci czują się docenieni, bo twój zespół pamięta, kim są i co preferują.

Agenci AI mogą personalizować odpowiedzi wydajniej. Zamiast ręcznie sprawdzać dane, łączą się z CRM innej firmy i pobierają dane historyczne podczas obsługi klientów. Mogą też proaktywnie zbierać dane w czasie rzeczywistym i wykorzystywać je do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktów.

Przykład: zamiast pytać: „Co zamówiłeś?”, ludzki agent mówi: „Widzę, że w zeszłym miesiącu kupiłeś plan Pro. Czy w tej sprawie się z nami kontaktujesz?”. Agent AI połączony z CRM może rozpocząć rozmowę od tego samego kontekstu.​

Znajomość produktu: odpowiadaj pewnie na pytania

Klienci oczekują, że agenci wsparcia znają produkty, usługi i polityki firmy. Dlatego zespoły CX odpowiadające na pytania muszą być na bieżąco, aby udzielać pewnych i dokładnych odpowiedzi.

Ludzcy agenci są na bieżąco, śledząc najnowsze aktualizacje produktów i usług. Zwracają uwagę na zmiany polityk, dokumentacji i cen, które mogą wpływać na klientów.

Agenci AI działają podobnie, ale korzystają z narzędzi takich jak system retrieval-augmented generation (RAG) i integracje z usługami innych firm, aby udzielać trafnych, pomocnych odpowiedzi. Na przykład chatbot oparty na LLM nie rozumie automatycznie konkretnego produktu, o którym wspomina klient. Zamiast zgadywać, pobiera informacje z wewnętrznej bazy wiedzy organizacji, aby wygenerować odpowiedź.

Przykład: gdy klient pyta, czy polityka zwrotów obejmuje produkty przecenione, dobrze poinformowany ludzki agent odpowiada na podstawie aktualnej polityki. Agent AI pobiera najnowszą wersję polityki z bazy wiedzy i odpowiada na jej podstawie.

Agenci ludzcy a AI: umiejętności obsługi klienta w skrócie

Poniższa tabela podsumowuje, jak agenci ludzcy i AI wykorzystują każdą z siedmiu umiejętności.

Ludzcy agenci przodują tam, gdzie kluczowa jest ocena sytuacji, a agenci AI — tam, gdzie najbardziej liczą się szybkość i konsekwentne stosowanie polityk.

Jak wdrażać umiejętności obsługi klienta dla ludzi i AI

Włączając umiejętności obsługi klienta do działań CX wspieranych przez AI, organizacje potrzebują współpracy w ramach workflow i jasnych granic operacyjnych. Te kroki pomogą ci stworzyć workflow AI do obsługi klienta, który wykorzystuje opisane umiejętności.

1. Określ cele CX

Zacznij od wąskiego zakresu i skup się na częstym pytaniu. Da to zespołowi przestrzeń na budowanie, testowanie i dopracowywanie agentowego workflow CX bez zakłócania obecnej obsługi wsparcia. Określ, jak ma odpowiadać zespół CX, jakiego używa tonu, jakie workflow stosuje najczęściej, jaki jest idealny czas odpowiedzi i jakie inne czynniki składają się na udaną interakcję.

2. Wybierz agentową platformę AI dla CX

Platformy Conversational AI do działań CX oferują różne funkcje. Wybierz taką, która umożliwia elastyczne zachowanie agenta przy rozwiązywaniu problemów, a jednocześnie egzekwuje zabezpieczenia i wytyczne marki. Oceń każdą opcję według tych kryteriów:

• Zakres umiejętności: obsługuje umiejętności opisane w tym przewodniku, w tym zabieranie głosu, wykrywanie sentymentu i przekazywanie rozmów ludziom.
• Dostęp do wiedzy i narzędzi: łączy się z bazą wiedzy i CRM, aby agent mógł odpowiadać dokładnie i personalizować odpowiedzi.
• Zabezpieczenia i kontrola marki: egzekwuje zabezpieczenia oraz wytyczne marki w każdej rozmowie.
• Obsługa kanałów: działa w kanałach głosowych i tekstowych, aby klienci otrzymywali spójną obsługę.
• Testowanie i ocena: oferuje środowisko testowe do symulowanych rozmów i śledzi po uruchomieniu wskaźniki, takie jak CSAT i wskaźnik rozwiązania sprawy.

Na przykład ElevenAgents to agentowa platforma AI, która pozwala zespołom CX zapewniać lepsze doświadczenia dzięki sprawdzonym zasadom obsługi klienta. Nie zastępuje dobrych umiejętności obsługi klienta — i nie ma takiego celu. Zamiast tego ElevenAgents pozwala skalować najlepsze praktyki obsługi klienta w wielu kanałach bez przeciążania ludzkich zespołów.

3. Zaprojektuj workflow agenta AI do obsługi klienta

Określ punkty kontaktu z klientem, w których przyda się agent AI. Następnie skonfiguruj go z odpowiednimi umiejętnościami, korzystając z promptów systemowych, integracji narzędzi i wewnętrznej bazy wiedzy.

Sztuczna inteligencja może wspierać twoich agentów obsługi klienta, przekazując im kontekst w trakcie rozmowy lub prezentując użyteczne informacje, które pomogą skierować interakcję ku dobremu wynikowi. 

Możesz też wyznaczyć całe punkty kontaktu, w których AI przejmie inicjatywę i odciąży ludzkich agentów wsparcia. Dobrym kandydatem do automatyzacji są połączenia rutynowe lub o niskim priorytecie, ponieważ wrażliwe sprawy można eskalować, a AI obsłuży częstsze schematy rozmów.

Na przykład Nana skupiła się na ulepszeniu promptu systemowego agenta AI, aby mógł rozmawiać z empatią i zachowywać styl marki podczas rozmów z klientami. 

​

4. Testuj przed wdrożeniem

Pamiętaj, aby symulować zmiany wprowadzane w agencie AI w testowym środowisku. Przetestuj agenta w możliwych scenariuszach i obserwuj jego odpowiedzi. W szczególności symuluj przypadki brzegowe, w tym te wymagające przekazania rozmowy człowiekowi z powodu zmiany sentymentu w jej trakcie.    

Jak poprawiać umiejętności obsługi klienta poprzez praktykę i feedback

Umiejętności obsługi klienta można rozwijać i z czasem poprawiać. Możesz szkolić agentów ludzkich i AI, a następnie oceniać ich działanie w praktyce i rzeczywistych warunkach.

Ludzcy agenci uczestniczą w kursach, stale rozwijają kompetencje, lepiej poznają produkty, przy których pomagają, oraz analizują opinie klientów, aby uzupełniać luki w obsłudze i ją poprawiać. Potrzebują też stałego wsparcia, spójności i komunikacji od kadry zarządzającej, aby pewnie obsługiwać klientów. W pewnym zakresie ten model nauki dotyczy też agentów AI.

Szkolenie z umiejętności obsługi klienta działa najlepiej, gdy jest powiązane z mierzalnymi wynikami. Śledź CSAT, rozwiązanie sprawy przy pierwszym kontakcie i średni czas obsługi, a także wyniki kontroli jakości ocenionych rozmów. Odgrywanie ról i podsłuchiwanie rozmów zmieniają te wyniki w konkretne cele coachingowe.

Agenci AI uczą się z wytycznych polityk, przykładowych szablonów, historii rozmów i materiałów, z którymi mają styczność w różnych kanałach. Cały proces odbywa się w środowisku human-in-the-loop, gdzie ludzki agent ustala wskaźniki Conversational AI, według których oceniany jest agent.

Możesz na przykład mierzyć wskaźnik samodzielnej obsługi, CSAT i wskaźnik rozwiązania sprawy przez agenta AI, aby określić, czy AI potrafi pewnie rozwiązywać sprawy bez interwencji człowieka. Następnie poprawiasz polityki, prompty AI i narzędzia innych firm, które pozwalają agentowi działać skuteczniej.

W ElevenLabs korzystamy z konkretnego frameworku testowego, który ocenia zdolności agentów AI do rozwiązywania problemów. Framework analizuje luki w obsłudze widoczne w istniejących rozmowach i wykorzystuje je jako przypadki testowe do dopracowywania agentów.

​Twarde a miękkie umiejętności obsługi klienta: czego potrzebują zespoły

Umiejętności twarde to kompetencje techniczne, które pozwalają zespołowi CX sprawnie i skutecznie rozwiązywać problemy. Na przykład znajomość produktu, zarządzanie incydentami i aplikacje CRM to twarde umiejętności w obsłudze klienta. Są kluczowe dla poprawy wskaźnika rozwiązywania problemów.

Umiejętności miękkie z kolei zwiększają zadowolenie klienta podczas interakcji. Na przykład agenci z kompetencjami takimi jak empatia, aktywne słuchanie i cierpliwość zapewniają przyjemne doświadczenie klienta.

Zarówno umiejętności twarde, jak i miękkie są kluczowe dla poprawy doświadczenia klienta. Korzystając z agentów AI, zespół CX może delegować zadania stronom najlepiej przygotowanym do ich realizacji.

Ponieważ agenci AI świetnie stosują polityki, mogą automatyzować twarde zadania, takie jak pobieranie danych klientów, przetwarzanie zwrotów czy diagnozowanie problemów technicznych.

Ludzcy agenci odpowiadają natomiast za umiejętności miękkie, ponieważ naturalnie okazują empatię i rozumieją niuanse. Choć agenci AI potrafią wykrywać sentyment i stosować zasady rozmowy, to ludzcy agenci zachowują ostateczną ocenę sytuacji przy stosowaniu umiejętności miękkich w obsłudze klienta.

Zacznij korzystać z ElevenAgents w obsłudze klienta

Wyposażenie ludzi i agentów AI w umiejętności obsługi klienta pozwala pewniej realizować prośby klientów. W erze agentowej klientów zdobywa współpraca AI i ludzi.

ElevenLabs pomaga wdrażać agentów AI do obsługi klienta z umiejętnościami, które zwiększają zadowolenie klientów w kanałach tekstowych, głosowych i e-mailowych. Dzięki ElevenAgents możesz tworzyć agentów AI, projektować workflow CX, łączyć się z bazą wiedzy, przeprowadzać ocenę i nie tylko — przed ich wdrożeniem.

Na tym samym panelu możesz egzekwować zabezpieczenia, analizować transkrypcje i monitorować wyniki agentów w czasie.

Zacznij wdrażać agentów AI w ElevenAgents lub skontaktuj się z działem sprzedaży.

Najczęściej zadawane pytania o umiejętności obsługi klienta