7 kundtjänstfärdigheter som alla mänskliga agenter och AI-agenter behöver (med exempel)

Varje supportkonversation kan vinna eller förlora en kund. Hur väl AI-agenten eller den mänskliga agenten i andra änden av interaktionen lyssnar och löser problemet avgör vilken väg samtalet tar. Var för sig kanske en konversation inte verkar betyda så mycket. Men sammantaget, över alla samtal och chattar, avgör de om ett företag behåller sina kunder eller ständigt måste ersätta dem med nya.

Enligt en studie från Zendesk bytte mer än 50 % av kunderna till konkurrenter efter en enda dålig upplevelse. Det visar hur viktiga kundtjänstfärdigheter är, även när AI fortsätter att förändra CX-verksamheten. Organisationer som kontinuerligt vidareutbildar sitt CX-team får en konkurrensfördel när kundernas förväntningar ökar.

Den här guiden går igenom viktiga kundtjänstfärdigheter, varför de är viktiga för företag, hur du förbättrar dem och hur AI stärker CX-team.

Sammanfattning

• Kundtjänstfärdigheter hjälper företag att lösa kundproblem, bygga förtroende och minska kundbortfallet.
• CX-team använder vanligtvis både tekniska och mjuka kundtjänstfärdigheter, bland annat kommunikation, problemlösning och konflikthantering.
• Både mänskliga agenter och AI-agenter kan använda kundtjänstfärdigheter genom planerad implementering, utvärdering av konversationer och förfining för att förbättra kundupplevelsen.
• AI-agenter kan hjälpa till med konflikthantering, men en smidig överlämning till mänskliga agenter är avgörande för att trappa ned situationen.
• När du implementerar AI-agenter för kundtjänst bör du utvärdera konversationsmått under träningen och efter lanseringen för att driva kontinuerliga förbättringar.

Vad är kundtjänstfärdigheter?

Kundtjänstfärdigheter är de mjuka och tekniska förmågor som hjälper ett supportteam att förstå kundernas behov och lösa deras problem effektivt. De delas i stort in i mjuka färdigheter, som kommunikation, tålamod, empati och anpassningsförmåga, och tekniska färdigheter, som produktkunskap eller incidenthantering.

Vi går igenom sju av dessa färdigheter mer i detalj: kommunikation, problemlösning, konflikthantering, empati, anpassningsförmåga, personalisering och produktkunskap. Vi tar också upp hur var och en gäller för både mänskliga agenter och AI-agenter inom kundsupport.

Kundtjänstfärdigheter, förklarade

Kundtjänstfärdigheter är arbetssätt som hjälper kundupplevelseteam att lyssna aktivt, förstå, svara, lösa och följa upp kundärenden. Färdigheterna bygger på metoder från olika områden, bland annat kommunikation, problemlösning, empati och konflikthantering. När du ger teamet rätt kundtjänstfärdigheter säkerställer du en konsekvent och positiv kundupplevelse i alla kontaktpunkter.

Traditionellt utvecklar supportteam kundtjänstfärdigheter genom utbildning i både mjuka och tekniska färdigheter. Du lär dig till exempel att pausa och lyssna, uppmärksamma kundens frustration och använda respektfulla ord för att trappa ned situationer. Dessutom måste CX-team känna till verktyg som CRM och ERP för att få fram information under samtal. I allt högre grad behöver medarbetare inom CX god teknisk förståelse för att kunna arbeta med AI-agenter, få fram relevant information och snabbare lösa kundens problem.

Faktum är att de flesta kundtjänstteam nu använder AI-agenter för att effektivisera arbetsflöden för kundupplevelsen. Enligt Gartner kommer minst 70 % av kunderna att börja sin kundresa via ett AI-gränssnitt före 2028.

Det är fortfarande viktigt att vidareutbilda CX-teamet, men nyckeln till att frigöra potentialen i AI-driven CX-verksamhet är att utforma AI-supportagenter kring varumärkets SOP:er, säkerhetsräcken, integrationer med kunskapsbaser och tredjepartsverktyg.

Varför kundtjänstfärdigheter ger bättre upplevelser

Effektiv kundtjänst påskyndar problemlösningen och stärker varumärkeslojalitet, kundlojalitet och intäkter över tid. I stället för att vänta på att incidenter ska eskalera undersöker CX-team proaktivt ärenden som kunder rapporterat. De lyssnar aktivt och ger kunderna utrymme att dela sina tankar innan de hjälper till att lösa problem eller besvara frågor.

Samma sak gäller för AI-agenter för kundtjänst. Även om de drivs av generativ AI, maskininlärning och andra programvarutekniker utformar du dem kring arbetsflöden, principer och policyer som bygger förtroende. Oavsett om det är AI, människor eller båda är målet att lösa kundernas problem och få dem att känna sig hörda.

När AI integrerades i CX-arbetsflöden betonade Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner på 3Shape vikten av en empatisk ton och en mänsklig känsla. När hans företag moderniserade kundsupporten med AI-agenter ville Jannes säkerställa att kunderna känner sig förstådda genom hela processen.

De 7 kundtjänstfärdigheter som alla mänskliga agenter och AI-agenter behöver

Bra kundtjänst kräver att både människor och deras AI-motsvarigheter behärskar olika färdigheter. Här är de färdigheter som behövs inom kundtjänst, med exempel på hur mänskliga agenter och AI-agenter använder var och en.

Kommunikationsfärdigheter: Lyssna aktivt och tala tydligt

Tydlig kommunikation förebygger förvirring, som kan få kunder att avbryta samtal eller meddelanden när de söker hjälp. Kommunikationsfärdigheter kräver aktivt lyssnande, koncisa svar samt tydlig skriftlig och muntlig kommunikation.

Mänskliga agenter utvecklar kommunikationsfärdigheter genom att lyssna på vad kunderna säger och välja lämpliga ord i sitt svar. De undviker fackspråk för tydlighetens skull och förklarar alltid tekniska termer, oavsett om det är i e-post, i ett samtal eller via text.

AI-agenter, särskilt de som drivs av LLM:er, är bra på konversationsbaserade svar. Men AI-agenter behöver tydliga riktlinjer för turtagning och hantering av avbrott. När en kund till exempel pausar mitt i en mening måste en röstagent svara inom ett visst tidsfönster för att låta naturlig. Samtidigt får den inte prata i mun på den som ringer eller ge irrelevanta svar.

Både mänskliga agenter och AI-agenter kan kommunicera bättre när de effektivt delar konversationskontext. Det innebär att AI och CX-teamet måste ha tillgång till konversationsanalys i realtid för att kunna svara korrekt.

Exempel: En mänsklig agent säger: ”Låt mig bekräfta att jag har förstått rätt: din beställning skickades i måndags men kom aldrig fram.” En AI-röstagent upprepar den viktiga uppgiften på samma sätt och pausar så att kunden kan bekräfta innan den fortsätter.

Problemlösningsförmåga: Hitta rätt lösning snabbare

Kunder förväntar sig att supportteamet löser deras problem snabbt, oavsett om det är människor eller AI. Att lösa kundernas problem är en central funktion för CX-agenter, och konsekvent hög servicekvalitet bidrar till förtroende för ditt varumärke.

Mänsklig supportpersonal kan påskynda problemlösningen genom att systematiskt diagnostisera problem. Det innebär att notera kundens problem, bekräfta detaljer för att förhindra missförstånd och använda produktkunskap för att erbjuda en lösning. Om en lösning inte finns direkt kommunicerar den mänskliga agenten nästa steg till kunden.

AI-agenter använder liknande principer för problemlösning, men utnyttjar LLM:ens slutlednings- och prediktiva förmågor för att lösa problem. Utifrån tillgänglig kunddata och kontext bedömer AI möjliga lösningsvägar och väljer den med högst konfidenspoäng. Sedan listar den de steg kunden kan följa för att lösa problemet.

Exempel: En kund rapporterar att en kortbetalning misslyckades. En mänsklig agent kontrollerar kontot, bekräftar kortuppgifterna och guidar kunden genom lösningen. En AI-agent läser samma kontodata via ett anslutet verktyg, väljer den mest sannolika orsaken och delar stegen för att lösa problemet.

Konflikthantering: Trappa ned svåra samtal

Trots de bästa avsikter kan konflikter uppstå i samtal med kunder. När mänskliga supportagenter och AI-supportagenter får färdigheter i konflikthantering kan de minska friktion, erbjuda åtgärder och förbli professionella genom hela samtalet.

När de löser konflikter håller mänskliga agenter sig lugna, följer rutiner för konflikthantering och förblir objektiva. De bekräftar kundens frustration och arbetar gradvis mot en gemensam förståelse. Målet är att återuppbygga förtroendet genom konkreta åtgärder och säkerställa en snabb lösningstid.

AI stöder däremot nedtrappning av konflikter genom att erbjuda en tydlig eskaleringsväg. Den använder språkförståelse (NLU) för att identifiera när en kund känner frustration, oro eller ilska. Därefter lämnar den lugnt och snabbt över samtalet till en mänsklig agent. En agent kan på samma sätt koppla samtalet vidare till ett live-supportteam om kunden uttryckligen begär det.

Exempel: En kund säger: ”Det här är tredje gången jag ringer om detta.” En mänsklig agent svarar: ”Jag är ledsen att det här inte har lösts ännu. Jag tar ägarskap härifrån och berättar exakt vad som händer härnäst.” En AI-agent som upptäcker samma frustration erbjuder överföring till en mänsklig agent och vidarebefordrar konversationshistoriken genom en varm överlämning.

​

Empati i kundtjänst: Få kunder att känna sig hörda

Empati är emotionell intelligens som gör att mänskliga agenter kan förstå kundens känslor. Det är en av de viktigaste kundtjänstfärdigheterna eftersom empati bygger relationer och skapar en gemensam förståelse med kunden.

Mänskliga agenter visar empati genom att bekräfta kundens känslor i stället för att avbryta med ett svar. Genom att bara säga ”Jag förstår att du är upprörd, och jag är redo att hjälpa till” får du kunden att känna sig hörd och respekterad. Det öppnar också för vidare samtal.

AI kan inte verkligen känna känslor som människor gör. Däremot kan AI identifiera mönster som tyder på frustration i en kunds röst eller textsvar. Utifrån det sentiment den upptäcker kan AI efterlikna den empatiska ton och de ordval som människor använder för att visa empati.

Exempel: Både en AI-agent och en mänsklig agent som upptäcker frustration kan bekräfta den direkt genom att säga: ”Det låter frustrerande, och jag vill hjälpa dig att lösa det här.”

​

Anpassningsförmåga: Hantera förfrågningar i flera kanaler

Kunder kontaktar företag via olika kanaler, bland annat e-post, chatt, röst och text. Anpassningsförmåga gör att CX-teamet kan behålla ett enhetligt budskap, särskilt när samma ärende kräver flera diskussioner.

Mänskliga agenter utbildas för att vara skickliga på olika plattformar. Varje plattform har sin egen interaktionsstil, sina riktlinjer och nyanser. E-post ger till exempel tid för korrekturläsning för att behålla professionalismen. Ett samtal är däremot mer spontant och kräver att agenten reagerar på ny information i stunden.

AI-agenter kan behålla kontext mellan ämnen och samtal. När de har konfigurerats kan team implementera agenter i olika kanaler. Genom att utgå från historisk kontext kan AI-agenter kommunicera med kunder i den ton, det format och den stil de föredrar.

Exempel: I chatt skickar en mänsklig agent en kort skriftlig sammanfattning som kunden kan återvända till. I ett samtal pratar samma agent långsammare och bekräftar detaljer högt. En AI-agent följer samma regel genom att skicka koncisa textsvar i chatt och naturliga talturer i röstkanalen.

Personalisering: Ge anpassade svar

När kunder kontaktar dig förväntar de sig att supportagenter vet vilka de är och känner till detaljerna i deras ärende, utan att de behöver upprepa sig för varje ny agent de kommer i kontakt med.

Mänskliga agenter anpassar svar manuellt. När de till exempel svarar på ett ärende granskar agenter kundens tidigare köp och frågar kort om kunden var nöjd med det som köptes. Det är en enkel gest, men kunder känner sig värderade eftersom teamet kommer ihåg vilka de är och vad de föredrar.

AI-agenter kan anpassa svar mer effektivt. I stället för att manuellt kontrollera register ansluter de till ett CRM från tredje part och hämtar historisk data när de hjälper kunder. Dessutom kan en AI-agent proaktivt samla in data i realtid och använda den för att ge personliga produktrekommendationer.

Exempel: I stället för att fråga ”Vad beställde du?” säger en mänsklig agent: ”Jag ser att du köpte Pro-planen förra månaden. Är det det du kontaktar oss om?” En AI-agent som är ansluten till ett CRM kan inleda med samma kontext.

Produktkunskap: Svara säkert på frågor

Kunder förväntar sig att supportagenter känner till företagets produkter, tjänster och policyer. Därför måste CX-team som svarar på frågor hålla sig uppdaterade för att kunna ge säkra och korrekta svar.

Mänskliga agenter håller sig uppdaterade genom att gå igenom de senaste produkt- och tjänsteuppdateringarna. De uppmärksammar ändringar i policyer, dokumentation och priser som kan påverka kunder.

AI-agenter fungerar på liknande sätt, men använder verktyg som ett system för retrieval-augmented generation (RAG) och tredjepartsintegrationer för att ge korrekta och hjälpsamma svar. En chattbot som drivs av en LLM förstår till exempel inte automatiskt en specifik produkt som kunden nämner. I stället för att gissa hämtar den information från organisationens interna kunskapsbas för att skapa ett svar.

Exempel: När en kund frågar om återbetalningspolicyn även omfattar reavaror svarar en välinformerad mänsklig agent utifrån den aktuella policyn. En AI-agent hämtar den senaste policyn från kunskapsbasen och svarar utifrån den.

Mänskliga agenter jämfört med AI-agenter: Kundtjänstfärdigheter i korthet

Tabellen nedan sammanfattar hur mänskliga agenter och AI-agenter använder var och en av de sju färdigheterna.

Mänskliga agenter är bäst där omdöme är avgörande, medan AI-agenter är bäst där snabbhet och konsekvent efterlevnad av policyer betyder mest.

Så implementerar du kundtjänstfärdigheter för människor och AI

Organisationer behöver ett samarbetsinriktat arbetsflöde med tydliga operativa gränser när de integrerar kundtjänstfärdigheter i en AI-stödd CX-verksamhet. Dessa steg hjälper dig att skapa ett arbetsflöde för AI i kundtjänst som visar de färdigheter vi har beskrivit.

1. Definiera CX-mål

Börja i liten skala genom att fokusera på en vanlig fråga. Det ger teamet tillräckligt med utrymme att bygga, testa och förfina det agentiska CX-arbetsflödet utan att störa den befintliga supportverksamheten. Du bör identifiera hur du vill att CX-teamet ska svara, vilken röst de använder, vilka vanliga arbetsflöden de följer, ideala svarstider och alla andra faktorer som bidrar till en lyckad interaktion.

2. Välj en agentisk AI-plattform för CX

Conversational AI-plattformar för CX-verksamhet har olika funktioner. Välj en som stöder flexibelt agentbeteende för problemlösning samtidigt som den upprätthåller säkerhetsräcken och varumärkesriktlinjer. Utvärdera varje alternativ utifrån följande kriterier:

• Färdighetstäckning: Stöder färdigheterna i den här guiden, bland annat turtagning, sentimentsidentifiering och överlämning till mänsklig agent.
• Åtkomst till kunskap och verktyg: Ansluter till din kunskapsbas och ditt CRM så att agenten kan svara korrekt och anpassa svaren.
• Säkerhetsräcken och varumärkeskontroll: Upprätthåller säkerhetsräcken och varumärkesriktlinjer i varje konversation.
• Kanalstöd: Fungerar i röst- och textkanaler så att kunderna får konsekvent service.
• Testning och utvärdering: Erbjuder en sandlåda för simulerade konversationer och följer upp mått som CSAT och lösningsgrad efter lansering.

Till exempel är ElevenAgents en agentisk AI-plattform som låter CX-team leverera bättre upplevelser genom beprövade kundtjänstprinciper. Den ersätter inte goda kundtjänstfärdigheter, och det är inte heller avsikten. I stället hjälper ElevenAgents dig att skala upp bästa praxis för kundtjänst i flera kanaler utan att överbelasta mänskliga team.

3. Utforma arbetsflödet för AI-agenten inom kundtjänst

Identifiera kundkontaktpunkter där en AI-agent kan vara användbar. Konfigurera sedan agenten med lämpliga färdigheter med hjälp av systemprompter, verktygsintegrationer och en intern kunskapsbas.

Artificiell intelligens kan stötta dina kundtjänstagenter genom att ge dem kontext mitt under samtalet eller presentera användbar information som hjälper dem att styra interaktionen mot ett lyckat resultat.

Du kan också kartlägga hela kontaktpunkter där AI kan ta ledningen och minska belastningen på mänskliga supportagenter. Samtal med låg prioritet eller rutinärenden är bra kandidater för automatisering, eftersom känsliga ärenden kan eskaleras medan AI-agenter täcker vanligare samtalsmönster fullt ut.

Till exempel fokuserade Nana på att förbättra AI-agentens systemprompt så att agenten kan samtala empatiskt och hålla sig till varumärket under kundsamtal.

​

4. Testa före lansering

Kom ihåg att simulera ändringar du gör i AI-agenten i en testmiljö. Testa agenten med möjliga scenarier och se hur den svarar. Simulera särskilt gränsfall, inklusive sådana som kräver överlämning till en mänsklig agent på grund av en förändring i sentiment mitt i samtalet.

Så förbättrar du kundtjänstfärdigheter genom övning och feedback

Kundtjänstfärdigheter går att lära sig och kan förbättras över tid. Du kan utbilda mänskliga agenter och AI-agenter och sedan utvärdera hur de presterar i praktiken och i verkliga miljöer.

Mänskliga agenter går kurser, vidareutbildar sig kontinuerligt, lär sig mer om produkterna de hjälper till med och granskar kundfeedback för att åtgärda brister i servicen och förbättra leveransen. De behöver också kontinuerligt stöd, samsyn och kommunikation från ledningen för att kunna hjälpa kunder med självförtroende. I viss utsträckning gäller samma läranderamverk för AI-agenter.

Utbildning i kundtjänstfärdigheter fungerar bäst när den kopplas till mätbara resultat. Följ CSAT, lösningsgrad vid första kontakt och genomsnittlig hanteringstid, och lägg till kvalitetssäkringspoäng från granskade konversationer. Rollspel och medlyssning på samtal omvandlar sedan dessa poäng till konkreta mål för coachning.

AI-agenter lär sig av policyriktlinjer, exempelmallar, konversationshistorik och det material de exponeras för i olika kanaler. Hela processen sker i en human-in-the-loop-miljö, där en mänsklig agent sätter mått för Conversational AI som agenten jämförs mot.

Du mäter till exempel AI-agentens containment rate, CSAT och lösningsgrad för att avgöra om AI säkert kan lösa ärenden utan mänsklig hjälp. Därefter justerar du policyer, AI-prompter och tredjepartsverktyg som gör att agenten kan arbeta effektivare.

På ElevenLabs använder vi ett specifikt testramverk som utvärderar AI-agenters problemlösningsförmåga. Ramverket undersöker brister i befintliga konversationer och använder dem som testfall för att förfina agenterna.

Kundtjänstens tekniska färdigheter jämfört med mjuka färdigheter: Vad team behöver

Tekniska färdigheter är färdigheter som gör att CX-teamet kan lösa problem effektivt. Produktkunskap, incidenthantering och CRM-applikationer är till exempel tekniska färdigheter inom kundtjänst. De är avgörande för att förbättra lösningsgraden.

Mjuka färdigheter förbättrar däremot kundnöjdheten under interaktioner. Agenter med mjuka färdigheter som empati, aktivt lyssnande och tålamod ger till exempel en behaglig kundupplevelse.

Både tekniska och mjuka färdigheter är avgörande för att förbättra kundupplevelsen. När CX-teamet använder AI-agenter kan det delegera uppgifter till de parter som är bäst lämpade att hantera dem.

Eftersom AI-agenter är bra på att följa policyer kan de automatisera tekniska uppgifter som att hämta kunduppgifter, hantera återbetalningar eller diagnostisera tekniska problem.

Mänskliga agenter ansvarar däremot för mjuka färdigheter eftersom de naturligt har empati och förstår nyanser. AI-agenter kan upptäcka sentiment och följa konversationsregler, men mänskliga agenter har det slutliga omdömet när mjuka färdigheter ska omsättas i kundtjänsten.

Kom igång med ElevenAgents för kundtjänst

När du ger människor och AI-agenter kundtjänstfärdigheter kan du hantera kundförfrågningar med större självförtroende. När vi går in i den agentiska eran vinns kunder av samarbete mellan AI-agenter och mänskliga agenter.

ElevenLabs hjälper dig att implementera AI-agenter för kundtjänst med färdigheter som ökar kundnöjdheten i text, röst och e-post. Med ElevenAgents kan du skapa AI-agenter, utforma CX-arbetsflöden, ansluta till en kunskapsbas, utföra utvärderingar och mycket mer innan du lanserar dem.

Använd samma kontrollpanel för att upprätthålla säkerhetsräcken, analysera transkriptioner och följa agenternas resultat över tid.

Börja implementera AI-agenter på ElevenAgents eller kontakta säljteamet.

Vanliga frågor om kundtjänstfärdigheter