RPA w obsłudze klienta – zrobotyzowana personalizacja na najwyższym poziomie

# Autonomous Enterprise

RPA w obsłudze klienta – zrobotyzowana personalizacja na najwyższym poziomie

06.05.2025

W tym artykule dowiesz się:

Jakie zadania w obsłudze klienta można zautomatyzować
Dlaczego wdrożenie botów do obsługi klienta przyniesie firmie korzyści
Na co warto zwrócić uwagę wdrażając automatyzację w obsłudze klienta
Czy robotyzacja może wspierać nawiązywanie silnych relacji z klientami

Oczekiwania klientów rosną, więc firmy stawiają na RPA, zrobotyzowaną automatyzację procesów. Dzięki wykorzystaniu robotów software’owych można nie tylko przyspieszyć realizację zadań, ale również dostarczyć spersonalizowane doświadczenie na niespotykaną dotąd skalę.

RPA w obsłudze klienta – od automatyzacji po personalizację

RPA odgrywa ważną rolę w obsłudze klienta – nie tylko poprawia efektywność operacyjną i redukuje koszty, ale przede wszystkim może polepszyć doświadczenia klientów. W jaki sposób roboty mogą podnosić jakość kontaktów z klientami i przyspieszać rozwiązania ich problemów?

Po pierwsze, co widoczne jest już współcześnie, RPA może być stosowane do obsługi zapytań w czasie rzeczywistym za pomocą chatbotów lub wirtualnych asystentów, które integrują się z bazami danych i systemami ERP – z opublikowanych w 2023 roku przewidywań Gartnera wynika, że w 2025 roku może to robić aż 80% firm. Powody przemawiają same za siebie – chatboty dają natychmiastowy dostęp do informacji (np. status zamówienia), mogą automatycznie weryfikować tożsamość klienta oraz wspierać procesy autoryzacyjne, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami prawnymi, w tym RODO czy PCI DSS.

Coraz więcej firmy wykorzystuje też sztuczną inteligencję do cyfrowej transformacji interakcji z odbiorcami – jak wynika z raportu Zendesk, aż 80% firm uważa, że AI poprawiło jakość ich obsługi klienta. Z czego to wynika? SI pomaga m.in. analizować dane historyczne, co jest podstawą przewidywania potrzeb klientów i oferowanie im spersonalizowanych rozwiązań w czasie rzeczywistym. Rozwiązania AI ułatwiają także segmentację klientów na podstawie ich preferencji czy wcześniejszych interakcji.

Implementacja RPA w obsłudze klienta poprawia także skalowalność operacji. W okresach wzmożonego zapotrzebowania (np. w trakcie wyprzedaży) zautomatyzowane systemy mogą obsłużyć znacząco większą liczbę zgłoszeń bez konieczności zatrudniania dodatkowego personelu.

Inteligentne boty jako kluczowy element nowoczesnej obsługi klienta

Transformacja obsługi klienta nie byłaby możliwa bez inteligentnych botów. Łączą one zaawansowaną automatyzację z możliwościami sztucznej inteligencji, a ich zastosowania wykracza daleko poza tradycyjne chaty tekstowe – obejmują też komunikację głosową, analizę emocji użytkowników oraz dostosowywanie odpowiedzi do indywidualnych potrzeb odbiorców.

Boty wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, dzięki któremu mogą rozumieć intencje użytkownika, niezależnie od złożoności zadawanych pytań czy stosowanej składni językowej. Klient pytający o status przesyłki otrzyma nie tylko odpowiedź o przewidywanym czasie dostawy, ale również opcję zmiany adresu dostawy czy zgłoszenia problemu w czasie rzeczywistym.

Boty można też integrować z wewnętrznymi systemami organizacji (np. ERP), dzięki czemu mogą korzystać z profili klientów i na ich bazie dostarczać szyte na miarę rekomendacje. Równocześnie mogą wspierać pracowników, dostarczając im szczegółowych informacji o kliencie, co pozwala na lepszą obsługę w przypadkach wymagających interwencji człowieka.

Roboty RPA mają jedną przewagę nad ludźmi – mogą pracować 24/7, co zwiększa dostępność usług i pozwala firmom funkcjonować bez względu na strefy czasowe. Nie można jednak pomijać wyzwań, takich jak konieczność ciągłego uczenia botów oraz monitorowania ich wydajności, ponieważ brak dostosowania do specyfiki branży lub niewystarczająca jakość interakcji mogą prowadzić do frustracji użytkowników.

Jak robotyzacja wspiera budowanie trwałych relacji z klientami?

Systemy RPA w obsłudze klienta eliminują opóźnienia wynikające z manualnego przetwarzania danych. Przykładem może być automatyczne przetwarzanie zgłoszeń serwisowych czy udzielanie odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania – dzięki temu klienci otrzymują szybkie i precyzyjne rozwiązania, a to wzmacnia ich zaufanie do organizacji. Zautomatyzowane procesy są też w mniejszym stopniu obarczone ryzykiem błędów, co minimalizuje szanse wystąpienia problemów.

Robotyzacja wspiera również relacje z klientami dzięki zdolności do podejmowania inicjatywy. Automatyczne systemy mogą identyfikować potencjalne problemy jeszcze przed ich zgłoszeniem przez użytkowników, na przykład poprzez analizę danych dotyczących użytkowania produktu.

Warto też podkreślić, że RPA można integrować z wieloma kanałami komunikacji. Klienci mogą kontaktować się z firmą za pomocą platform, które najbardziej im odpowiadają – takich jak media społecznościowe, czaty na żywo czy aplikacje mobilne – a zrobotyzowane systemy zapewniają spójność informacji oraz ciągłość obsługi niezależnie od medium.

Dzięki automatyzacji prostych zadań pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych kwestiach, co wpływa na pozytywne doświadczenia klientów. Asystenci cyfrowi mogą np. w czasie rzeczywistym dostarczać pracownikom informacji o historii kontaktów z klientem, co pozwala im szybciej i trafniej rozwiązywać problemy.

Wdrożenie robotyzacji wymaga jednak przemyślanej strategii, a zwłaszcza monitorowania wydajności automatyzowanych systemów oraz uwzględnienia specyfiki oczekiwań klientów w różnych segmentach rynku. Automatyzacja może być pomocna, ale wciąż ważne pozostaje zachowanie ludzkiego elementu w interakcjach, szczególnie w sytuacjach wymagających empatii.

Automatyzacja w praktyce – przykłady zastosowań RPA w obsłudze klienta

Jednym z głównych zastosowań RPA w obsłudze klienta jest obsługa zgłoszeń serwisowych. Roboty mogą samodzielnie i bez nadzoru analizować treść zgłoszenia, przypisywać je do odpowiedniego działu oraz inicjować rozwiązanie problemu. W połączeniu z chatbotami i systemami analizy danych klienci mogą otrzymać wstępne odpowiedzi na pytania, a bardziej złożone przypadki roboty kierują bezpośrednio do zespołów wsparcia – oba procesy skracają czas reakcji.

Innym przykładem jest zautomatyzowana aktualizacja danych klientów w systemach CRM. Pracownicy często spędzają wiele czasu na ręcznym wprowadzaniu zmian. Gdy RPA przejmuje te zadania, automatycznie synchronizując informacje z różnych źródeł, takich jak formularze internetowe, e-maile czy dane transakcyjne, nie tylko dane stają się dokładniejsze – poprawia się także samopoczucie pracowników.

W obszarze księgowości RPA wspiera m.in. generowanie i wysyłkę faktur czy przypomnień o zaległych płatnościach. W przypadku opóźnienia płatności system może automatycznie wygenerować przypomnienie i wysłać je do klienta za pośrednictwem e-maila lub SMS-a, a następnie odnotować jego odpowiedź w systemie.

W marketingu i sprzedaży automatyzacja wspiera proces generowania leadów oraz personalizację ofert. Roboty mogą samodzielnie analizować dane o zachowaniach klientów na stronie internetowej (np. odwiedzane produkty), a następnie wysyłać spersonalizowane propozycje lub rabaty. W połączeniu z algorytmami AI można też przewidywać przyszłe potrzeby klientów.

Przyszłość RPA – od zbierania danych po predykcyjną obsługę

Powoli mijają czasy, gdy RPA obejmowało głównie automatyzację prostych i powtarzalnych zadań – tę technologię wykorzystuje się do coraz bardziej zaawansowanych zastosowań, np. analizy danych i przewidywania zachowań klientów. Połączenie RPA z AI czy przetwarzaniem języka naturalnego pozwoliło zrobotyzowanej automatyzacji procesów wejść na wyższy poziom – nie tylko wspiera ona procesy operacyjne, ale także dostarcza strategiczną wartość.

Jednym z obszarów, w których RPA może się intensywnie rozwijać, jest zaawansowane zbieranie danych w czasie rzeczywistym z różnych źródeł, takich jak systemy CRM, kanały mediów społecznościowych, logi transakcji czy aplikacje mobilne. Automatyzacja w tym zakresie pozwala na integrację i konsolidację rozproszonych danych, co tworzy jednolity obraz klienta i umożliwia bardziej precyzyjną analizę.

Z kolei dzięki integracji z algorytmami uczenia maszynowego boty RPA mogą analizować wzorce zachowań klientów oraz przewidywać ich przyszłe potrzeby. Na podstawie historii zakupów i preferencji użytkownika, system może przewidzieć moment, w którym klient będzie zainteresowany zakupem uzupełniających produktów, co może nie tylko zwiększyć satysfakcję klienta, ale również wspiera strategie cross-sellingu i up-sellingu.

Rozwój RPA w obsłudze klienta wpływa także na poprawę efektywności wewnętrznych procesów. W przyszłości systemy te będą w stanie nie tylko dostarczać pracownikom pełne zestawy danych w czasie rzeczywistym, ale również sugerować optymalne rozwiązania na podstawie analizy wcześniejszych przypadków.