Trust issues: How to help customers believe your AI agent

While scanning through conversations in our team inboxes recently, I realized that there are times where customers don’t believe the responses from our AI agent Fin, even when Fin is correct.

Просматривая недавно переписки во входящих наших команд, я заметил, что бывают случаи, когда клиенты не верят ответам нашего AI-агента Fin, даже когда Fin отвечает правильно.

These folks all asked to speak to a human team member, just to have the team member reiterate what Fin said.

Все эти люди просили переключить их на живого сотрудника — лишь для того, чтобы этот сотрудник повторил то же самое, что сказал Fin.

In pretty much all of these cases, this human-to-human exchange was enough to resolve the query, which got me thinking: what is it about Fin that the customer doesn’t trust? And how can we bridge this gap?

Практически во всех таких случаях этого обмена «человек–человек» оказывалось достаточно, чтобы закрыть вопрос, и это заставило меня задуматься: что именно в Fin вызывает у клиента недоверие? И как преодолеть этот разрыв?

This post originally featured in our AI-first customer service newsletter,
The Ticket.

👉 Subscribe and join the 28K+ customer service professionals who receive industry news, tips, and career guidance directly on their LinkedIn feed.

Этот материал изначально вышел в нашей рассылке об AI-first клиентском сервисе The Ticket. 👉 Подпишитесь и присоединяйтесь к 28 000+ специалистов по клиентскому сервису, которые получают отраслевые новости, советы и карьерные рекомендации прямо в свою ленту LinkedIn.

Building trust in something new is never an easy thing to do. Getting customers to warm up to an AI agent is particularly challenging because customers are still influenced by years of frustrating experiences with chatbots that (let’s be honest) have been pretty rubbish.

Завоевать доверие к чему-то новому всегда непросто. Заставить клиентов потеплеть к AI-агенту особенно сложно, потому что на них до сих пор влияют годы фрустрирующего опыта с чат-ботами, которые (давайте честно) были откровенно плохими.

Because of this, support teams today face two key challenges:

Из-за этого команды поддержки сегодня сталкиваются с двумя ключевыми задачами:

Растопить это историческое недоверие и изменить то, как клиенты думают и чувствуют по поводу взаимодействия с AI. Освоить новый способ оказания поддержки с помощью AI-агента и настроить технологию так, чтобы клиенты с самого начала были готовы ему доверять.

While this is tricky, it’s a challenge that excites me because it shows how AI is pushing us to learn and think in entirely new ways. I’m still very much figuring this out alongside all of you, but here are some approaches that are working for my team.

Это непростая, но захватывающая для меня задача, потому что она показывает, как AI заставляет нас учиться и мыслить совершенно по-новому. Я сам всё ещё разбираюсь в этом вместе со всеми вами, но вот несколько подходов, которые работают для моей команды.

Simplify, simplify, simplify

Упрощайте, упрощайте и ещё раз упрощайте

Support processes are by and large pretty robust. We’ve been conditioned to think that the more information we provide the better, but actually, I’d say this approach has discouraged people from reading what’s in front of them because we’ve hit them with so many things.

Процессы поддержки в большинстве своём довольно громоздкие. Нас приучили думать, что чем больше информации мы предоставляем, тем лучше, но на самом деле, я бы сказал, такой подход отбил у людей желание читать то, что у них перед глазами, — потому что мы вываливаем на них слишком много всего.

“If the interaction with your AI agent is too complicated, of course the customer is going to tune out and automatically assume it can’t help them”

«Если взаимодействие с вашим AI-агентом слишком сложное, конечно, клиент отключится и автоматически решит, что тот ему не поможет»

Think about when you call phone support you’re familiar with. You don’t want to hear all the automated messages at the start, you just want to press the button and get through to whatever you need.

Вспомните, когда вы звоните в привычную вам телефонную поддержку. Вы не хотите слушать все автоматические сообщения в начале — вы просто хотите нажать кнопку и попасть туда, куда вам нужно.

If the interaction with your AI agent is too complicated, of course the customer is going to tune out and automatically assume it can’t help them. We need to stop having so much stuff that customers have to read and do, and make it easy to get them their answer.

Если взаимодействие с вашим AI-агентом слишком сложное, клиент, конечно, отключится и автоматически решит, что тот ему не поможет. Нужно перестать заваливать клиента вещами, которые ему надо читать и делать, и сделать так, чтобы ответ он получал легко.

The good news is that the technology is evolving to make the full interaction between customers and AI agents more conversational and less clunky, while still collecting all the information your support team needs if the query ends up being routed to them.

Хорошая новость в том, что технология развивается так, что всё взаимодействие между клиентами и AI-агентами становится более разговорным и менее неуклюжим — при этом по-прежнему собирается вся информация, нужная вашей команде поддержки, если запрос в итоге попадёт к ней.

Here’s some insight into how we’re working towards this with Fin Guidance and Workflows.

Вот немного о том, как мы движемся в эту сторону с помощью Fin Guidance и Workflows.

A snapshot look at how Fin Guidance can help facilitate more seamless interactions between customers and AI agents.

Краткий взгляд на то, как Fin Guidance помогает делать взаимодействие между клиентами и AI-агентами более бесшовным.

Fine-tune how your AI agent communicates

Тонко настройте, как ваш AI-агент общается

On the topic of information overload, it might be the case that your AI agent is providing your customer with the right answer to their question, but it’s getting buried in a verbose or poorly structured response.

К вопросу об информационной перегрузке: может оказаться, что ваш AI-агент даёт клиенту правильный ответ на его вопрос, но он теряется в многословном или плохо структурированном сообщении.

There’s a real nuance here. You want to get to a point where your customer is getting the right amount of information to feel like their query is being resolved by the AI agent without needing a human to dig deeper, but you also don’t want to overwhelm them.

Здесь есть тонкий нюанс. Нужно прийти к тому, чтобы клиент получал ровно столько информации, сколько нужно, чтобы почувствовать, что его вопрос решён AI-агентом без необходимости звать человека для уточнений, — но при этом не перегружать его.

How you structure content in your knowledge base has a direct impact on the quality of your AI agent’s answers, so honing in on this is important. How can you make your language sharper? How can you tweak your wording?

То, как вы структурируете контент в своей базе знаний, напрямую влияет на качество ответов вашего AI-агента, поэтому над этим стоит работать. Как сделать формулировки острее? Как подкрутить лексику?

My best advice here would be to choose an AI agent that allows you determine if it answers in a concise or robust fashion to suit your unique business needs.

Мой главный совет здесь — выбирайте AI-агента, который позволяет вам решать, отвечать ли ему кратко или развёрнуто, чтобы это подходило именно под нужды вашего бизнеса.

With Fin, you can customize how comprehensive its answers are.

В Fin можно настроить, насколько подробными будут его ответы.

Get your human team to validate your AI agent

Подключите свою команду к валидации AI-агента

The situation I described earlier, where customers have requested to speak to a human only to have the human give the same response as the AI agent, is absolutely fine. Reassure your team that building trust is a gradual process and something we have to be patient with.

Ситуация, которую я описал в начале, — когда клиенты просят соединить их с человеком, а тот даёт тот же ответ, что и AI-агент, — это абсолютно нормально. Объясните команде, что выстраивание доверия — постепенный процесс, и здесь нужно набраться терпения.

Emphasize to your team that they are the people that your customers already trust, and hearing them confirm what the AI agent has responded with is what will build their trust in new AI-powered support over time.

Подчеркните команде, что они — те самые люди, которым ваши клиенты уже доверяют, и именно когда они подтверждают то, что ответил AI-агент, со временем выстраивается доверие к новой AI-поддержке.

“Keep your focus on making it as easy as possible for your customers to get the help they need”

«Сосредоточьтесь на том, чтобы клиентам было максимально просто получить нужную им помощь»

Here’s a tip: Have your team be mindful of the exact wording they use to confirm your AI agent’s solutions and get a satisfied response from the customer. We’ve found that being specific works better than generic validation. Instead of just responding with something like, “Fin was correct,” instead try something like, “The workflow steps Fin outlined are exactly what I guide customers through when setting up their first automation – what Fin suggested will get you up and running.”

Совет: попросите команду внимательно подбирать формулировки, которыми они подтверждают решения AI-агента и выводят клиента к удовлетворённому ответу. Мы убедились, что конкретика работает лучше общих фраз. Вместо ответа в духе «Fin был прав» попробуйте, например: «Шаги, которые описал Fin, — это ровно то, что я сам подсказываю клиентам, когда они настраивают свою первую автоматизацию: то, что предложил Fin, поможет вам всё запустить».

At the end of the day, there’s no shortcut to earning trust – whether that’s trust in your team, your product, or your AI agent. Keep your focus on making it as easy as possible for your customers to get the help they need.

В конце концов, у доверия нет коротких путей — будь то доверие к команде, к продукту или к вашему AI-агенту. Сосредоточьтесь на том, чтобы клиентам было максимально просто получить нужную им помощь.

Proving that this is your priority, whether customers are engaging with your AI agent or human team, is what will build genuine trust over time.

Если вы доказываете, что это и есть ваш приоритет — независимо от того, общается клиент с AI-агентом или с живой командой, — со временем сформируется настоящее доверие.

📩 Subscribe to The Ticket here – a regular LinkedIn newsletter delivering key insights for customer service professionals in this time of mind-blowing change.

📩 Подпишитесь на The Ticket здесь — регулярная рассылка в LinkedIn с ключевыми инсайтами для специалистов по клиентскому сервису во времена ошеломляющих перемен.