人工智能和机器学习在客户服务中解决的问题

由于人工智能和大数据的进步，营销行业发生了根本性的变化。 人工智能在营销中的市场规模预计将 长大r 每年XN​​UMX％ 到 2028 年。随着越来越多的公司发现新的好处，它正在以更快的速度增长。

不幸的是，有许多 人工智能驱动的营销错误 公司继续制作。 最大的问题之一是完全专注于外展，而牺牲了客户服务。

人工智能技术正在帮助解决客户服务问题。 但是，它仅对正确使用它的公司有用。

为了欣赏人工智能在客户服务中的好处，您必须认识到最常见的客户服务问题。 当客户有 糟糕的客户服务遭遇:

• 91% 的顾客在没有警告的情况下离开
• 47% 的客户更换品牌
• 40% 的客户反对该业务

从统计数据中可以明显看出，每个客户在面对糟糕的客户服务体验时，都会采取不止一步的措施来损害业务。 想想你对品牌的糟糕服务体验以及之后你采取的行动。 很明显，您不愿意向您的朋友和家人推荐该服务。 人工智能技术可以帮助解决这些问题。

服务业务中的客户服务

可以将业务分类的一种广泛方式是产品业务和服务业务。 产品业务的营销组合包括产品、价格、促销和地点。 但对于 服务业务，营销组合中的其他元素是人员、过程和实物证据。 这三个要素在提供客户满意度方面非常突出。

服务业务的所有元素都在客户服务中得到强调。 这是将企业的人员和流程转化为实物证据的地方。 因此，客户服务成为企业与消费者之间摩擦最大的一个领域。

各种金融业务都是服务业务。 它可以是金融科技业务、基金管理或经纪业务。 它们都是服务业务，客户与金融业务之间的最大摩擦发生在客户服务过程中。

为什么客户服务很重要？

客户必须长期与服务业务开展业务以收回所产生的购置成本。 这是通过计算确定的 客户生命周期价值（CLV） 为每个单独的客户。 这本质上是企业可以从一位客户那里获得的利润。 在大多数现代企业中，客户获取是一件昂贵的事情。 客户与公司开展业务的时间越长，客户的 CLV 就会越高。

当客户体验不佳时，他很有可能会放弃服务。 这会降低 CLV，并且可能会损失获取客户的获取成本。 公众也有可能产生更广泛的反对。 借助现代社交媒体渠道，客户可以与客户服务分享他们的不良经历并获得极大的关注。

另一方面，出色的客户服务让消费者感到高兴，他甚至不会考虑替代品。 这确保了他作为增加 CLV 的客户停留的时间更长。 此外，具有积极体验的客户也更有可能向朋友或家人推荐金融服务。 这降低了新客户的获取成本。 简而言之，公司的客户服务功能如何显着影响公司的盈利能力，无论是正面的还是负面的。

人工智能和机器学习：客户服务中的问题解决者

多年来，人工智能和机器学习工具取得了进步。 它们可以完成比简单的计算机算法更复杂的功能。 这是一个不断发展的领域，每天都有更多的改进成为可能。 例如， 深入学习 可以用来理解语音，也可以用语音回应。

人工智能和机器学习可用于客户服务，以解决需要大规模解决的各种问题。 它还可以作为客户服务功能处理很多复杂性。 以下部分讨论了一些最常见的挑战以及人工智能如何帮助解决这些挑战。

1.信息鸿沟

客户服务的一个主要挑战是客户服务主管的信息差距。 这会导致不准确的问题识别和不完整的解决方案。 可以想象，一位高管不可能了解公司的所有系统和流程。 客服主管的信息差距让客户不满意。

在没有人工智能解决方案的情况下弥合信息鸿沟的一种常见方法是使用用户论坛。 以17岁为例 MQL5社区，由开发公司 MetaQuotes 创建 MetaTrader的5. 在这里，社区自己确定问题的根本原因并找出解决方案。 这种情况几乎不需要公司的外部支持。 但它并不适用于所有类型的金融服务公司，人工智能解决方案在大多数情况下会更合适。

人工智能解决方案

利用公司的知识库实施人工智能可以将高管所经历的信息鸿沟转变为信息丰富。 人工智能工具可以从知识库中识别出正确的解决方案，而无需执行人员搜索数据库。 搜索工具 自然语言处理（NLP） 只需很少的查询工作就可以带来正确的解决方案。 人工智能工具还可以搜索知识数据库，以查找过去经历过的类似查询以及如何解决。

2. 脱节的客户体验

客户和金融服务公司之间有很多接触点。 这可以从不同的物理位置到大量的在线接触点。 客户在穿越不同的接触点时会感到脱节。 这也使得客户服务主管的工作，因为她不知道她面前的特定客户的客户旅程。 这使得问题解决变得困难，从而降低了客户体验。

人工智能解决方案

将人工智能应用于公司的各种系统，并将与客户相关的相关信息拼接在一起。 这有助于将跨不同接触点的客户信息编织在一起。 有了这个，客户服务主管只需按一下按钮即可获得每个客户的完整客户旅程。 人工智能工具还可以帮助突出显示与手头查询相关的客户旅程部分。 这种统一的信息可以更快地解决问题，进而带来更好的客户体验。

3。 个性化

客户服务中心和其他接触点具有标准化的程序和流程，以使事情变得更简单。 这样做是为了实现最高效率。 但最有效的流程对客户并不友好。 每个客户在某种程度上都是不同的。 标准化的流程和程序无法为不同的客户提供量身定制的解决方案。 由于此 顾客满意 在与金融服务公司的大多数客户服务互动中难以捉摸。

人工智能解决方案

人工智能工具的规模非常大，可以容纳各种类型的流程和程序。 它有能力为每个客户提供量身定制的体验。 人工智能工具的优势在于可以在不牺牲效率的情况下提供量身定制的体验。 这种人工智能能够以非常低的成本提供规模、个性化和效率的三重奏。

4. 客户服务量

当需要为大量客户提供服务时，为他们提供服务所需的基础设施和人力资源就会成比例地增加。 添加更多的物理位置和更多的客户服务代表是成本高昂的。 该公司面临两种选择之间的挑战。 以更高的成本增加基础设施或使用现有的基础设施提供较差的客户服务。

人工智能解决方案

AI 工具可以轻松扩展到大量用户，而无需额外的基础设施。 很多客服功能 也可以通过 AI 实现自动化. 只需启动更多的云计算服务器，就可以为更多的用户提供服务。 与添加物理基础设施和客户服务主管相比，这会产生非常低的运营成本。 这有助于在没有巨额资本支出的情况下提供相同水平的服务。 另一个优点是缩小操作也更容易。 需要关闭不需要的服务器容量以缩减规模。 减少物理基础设施或裁员是没有问题的。

最后的思考

客户服务是留住客户的关键因素，这反过来又是公司获得更高投资资本回报所必需的。 但是，对于物理基础设施和客户服务主管来说，提供出色的客户服务体验是相当困难的。 客户服务主管可以实现的目标是有限的。 人工智能工具有能力超越企业的客户服务。 它们能够提供规模、个性化、质量、统一体验和信息丰富性。 人工智能能够以显着降低的成本提供所有这些，从而使客户满意。

资料来源：https://www.smartdatacollective.com/problems-solved-with-ai-and-machine-learning-in-customer-service/