客户支持的未来：人工智能如何提高容量、性能和满意度

客户支持的未来：人工智能如何提高容量、性能和满意度

时间戳记：31年2023月1日下午28:XNUMX
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人工智能客户支持

客户支持变得越来越重要， 88％的买家 说公司提供的体验与其产品或服务一样重要。 关于 72％的客户 要求立即服务并 近70％ 希望与他们互动的任何人都能了解完整的背景信息。 然而，这种级别的客户服务成本高昂，导致企业领导者开始研究人工智能，以实现更高的成本效率和更高的服务水平。

人工智能不是灵丹妙药，而且 大多数机器人交互 最终仍然会有消费者请求与人工代理联系。 然而，对话代理正变得更加自然和人性化，而消费者也变得更加愿意与人工智能互动，如果人工智能能让他们获得快速、高质量的服务。

我们相信客户体验是人工智能应用最富有成果的领域之一。 通过机器智能，我们可以更深入地了解客户需求，并以更低的成本提供始终如一的令人惊叹的体验。

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客户支持中的预测人工智能和生成人工智能

一段时间以来，预测人工智能一直在增强客户支持，提供高级分析、反馈分析和资源分配。 生成式人工智能技术和下一代对话式人工智能代理的兴起正在将客户支持提升到新的高度。

预测性人工智能 应用程序旨在通过以下方式降低客户支持成本并改善客户体验：

  • 自动票务路由。 使用预测分析根据过去的表现和专业知识自动将客户请求路由到最合适的支持代理。
  • 资源预测。 预测不同时间对支持资源的需求，从而更好地分配人员并减少客户的等待时间。
  • 问题预测。 预测客户可能遇到的常见问题或疑问，以便在问题升级之前采取主动措施予以解决。
  • 流失预测。 识别可能流失的客户，及时干预以留住他们。
  • 终生价值预测。 预测客户的终生价值，以相应地确定支持和资源的优先级。
  • 预测性维护。 对于需要维护的产品，预测何时需要维护或何时可能发生故障，确保及时支持并最大限度地减少停机时间。

另一方面， 生成式人工智能 可以通过以下方式提高客户代理的效率并减少他们的工作量：

  • 高级会话代理。 创建高级聊天机器人和虚拟助理，能够让客户进行自然、有意义的交互，以解决查询或提供信息。
  • 知识库生成。 根据常见查询和不断变化的客户需求生成并持续更新知识库文章或常见问题解答。
  • 内部搜索工具。 当支持代理或客户在知识库或支持门户中搜索信息时，利用生成式人工智能增强内部搜索工具，以提供更准确且上下文相关的结果。
  • 自动生成摘要。 总结冗长的客户互动或反馈，以便支持代理更轻松地分析和跟进。
  • 预测打字。 协助支持代理进行预测打字，使响应客户的过程更快、更高效。
  • 起草回复。 通过起草对客户电子邮件的初步回复来协助支持代理，节省时间并确保沟通的一致性。
  • 自动生成响应。 根据历史交互和对当前问题的上下文理解，生成对客户询问的响应。
  • 响应个性化。 根据客户数据创建个性化内容和响应，以提高参与度和满意度。
  • 脚本和培训材料生成。 根据常见场景和不断发展的客户服务协议为支持代理创建脚本和培训材料。

预测人工智能擅长通过任务自动化和高级分析来提高生产力，而生成人工智能则通过授权人工代理向客户提供快速、相关和个性化的帮助来增强客户支持。

现在，让我们更深入地研究对话代理和人工智能驱动的联络中心，作为人工智能应用在客户支持中最突出的例子。

对话代理

用于客户支持的聊天机器人已经存在了一段时间，但直到最近它们才只能处理最基本的服务请求。 大语言模型 (LLM) 功能的最新进展彻底改变了客户支持应用程序，因为由 LLM 驱动的机器人现在可以处理比其前身更复杂的对话。 然而，我们不应期望生成式人工智能在不久的将来完全取代客户支持代理。 该技术还不够可靠，可能会产生事实错误，这是我们与客户直接沟通时无法承受的。

生成式人工智能方法可能会与预测性人工智能和其他软件方法相结合，为基本请求提供完整的解决方案，并协助人类代理处理更复杂的请求。 例如，对话代理可以直接回答常见问题解答，通过询问一系列安全问题来验证客户身份，并检测客户意图以将查询路由给正确的人工代理。 此外，他们可以帮助客户支持代理提供更快、更好的服务，方法是总结冗长的客户请求，考虑过去与客户的互动起草响应，并将请求和响应翻译成各种语言以提供多语言支持。

对话式 AI 代理可以通过多种方式实现，从从头开始构建由 LLM 驱动的自定义代理到按原样使用类似 ChatGPT 的服务。 大多数企业寻求一种平衡的解决方案，提供良好的性能、足够的控制和透明度，并满足其预算。 两种常见的方法是：

  • 选择预先训练的语言模型（专有或开源），并使用内部知识库对其进行微调或增强，以获得更好、更可靠的性能。
  • 与专门开发和部署对话式人工智能代理的人工智能公司合作，可以为企业提供最新的技术和专业知识。 这些解决方案的一些示例包括 亚马逊Lex, IBM watsonx 助手及 LivePerson.

针对特定企业的最佳方法将取决于其特定需求和资源。

联络中心

当我们谈论人工智能为客户支持提供支持时，它远远超出了聊天机器人的范围。 文本到语音和语音到文本人工智能模型的最新进展使得联络中心的人工智能应用更加广泛，现在部署人工智能不仅可以处理书面请求，还可以处理客户呼叫。

解决方案如 亚马逊通, 联络中心AI 通过谷歌， 克雷斯塔及 保利艾 声称通过多种渠道提供 24/7 帮助，显着提高客户满意度并减少平均处理时间。 例如，保利人工智能 索赔 其助手可以处理高达 50% 的来电。 他们可以对呼叫者进行身份验证，让客户通过电话付款，处理预订和保留，回答常见问题解答，帮助客户跟踪订单和重新安排交货，并指导呼叫者完成故障排除和技术支持流程 - 所有这些都通过自然对话和多种语言进行。

对于语音机器人无法处理呼叫的情况，人工智能提供了多种解决方案，通过优化呼叫路由、通过自动记笔记和总结消除呼叫后工作以及快速将内部知识库呈现给客户，从而提高人工座席的工作效率。即使对于最复杂的情​​况也能提出解决方案。

人工智能已经对客户互动产生了重大影响，随着它的不断发展，我们预计会看到更多创新和有效的方法来部署人工智能来提供客户支持。

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