为什么在全渠道客服中心还要投资人工智能呢?

2018-07-23 18:05:54

人工智能可以分析历史数据、调查结果和客户信息,从而预测个人客户的下一步动向。例如,人工智能可以预测客户下一步将购买什么产品,或者客户是否可能完全停止与公司的业务往来。

因此,人工智能将成为预测客户需求的一个很好的工具。这给那些努力提供更积极主动的客户服务的组织带来了真正的价值。

利用这些基于人工智能的预测,企业可以发送一封主动的电子邮件,向预计将离开公司的客户提供特殊折扣。通过发送这些积极的信息,企业可以建立一个很好的客户保留策略。

事实上,有许多不同的方式,人工智能可以使用在联络中心。

聊天机器人可以很好地自动处理单调的联络,让座席们把时间花在更具挑战性的事务上。但对于聊天机器人是否会对客户满意度产生积极影响仍有疑问。

所以,最复杂的聊天机器人现在可以和情感分析配对了。这使得聊天机器人可以像往常一样处理对话,但是一旦客户使用了聊天机器人被编程为“情绪化”的词,对话就会自动从聊天机器人传递给人工座席。

会'思考'的计算机系统现在可以比人类更有效地监控网站和应用内的客户问题,同时变得更便宜和更普遍。

因此,越来越多有远见的企业正在利用人工智能推动的服务支持系统,全面提高服务和效率。

智能手机造就了一代人,他们喜欢不说话就与企业联系。从点咖啡到银行业务,这意味着全球最大的品牌都在使用机器人与客户互动,并推动互动。

通过分析客户过去遇到的问题以及如何解决这些问题,机器学习算法可以识别数据的趋势。这有助于回答以下问题:

物联网(IoT)创建了一个全球超级图书馆,可以在任何时间、任何地点访问,而且信息量巨大。

同样,在联络中心,座席如何找到相关的客户数据,以提供快速、智能的响应?

随着人工智能的数据处理能力,技术可以通过无限数量的信息进行筛选,所以座席们不必如此,而人工智能的另一个重要用途是为座席建立一个个性化的知识库。

在幕后,人工智能是一个强大的引擎,在联络中心节省时间和资源方面是一个重要的资源。

有技能的人员短缺是联络中心常见的问题。这就是为什么有些企业在人工智能的驱动下制造聊天机器人的驱动力之一,人工智能是他们客户的第一选择。

虚拟助理可以从引导客户到网站或FAQ的正确部分开始。如果他们不能回答客户的问题,他们只需将客户路由到实时的网络聊天座席那里。  

类似的,生物识别和预认证使用特殊的应用程序快速准确地识别客户,在点击呼叫人类座席之前,这是一种节省时间和加速联络中心服务的好方法。

为了提高座席的智能能力,AI是最好的选择,比如建模客户旅程、预测意图和建议下一步最佳行动。这就是众所周知的混合人工智能。

混合人工智能是一种混合执行,它利用了自动化和机器学习,因此真正的客户服务顾问可以更好地处理客户的咨询。

人工智能可以持续评估座席的技能和适当的培训需求。

座席满意度是非常重要的。没有满足客户需求所需的工具,座席常常会感到沮丧。人工智能可以让座席更好更快地回答客户的问题。

此外,人工智能还可以持续评估座席的技能和培训需求,这意味着企业可以用最优秀的座席来加强联络中心的运作。

人工智能驱动的路由工具使用历史性能数据来匹配客户和座席属性,以预测哪个团队成员最适合处理请求。

队列和基于技术的路由依赖于静态决策树逻辑和预先设置的标准,路由工具使用历史和实时数据,以及人工智能。人工智能的增加意味着这些工具不断地、自动地发现影响交互结果的有意义的因素。

人工智能可以自动完成许多任务,包括对呼叫进行分类和其他交互。这种自动分类可以在许多方面改进客户体验和业务绩效。例如,它可以使新的客户行为在其发展的早期阶段被识别。

交互分析工具已经具备了这样做的能力,但是增加人工智能可以加速识别,这意味着在创建新类别时不需要人工干预。

通过提供这种早期的洞察力,管理者能够向座席提供简短的建议,使他们能够更有效地处理新出现的客户需求和期望。

发现新出现的客户行为的能力使管理者能够建模最佳实践,并预测特定行动过程的结果。这有利于资源和活动计划,以及生产和服务计划。

大数据和人工智能的结合,可以让聊天机器人和虚拟顾问利用以往的客户活动和行为,预测和分析客户的问题。

然而,就像人类一样,这些IVR系统、聊天机器人和虚拟顾问需要得到适当的“指导”,以确保与客户进行有效的、同理心的沟通。这种学习将来自于捕捉和分析每一个交互。

过去,企业很难理解联络中心产生的大量语音数据。

然而,通过启用AI的自然语言功能(如语言处理),企业可以通过关键字识别和情绪分析来分析交互,同时获得客户洞察力。

该技术可以帮助座席--内部销售和客户服务团队--将风险客户升级到最高的服务水平,或者有效地识别销售机会。大多数人工智能工作在联络中心是为了“改善”客户体验和节省使用实时座席。但人工智能还有另一个可以提高性能的领域,那就是通过目标寻求应用程序。

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