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人工智能在客户服务中的14种新用途

编辑:燕子 时间:2020-05-27

导读:  人工智能在客户服务中的14种新用途

两年前,callcentrehelper要求专家小组在联络中心列出人工智能在联络中心的12种主要用途。然而,自上一篇文章发表以来,人工智能(AI)是一个快速发展的领域,在整个呼叫中心行业中都取得了长足的进步。   因此,callcentrehelper再次找到专家小组问他们:这个有趣的清单中缺少AI的哪些新用途?

  callcentrehelper的专家提出了以下14个示例。

  1、更智能的劳动力规划

  机器人不仅用于与客户互动。您可以使用它们来自动请求和批准轮班变更和休假。

  机器人可以进行对话聊天,以将可能的加班情况迅速通知员工,并在座席的自由度和工作效率之间取得平衡。

  人工智能也可以使团队领导受益。AI工具可以监视和处理人员配置数据,以将数据转换为信息,然后转换为智能计划决策。

  一目了然,管理人员可以使用它来了解谁必须提前离开,从而帮助建立有效的轮班和时间表,以提高员工的敬业度和绩效。

  2、预测未来的模式和结果

  预测分析系统将语音分析与AI相结合。

  这些解决方案利用AI驱动的机器学习来发现减轻联络中心痛点并预测客户需求的方法。

  例如,组织可以考虑使用机器学习来提高其NPS评分。通过分析不同客户互动的情绪,它为联络中心提供了可用于抢先和预测未来模式和结果的情报。

  因此,如果123人中有75人获得了10/10的评分,经理们可以利用机器学习的结果将不同的工作方式介绍给其他48个客户。

  感谢Calabrio的马格努斯(Magnus Geverts)

  3、改善呼叫升级

  作为最佳实践,请确保在需要时随时为客户提供自动化系统的无缝“出路”。

  让他们升级到座席的实时协助,该座席应该即时具有完整的背景和历史记录,因此不会重复或跳过令人沮丧和恐惧的事情。

  随着数据功能的发展,现在已经成为可能。IVR和聊天机器人的数据可以通过AI辅助应用程序与座席共享。

  例如,如果客户正在输入数据以便通过聊天机器人获取保险报价,然后离开聊天室,那么该离开会触发与座席对话的提议。

  如果客户接受,那么聊天机器人或IVR捕获的所有信息都会自动发送给座席。

  借助这些数据,座席可以查看已经发生的事情,并节省宝贵的时间,而不必再次提出相同的问题。

  4、推进联络中心路由

  机器学习和预测建模可以根据多种不同因素,将技能路线和熟练度队列之外的路线引导至正确的客户,向正确的座席提供指导。

  这些因素可能包括很多方面,包括:

• 客户个性

• 体验偏好

• 座席关键目标KPIs的绩效

  成功实施这项技术后,无论是与“吸引”他们的座席配对的客户,还是与座席本身有关的客户,都可以通过与客户建立更好的联系而自然而然地提高满意度和绩效,从而为他们带来更好的体验。

  感谢NICE inContact的Tamsin Dollin

  5、构建能够理解客户意图的聊天机器人

  聊天机器人非常擅长解决简单的问题和收集信息,但其他方面做的不多。我们大多数人都试图向聊天机器人描述一个问题,只是得到了一个与解决问题不太接近的响应。

  但是,随着“意图识别”已被构建到新的聊天机器人模型中,事情开始发生变化。这使聊天机器人可以更好地了解客户的话语,并以更细微的差别和准确性做出响应。

  更复杂的聊天机器人可以预先收集更多相关详细信息,并与呼叫中心员工共享该信息。

  不过,最重要的是,帮助聊天机器人识别用户的意图,即他们想要实现的目标。

  您可以采用多种不同的方式来表达特定问题,但是每次的目的都是相同的。具有意图识别的聊天机器人将能够在它们之间进行解密。

  6、使用计算机视觉捕获信息

  图像能够表达的比话多。以汽车保险索赔为例。发送损坏的汽车图片比尝试在电子邮件中描述图片要方便得多。

  多年来,人工智能技术已经非常擅长分析图像,而计算机视觉是这一发展的下一步。借助计算机视觉解决方案,客户可以将图像从智能手机发送到虚拟座席。

  假设您的产品有缺陷或已经损坏。AI软件可以从图像中识别产品型号,并获取保修信息,故障排除步骤或维修指南。

  这为客户提供了另一种自行解决问题的途径。座席不一定必须参与其中。

  感谢Jacada的Kumaran Shanmuhan

  7、量化客户情感

  自然语言理解(NLU)超越了传统的语音分析,可以解释情绪,努力,客户意图,情绪类型和情绪强度。

  这些措施通过分析各个行业的数百万客户互动来确定准确的结果,从而最终更好地了解您的客户,从而发挥作用。

  NLU可以通过多种方式应用于客户服务:

  优先考虑客户与客户之间特别激烈的情感互动,并将其路由给特别善于表现同情心的座席。

  为客户互动度低于某些阈值的客户创建联系人列表(例如将其标记为流失的候选对象),并建立积极的服务恢复计划,以帮助提高客户忠诚度。

  确定主要的联系人推动因素,以确定客户为何与他们的公司联系,并使用这些信息来创建资源和业务来解决这些驱动因素的根本原因。

  8、完善您的座席工作流程

  随着数字渠道变得越来越重要,组织正在采取措施在这些平台上创建一致的客户体验。

  为了支持这些交互,可以使用AI增强分析来更好地了解数字渠道以及语音渠道上出现的趋势。

  通过深入了解这些趋势,公司可以自动化座席程序工作流程并创建响应脚本,以提高座席程序和机器人有效响应的能力。这可以在不牺牲客户体验的情况下增加数字包容性。

  有关客户为何无法在数字渠道上执行操作的信息以及如何将数字客户体验与其他渠道上的客户体验进行比较的信息,也会为其他数字策略计划提供依据。

  感谢Clarabridge的Shorit Ghosh

  9、自助服务介绍

  自助服务功能可以处理日常请求和简单的交互,从而更快地解决客户的问题或请求。

  此外,自助服务可以降低您在联络中心的成本,因为如果他们能够自行处理更简单的查询,则拨打电话的客户将更少。

  任何需要简单,重复或交易操作的入站查询(例如客户付款),都应首先考虑在联络中心获得自助服务机会。

  为了使AI像人一样自动执行准确的响应,系统需要正确的信息和数据。有时称为“自动客户参与”。

  自动化的客户参与由AI驱动的工具(例如,自动电子邮件和聊天机器人)组成,它们的作用类似于虚拟座席。

  这种AI功能的真正好处是,可以通过机器人自动管理更简单的查询,从而使座席可以将重点放在个人方法真正重要的更复杂案例上。

  10、提供实时反馈

  实时语音分析是一种在联络中心领域对提升客户服务极为有价值的AI。

  实时语音分析可以分析座席与客户之间的对话,向座席和团队负责人提供实时反馈。

  该技术还可以监听呼叫的内容,并以此为基础,为座席提供丢失的信息,这些信息将及时帮助客户--甚至鼓励增加销售/交叉销售机会。

  这项技术的好处意味着,在与客户交谈时,座席会更了解情况,因此客户将获得更加个性化的客户体验。

  感谢Business Systems的Garry White

  11、预测客户的情绪状态

  将AI,情感分析和客户旅程数据整合在一起,是一种非常有效的方式,可通过更全面地了解客户为什么会联系以及他们如何感受来帮助座席更好地满足需求并提供支持。

  使用AI和语音或基于文本的情感分析来预测客户的情绪状态,然后将其与客户旅程中的数据结合起来,可以更好地了解客户的需求和期望。例如,该客户旅程数据可以包括与公司的最后联系以及联系频率。

  更好地了解客户的需求和期望可以使座席确定客户进行联系的原因及其情感状态。

  如果添加基于AI的路由,则正确的座席将获得最新信息,以便他们知道采用正确的语气以及提供哪些重要信息。

  感谢Odigo的Neil Titcomb

  12、提供客户协助

  当业务中断继续时,AI虚拟助手可以帮助组织响应呼叫量的高峰。

  虚拟助手可以使用AI提供增强的自助服务交互功能,以自然语言吸引每个呼叫者,从而为客户在旅途中的任何对话添加智能。

  通过语音和消息渠道进行部署的虚拟助手能够立即回答客户,促进对话以了解他们的需求并采取适当的措施。

  尽管他们可能无法解决每个客户的查询,但他们至少可以为客户指明正确的方向。

  感谢Vonage的Tim Kimber

  13、指导顾问

  由AI驱动的有人值守自动化技术可用于为远程员工提供实时的,特定于上下文的指导和下一个最佳操作建议。

  有了这些好处,这项技术使员工能够适应远程工作条件并更快地进行流程更改,同时保持他们的参与度和目标,以实现一致的服务交付。

  联络中心还可以选择利用有人值守的自动化技术来提示员工阅读特定的脚本或执行所需的操作,以确保跨交互和座席的一致服务。

  特定的任务也可以自动执行--例如简单的售后工作(ACW)活动--减轻了员工负担和其他管理职责的负担,并帮助他们专注于客户。

  感谢NICE的Oded Karevc

  14、自动执行重复的座席任务

  根据Freshworks的研究,在过去的12个月中,只有超过四分之一(27%)的高级商业决策者在其客户服务部门内对AI进行了超过25万英镑的投资。

  这项投资的大部分来自以AI技术为基础的自动化技术。

  智能机器人可以通过自动执行一些重复性较低的任务来提高座席的工作效率。

  反过来,这可以腾出时间来专注于更好地确定更复杂或紧迫的客户查询的优先级,并将最严重的情况转给经过适当培训的座席。

  AI的另一个优势在于其提供高级潜在客户评分功能的能力。这使座席可以轻松地区分合格的和不合格的销售线索,使销售团队将注意力集中在最有希望的机会上。

  

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