人工智能在客户服务中的新用途14种

2022-04-06 09:01
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两年前,我们请我们的专家小组列出了他们在联络中心人工智能的12大用途。

 

但人工智能(AI)是一个快速发展的领域,自我们上一篇文章发表以来,它在整个呼叫中心行业取得了巨大的进步。

 

所以我们回到我们的专家小组,问:这个有趣的列表中缺少人工智能的哪些新用途?

 

我们的专家给出了以下14个例子。

 

1.更明智的劳动力规划

机器人不仅仅用于与客户互动。您可以使用它们自动请求和批准换班和休假。

 

机器人可以进行对话聊天,迅速通知员工可能的加班时间…

 

这些机器人可以进行对话聊天,迅速通知员工可能的加班时间,并在顾问自由和生产力之间建立平衡。

 

人工智能也能让团队领导者受益。人工智能工具可以监控和处理员工数据,将数据转化为信息,然后转化为智能规划决策。

 

一眼就能看出,管理者可以利用这一点来了解谁必须提前离开,从而帮助建立高效的轮班和时间表,提高员工的敬业度和绩效。

 

2.预测未来模式和结果

预测分析系统将语音分析与人工智能相结合。

 

这些解决方案利用人工智能驱动的机器学习来发现缓解联络中心痛点和预测客户需求的方法。

 

马格努斯·格维茨的头像

马格努斯·格维茨

 

例如,组织可以考虑机器学习来提高他们的NPS评级。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预先预测和预测未来模式和结果的情报。

 

因此,如果123人中有75人的得分为10/10,而不是期望最好的结果,经理们可以利用机器学习的结果来引入满足其他48名客户的不同工作方式。

 

感谢卡拉布里奥的马格努斯·格维茨

 

3.改进呼叫升级

作为一种最佳实践,请确保在任何时候,根据需要,为客户提供一条无缝的自动化系统“出路”。

 

让他们与一位立即掌握了全部背景和历史的顾问一起提升到现场协助,这样就不会有可怕的重复或跳过节拍。

 

随着数据能力的发展,这一点现在成为可能。来自IVR和聊天机器人的数据可以通过人工智能辅助应用程序与顾问共享。

 

来自IVR和聊天机器人的数据可以通过人工智能辅助应用程序与顾问共享。

 

例如,如果客户输入数据,以便通过聊天机器人获取保险报价,然后离开聊天室,那么这种离开可能会触发与顾问谈话的提议。

 

如果客户接受,则聊天机器人或IVR捕获的所有信息将自动发送给代理。

 

有了这些数据,代理可以回顾已经发生的事情,节省宝贵的时间,不必再问同样的问题。

 

4.推进联络中心路线

机器学习和预测建模将路线安排超出了技能组和熟练程度队列,以根据许多不同的因素引导正确的客户找到正确的顾问。

 

这些因素包括很多方面,包括:

 

塔姆辛·多林头像

塔姆辛·多林

 

顾客个性

体验偏好

针对目标KPI的顾问绩效

如果成功实施,这项技术可以为客户带来更好的体验——他们与“获得”他们的顾问匹配——以及顾问本身——他们的满意度和绩效自然会通过与客户更好的联系得到提升。

 

感谢NICE inContact的Tamsin Dollin

 

5.构建理解客户意图的聊天机器人

聊天机器人擅长解决简单的问题和收集信息,但除此之外就没什么了。我们中的大多数人都曾试图向聊天机器人描述一个问题,结果却得到了一个无法解决问题的回复。

 

然而,随着“意图识别”被构建到新的聊天机器人模型中,情况开始发生变化。这使聊天机器人能够更好地理解客户所说的话,并以更细微和准确的方式做出回应。

 

聊天机器人的照片

更复杂的聊天机器人可以提前收集更多相关细节,并与呼叫中心员工共享这些信息。

 

如果没有别的,新的、更复杂的聊天机器人可以提前收集更多相关细节,并与呼叫中心员工共享这些信息。

 

不过,最重要的是帮助聊天机器人识别用户的意图——也就是他们试图实现的目标。

 

你可以用多种不同的方式表达一个特定的问题,但每次的意图都是一样的。一个有意图识别的聊天机器人将能够破译它们。

6.用计算机视觉捕捉信息

一个图像比语言能表达的更多。以汽车保险索赔为例。发送一张受损汽车的照片比试图在电子邮件中描述它要方便得多。

 

人工智能技术多年来一直非常擅长分析图像,而计算机视觉是这一发展的下一步。有了计算机视觉解决方案,客户可以从智能手机向虚拟代理发送图像。

 

头像库马兰·山姆汗

库马兰·山姆汗

 

假设你有一个有缺陷或破损的产品。人工智能软件可以从图像中识别产品型号,并调出保修信息、故障排除步骤或维修指南。

 

它为客户提供了另一条自行解决问题的途径,如果他们愿意的话。顾问不一定要参与其中。

 

感谢Jacada的Kumaran Shanmuhan

 

7.量化客户情绪

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

 

这些措施通过分析不同行业的数百万客户互动来确定准确的结果,最终提供对客户的更好理解。

 

NLU可通过多种方式应用于客户服务:

 

优先考虑客户有特别强烈情感互动的案例,并将其交给特别擅长展示同理心的代理。

创建客户联系列表,列出其互动低于情绪等指标的特定阈值的客户(将他们标记为客户流失的候选者),并建立一个有助于提高客户忠诚度的主动式服务恢复计划。

确定主要联系驱动因素,以确定客户联系公司的原因,并利用这些信息创建资源和约定,以解决这些驱动因素的根本原因。

8.完善你的顾问工作流程

随着数字渠道变得越来越突出,企业正在采取措施,在这些平台上创造一致的客户体验。

 

为了支持这些交互,可以使用人工智能增强分析来更好地了解数字频道和语音频道上出现的趋势。

 

Shorit Ghosh的缩略照片

肖瑞特·戈什

 

通过深入了解这些趋势,公司可以自动化顾问工作流程并创建响应脚本,以提高顾问和机器人的有效响应能力。这可以在不牺牲客户体验的情况下增加数字控制。

 

关于客户为什么不能在数字渠道上执行操作,以及数字客户体验与其他渠道上的客户体验相比如何的信息也会通知其他数字战略计划。

 

感谢克拉拉布里奇的肖瑞特·戈什

 

9.引入自助服务

自助服务功能可以处理日常请求和简单的交互,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呼叫中心的成本,因为如果他们能够自己处理简单的查询,那么会有更少的客户打电话来。

 

任何需要简单、重复或交易操作(如客户支付账单)的入境查询,都应首先考虑在联络中心提供自助服务。

 

任何需要简单、重复或交易操作的入境查询,例如客户支付账单,都应该首先考虑自助服务…

 

人工智能要像人类一样自动做出准确的反应,系统需要正确的信息和数据。这有时被称为“自动客户参与”。

 

自动客户参与由人工智能驱动的工具组成,比如自动电子邮件和聊天机器人,它们的作用类似于虚拟代理。

 

这种人工智能功能背后的真正好处是,更简单的查询可以通过机器人进行管理,使顾问能够专注于更复杂的情况,其中个人方法确实很重要。

 

10.提供实时反馈

实时语音分析是一种人工智能,在呼叫中心领域对提升客户服务非常有价值。

 

实时语音分析可以分析顾问和客户之间的对话,为代理和团队领导提供实时反馈。

 

加里·怀特的缩略照片

加里·怀特

 

该技术还可以监听通话内容,并以此为基础,向顾问提供缺失的信息,以帮助客户——甚至鼓励在特定需要时增加销售/交叉销售机会。

 

这项技术的好处是,咨询师在与客户交谈时可以获得更多信息,因此客户将获得更个性化的客户体验。

 

多亏了商业系统公司的加里·怀特

 

11.预测客户的情绪状态

将人工智能、情绪分析和客户旅程数据结合在一起,是一种非常强大的方式,可以帮助代理商更好地满足需求,并提供支持,让他们更全面地了解客户联系的原因和感受。

 

使用人工智能和语音或基于文本的情绪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相结合,可以更好地了解客户的需求和期望。例如,客户旅程数据可能包括与公司的最后联系和联系频率。

 

尼尔·蒂特科姆的头像

尼尔·蒂科姆

 

对客户的需求和期望有了更深入的了解,顾问就能够准确地指出客户进行联系的原因和他们的情绪状态。

 

如果你加入基于人工智能的路由,正确的顾问会掌握最新信息,这样他们就知道应该采用正确的基调,以及应该提供哪些重要信息。

 

多亏了奥迪戈的尼尔·蒂特科姆

 

12.提供客户帮助

随着业务中断的持续,人工智能虚拟助理可以帮助企业应对呼叫量的峰值。

 

通过使用人工智能提供增强的自助式互动,让每个来电者都能用自然语言参与,虚拟助手可以为客户旅程中的任何对话添加智能。

 

Tim Kimber的缩略照片

蒂姆·金伯

 

通过语音和消息渠道部署的虚拟助理能够立即回答客户的问题,促进对话,了解他们的需求,并采取适当的行动。

 

虽然他们可能无法解决每个客户的问题,但他们至少可以为客户指出正确的方向。

 

感谢Vonage的Tim Kimber

 

13.指导顾问

人工智能驱动的有人值守自动化技术可用于为远程员工提供实时、特定环境的指导和次优行动建议。

 

有了这些好处,这项技术使员工能够更快地适应远程工作条件和流程变化,同时保持他们的参与和目标,以实现一致的服务提供。

 

Oded Karevc的头像

奥德卡雷夫

 

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,以确保跨交互和代表提供一致的服务。

 

具体的任务也实现了自动化——比如简单的售后工作(ACW)活动——减轻了员工在其他方面繁重的管理责任,帮助他们专注于客户。

 

感谢尼斯的奥德·卡列夫

 

14.重复性顾问任务的自动化

根据Freshworks research的数据,在过去12个月里,略多于四分之一(27%)的高级商业决策者在其客户服务部门内对人工智能的投资超过25万英镑。

 

这些投资中的大部分是人工智能驱动的自动化技术。

 

智能机器人可以通过自动化一些重复性更强的低级任务来提高代理的工作效率。

 

西蒙·约翰逊的头像

西蒙·约翰逊

 

这样一来,他们就可以腾出时间,专注于更好地识别和优先处理更复杂或紧迫的客户问题,并将最严重的案件提交给经过适当培训的顾问。

 

人工智能的另一个优势在于它能够提供先进的领先得分能力。这使顾问能够轻松区分合格和不合格的潜在客户,使销售团队能够将注意力集中在最有希望的机会上。

 

感谢Freshworks的西蒙·约翰逊

 

一个额外的建议——重新构想IVR

大多数面向客户的界面使最终用户的工作是找出如何导航并找到他们需要去的地方。这不仅适用于按键IVR,也适用于网站和移动应用程序。

 

然而,该界面通常是为最通用的用途而设计的,因为进行更改既昂贵又耗时,这些界面在不断变化的时间、用例或用户需求方面往往缺乏灵活性。

 

人工智能可以帮助创建适应性强、个性化的用户界面。对话人工智能的进步使人们能够用自然语言与用户互动。许多IVR正在重新配置,以这种方式工作。

 

大卫·皮特的头像

皮茨

 

想象一下,与一款即时移动应用程序或网站互动,这款应用程序或网站专为你——用户——创建,并针对你目前试图解决的问题进行了优化。其目的是创建一个对话式UI(用户界面)。

 

部署对话式用户界面可以显著提高自助服务率,减少通话量,并大大简化客户体验。

 

感谢库皮德的大卫·皮特

本文译自:

https://www.callcentrehelper.com/new-uses-artificial-intelligence-customer-service-157477.htm

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