对话式人工智能如何帮助品牌人性化@规模

数字消息的速度是疯狂的

您为客户服务提供的每个数字渠道都是帮助重要客户群的门户，但它也是大量新消息的来源。 聘请和培训代理商的成本很高； 因此，其中许多消息都没有得到答复，因为几乎不可能有足够的代理来响应所有内容。 此外，大多数请求都是简单且重复的，并且代理，嗯，他们是人类； 他们不喜欢整天一遍又一遍地进行同样简单的对话。 倦怠很容易引起并且修复成本很高。

此外，今天的客户忠诚度降低，因为从一个品牌切换到另一个品牌比以往任何时候都容易。 一条被忽略的消息可以阻止某人回到你身边。 没有人喜欢被忽视的感觉。 因此，您需要找到一种方法来大规模处理所有这些数字量。 而且你不能一直在这个问题上投入更多的代理人。

一些公司试图通过将客户引导到他们投入大量资金的渠道（例如语音或电子邮件）来解决缺乏代理和技术来管理这些数字查询的问题。 不幸的是，这不是长期可行的。 很有可能，如果客户首先通过 WhatsApp 或社交联系您，那是因为他们不想等待或写电子邮件。 他们想使用他们习惯的渠道并获得快速响应。 更糟糕的是，从业务角度来看，您将人们从较便宜的渠道引导到最昂贵的渠道，从而推高了成本。

处理此数量的第一个可行步骤是启用可以实时响应客户的引导式对话聊天机器人。 这些基于按钮的聊天机器人将允许您的客户获得他们基本问题的答案。 尽管它们很容易构建，因此对于任何研究客户自助服务解决方案的企业来说都是一个很好的起点，但它们并不能提供终极体验。 他们只是模仿点击网站菜单的过程，而不是提供类似人类的对话。

为了实现可扩展性和类人体验，唯一的选择是使用基于人工智能的对话聊天机器人，它使客户能够使用自由文本进行对话。 也就是说，构建成功的基于人工智能的聊天机器人并不容易。 许多聊天机器人策略未能产生有意义的结果，因为您不仅需要提供即时响应； 你需要提供正确的回应。 如果您的机器人错误地猜测客户的意图或要求他们重复自己的话，他们不会给任何人留下深刻印象。

使用 AI 了解客户意图以触发正确的对话响应很重要，但要真正使用聊天机器人大规模处理客户，AI 还具有许多策略遗漏的其他关键角色。

人工智能发现意图

在开始构建对话机器人之前，您需要了解客户联系您的原因，以便您可以针对每个重要的意图制作一个机器人。 这意味着要查看数千条客户消息，并按主题、产品、问题或其他参数对它们进行聚类。

随着今天的消息量，人类无法手动完成。 因此，大多数关于要解决哪些意图的决定都是基于直觉做出的，这在大多数情况下会导致许多请求类型未被考虑，因此得不到服务。

相反，您应该使用无监督或半监督的 AI 模型来扫描您的所有历史消息并发现所有正在发生的对话驱动程序。 数据应该驱动关于自动化什么的决策，而不是直觉。 构建有效的机器人需要时间和资源，因此请确保您投资于影响最大的用例。

人工智能构建聊天机器人

一旦确定了要为其提供自助服务的请求，您就需要实际设计对话流来解决这些请求。 此过程可能很耗时，并且猜测回答客户的最佳方式可能无法提供最佳解决方案。 好消息是您的座席已经多次解决了这些请求，因此您只需分析所有历史对话即可确定哪些答案带来了最佳客户体验。

但同样，这项任务对人类来说是一项艰巨的任务。 利用 AI 模型分析客户和代理之间的整个对话，为潜在的工作流程提供数据驱动的建议，并确保您正在构建的聊天机器人提供最佳体验。

人工智能改进聊天机器人

构建聊天机器人是一个迭代过程。 当您部署第一个时，它不会是完美的。 从第一天开始，您将不会包含 80% 的对话。

您应该首先为最经常出现的请求创建机器人。 但是，随着时间的推移，您将需要在更多用例中增加覆盖范围以达到您的遏制目标。 此外，6 个月前的真实情况可能不再真实。 随着时间的推移，客户会提出一些您需要解决的新类型的请求。

但同样，数量是一个挑战。 聊天机器人交互在部署后迅速增加，为了了解您在哪里成功和失败，您需要分析所有这些对话。

这项任务对人类来说是不可能的，但对人工智能来说却是理想的。 AI 可以分析哪些交互让客户最满意，哪些消息导致回退等等。 然后，它可以发现改进区域并提醒您影响最大的错误。 通过人类的定期纠正和再培训，您的聊天机器人将越来越聪明地为客户提供他们想要的东西，并且越来越一致。

不要让任何人感到被忽视

出于多种原因，向现代渠道而非传统渠道的转变是个好消息。 现代渠道的运营成本更低，代理更容易，而且无论消息量有多大，它们的格式都很容易被人工智能分析，以了解更多关于你的客户的信息，以及如何通过对话机器人让他们更快乐。

了解现代护理的对话式人工智能和机器人如何在聊天机器人战略的所有关键阶段使用人工智能来确保长期增长和成功。