人工智能如何為在線客戶服務初創公司打開實時自助服務之門
已發表: 2018-02-27人工智能驅動的數字解決方案已準備好改善您業務的各個方面，包括在線客戶體驗、忠誠度等
到目前為止，服務的自動化已經加快了速度，為用戶提供了完成日常任務所急需的設施。 借助由自動化解決方案提供支持的先進系統，用戶現在可以預訂餐廳、訂購比薩餅、預訂電影票、酒店房間，甚至預約診所。 客戶服務行業正在獲得很大的發展勢頭，尤其是由於人工智能的顛覆——這項技術突破幾乎席捲了每個商業行業。
通過轉變客戶服務交互方式，人工智能驅動的數字解決方案已準備好改善您業務的各個方面，包括在線客戶體驗、忠誠度、品牌聲譽、預防性幫助，甚至產生收入流。 數字市場巨頭預計，到 2020 年，超過 85% 的客戶支持溝通將在不聘請任何客戶服務代表的情況下進行。
該博客深入探討了該主題，以傳達 AI 支持的客戶服務如何可能幫助在線客戶支持代理。
人工智能客戶服務：什麼是真實的？
根據 Zendesk 最近的一項研究，多達42% 的 B2C 客戶在體驗了良好的客戶服務後對購買表現出更大的興趣。 同一項研究還聲稱， 52% 的人因為一次令人失望的客戶支持互動而停止購買。
毫無疑問，有遠見的思想家將人工智能技術視為一種解決方案，將為客戶服務平台的實時自助服務打開大門。 此外，該技術確實有足夠的力量改變客戶服務解決方案的設計方式。 然而，關於人工智能輔助響應將如何完全取代對人工代理的需求，人們大肆宣傳。
儘管人工智能的大部分令人興奮之處在於它的兩個主要功能：
a) 機器學習和
b)自然語言處理（NLP）
機器學習歸因於強大的計算系統，它可以攪動大量數據以從中學習。 Facebook Messenger、請求建議和垃圾郵件文件夾是 AI 機器學習過程的日常示例。
自然語言處理利用其處理和解釋口語/書面消息的能力，支持您與 AI 軟件的日常交互。 Siri、Cortana、Alexa 是進化 NLP 的最佳例子。
人工智能主要圍繞這兩種創新能力來推動客戶支持代理的工作。 其認知計算能力使企業能夠為客戶提供高效的服務。
Gartner 最近的一份報告表明，55% 的老牌公司要么已經開始投資人工智能的潛力，要么計劃到 2020 年投資。
讓我們看看 AI 能為今天在呼叫中心工作的客戶服務代表和他們所服務的企業做多少。
人工智能作為品牌使者
在過去五年中，我們看到社交媒體上充斥著大量使用消息應用程序的人。 他們慷慨地依賴消息應用程序，不僅與封閉的應用程序進行交流，還與他們好奇或熟悉的品牌互動。
這就是為什麼人工智能驅動的定制實時消息傳遞機器人服務可以為企業與新老客戶建立聯繫並培養獨特的收入來源提供絕佳的機會。
Facebook Messenger 利用強大的聊天機器人與基於此理念的認知能力相集成。 現在看到向這一領域疾馳的其他領先行業包括時尚、旅遊、食品連鎖店、航空公司、電子商務、酒店等。消費者很高興歡迎新的人工智能技術提供他們所使用的服務，他們很高興與自己喜歡的品牌互動預訂航班、酒店住宿、旅行或獲取時尚提示。 全世界都在熱切地期待著下一個行業採用這一趨勢。
人工智能用於消息靈通的行動
人工智能憑藉其強大的多任務處理能力和對自動查詢的快速響應能力，正在迅速顛覆客戶服務領域。 通過限制研究時間並提供大量行動計劃，客戶服務平台的人工智能輔助自動化可以產生人類無法提供的準確和速度的響應。
根據 Forrester 的客戶服務趨勢報告，我們已經進入了自動化、智能和更具戰略性的客戶服務時代。 個人將欣賞由人工智能驅動的智能代理提供的先發製人的行動。
用於客戶服務的人工智能不僅會使自助服務界面更加直觀和經濟，而且它的智能將有助於預測特定的客戶需求，從他們的上下文、以前的聊天歷史和偏好中學習。 人工智能集成系統將捕獲無限的在線數據，以便：
- 識別客戶問題
- 處理收集的信息並從中學習
- 定義客戶行為模式
- 確定他們經常做出的決定和偏好
- 以解決方案和合適的產品響應
- 使用主動警報消息進行提示
- 建議個性化的優惠和折扣
- 提供實時支持（常見問題解答、幫助博客、報告）
- 在問題到來之前解決問題
- 最大限度地減少客戶放棄率和投訴
憑藉如此廣泛的智能協助和先發製人的推薦，企業將留下豐富的客戶體驗。
一次性投資獲得永恆的優點
與今天一樣，控製成本是企業的首要任務。 在呼叫中心實踐方面，需要花費大量金錢和時間來招聘和培訓客戶服務人員，以及建立整個實體基礎設施。 僅僅 10 名支持人員就可能花費您高達 35000 美元，如果新員工經常離職（呼叫中心行業的流失率很高），甚至會花費更多——這是一場噩夢。
另一方面，通過支持人工智能的客戶服務平台自動響應可以通過減少成本和時間來最大限度地減少這種負擔。 這就是 Watson 作為 AI 平台所做的事情。 它是一個預編程的智能係統，裡面塞滿了特定領域的知識庫。 它所需要的只是接受一次培訓。 在引入新的流程更改後，只需重新配置軟件，而不是重新培訓您的整個支持人員。
這種人工智能輔助平台接管了相同的常規客戶請求，使呼叫中心員工能夠處理手頭更重要和更艱鉅的任務。
人工智能控制的多渠道支持
人工智能技術不僅可以直接幫助客戶，還可以用來開闢客戶服務路徑。 當問題變得複雜時，智能支持系統將有一定的能力將客戶引導到平行的支持渠道。
例如，如果電信客戶服務代理無法解決有關技術網絡問題的查詢，聊天 AI 可以將問題識別為特定於專用支持渠道，並將客戶轉向該渠道。
因此，客戶服務流程的人工智能在支持系統中帶來了全面的平衡。 在客戶獲得高效解決方案的同時，代理履行他們的服務承諾並從繁忙的匆忙中減輕負載的支持渠道。
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機器學習提供額外支持
如果不是直接的，人工智能甚至可以間接地為客戶和服務代理髮揮最佳作用。 人工代表可以獲得他們為 B2C 客戶服務所需的額外幫助。 它可以通過代表代理及時發現和交付解決方案來加快解決過程。 通過從經常解決的重複問題中學習，機器學習能力使客戶支持能夠為聊天機器人有時無法解決的嚴峻挑戰做好準備。
任何具有人工智能機器學習能力的呼叫中心都可以通過針對特定問題提出準確的解決方案來表現良好。 人工智能感知人類行為模式的學習潛力可以為代理和客戶做出貢獻。
精確的預測和洞察力
您一定對亞馬遜電子商務應用程序如何根據您的頻繁頁面訪問、購物車商品選擇和社交分享知道您想要什麼感到驚訝。 這就是機器學習算法的精髓，它也可以用來預測你喜歡的地方、娛樂或商品。 同樣，人工智能可以預測客戶想要什麼，這最終有利於客戶服務代理。 這種有見地的預測可以轉化為客戶根據他們的選擇、喜歡和訪問的內容採取的未來行動。
AI 通過了解對客戶生成的工單的最合適響應，為代理建議下一個最佳行動。 這在產品範圍和操作數量很高的業務中非常有用。 對業務不熟悉的代理商尤其會得到大量幫助和指導。
不僅如此，一旦將預測分析工具集成到客戶支持中，座席就可以通過提前了解客戶滿意度和整體客戶體驗來輕鬆掌握他們的交互質量。
不間斷的服務勢頭
誰不喜歡快速響應和不間斷服務的客戶支持？ 使用人工智能進行自動化響應的令人驚訝的好處之一是它不受時間限制和假期的影響。 這意味著在任何特定時刻，客戶都可以與 AI 機器人互動以解決問題。
這種不間斷的客戶服務有助於組織保持 24/7 全天候響應，以解決傳入的客戶查詢。 由於將確保始終如一的支持，因此將有效地消除人工客戶服務代表所面臨的問題。
結果是：
- 沒有等待時間
- 快速解決
- 及時升級
- 提高客戶滿意度
- 優質的服務解決方案
- 提高承諾水平
- 品牌美譽度提升
人工智能提供可靠性
隨著客戶需求的發展，決心提供最佳質量服務的企業必須整合獨特的援助方法，以提供無可置疑的可靠性和靈活性。
在技術豐富的時代，消費者期望企業提出服務解決方案的方式非常成熟。 使用智能聊天機器人的認知知識庫，基於服務的行業可以推動他們與客戶的日常互動。
如果操作正確，人工智能技術會產生人類同行難以實現的可靠性。 聊天機器人的加入有助於克服人類客戶支持代理遇到的所有可能的障礙和痛點。 聊天機器人可以：
- 提供免於人為障礙的自由
- 消除所有偏見和障礙
- 彌合企業與客戶之間的虛擬鴻溝
- 建立可靠性和信任的連接
- 通過快速的單次嘗試幫助提高品牌聲譽
- 旨在提供無摩擦、完美的溝通
- 在無法自行解決時上報客戶查詢
- 超越人類的負面情緒（憤怒、煩惱、爭論、攻擊性和強迫性）
- 帶來重複業務
電子郵件支持可以通過 AI 思考
即使在亞馬遜明智的 Alexa 和蘋果的 Siri 之後，我們可以說 AI 技術在經歷改進和創新的過程中仍然變得更加智能。 儘管它在客戶服務中扮演著人工智能的角色，但人工智能軟件的機器學習能力仍然缺乏某些需要改進的地方和類似人類的敏感性。
在處理電子郵件支持方面，理想情況下，人工智能機器人應該提出建議並撰寫適當的草稿，以通過電子郵件回答客戶的詢問。 電子郵件支持是直接向客戶發送的自動回復不會產生很多結果的地方，這讓企業很難應對傳入的查詢。 但是，這種情況可能是人工智能驅動的客戶服務平台可以處理的事情。
隨著從大數據集中學習的能力逐漸發展，人工智能電子郵件支持可以提供某些有意義的解決方案，就像聊天機器人一樣。 它可以建議使用自然語言處理系統的幫助文章。 它甚至可以為在呼叫中心工作的人獲取電子郵件草稿的一部分。
由於它需要準確的學習，因此對於每月支持對話總量為數千的服務結構來說，人工智能可以成為一項值得考慮的投資。 智能服務可以成為一種有效的解決方案。
人工智能機器人意味著精度
人腦的能力有限，在為人們提供最佳表現能力時，經常會遇到不准確和缺陷的問題。 另一方面，人工智能輔助服務解決方案符合預定標準和良好編程的效率，從而以最少的 AHT（平均處理時間）提供高質量、直接的客戶體驗。
由於支持 AI 的聊天機器人具有強大的機器學習過程，企業可以確保他們的可交付成果將毫髮無傷，並極大地滿足客戶的期望。
因此，我們可以得出結論，包含人工智能驅動的機器人的自動響應可以以最精確的方式實現業務目標，而不會消耗客戶的大量時間和資源。
數據挖掘轉變為個性化
在在線空間中，我們一生中都會留下大量數據。 但實際上只有 1/3 值得分析。 如果分析和利用得當，組織可以利用它來改變他們的業務並提高品牌參與度。 收集如此龐大數據的企業可以利用大數據、人工智能及其機器學習能力的綜合力量，使客戶旅程更加活躍和個性化。
品牌可以為每個客戶編織引人入勝的產品理論或個性化推薦，每天創造無與倫比的客戶流。 根據客戶評論和反饋，可以輕鬆瀏覽他們的需求和瀏覽模式，並根據個人客戶的口味定製網頁設計。 這種針對個性化的人工智能技術干預水平極大地影響了：
- 客服互動
- 參與度
- CSAT
- 客戶保留
- 重複業務
- 轉化指標
人工智能輔助人類代理模型的興起
隨著成熟的企業轉向對人工智能進行戰略投資，以實現其創新的前端聊天機器人服務，人工智能增強的客戶服務正在日趨成熟。 人工智能以其具有吸引力的優勢在全球吹響了號角，例如效率提高、快速解決、準確的幫助、品牌聲譽和增加的收入。
甲骨文在其將人工智能作為客戶服務的研究中表示，到 2020 年，近十分之八的企業已經採用或計劃採用人工智能的力量來提供客戶服務解決方案。
許多企業沒有實施全自動前端人工智能驅動的機器人，而是更願意投資人工智能輔助人工代理模型，其中人工客戶服務代表由人工智能技術支持。
前端 AI 聊天機器人處理常見的一級查詢，從歷史工單、FAQ 和支持文檔中學習，並在很大程度上幫助優化 AHT（Agent Handle Time）。 人工智能的機器學習使智能代理能夠最大限度地減少升級事件、促進 FCR（首次聯繫解決）並降低代理培訓成本。
人工智能為客戶服務帶來的現在榮耀
塔塔諮詢服務公司最近的一項調查顯示，近 31.7% 的大公司現在正在客戶服務領域使用人工智能。
在客戶服務領域，大規模使用人工智能技術的銀行是中國
招商銀行，中國領先的信用卡發卡機構。 該銀行由微信支持的前端機器人每天處理近 200 萬客戶查詢。 由於大多數查詢都很常見，因此通過 AI 聊天機器人的自動響應被證明是一種具有成本效益的解決方案，無需僱用數千名員工。
在人工智能輔助人工代理模型方面，作為客戶服務平台提供商的 LivePerson 提供了可觀的結果，將效率提高了 35%。
荷蘭航空公司 KLM 求助於 DigitalGenius 來提供 AI 驅動的客戶服務解決方案，並減少在回答查詢之前的等待時間。 該解決方案讓人工智能從實時支持交互中學習，適應回复格式並建議對人類代表的回應。
賽百味、多米諾骨牌、星巴克等最受歡迎的食品連鎖店最近都採用了人工智能，使客戶能夠在沒有任何人工參與的情況下下訂單。 他們可以依靠 Facebook Messenger 聊天機器人，或者簡單地告訴亞馬遜的人工智能機器人 Alexa 點餐。
與其他金融機構一樣，美國銀行也決心推出基於人工智能技術的智能虛擬銀行助手 Erica，將數字銀行業務推向新的高度。
綜上所述
用於客戶支持的人工智能聊天機器人正在推動創新的極限，並徹底改變客戶獲得幫助的方式。 人工智能意味著高質量的客戶體驗、個性化的支持、速度和效率以及節省成本。 在所有業務領域中，客戶服務是人工智能被廣泛接受的領域，公司對聊天機器人如何有效處理第一級查詢並顯著降低運營成本充滿信心。
我們最有可能在人工智能驅動的應用程序中體驗到進一步的創新，以改進客戶服務解決方案。 目前，在客戶支持領域依賴人工智能的主要行業是食品、旅遊、金融、零售、航空和服裝。
Maruti Techlabs 通過實時提供答案的聊天機器人提供無與倫比的自動化客戶支持體驗。 公司可以輕鬆定制聊天機器人以滿足特定的業務需求、解決客戶查詢、提供定制內容，同時匹配品牌聲音和語氣。