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客户服务和对话式人工智能—— 何时使用以及何时避免?

在考虑是否使用机器人自动化进行大部分客户服务时,只有一件事真正重要:什么是B计划?

应始终将完整的客户体验放在第一位。无论您的新虚拟座席的自然语言理解能力有多么强大,客户都倾向于跟人工交互,即使是最好的机器也一样。出于多种原因可能会出现问题;从问题会超出范围,到独特的无法预料的方式构建的问题,机器会直接拒绝客户的请求。它会发生,而且会定期发生。关键部分是考虑接下来会发生什么。

  如果您关心客户体验,那么在自动化客户交互时,没有什么比虚拟座席知道当不知道的时候该怎么做更重要的了。当它收到问题或请求而它又不确定如何处理时会发生什么?通常是两种之一:要么承认它不理解,要么提供错误的答案。但如果有第三个可能呢?

  以挪威最大的银行DNB为例,他们以很高的比例(51%)成功地解决了客户的来电询问。但是只关注那些问题得到解决的51%客户是不明智的。你还应该关心剩下的49%。他们的请求会发生什么?在DNB,剩余的49%被无缝路由给客户服务中心的合适人员。人工座席可以快速读取聊天记录,并在几秒钟内为客户提供所需的帮助。这完全归功于他们如何定位他们的虚拟座席Aino,他是第一响应者,也是人工客户支持的门户。

  此举为他们减少了50%的人工支持联络量,非常令人惊叹,并且减少了等待时间,从而显着提升了客户体验。每天大约有20,000个在线客户互动,他们的客户互动自动化范围可能是世界上最好的--在任何领域。Aino于去年10月推出,他们已经在努力增加交易能力;所以DNB才刚刚开始。

  因此,为自动化而自动化并不是一个好的计划。确保这是改善客户体验的举措。在适当的环境下,人类和机器确实能够成为一支令人难以置信的联合团队。

  不只是“AI

  人工智能还不能代表意识形态。就像人类同事一样,成功的人工智能数字员工也有一些特定的要求。这些要求与人类所期望的那些要求没有实质性的不同,但它们具有非常明确的AI色彩。

  • 广泛的行业知识和经验--我们的客户拥有大量的行业知识和经验,他们的业务非常具体。如果新数字员工要在新工作中取得成功,他们将需要在很大程度上依赖这种情报。客户经常会看到第三方尝试代表客户重新创建此信息,这几乎肯定会减损他们与虚拟座席交互的体验。花时间和精力来传输高质量的行业数据,确保虚拟座席为最终用户提供的答案完全一致--这是人类不容易复制的壮举。
  • 组织智能--要使虚拟座席真实地代表客户的品牌,需要了解其核心价值观和目标。此外,同样重要的是,它需要理解和代表公司记忆,体现在对公司历史及其独特卖点的深刻理解。通过确保准确传输这些知识,客户可以确保从他们的新虚拟座席继续提供最佳的客户服务。
  • 出色的客户服务--正确开发和培训后,虚拟座席的客户服务能力至少应该反映其人类同事提供的服务。当数字和人类服务变得更加难以察觉时,客户满意度就会提高。
  • 持续改进--静态虚拟座席存在快速导致最终用户失去兴趣的风险。回复需要保持最新,并且应经常更新意图,以确保有关客户及其提供的产品或服务的信息仍然具有相关性。从用户交互中不断分析数据以确保虚拟座席满足其不断变化的需求也很重要。

  基于相关信息,对话历史和预测分析,Conversational AI(对话式人工智能)现在处于一个成熟到足以在速度和准确度之间实现正确平衡的地方。许多企业正在使用它来为第一响应问题提供最准确的答案,即使政策,人员和产品发生了变化。

  虚拟座席还可以利用数据智能在需要时将查询路由到适当的人工座席,并在发生切换时提出有关如何处理问题或识别问题的第二线建议。

  虽然一些企业尚未确信人工智能在处理客户方面的优势,但像DNB这样的领导者正在向前迈进并向前发展。它们不仅是为了增加收入和降低成本,而且是为了在一开始就加速客户体验。而且他们已经证明了可以获得的巨大收益。

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