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利用人工智能改善客户服务体验的五种方法

作者:a123456时间:2021-02-25 09:52 次浏览

随着人们进入数字世界,组织和客户之间的关系在过去几年中一直在发生变化。客户的期望比以往任何时候都高,组织需要找到新的方式与他们互动,并提高他们的流程和服务的效率和质量。在这种背景下,一些组织开始采用人工智能技术来提供更智能的体验和过程自动化,以改善客户服务。

人工智能不仅可以帮助组织加快应用程序的开发,还可以使客户更容易与应用程序交互。以下描述了越来越多的组织投资智能解决方案的原因以及人工智能在客户服务中的常见用途。

人工智能被视为人类末日的日子已经一去不复返了。Gartner对人工智能技术的调查显示,虽然2020年的冠状病毒疫情减缓了许多组织对人工智能技术的投资,但只有16%的受访者表示暂时停止了对人工智能的投资,7%的人表示减少了对人工智能的投资,30%的人表示增加了投资。

更高的用户满意度:根据阿伯丁和IBM联合进行的一项研究,33%的用户表示,由于人工智能提供的个性化体验,他们的满意度得到了提高。

获得新客户:投资人工智能的组织获得新客户的可能性是其他组织的三倍。

提高客户保留率:采用人工智能的组织提高客户保留率的可能性是其他组织的2.5倍。

因此,由于自动化智能解决方案,投资人工智能的组织可以增加收入和销售,同时节省大量运营成本。

但是,真正能把人工智能投入生产的组织只有十分之一。较小的组织很难采用,而拥有专门团队和工具的大公司只对最具战略意义的项目使用人工智能。这有几个主要原因:

人才短缺:难以获得和留住经验丰富、知识渊博的人工智能开发者和数据科学家。

数据访问:大多数组织无法访问适合人工智能嵌入式应用程序使用和学习的高质量集中式数据。

不知道做什么:大多数组织不知道怎么做,不知道做什么,不知道如何有效地启动人工智能程序。

有些组织打算投资人工智能解决方案,但不知道从何入手,可以学习一些常用的用例,其中组织利用人工智能技术改善客户服务,提供一些优秀的现代应用。

聊天机器人是一种很好的参与方式,非常适合日程繁忙的组织,也是人工智能在客服中最常见的使用案例之一。使用聊天机器人的组织可以:

回答用户问题:组织通常不会让一线员工对具体需求做出回应,而是通过使用人工智能技术的聊天机器人来回答用户最常见的问题,从而减少其他支持渠道的访问量。

与客户互动:客户想要直观、即时的体验;当问简单的问题时,他们不想填写表格和提出要求。而聊天机器人可以通过对话的方式向客户提供反馈。

为员工提供支持:员工完成工作所需的许多信息可以以知识库或QA格式存储。聊天机器人可以通过界面以自然的方式进行查询和查询,从而帮助它们更高效地传输信息。

漂移和对讲机是目前主流的聊天机器人之一。如今,现代应用开发平台为组织提供了更多的工具来快速构建完全根据业务需求定制的聊天机器人。这方面的一个例子是CredAbility,这是一个由应用程序开发人员创建的聊天机器人,充当个人财务助理。它可以帮助用户创建个人行动计划,以实现提高信用评分的目标。

语言分析工具使合作者能够从客户反馈中提取关键信息,并在此基础上调整他们的沟通方法。

语言分析是提高呼叫中心体验的重要技术。聊天机器人可以通过语言分析检测与之交谈的客户的情绪,并据此调整语气和动作。

语言分析的一个很好的例子是行为和情绪分析工具(BEAT),这是德勤为一家大型金融服务机构开发的应用程序。行为与情绪分析工具(BEAT)会记录聊天机器人与客户之间的电话内容和情绪,从而判断客户的感情是否脆弱,是否可能有不良结果。

德勤风险分析合伙人安迪惠顿(Andy Whitton)表示,行为风险是组织和监管机构的重中之重。但是识别它通常是一个由随机选择驱动的耗时过程。对于金融服务机构来说,与客户互动通常需要更多的时间和精力。德勤真声可以用在销售金融产品的语言或行为中,可以在可能存在数据泄露风险的时候进行标记,在给组织带来严重风险之前进行预警。此外,它有助于在组织的客户互动中发现见解、增加价值、优化流程和改进员工培训。

对象检测解决方案使组织能够自动执行与图像识别相关的任务。如果你是一个革命性的用户,你可能已经体验过这个用例了。比如银行或者保险机构,想要提升新客户的认证体验。在目标检测的帮助下,客户只需上传自己的身份证照片,自拍,然后自动将身份证中的人脸与自拍照片进行匹配,就可以验证客户的身份,从而取代了整个繁琐的亲自验证过程。

光学字符识别通常用于文档处理自动化。借助光学字符识别(OCR),组织可以培训系统读取发票或订单等文档,提取相关信息,并自动填写系统中的正确字段。通过这种方式,可以以更加数字化和高效的方式处理文档,以支持从纸质文档中更快、更准确地检索信息。

组织可以训练机器学习模型,并将它们集成到应用程序中,以开发预测分析,这将帮助组织做出更好、更明智的业务决策。机器学习有一些用例,其中最常见的用于:

对门票进行分类支持,将其分配给适当的团队,并提出解决方案。

例如,Randstad开发了一个应用程序,使用机器学习技术来搜索候选人。这个名为Spotter的应用程序使招聘人员能够立即搜索由Randstad提供的候选人数据库,以找到填补空缺职位的最佳候选人。

Randstad公司的首席信息官和通信技术经理安妮勒弗(Anne Reuver)说,“在采用Spotter之前,从数据库中获取正确的信息是如此费力和复杂,以至于许多招聘人员没有以正确的方式使用它。Spotter现在使招聘人员能够非常轻松地在候选人数据库中快速搜索和识别最佳人才,因此采用率非常高。我们在荷兰有2000名招聘人员在使用它。”

今天的客户比以往任何时候都要求更高。他们希望这种平稳轻松的体验可以与他们曾经拥有的最佳体验相媲美。人工智能技术可以通过提高效率,提供流程和服务,为客户提供更好的服务。

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