任何企業領導者都將證明客戶服務已成為企業的頭等大事。它甚至在保留現有客戶方面占據了很大的位置,而不是吸引新客戶。由于互聯網和智能數字設備的普及,客戶服務正獲得更多的增長。有了客戶手中的數字設備,他們正在使用智能解決方案來開展日常活動。對于企業而言,這些活動會產生足夠的見解/數據,以了解其行為和思維方式。借助人工智能(AI)和機器學習(ML),企業可以真正利用這些見解來提供正確的客戶服務。
人工智能驅動的客戶服務解決方案改善了業務的各個方面。它有助于提供出色的客戶體驗,并保持忠誠度、品牌聲譽、預防性幫助等等。而且這種發展將在未來增加。根據Moguls公司的調查,到2020年,超過85%的客戶支持通信將在不聘請任何客戶服務代表的情況下進行。
人工智能為客戶服務
根據Zendesk公司的研究,大約42%的B2C客戶在獲得良好的客戶服務后購買了產品/服務。研究還顯示,其中約有52%的人遠離無法提供預期客戶服務的品牌。通過在客戶服務中實施人工智能并提供個性化服務,企業可以更好地了解客戶,并減輕客戶選擇競爭品牌的挑戰。
人工智能在提供改善的客戶服務方面有兩個重要因素:
機器學習—一個強大的計算系統,可以分析大量數據以從中學習。垃圾郵件的識別以及任何在線視頻流服務中的“推薦視頻”功能都是機器學習的簡單示例。
自然語言處理—自然語言處理(NLP)與人工智能軟件進行交互以處理和解釋語音/書面消息的用戶。虛擬助手(例如Alexa、Cortana、Siri)是自然語言處理(NLP)的完美示例。
用于客戶服務的人工智能工具
根據Gartner公司的調查,到2022年,所有客戶體驗項目中的三分之二將利用IT來實現各種設備,應用程序和服務。當前,大約37%的客戶服務負責人正在使用人工智能機器人和虛擬客戶助手。
虛擬助手包括機器人,聊天機器人和數字助手,它們與客戶直接交互以提供信息,處理查詢和解決問題。這些助手的范圍從簡單的腳本編寫經驗到高級技術,例如NLP和NLU(自然語言理解)。這些助手與人類特工共同協作。
情緒分析
情緒分析是一個非常有用的工具,可以幫助營銷人員通過與客戶的互動來推動積極的結果。它可以檢測文本、文檔、段落、句子等中的極性(正面/負面意見)。它有助于分析客戶的反饋,無論是通過調查回復中的觀點還是社交媒體對話中的反饋。它還使品牌可以了解他們的客戶,并定制產品和服務以滿足他們的需求。
但是,情緒分析來自客戶每天生成的數據。實際上,該數據在世界范圍內是80%的非結構化數據。情感分析通過自動理解,處理和標記所有數據而使它們有意義。
企業還可以從與客戶的對話中獲得可行的見解,并在緊急情況失控之前發現緊急問題。例如文本分類,并按主題和優先級組織傳入的支持查詢。以后,可以將這些查詢發送到正確的部門,以確保立即處理最緊急的情況。另一個示例是分析有關服務/產品的大量評論,以確定有關定價計劃和客戶服務的客戶反饋。
自動路由
Omnichannel聯絡中心的不斷發展引起了客戶路由。IDG研究指出,從2018年開始,有44%的公司已開始采用數字優先的方法來吸引客戶。還有報告稱,有73%的客戶因長時間等待而煩惱,而有70%的客戶被轉移到新代理商后感到煩惱。
借助人工智能部署,自動路由可以了解客戶的意圖-他們是試圖獲取信息,要求退款還是要更新其送貨地址。與人工助手相比,借助人工智能,企業可以有足夠的時間將此類查詢路由到正確的位置/部門。
機器人過程自動化模仿人類如何完成特定工作流程中的任務。印度最大的銀行之一IICCI銀行已將機器人過程自動化集成到其整個渠道中的200多個功能中,包括零售銀行,外匯,貿易和人力資源管理。該銀行已能夠將客戶響應時間縮短60%,并將錯誤率降低到零。
在現代世界中,人工智能已經在客戶的日常生活中占有重要地位。對于企業而言,它可以提供對客戶需求的深入洞見的更好的客戶分析。隨著時間的流逝,企業將越來越依賴人工智能。
根據RobertHalf的說法,目前有39%的IT領導者正在使用人工智能,33%的人表示將在三年內使用它,而19%的人將在未來五年內使用它。通過部署人工智能,企業可以更好地了解他們的客戶,利用聊天機器人快速解決較小的查詢,使用情感分析來了解客戶對品牌的反饋,自動化流程以將等待時間減少一半,并總體上吸引客戶提供更好的體驗。
責編AJX
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