人工智能如何为在线客户服务初创公司打开实时自助服务之门
已发表: 2018-02-27人工智能驱动的数字解决方案已准备好改善您业务的各个方面，包括在线客户体验、忠诚度等
到目前为止，服务的自动化已经加快了速度，为用户提供了完成日常任务所急需的设施。 借助由自动化解决方案提供支持的先进系统，用户现在可以预订餐厅、订购比萨饼、预订电影票、酒店房间，甚至预约诊所。 客户服务行业正在获得很大的发展势头，尤其是由于人工智能的颠覆——一项几乎席卷所有商业行业的技术突破。
通过转变客户服务交互方式，人工智能驱动的数字解决方案已准备好改善您业务的各个方面，包括在线客户体验、忠诚度、品牌声誉、预防性帮助，甚至产生收入流。 数字市场巨头预计，到 2020 年，超过 85% 的客户支持沟通将在不聘请任何客户服务代表的情况下进行。
该博客深入探讨了该主题，以传达 AI 支持的客户服务如何可能帮助在线客户支持代理。
人工智能客户服务：什么是真实的？
根据 Zendesk 最近的一项研究，多达42% 的 B2C 客户在体验了良好的客户服务后对购买表现出更大的兴趣。 同一项研究还声称， 52% 的人因为一次令人失望的客户支持互动而停止购买。
毫无疑问，有远见的思想家将人工智能技术视为一种解决方案，将为客户服务平台的实时自助服务打开大门。 此外，该技术确实有足够的力量改变客户服务解决方案的设计方式。 然而，关于人工智能辅助响应将如何完全取代对人工代理的需求，人们大肆宣传。
尽管人工智能的大部分令人兴奋之处在于它的两个主要功能：
a) 机器学习和
b)自然语言处理（NLP）
机器学习归因于强大的计算系统，它可以搅动大量数据以从中学习。 Facebook Messenger、请求建议和垃圾邮件文件夹是 AI 机器学习过程的日常示例。
自然语言处理利用其处理和解释口语/书面消息的能力，支持您与 AI 软件的日常交互。 Siri、Cortana、Alexa 是进化 NLP 的最佳例子。
人工智能主要围绕这两种创新能力来推动客户支持代理的工作。 其认知计算能力使企业能够为客户提供高效的服务。
Gartner 最近的一份报告表明，55% 的老牌公司要么已经开始投资人工智能的潜力，要么计划到 2020 年投资。
让我们看看 AI 能为今天在呼叫中心工作的客户服务代表和他们所服务的企业做多少。
人工智能作为品牌使者
在过去五年中，我们看到社交媒体上充斥着大量使用消息应用程序的人。 他们慷慨地依赖消息应用程序，不仅与封闭的应用程序进行交流，还与他们好奇或熟悉的品牌互动。
这就是为什么人工智能驱动的定制实时消息传递机器人服务可以为企业与新老客户建立联系并培养独特的收入来源提供绝佳的机会。
Facebook Messenger 利用强大的聊天机器人与基于此理念的认知能力相集成。 现在看到向这一领域疾驰的其他领先行业包括时尚、旅游、食品连锁店、航空公司、电子商务、酒店等。消费者很高兴欢迎新的人工智能技术提供他们所使用的服务，他们很高兴与自己喜欢的品牌互动预订航班、酒店住宿、旅行或获取时尚提示。 全世界都在热切地期待着下一个行业采用这一趋势。
人工智能用于消息灵通的行动
人工智能凭借其强大的多任务处理能力和对自动查询的快速响应能力，正在迅速颠覆客户服务领域。 通过限制研究时间并提供大量行动计划，客户服务平台的人工智能辅助自动化可以产生人类无法提供的准确和速度的响应。
根据 Forrester 的客户服务趋势报告，我们已经进入了自动化、智能和更具战略性的客户服务时代。 个人将欣赏由人工智能驱动的智能代理提供的先发制人的行动。
用于客户服务的人工智能不仅会使自助服务界面更加直观和经济，而且它的智能将有助于预测特定的客户需求，从他们的上下文、以前的聊天历史和偏好中学习。 人工智能集成系统将捕获无限的在线数据，以便：
- 识别客户问题
- 处理收集的信息并从中学习
- 定义客户行为模式
- 确定他们经常做出的决定和偏好
- 以解决方案和合适的产品响应
- 使用主动警报消息进行提示
- 建议个性化的优惠和折扣
- 提供实时支持（常见问题解答、帮助博客、报告）
- 在问题到来之前解决问题
- 最大限度地减少客户放弃率和投诉
凭借如此广泛的智能协助和先发制人的推荐，企业将留下丰富的客户体验。
一次性投资获得永恒的优点
与今天一样，控制成本是企业的首要任务。 在呼叫中心实践方面，需要花费大量金钱和时间来招聘和培训客户服务人员，以及建立整个实体基础设施。 仅仅 10 名支持人员就可能花费您高达 35000 美元，如果新员工经常离职（呼叫中心行业的流失率很高），甚至会花费更多——这是一场噩梦。
另一方面，通过支持人工智能的客户服务平台自动响应可以通过减少成本和时间来最大限度地减少这种负担。 这就是 Watson 作为 AI 平台所做的事情。 它是一个预编程的智能系统，里面塞满了特定领域的知识库。 它所需要的只是接受一次培训。 在引入新的流程更改后，只需重新配置软件，而不是重新培训您的整个支持人员。
这种人工智能辅助平台接管了相同的常规客户请求，使呼叫中心员工能够处理手头更重要和更艰巨的任务。
人工智能控制的多渠道支持
人工智能技术不仅可以直接帮助客户，还可以用来开辟客户服务路径。 当问题变得复杂时，智能支持系统将有一定的能力将客户引导到平行的支持渠道。
例如，如果电信客户服务代理无法解决有关技术网络问题的查询，聊天 AI 可以将问题识别为特定于专用支持渠道，并将客户转向该渠道。
因此，客户服务流程的人工智能在支持系统中带来了全面的平衡。 在客户获得高效解决方案的同时，代理履行他们的服务承诺并从繁忙的匆忙中减轻负载的支持渠道。
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机器学习提供额外支持
如果不是直接的，人工智能甚至可以间接地为客户和服务代理发挥最佳作用。 人工代表可以获得他们为 B2C 客户服务所需的额外帮助。 它可以通过代表代理及时发现和交付解决方案来加快解决过程。 通过从经常解决的重复问题中学习，机器学习能力使客户支持能够为聊天机器人有时无法解决的严峻挑战做好准备。
任何具有人工智能机器学习能力的呼叫中心都可以通过针对特定问题提出准确的解决方案来表现良好。 人工智能感知人类行为模式的学习潜力可以为代理和客户做出贡献。
精确的预测和洞察力
您一定对亚马逊电子商务应用程序如何根据您的频繁页面访问、购物车商品选择和社交分享知道您想要什么感到惊讶。 这就是机器学习算法的精髓，它也可以用来预测你喜欢的地方、娱乐或商品。 同样，人工智能可以预测客户想要什么，这最终有利于客户服务代理。 这种有见地的预测可以转化为客户根据他们的选择、喜欢和访问的内容采取的未来行动。
AI 通过了解对客户生成的工单的最合适响应，为代理建议下一个最佳行动。 这在产品范围和操作数量很高的业务中非常有用。 对业务不熟悉的代理商尤其会得到大量帮助和指导。
不仅如此，一旦将预测分析工具集成到客户支持中，座席就可以通过提前了解客户满意度和整体客户体验来轻松掌握他们的交互质量。
不间断的服务势头
谁不喜欢快速响应和不间断服务的客户支持？ 使用人工智能进行自动化响应的令人惊讶的好处之一是它不受时间限制和假期的影响。 这意味着在任何特定时刻，客户都可以与 AI 机器人互动以解决问题。
这种不间断的客户服务有助于组织保持 24/7 全天候响应，以解决传入的客户查询。 由于将确保始终如一的支持，因此将有效地消除人工客户服务代表所面临的问题。
结果是：
- 没有等待时间
- 快速解决
- 及时升级
- 提高客户满意度
- 优质的服务解决方案
- 提高承诺水平
- 品牌美誉度提升
人工智能提供可靠性
随着客户需求的发展，决心提供最佳质量服务的企业必须整合独特的援助方法，以提供无可置疑的可靠性和灵活性。
在技术丰富的时代，消费者期望企业提出服务解决方案的方式非常成熟。 使用智能聊天机器人的认知知识库，基于服务的行业可以推动他们与客户的日常互动。
如果操作正确，人工智能技术会产生人类同行难以实现的可靠性。 聊天机器人的加入有助于克服人类客户支持代理遇到的所有可能的障碍和痛点。 聊天机器人可以：
- 提供免于人为障碍的自由
- 消除所有偏见和障碍
- 弥合企业与客户之间的虚拟鸿沟
- 建立可靠性和信任的连接
- 通过快速的单次尝试帮助提高品牌声誉
- 旨在提供无摩擦、完美的沟通
- 在无法自行解决时上报客户查询
- 超越人类的负面情绪（愤怒、烦恼、争论、攻击性和强迫性）
- 带来重复业务
电子邮件支持可以通过 AI 思考
即使在亚马逊明智的 Alexa 和苹果的 Siri 之后，我们可以说 AI 技术在经历改进和创新的过程中仍然变得更加智能。 尽管它在客户服务中扮演着人工智能的角色，但人工智能软件的机器学习能力仍然缺乏某些需要改进的地方和类似人类的敏感性。
在处理电子邮件支持方面，理想情况下，人工智能机器人应该提出建议并撰写适当的草稿，以通过电子邮件回答客户的询问。 电子邮件支持是直接向客户发送的自动回复不会产生很多结果的地方，这让企业很难应对传入的查询。 但是，这种情况可能是人工智能驱动的客户服务平台可以处理的事情。
随着从大数据集中学习的能力逐渐发展，人工智能电子邮件支持可以提供某些有意义的解决方案，就像聊天机器人一样。 它可以建议使用自然语言处理系统的帮助文章。 它甚至可以为在呼叫中心工作的人获取电子邮件草稿的一部分。
由于它需要准确的学习，因此对于每月支持对话总量为数千的服务结构来说，人工智能可以成为一项值得考虑的投资。 智能服务可以成为一种有效的解决方案。
人工智能机器人意味着精度
人脑的能力有限，在为人们提供最佳表现能力时，经常会遇到不准确和缺陷的问题。 另一方面，人工智能辅助服务解决方案符合预定标准和良好编程的效率，从而以最少的 AHT（平均处理时间）提供高质量、直接的客户体验。
由于支持 AI 的聊天机器人具有强大的机器学习过程，企业可以确保他们的可交付成果将毫发无伤，并极大地满足客户的期望。
因此，我们可以得出结论，包含人工智能驱动的机器人的自动化响应可以以最精确的方式实现业务目标，而不会消耗客户的大量时间和资源。
数据挖掘转变为个性化
在在线空间中，我们一生中都会留下大量数据。 但实际上只有 1/3 值得分析。 如果分析和利用得当，组织可以利用它来改变他们的业务并提高品牌参与度。 收集如此庞大数据的企业可以利用大数据、人工智能及其机器学习能力的综合力量，使客户旅程更加活跃和个性化。
品牌可以为每个客户编织引人入胜的产品理论或个性化推荐，每天创造无与伦比的客户流。 根据客户评论和反馈，可以轻松浏览他们的需求和浏览模式，并根据个人客户的口味定制网页设计。 这种针对个性化的人工智能技术干预水平极大地影响了：
- 客服互动
- 参与度
- CSAT
- 客户保留
- 重复业务
- 转化指标
人工智能辅助人类代理模型的兴起
随着成熟的企业转向对人工智能进行战略投资，以实现其创新的前端聊天机器人服务，人工智能增强的客户服务正在日趋成熟。 人工智能以其具有吸引力的优势在全球吹响了号角，例如效率提高、快速解决、准确的帮助、品牌声誉和增加的收入。
甲骨文在其将人工智能作为客户服务的研究中表示，到 2020 年，近十分之八的企业已经采用或计划将人工智能的力量用于客户服务解决方案。
许多企业没有实施全自动前端人工智能驱动的机器人，而是更愿意投资人工智能辅助人工代理模型，其中人工客户服务代表由人工智能技术支持。
前端 AI 聊天机器人处理常见的一级查询，从历史工单、FAQ 和支持文档中学习，并在很大程度上帮助优化 AHT（Agent Handle Time）。 人工智能的机器学习使智能代理能够最大限度地减少升级事件、促进 FCR（首次联系解决）并降低代理培训成本。
人工智能为客户服务带来的现在荣耀
塔塔咨询服务公司最近的一项调查显示，近 31.7% 的大公司现在正在客户服务领域使用人工智能。
在客户服务领域，大规模使用人工智能技术的银行是中国
招商银行，中国领先的信用卡发卡机构。 该银行由微信支持的前端机器人每天处理近 200 万客户查询。 由于大多数查询都很常见，因此通过 AI 聊天机器人的自动响应被证明是一种具有成本效益的解决方案，无需雇用数千名员工。
在人工智能辅助人工代理模型方面，作为客户服务平台提供商的 LivePerson 提供了可观的结果，将效率提高了 35%。
荷兰航空公司 KLM 求助于 DigitalGenius 来提供 AI 驱动的客户服务解决方案，并减少在回答查询之前的等待时间。 该解决方案让人工智能从实时支持交互中学习，适应回复格式并建议对人类代表的回应。
赛百味、多米诺骨牌、星巴克等最受欢迎的食品连锁店最近都采用了人工智能，使客户能够在没有任何人工参与的情况下下订单。 他们可以依靠 Facebook Messenger 聊天机器人，或者简单地告诉亚马逊的人工智能机器人 Alexa 点餐。
与其他金融机构一样，美国银行也决心推出基于人工智能技术的智能虚拟银行助手 Erica，将数字银行业务推向新的高度。
综上所述
用于客户支持的人工智能聊天机器人正在推动创新的极限，并彻底改变客户获得帮助的方式。 人工智能意味着高质量的客户体验、个性化的支持、速度和效率以及节省成本。 在所有业务领域中，客户服务是人工智能被广泛接受的领域，公司对聊天机器人如何有效处理第一级查询并显着降低运营成本充满信心。
我们最有可能在人工智能驱动的应用程序中体验到进一步的创新，以改进客户服务解决方案。 目前，在客户支持领域依赖人工智能的主要行业是食品、旅游、金融、零售、航空和服装。
Maruti Techlabs 通过实时提供答案的聊天机器人提供无与伦比的自动化客户支持体验。 公司可以轻松定制聊天机器人以满足特定的业务需求、解决客户查询、提供定制内容，同时匹配品牌声音和语气。