對話式人工智能如何幫助品牌人性化@規模

數字消息的速度是瘋狂的

您為客戶服務提供的每個數字渠道都是幫助重要客戶群的門戶，但它也是大量新消息的來源。 聘請和培訓代理商的成本很高； 因此，其中許多消息都沒有得到答复，因為幾乎不可能有足夠的代理來響應所有內容。 此外，大多數請求都是簡單且重複的，並且代理，嗯，他們是人類； 他們不喜歡整天一遍又一遍地進行同樣簡單的對話。 倦怠很容易引起並且修復成本很高。

此外，今天的客戶忠誠度降低，因為從一個品牌切換到另一個品牌比以往任何時候都容易。 一條被忽略的消息可以阻止某人回到你身邊。 沒有人喜歡被忽視的感覺。 因此，您需要找到一種方法來大規模處理所有這些數字量。 而且你不能一直在這個問題上投入更多的代理人。

一些公司試圖通過將客戶引導到他們投入大量資金的渠道（例如語音或電子郵件）來解決缺乏代理和技術來管理這些數字查詢的問題。 不幸的是，這不是長期可行的。 很有可能，如果客戶首先通過 WhatsApp 或社交聯繫您，那是因為他們不想等待或寫電子郵件。 他們想使用他們習慣的渠道並獲得快速響應。 更糟糕的是，從業務角度來看，您將人們從較便宜的渠道引導到最昂貴的渠道，從而推高了成本。

處理此數量的第一個可行步驟是啟用可以實時響應客戶的引導式對話聊天機器人。 這些基於按鈕的聊天機器人將允許您的客戶獲得他們基本問題的答案。 儘管它們很容易構建，因此對於任何研究客戶自助服務解決方案的企業來說都是一個很好的起點，但它們並不能提供終極體驗。 他們只是模仿點擊網站菜單的過程，而不是提供類似人類的對話。

為了實現可擴展性和類人體驗，唯一的選擇是使用基於人工智能的對話聊天機器人，它使客戶能夠使用自由文本進行對話。 也就是說，構建成功的基於人工智能的聊天機器人並不容易。 許多聊天機器人策略未能產生有意義的結果，因為您不僅需要提供即時響應； 你需要提供正確的回應。 如果您的機器人錯誤地猜測客戶的意圖或要求他們重複自己的話，他們不會給任何人留下深刻印象。

使用 AI 了解客戶意圖以觸發正確的對話響應很重要，但要真正使用聊天機器人大規模處理客戶，AI 還具有許多策略遺漏的其他關鍵角色。

人工智能發現意圖

在開始構建對話機器人之前，您需要了解客戶聯繫您的原因，以便您可以針對每個重要的意圖製作一個機器人。 這意味著要查看數千條客戶消息，並按主題、產品、問題或其他參數對它們進行聚類。

隨著今天的消息量，人類無法手動完成。 因此，大多數關於要解決哪些意圖的決定都是基於直覺做出的，這在大多數情況下會導致許多請求類型未被考慮，因此得不到服務。

相反，您應該使用無監督或半監督的 AI 模型來掃描您的所有歷史消息並發現所有正在發生的對話驅動程序。 數據應該驅動關於自動化什麼的決策，而不是直覺。 構建有效的機器人需要時間和資源，因此請確保您投資於影響最大的用例。

人工智能構建聊天機器人

一旦確定了要為其提供自助服務的請求，您就需要實際設計對話流來解決這些請求。 此過程可能很耗時，並且猜測回答客戶的最佳方式可能無法提供最佳解決方案。 好消息是您的座席已經多次解決了這些請求，因此您只需分析所有歷史對話即可確定哪些答案帶來了最佳客戶體驗。

但同樣，這項任務對人類來說是一項艱鉅的任務。 利用 AI 模型分析客戶和代理之間的整個對話，為潛在的工作流程提供數據驅動的建議，並確保您正在構建的聊天機器人提供最佳體驗。

人工智能改進聊天機器人

構建聊天機器人是一個迭代過程。 當您部署第一個時，它不會是完美的。 從第一天開始，您將不會包含 80% 的對話。

您應該首先為最經常出現的請求創建機器人。 但是，隨著時間的推移，您將需要在更多用例中增加覆蓋範圍以達到您的遏制目標。 此外，6 個月前的真實情況可能不再真實。 隨著時間的推移，客戶會提出一些您需要解決的新類型的請求。

但同樣，數量是一個挑戰。 聊天機器人交互在部署後迅速增加，為了了解您在哪裡成功和失敗，您需要分析所有這些對話。

這項任務對人類來說是不可能的，但對人工智能來說卻是理想的。 AI 可以分析哪些交互讓客戶最滿意，哪些消息導致回退等等。 然後，它可以發現改進區域並提醒您影響最大的錯誤。 通過人類的定期糾正和再培訓，您的聊天機器人將越來越聰明地為客戶提供他們想要的東西，並且越來越一致。

不要讓任何人感到被忽視

出於多種原因，向現代渠道而非傳統渠道的轉變是個好消息。 現代渠道的運營成本更低，對代理來說更容易，而且無論消息量有多大，它們的格式都很容易被人工智能分析，以了解更多關於你的客戶的信息，以及如何通過對話機器人讓他們更快樂。

了解現代護理的對話式人工智能和機器人如何在聊天機器人戰略的所有關鍵階段使用人工智能來確保長期增長和成功。