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如何利用人工智能挖掘会话式客户体验的潜力

如何利用人工智能挖掘会话式客户体验的潜力

企业可以依靠人工智能工具来部署对话式客户体验计划,从而积极影响客户忠诚度并增加利润。

支持人工智能的虚拟助理已成为塑造现代客户体验(CX)的变革力量。这些技术工具重新定义了客户期望和交互的格局,并为所谓的会话式客户体验奠定了基础。对话式客户体验的范围广泛,包括量身定制的交互、简化的操作以及培养持久的客户忠诚度。

对话式客户体验的核心是重塑客户参与度。它利用新兴的通信技术,优先考虑每个接触点的细心互动,旨在促进符合个人需求和偏好的有意义的对话。

支持会话式客户体验的核心技术之一是会话式人工智能。会话式人工智能是自然语言处理(NLP)、人工智能、机器学习(ML)、深度学习和上下文感知的融合。企业通过智能虚拟代理(IVAs)将对话式人工智能引入客户交互。这种形式的人工智能是IVAs的关键组成部分,它可以帮助组织消除常规的交互,如果不能有效地解决这些交互,就会使客户不满意。

IVA在提供对话式客户体验方面的作用

组织使用IVA来促进与客户进行真诚、流畅、实时的对话。他们使用对话式人工智能与客户互动,并创造比标准电话树更具对话性和人性化的体验。IVA使客户服务团队能够无缝处理跨渠道的大量客户交互,同时保持服务质量和个性化。IVA还可以处理日常交互,例如常见问题、订单跟踪、安排预约和提醒以及记录客户反馈。现代客户服务工具可以同时跨渠道监督所有这些活动,确保为企业客户量身定制24/7一致的服务。

IVA还为客户提供保留人性化服务的自助服务选项。客户可以通过访问常见查询的即时解决方案来独立解决问题。客户访问自助服务选项的能力减少了等待时间等痛点,同时还提高了组织的运营效率。通过启用自助服务,IVA解放了人工代理,让他们能够专注于更复杂、更有成就感的项目,并满足客户的期望。

收集可行的见解以提供个性化服务

除了促进更多的对话互动之外,智能虚拟助理还是企业有价值的信息来源。每一次客户对话都提供了对偏好、挑战和行为倾向的见解。组织可以利用客户数据来指导其实现对话式客户体验的旅程。例如,客户数据可以帮助组织了解每次交互的背景,无论是支持查询、购买还是反馈。这种背景使员工能够更有效地解决客户的疑虑并提供相关帮助。

通过以这种方式提供个性化服务,客户服务可以不仅仅是被动帮助。相反,对话式客户体验创造了一个公司可以预测并先发制人地满足需求的环境。从过去的合作中获得的见解使决策者能够制定个性化策略,而IVA等自动化工具可以支持这些策略。

人类与人工智能协作的价值

创建一个策略来协调人工智能与人类代理对于提供真正对话式的客户体验至关重要。人类和人工智能的协作将自动化的效率与人类互动的微妙同理心无缝地融合在一起。

为了在自动化交互和人工干预之间取得适当的平衡,企业必须首先确定可以有效自动化的交互类型和需要人为干预的交互类型。人工智能可以处理常见问题和订单跟踪等日常任务,而复杂的查询或移情情况可能需要人工升级。

设计人工智能和人类交互之间的平滑过渡也很重要。例如,确保客户在与人工智能交互时了解情况,并在需要时提供清晰的途径升级给人工代理。此外,组织应该为客户提供在自动化帮助和人工支持之间进行选择的选项。人类擅长处理需要批判性思维、同理心、情商和创造力的复杂场景。公司可以确定哪些场景可以使用人工智能的支持,然后访问这些人工智能驱动的见解,以帮助简化和个性化服务。

通过精心协调人工智能和人类代理之间的合作伙伴关系,客户可以获得两全其美的效果。

通过不断完善人工智能系统确保成功

长期客户满意度是一个不断变化的目标,要求企业不断适应客户偏好和不断变化的趋势。企业必须进行持续的适应和完善循环,特别是在人工智能系统方面。训练和改进人工智能模型的迭代过程是提高响应准确性和相关性的核心。训练和改进人工智能模型从初始模型开始,该模型根据现有数据和知识进行训练,使其能够为客户的询问提供明智的答案。

正如客户数据对于个性化至关重要一样,它对于改进人工智能系统也很重要。如果人工智能期望发生变化,以调查和评论形式出现的客户反馈将成为完善应用程序和进行改进的催化剂。开发人员可以参考此反馈循环来通知正在进行的调整。团队必须记住定期微调人工智能模型以纳入新数据,从未回答或模棱两可的查询中学习,并了解不断变化的语言细微差别。与优先考虑持续监控和改进的AI提供商合作可以减轻内部IT团队的负担。

积极征求和整合客户反馈、监控新兴趋势并微调人工智能系统的企业准备提供对话式客户体验,保持协调、相关并响应不断变化的客户期望。

衡量对话式CX投资回报率的关键绩效指标

衡量对话式CX计划的投资回报(ROI)涉及评估这些努力如何转化为切实的业务成果。几个关键绩效指标可以为此类举措的有效性提供有价值的见解:

客户满意度得分(CSAT):在客户互动后监控CSAT调查,以衡量体验与客户期望的契合程度。CSAT分数的提高表明客户体验得到改善,表明对话式CX计划取得了成功。

响应时间:通过对话式CX缩短响应时间,这表明满足客户需求的效率得到了提高。更快的响应可以培养积极的印象并有助于提高客户满意度。

首次联系解决(FCR)率:对话式CX旨在提高首次互动期间客户问题的解决率。较高的FCR率表明客户的需求得到了有效满足,对他们的满意度和忠诚度产生了积极影响。

降低客户支持成本:有效的对话式客户体验可以减少发送给人工座席的询问量,从而降低与客户支持人员配置相关的运营成本。

运营效率:人工智能系统与人工代理处理的交互数量以及由此产生的对资源分配的影响等指标展示了会话式客户体验计划的效率。

净推荐值(NPS):监控NPS的变化(衡量客户推荐企业的可能性)可以突出会话式客户体验对客户拥护的影响。

衡量会话式客户体验投资的投资回报率涉及多方面的方法,考虑客户满意度、参与度、运营效率、财务收益和长期客户关系。企业可以使用上述指标来定量和定性评估其对话式CX计划是否成功。

会话式客户体验:客户互动的新时代

会话式客户体验强调个性化交互、简化操作和持久的客户忠诚度。企业可以依靠人工智能工具来部署对话式客户体验计划,从而积极影响客户忠诚度并增加利润。采用人工客服、人工智能、智能增值服务和会话式客户体验融合的企业迎来了客户互动的新时代,从而提高了企业与客户的互动度。

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