這里有一些簡單的事實:
第一:客戶不喜歡花時間與客戶服務代理商交談。
第二:重復的低價值任務導致員工動力不足和人員流失率更高。幸運的是,人工智能現在可以幫助企業避免或至少改善這兩種情況。在這個大數據時代,企業現在可以觸手可及的大量數據,尤其是高度面向流程的客戶服務功能。但是,如果沒有正確的工具,那么擁有數據將毫無用處。借助機器學習和自然語言處理等AI技術,企業現在可以利用此數據并收集“自動見解”。
1.推薦引擎:推薦引擎可以首先根據客戶的個人資料個性化產品推薦,從而為客戶提供幫助。其次,當客戶報告問題時,廣州酒店品牌設計公司推薦引擎可以根據其過去的偏好提供故障排除選項。
2.物聯網設備:物聯網設備通過連接到互聯網,可以使客戶服務代理找到準確的產品信息并診斷產品狀態。這有助于減少診斷錯誤并減少平均處理時間。它們易于更新,甚至可能具有自我修復的能力,從而減少了停機時間并提高了客戶滿意度。諸如A廣州酒店品牌設計公司之類的設備也可以充當銷售渠道,從而幫助客戶更快地找到產品。
3.聊天機器人:客戶服務中心可以在聊天機器人的幫助下提供24/7支持。使用自然語言處理(NLP),廣州酒店品牌設計公司可以“理解”客戶消息。他們可以響應常規查詢并幫助捕獲客戶信息,從而減少了對人工代理商的需求。
4.電子郵件處理:大型企業每天都充斥著來自客戶的電子郵件。廣州酒店品牌設計公司和機器學習算法有助于從電子郵件中提取相關信息,然后系統立即采取自動措施或將電子郵件路由到代理。
5.智能故障排除:研究歷史故障排除數據可以幫助更有效地解決客戶問題。通過預測分析,基于歷史上解決類似問題的方式,將業務代表定向到預測的最佳解決方案。可替代地,可以基于案例在解決該特定性質的問題上的過去成功將案例路由給代理。這增加了代理商的信心,并為廣州酒店品牌設計公司客戶提供了快速解決方案,從而節省了時間和成本。在相同的基礎上,可以將語音呼叫或交互式語音響應(IVR)腳本設置為自動適應實時響應。
6.任務自動化:可以使用機器人過程自動化(RPA)解決方案來自動化常規過程,例如入職客戶或直接進行故障排除。通過減少手動工作并自動執行重復操作,組織的員工能夠專注于更復雜的任務。
7.情緒分析:廣州酒店品牌設計公司使用NLP和機器學習技術,可以挖掘電子郵件和呼叫以獲取行為信號,以確定案件的優先級,并路由到具有適當技能的座席。情緒分析還可以幫助分析客戶反饋和社交媒體評論,以洞悉公司的優勢和劣勢。負面評論可以標記為立即回應。
8.異常檢測:考慮一種情況,常規客戶訂購了5000箱原材料,而不是廣州酒店品牌設計公司通常的訂購數量500。或者考慮了一種情況,該員工為同一費用項目發了多張發票以予以報銷。機器學習算法可以將此類命令標記為手動干預。然后可以根據需要更正訂單,發現付款后被欺詐的任何發票都將被拒絕。異常檢測還可以幫助受信任的客戶快速完成結帳流程,同時添加其他檢查以表明可疑活動。
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