我们的专家小组讨论了在联络中心实施人工智能（AI）之前需要知道的20件事。

1。人工智能并不能取代人与人之间的接触。人工智能（AI）使公司能够收集并使用关键的洞察力来增强客户关系，在客户忠诚度至关重要的时代，这一点至关重要。

，但公司需要意识到这项技术有其局限性。

许多企业声称，自动化与客户的沟通使他们的旅程更加高效和简化。但这是真的吗，还是只是在他们和客户之间设置了障碍？

为了利用公司及其客户服务人员与客户的电话交谈，品牌将越来越多地转向人工智能和机器学习——但他们必须以正确的方式做到这一点。

“尼尔·哈默顿”

不幸的是，像聊天机器人和语音助手这样的工具经常被公司用作客户服务产品的替代品，而不是增强功能，因此这项技术开始名声扫地。

或者，企业可以更好地使用人工智能来改进其电话服务，这可以提供更个性化的服务，通过任何渠道，360度查看所有客户之前与该品牌的互动。

最终，我们与机器的未来将是（并且需要是）一种伙伴关系和增强，而不是彻底的替代。感谢Natterbox

2的尼尔·哈默顿。人工智能可用于预测客户意向。您的客户可能会出于多种原因与您联系。其中一些原因相当直截了当，另一些则错综复杂，但它们很少是完全新颖的。

通过您通过每次通话记录、聊天互动和电子邮件收集的大量数据，您拥有一项战略资产，可用于培训机器学习模型，以了解对话中的客户意图。

一旦你了解了真正的客户动机，你就可以使用人工智能来优化互动，通过

更智能地路由你的客户，在客户对话期间向顾问提出潜在的追加销售和交叉销售建议，标记欺诈和合规风险的互动3。AI可以通过建议“下一个更佳行动”来改善客户流失。AI使您能够分析客户的所有反馈，并创建一个个性化的配置文件，其中包括客户情绪、兴趣和他们对您品牌的期望的摘要。

当您将此反馈与其他元数据（如购买或索赔历史记录、客户终身价值和客户人口统计）相结合时，您可以更清楚地了解客户的动机和决策过程。

这些数据可以用来训练机器学习算法，以预测每个客户的“下一个更佳行动”。

这项建议的行动可以简单到主动联系预计会流失的不满客户，也可以更复杂，比如提供准确的折扣或促销代码，最有可能导致新的销售。

4。人工智能可以帮助你跟踪客户努力客户努力是忠诚度的主要指标之一。分析客户的努力可以指导公司在新出现的问题爆发为重大问题之前识别它们。

“Shorit Ghosh”

传统上，工作是通过调查中的结构化问题来量化的。然而，人工智能和机器学习技术，结合文本分析，可以帮助评估在任何非结构化客户反馈中表达的努力程度。

人工智能可以通过解释词语选择和句子结构来做到这一点，因为您可以快速了解客户体验的哪些方面会在任何反馈源中引起摩擦，而不仅仅是在调查中。

kd粗略的规划、设计和开发，以确保it满足业务中的特定需求。

成功的机器人部署还需要参与客户旅程的关键利益相关者（无论是联系中心、销售部门还是营销部门）的认可。

10。人工智能可用于更好地捕获和优先排序潜在客户人工智能在捕获和优先排序潜在客户、更快地转换潜在客户、检测和减少放弃以及更高效地培育潜在客户方面非常有用。例如，企业可以使用机器学习来描绘网站访问者的模式和行为。

此外，该技术还可以确定客户在网站上丢失、可能离开网站或放弃购物车的预测结果。

这可能很有价值，因为它允许营销和销售团队在适当的时间在适当的渠道上提供适当的服务，包括聊天、聊天机器人、实时销售代表、电子邮件和手机。感谢Genesys

11的Brendan Dykes。人工智能需要一个明确定义的目的，在进入人工智能领域之前，请花时间确定您的业务想要自动化的领域。问问自己：人工智能应该用于什么渠道？

例如，如果您的组织有全渠道战略，那么webchat或社交媒体可能是理想的起点，因为许多平台已经内置了集成工具。

您的AI应该处理哪些查询？定义人工智能应该坐在哪里，例如作为它可以轻松回答的问题的守门人，然后定义什么应该被引导到人工客户服务代理。

最重要的是，定义向顾问的移交流程——避免突然过渡，保留人工智能对话的记录，供顾问审查，这样客户就不必重复，并确保在过渡期间随时通知客户。

12。聊天机器人被更多地用于协助顾问聊天机器人现在被用作顾问的专用虚拟个人助理。他们将从联络中心和其他业务部门学习的知识结合起来，为顾问提供实时知识以及解决客户问题的建议解决方案。联系人中心解决方案中的

Colin Hay

媒体档案是创建一个生动的机器学习库和以前聊天互动的历史记录的完美场所。

转录的语音对话，充满了非结构化数据，被转换成结构化数据，可以通过文本轻松搜索。

顾问可以通过语音或文本通信与他们的“机器人伙伴”进行交流，而虚拟技术可以在幕后实时为他们提供支持。

感谢科林·海伊在Puzzel

13。人工智能可以预测面向客户的指标得分（如CSat）。通过人工智能，您可以分析收集的大量数据，以准确预测指标，如客户的净促销员得分（NPS）、客户满意度（CSat）或客户努力度得分（CES）。

这有可能改善呼叫路由，因为根据这些预测分数，您可以将客户路由到他们预计与之关系更好的顾问。

此外，如果您有一个包含人工智能功能的分析系统，您可以预测客户对某些顾问行为的反应，并使用此信息实时指导顾问完成通话。

14。人工智能可以更好地描述整体客户体验。大多数组织都会记录客户通话，并捕捉其他渠道的互动，以达到质量保证的目的。但他们忽视了同样的信息可以为更好的客户和代理体验提供的巨大洞察力。

“Frank Sherlock”

事实上，大多数组织每月只接听1%到3%的电话，这可能是因为非结构化数据很难分析em预测客户行为，主动预防负面客户体验。

反过来，这有助于企业从依赖直觉和下意识反应过渡到利用数据驱动的决策，从而塑造旅程并改变客户体验。感谢Kenneth Briscoe在NICE

19。人工智能越来越多地被用于自动化日常任务大量任务，尤其是在客户服务中，总是需要人际关系才能超越这些任务，从而为客户留下“惊喜”时刻。

但在数量惊人的情况下，许多更普通的联络中心活动可以通过RPA实现自动化，让您的团队专注于高价值的流程。

并非所有专家都能在RPA方面提供帮助。如果有人非常擅长交付流程，他们可能不是为普通用户设计解决方案的更佳人选。

20。人工智能可以通过认知自动化做出决策

加里·怀特

认知自动化”使用人工智能来自动化需要决策技能的过程。这可以有效地与机器人等工具配合使用，实现更个性化、更高效的客户参与。

然而，日常任务的自动化将不可避免地对某些角色产生影响，例如数据输入作业。

也可能对财务规划师产生负面影响。但随着一些职业受到影响，其他职业也会增长，从而为改进和提升留出空间。

和这两个现在不太熟悉但标题中有“自动化”变体的职位很快就会非常熟悉，提供了大量的职业和再培训机会。

感谢商业系统

的加里·怀特有关我们专家小组的更多信息，请阅读我们的文章：

14人工智能在客户服务中的新用途为什么联系中心应该投资于人工智能？人工智能在联络中心的12大用途