研究表明:客户服务是客户忠诚度的最大驱动力之一。事实上，78%的美国消费者表示，客户服务对忠诚度很重要Netomi 2020年客户服务状况报告．
越来越多的客户期望快速、个性化和有效的支持。为了提供客户期望的体验，公司正在采用人工智能来提供即时解决方案，为客户带来愉悦和商业价值。但在自动化的竞赛中，公司应该避免七个常见的陷阱，以确保更高的客户满意度和成功的人工智能项目。
人工智能正在推动关系经济
而超过60%的美国消费者表示，速度对良好的客户服务体验至关重要，近一半的人期待便利性，但这些期望没有得到满足。事实上，超过50%的受访者表示去年客户服务没有任何改善，23%的受访者甚至声称客户服务略有或明显变差。随着客户服务比以往任何时候都更有影响力，企业正转向人工智能来满足不断上升的期望。
在过去的几年里，人工智能的能力已经成熟。人工智能驱动的解决方案不再局限于具有严格决策树的聊天机器人，这些决策树限制用户仅通过关键字或按钮进行交互。现代对话式人工智能利用自然语言理解和深度强化学习，使用户能够参与其中，就像他们在与人类互动一样。
虚拟代理现在可以在几秒钟内响应各种客户需求，无需人工干预。人工智能还帮助代理人更有效地工作，使他们能够专注于高接触和高级工作。因此，我们看到了快速的采用:根据Gartner的数据在美国，2019年企业对人工智能的使用增加了两倍。
劳动力中的人工智能:避免陷阱以确保高CSAT
虽然人工智能在客户服务方面的好处是毋庸置疑的，但公司可以实施一些策略来帮助确保人工智能提高CSAT、座员满意度和整体业务价值。
以下是在客户服务中使用人工智能时避免常见陷阱的7个技巧:
1.为了正确的理由使用人工智能
优先考虑用户体验，而不是将更多用例委托给AI。这是关于客户体验的质量，而不是AI负责管理的用例的数量。
并不是每个客户查询都应该自动化，特别是那些关键或高风险的查询。相反，利用AI自动响应大容量、低-中等业务风险和低-中等异常管理的查询。示例包括零售商的订单状态和退款策略，订阅公司的订单修改和取消请求，以及航空公司的行李策略和升级请求。
公司应该根据历史票证的分析来确定理想的用例。事实上，大多数公司发现相同的5-7个场景占所有门票的50%以上。
除了自动化正确的用例之外，公司还应该规定是否应该立即将特定客户路由到人工代理。例如，一些公司希望确保他们最忠诚和最有价值的客户总是得到人工代理的VIP支持。
2.让人工智能帮助顾客自助
对于低风险的问题，大多数客户更喜欢自助服务。这就要求企业赋予人工智能帮助解决这些客户担忧的权力。
例如，虚拟助手可以帮助客户自助，引导他们到相关的知识库文章。亚博官方app或者，他们可以通过与CRM和电子商务平台等业务系统集成来解决对话界面中的问题。例如，这允许公司在线程中提供个人订单的确切状态。
如果客户需要与真人交谈，虚拟助理也可以将客户连接到代理。
3.为你的业务选择正确的渠道
公司通常首先寻找网络聊天或消息平台来推出虚拟代理。但电子邮件通常是一个更好的开始渠道．这是因为电子邮件提供了一个独特的、真实的培训环境。消费者不期望通过电子邮件立即收到解决方案。这使得AI代理可以在幕后工作，将响应建议给人类代理进行审查、编辑或批准。人工智能根据人类代理的动作优化性能。
根据经验，人工智能在不同渠道上的推出应该与客户期望的响应速度一致。继电子邮件之后，公司应该在Facebook Messenger、WhatsApp或Twitter DM、网络/移动聊天、Alexa或谷歌Assistant等语音渠道以及电话上寻找异步消息。
4.在人和机器之间分配工作
不要把人工智能视为减少员工数量的一种手段。人工智能应该增强工作并使特定任务自动化，而不是取代人类代理人。人工智能可以取代你的代理人害怕的平凡工作，并使他们能够花更多的时间在需要同理心、创造力和复杂解决问题的项目上。
除了为人工助理保留特定的场景外，还要确保虚拟助理知道何时将对话升级到人工代理。如果虚拟代理在第二次尝试时无法理解一个人在说什么，或者如果这个人变得越来越沮丧，实时情绪分析可以在人类需要介入时发出信号。
5.优化培训
利用你的历史数据来启动一个更准确的AI。当客户不局限于以任何单一的方式或有限数量的关键字提问时，用户体验会更好。然而，这也需要足够的训练，以使人工智能能够理解人们可能提出问题的各种方式。
例如,康卡斯特公司发现它的客户用7500个独特的单词和短语组合问了一个简单的问题，“我想看我的账单”。你不可能预测一个人可能会问问题的每一种方式，但你在训练中使用的数据越多，人工智能正确分类一个人的意图的概率就越高。
6.不断优化
训练人工智能是一个持续的过程。随着时间的推移，优化AI与初始训练一样重要——你不应该一开始就训练一个AI代理，然后就离开。人工智能算法需要不断调整和改变。
强化学习的重点是在人工智能理解并做出正确反应时告诉它，以及在它错误地分类了一个人的意图时告诉它。这会强化良好行为并标记错误行为，使算法能够调整以获得更好的性能。
7.建立正确的成功度量标准
许多公司像衡量其他技术系统一样衡量人工智能，但人工智能需要与其他指标进行比较才能获得成功。支持组织中的对话式AI正在执行人类的工作，因此应该像人类一样衡量它。看看AI是如何影响CSAT和解析时间的，随着时间的推移，它学习和提高性能的速度有多快，以及它是如何影响代理人的生产力的。
根据麦肯锡的研究在美国，优先考虑客户体验的公司可以增加高达15%的收入和20%的客户满意度。许多公司正在采用人工智能来提供更好的客户体验。避免这些常见的陷阱可以帮助您提供人工智能驱动的体验，从而提高满意度，并最终促进业务增长。
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