人工智能助手的能力远远超出了他们在客厅的职责，尽管我们非常感谢他们可以为我们订购披萨和播放Spotify。在工作场所，他们正在帮助填补通常困扰客户服务的空白:沟通不畅，不知情的支持代理，以及满足客户的期望。正如机器学习被吹捧为提供更好的客户体验在美国，它还可以帮助提高客户参与度。
许多公司已经用聊天机器人和虚拟助手等来加强他们的客户服务，随着这些集成变得更加完善，我们对它们的帮助有了更好的了解。
缩小沟通差距:帮助代理商理解客户如何传达他们的问题
首先要找到解决方案就意味着要了解正确的背景，但在很多情况下，客户不确定他们应该分享关于他们问题的哪些细节。这使得支持代理有责任理解客户如何沟通他们的问题;他们必须提出正确的问题，注意模式和趋势，并感受客户的反应。即使客户基数很小，这也可能令人生畏，因为代理人员经常过于专注于结票，而不是了解客户对话的细微差别。
为了解决这一沟通差距，并确保没有任何细节遗漏，计算机可以利用自然语言处理(NLP)将自然语言转换为机器语言，以找到其含义。在客户服务领域，AI助手的价值在于分析支持单，并学习客户如何传达他们的问题。通过对客户使用的常用单词和短语提供见解在美国，代理可以更多地了解客户，并创建更适合客户如何看待他们的问题的支持内容。
填补知识空白:使支持代理更有知识，并能够分享他们的专有技术
支持代理的主要任务是为其不断变化的产品提供专业知识，这使得他们几乎没有时间来跟上内部提供给他们的知识。在一个快速发展的公司里，要知道最新的产品更新是什么，他们需要将特定的票发送到哪里或谁，或者他们为客户提供什么样的自助服务选项，这些都是非常棘手的。
这些知识上的空白可以受益于自动化虚拟客户助理(VCA)，能够在正确的时间向代理交付正确的信息．当他们在支持票范围内工作时，他们可以收到关于支持票主题的自动文章建议，为他们提供关于客户查询的所有适当的详细信息。如果支持组织使用内部帮助指南，也可以将VCA嵌入到帮助指南中，以帮助代理快速查找内部文档。这些vca不仅自动搜索信息，还学习如何识别信息的适当上下文，确保提供给代理的信息是准确的。
客户缺口:确保代理商具备满足客户期望的良好条件
你可能没有听说过客户差距，这是顾客期望和顾客感知之间的差异．当客户与客服互动时，他们会带着他们对互动的期望:一个细心的支持代理，一个清晰沟通的解决方案，也许还有一个友好的态度。有时是顾客得到什么，有时不是。客户最终如何感知交互，以及它是否符合他们的期望，可以用客户满意度(CSAT)分数来衡量。最终，缩小客户差距就是提供积极的客户体验。
人工智能可以在更微妙的支持交互空间中工作，以了解客户何时感觉他们的期望得到了满足。具体的细节，如第一次回复的时间，支持票的开放时间，重新开放和重新分配的数量，以及客户使用的词语，都可以作为有助于客户满意度的指标来衡量。这些细节是由由人工智能驱动的机器学习可以预测客户是否会满意他们可以在他们的问题得到解决之前这样做。人类很难轻易捕捉到CSAT处于危险中的信号，但对于只关注它们的机器来说，这要容易得多。
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