10、AI可用于更好地捕獲和優(yōu)先服務(wù)潛在客戶
AI可以被證明在捕獲和優(yōu)先排序潛在客戶，更快地轉(zhuǎn)換潛在客戶，檢測(cè)和減少放棄以及更高效地培育潛在客戶方面非常有用。
例如，組織可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)繪制網(wǎng)站訪問(wèn)者的模式和行為。
此外，該技術(shù)可以確定客戶在網(wǎng)站上流失，可能離開(kāi)網(wǎng)站或放棄購(gòu)物車的預(yù)測(cè)結(jié)果。
這可能很有價(jià)值，因?yàn)樗试S營(yíng)銷和銷售團(tuán)隊(duì)在正確的時(shí)間通過(guò)正確的渠道--聊天，聊天機(jī)器人，現(xiàn)場(chǎng)銷售代表，電子郵件，移動(dòng)設(shè)備--參與其中。
感謝Genesys的Brendan Dykes
11、AI需要一個(gè)明確定義的目的
在進(jìn)入人工智能世界之前，請(qǐng)花些時(shí)間確定您的企業(yè)想要自動(dòng)化的領(lǐng)域。問(wèn)問(wèn)自己：AI應(yīng)該使用在什么渠道？
例如，如果您的組織采用全渠道策略，那么網(wǎng)絡(luò)聊天或社交媒體可能是理想的起點(diǎn)，因?yàn)樵S多平臺(tái)已經(jīng)內(nèi)置了集成工具。
您的AI應(yīng)該處理什么問(wèn)題？定義AI應(yīng)該放在哪里，例如作為可以輕松回答查詢的守門(mén)人，然后應(yīng)該指向人類客戶服務(wù)座席。
最重要的是，向座席定義移交過(guò)程--避免突然過(guò)渡，記錄AI會(huì)話以供座席審查，以便客戶不必重復(fù)自己并確保在過(guò)渡期間通知客戶。
12、聊天機(jī)器人更多地用于協(xié)助座席
聊天機(jī)器人現(xiàn)在被用作座席的專用虛擬個(gè)人助理。他們將來(lái)自聯(lián)絡(luò)中心和業(yè)務(wù)其他部分的學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)，為座席提供實(shí)時(shí)知識(shí)以及建議的解決方案，以解決客戶疑問(wèn)。
聯(lián)絡(luò)中心解決方案中的媒體檔案是創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)的生活庫(kù)和以前聊天交互歷史記錄的理想場(chǎng)所。
轉(zhuǎn)錄的語(yǔ)音對(duì)話，充滿了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以通過(guò)文本輕松搜索。
座席可以通過(guò)語(yǔ)音或文本通信與他們的“機(jī)器人伙伴”互動(dòng)，而虛擬技術(shù)在幕后工作以實(shí)時(shí)支持他們。
感謝Puzzel的Colin Hay
13、AI可以預(yù)測(cè)面向客戶的指標(biāo)分?jǐn)?shù)（例如CSat）
使用AI，您可以分析收集的大量數(shù)據(jù)，以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶的凈推薦值（NPS），客戶滿意度（CSat）或客戶努力得分（CES）等指標(biāo)。
這有可能改善呼叫路由，因?yàn)槟梢愿鶕?jù)這些預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)將客戶路由到預(yù)計(jì)與之建立最佳關(guān)系的座席。
此外，如果您擁有包含AI功能的分析系統(tǒng)，您可以預(yù)測(cè)客戶對(duì)某些座席操作的反應(yīng)，并使用此信息實(shí)時(shí)指導(dǎo)座席。
14、AI可以更好地了解整體客戶體驗(yàn)
大多數(shù)組織記錄客戶呼叫并捕獲其他渠道上的交互以用于質(zhì)量保證目的。但他們忽視了同樣的信息可以為更好的客戶和座席體驗(yàn)提供的巨大洞察力。
事實(shí)上，大多數(shù)組織只聽(tīng)取他們每月收到的電話的1％到3％--可能是因?yàn)樗请y以分析的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
使用AI技術(shù)的分析系統(tǒng)可以獲取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的這種資源并對(duì)其進(jìn)行分析，以及來(lái)自調(diào)查或評(píng)論站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
感謝CallMiner的Frank Sherlock
15、會(huì)話AI需要簡(jiǎn)單的人類升級(jí)路徑
客戶通常通過(guò)電話共享敏感信息，字母數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)和電子郵件地址�；谝�(guī)則的AI解決方案將無(wú)法理解話語(yǔ)和意圖的復(fù)雜性。這就是人類要介入的地方。
實(shí)時(shí)的人工參與將幫助AI更好地“理解”客戶，并幫助系統(tǒng)隨著時(shí)間的推移而學(xué)習(xí)。
即使在處理高級(jí)AI技術(shù)時(shí)，通常也會(huì)出現(xiàn)無(wú)法理解客戶查詢或者不知道答案的情況。此時(shí)可能發(fā)生的最糟糕的事情是AI技術(shù)會(huì)以不準(zhǔn)確的答案繼續(xù)響應(yīng)。
AI技術(shù)應(yīng)該能夠識(shí)別他們何時(shí)不知道查詢的答案并將對(duì)話重定向到現(xiàn)場(chǎng)座席。
此外，如果它能夠?qū)?duì)話的上下文和過(guò)去歷史傳遞給座席，那么這是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)，這樣用戶就不必重復(fù)自己曾經(jīng)做過(guò)的事情。
感謝Interactions的Priyanka Tiwari
16、AI可以管理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
由人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持的分析系統(tǒng)可以幫助企業(yè)梳理大量以前非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集，以發(fā)現(xiàn)客戶的想法和感受。
這些工具可以從聯(lián)絡(luò)中心呼叫，社交媒體和消息應(yīng)用程序中捕獲數(shù)據(jù)，并將其與CRM系統(tǒng)中的信息相結(jié)合。
利用這些數(shù)據(jù)，組織可以個(gè)性化每個(gè)客戶對(duì)話，建立融洽關(guān)系，提供更好的建議，并建立已成為客戶體驗(yàn)關(guān)鍵的情感互動(dòng)。
服務(wù)經(jīng)理還可以使用這些見(jiàn)解來(lái)改善團(tuán)隊(duì)的運(yùn)營(yíng)，減少客戶旅程中的潛在挫折感并指導(dǎo)座席溝通技巧。
感謝NewVoiceMedia的Artur Michalczyk
17、AI將改變座席的工作角色
通過(guò)所有關(guān)于人工智能和自助服務(wù)的討論，人們很容易認(rèn)為座席將成為聯(lián)絡(luò)中心不那么重要的部分。這不一定是真的，但他們的角色肯定會(huì)隨著時(shí)間而改變。
我們已經(jīng)看到虛擬助理與聯(lián)絡(luò)中心團(tuán)隊(duì)一起工作，通過(guò)客戶對(duì)話指導(dǎo)座席如何采取下一個(gè)最佳步驟。
一家英國(guó)電信巨頭利用這項(xiàng)技術(shù)指導(dǎo)聯(lián)絡(luò)中心的10，000名座席，并在600家零售店中為員工提供答案和流程。
結(jié)果？首次聯(lián)絡(luò)解決率提高了37％，凈推薦得分提高30分，速度提高50％。
感謝eGain的Anand Subramaniam
18、AI被更多地用于自動(dòng)化普通任務(wù)
許多任務(wù)，特別是在客戶服務(wù)中，總是需要人與人之間的聯(lián)系，以便提供客戶所記憶的“哇”時(shí)刻。
但是，在數(shù)量驚人的情況下，許多更普通的聯(lián)絡(luò)中心活動(dòng)可以通過(guò)RPA實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，讓您的團(tuán)隊(duì)專注于高價(jià)值流程。
在RPA方面，并非所有專家都能提供幫助。如果某人非常擅長(zhǎng)提供流程，他們可能不是為普通用戶設(shè)計(jì)解決方案的最佳人選。
19、AI可以通過(guò)認(rèn)知自動(dòng)化做出決策
認(rèn)知自動(dòng)化使用AI來(lái)自動(dòng)化需要決策技能的流程。這可以有效地利用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化和高效的客戶參與。
但是，日常任務(wù)的自動(dòng)化將不可避免地對(duì)某些角色產(chǎn)生影響，例如數(shù)據(jù)輸入工作。
可能還會(huì)對(duì)理財(cái)規(guī)劃師產(chǎn)生負(fù)面影響。但是，隨著一些職業(yè)受到影響，其他職業(yè)將會(huì)增長(zhǎng)，從而為改進(jìn)和提升創(chuàng)造空間。
現(xiàn)在不太熟悉但在其標(biāo)題中有一些“自動(dòng)化”變體的職稱很快就會(huì)非常熟悉，提供大量的職業(yè)和再培訓(xùn)機(jī)會(huì)。
感謝Business Systems的Garry White
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