使用 AI 技术转变您的客户服务运营，该技术已经彻底改变了全球支持团队。从将响应时间缩短 80% 到在不增加员工的情况下多处理 65% 的票证，人工智能驱动的解决方案正在提供可衡量的结果。‍
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客户服务中的人工智能是什么？

客户服务中的人工智能是指使用人工智能技术，例如 带阿凡达的聊天机器人、机器学习、自然语言处理 (NLP) 和预测分析，用于自动化、个性化和改善客户互动。

这些工具可以处理诸如回答查询、路由工单和提供实时支持等任务，从而提高效率和用户满意度。

在人工智能出现之前，客户服务严重依赖人工代理来完成重复性任务，例如回复常见问题解答或路由呼叫。这种方法既耗时又昂贵，而且容易出现延迟，尤其是在高产量时期。

现在它被替换为 AI 支持代理 它可以自动执行日常任务，提供更快、更准确的支持，同时允许团队专注于复杂的问题。

传统客户服务的挑战

传统的客户服务经常因效率低下、不一致和高运营成本而苦苦挣扎。对于企业而言，这意味着扩展困难和重复任务，而客户则面临漫长的等待时间和有限的可用性。

企业面临的挑战

• 高运营成本： 维持庞大的客户支持团队来处理查询会增加管理费用。
• 扩展问题： 如果不增加员工，就很难处理激增的支持请求，尤其是在高峰期。
• 见解有限： 传统方法缺乏数据驱动的洞察力，无法预测客户需求或改善流程。
• 重复任务： 代理需要承担日常查询的负担，从而缩短了解决复杂问题的时间。

用户面临的挑战

• 漫长的等待时间： 在繁忙时期，由于代理可用性有限，客户经常会遇到延迟。
• 支持质量不一致： 援助质量因代理人的专业知识和工作量而异。
• 缺少全天候可用性： 传统的客户服务团队无法提供全天候支持，让客户等待帮助。
• 有限的个性化设置： 通用应对措施未能有效满足个人需求或偏好。

人工智能客户服务的好处

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支持人工智能的客户服务 技术改善了企业与客户的互动方式，为组织和最终用户创造了价值。当传统系统在规模和一致性方面苦苦挣扎时，人工智能支持 主动提供个性化支持。

对于企业：

• 成本优化： 在处理更高的票务数量的同时，最多可将支持成本降低30％。
• 主动支持： 在客户报告潜在问题之前识别并解决这些问题。
• 全球影响力： 支持多种语言和时区，无需额外的人员。
• 数据驱动的见解： 生成可操作的客户行为模式和趋势分析。

对于客户：

• 即时分辨率： 随时获得常见问题的即时答案。
• 个性化体验： 根据之前的互动和偏好获得定制的解决方案。
• 多渠道支持： 无缝 通过 AI 聊天机器人实现跨聊天的客户体验、电子邮件、电话和社交平台。
• 智能自助服务： 访问适应用户需求的智能知识库。

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传统客户服务与人工智能驱动的客户服务：范式转变

客户服务已从手动和被动流程转变为智能和自动化系统。让我们来看看两者之间的基本操作差异 人工智能驱动的客户支持 和传统支持。

方面

传统支持

人工智能支持

响应方法

手动脚本如下

动态自然语言处理

学习能力

每位代理都需要培训

从知识库、文档和互动中学习

流程结构

线性工作流程

基于上下文的自适应路径

信息存取

仅限代理知识

即时访问整个知识库

问题解决方案

顺序解决问题

基于模式的智能分辨率

语言支持

受代理能力的限制

同时使用多种语言

文档

手动记笔记

自动互动录制

知识传授

需要培训课程

即时全系统更新

任务处理

一次只能询问

多次并发对话

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如何在您的客户服务中实施人工智能？

这些是向客户服务添加人工智能的最简单步骤。通过这种适当的规划，你可以使用人工智能技术来帮助更快地回答问题和解决客户的问题：

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第 1 步：定义明确的目标

• 确定目标，例如加快响应速度或自动生成常见问题解答。
• 使人工智能工作与客户服务优先事项保持一致。

第 2 步：评估痛点

• 发现当前工作流程中的效率低下。
• 查明人工智能可以自动执行的任务，例如工单路由。

第 3 步：设置可衡量的 KPI

• 跟踪解决时间或满意率等指标。
• 使用基准来衡量人工智能的影响。

第 4 步：选择正确的 AI 工具

• 选择适合您需求的工具，例如聊天机器人或分析。
• 确保它们具有可扩展性且易于集成。

第 5 步：确保无缝集成

• 将 AI 与 CRM 和票务系统连接起来。
• 测试工具以避免在部署期间出现中断。

第 6 步：培训您的团队

• 教导员工使用 AI 工具进行协作。
• 整合反馈以完善工作流程。

第 7 步：监控和优化

• 定期查看 KPI 以跟踪绩效。
• 根据客户趋势更新 AI 模型。

AI 客户支持入门：快速实施指南

实施 AI 后，请按照以下简单步骤开始使用 AI 客户支持：

步骤 1：数据准备 

上传现有的支持服务单、聊天记录和知识库文章，以构建 AI 的基础。

第 2 步：知识配置 

定义常见问题的类别，设置响应模板并制定升级规则。

第 3 步：训练和测试 

根据您的数据训练 AI 模型，使用示例查询测试准确性，并完善响应。

第 4 步：集成设置 

通过可用的 API 将 AI 支持连接到您的现有渠道（网站、电子邮件、聊天）。

第 5 步：启动并监控 

从试点计划开始，收集反馈，然后根据绩效指标进行优化。

在实施人工智能驱动的客户服务时要考虑什么？

在业务模式中实施基于人工智能的客户服务时，您需要记住以下特殊注意事项：

1。预算和资源

确保您的企业能够为人工智能的实施分配足够的财务和运营资源，包括设置、培训和持续维护。

2。可扩展性

选择可以随着您的业务需求而增长、可容纳更高的客户量或跨新平台无缝扩展的解决方案。

3.客户体验专业知识

选择旨在提供精确、类人交互的工具，优先考虑在提高客户满意度方面有良好记录的平台。

4。实施时限

选择具有快速部署和可衡量结果的人工智能系统。这将最大限度地减少停机时间并加快投资回报。

5。数据安全性与合规性

确保平台遵守严格的数据保护法规，提供加密和保障措施以保护敏感的客户信息。

了解 AI 客户支持背后的 AI 技术

人工智能客户支持依赖于先进的技术，这些技术可以实现客户互动的自动化、个性化和效率。以下是为这些解决方案提供支持的关键技术：

• 自然语言处理 (NLP)：允许 AI 实时理解、解释和回应人类语言，使交互变得无缝且具有对话性。
• 机器学习 (ML)：使人工智能能够从数据中学习，通过识别模式和适应新场景来随着时间的推移提高准确性和效率。
• 预测分析：分析客户数据以预测需求，主动解决问题，并在问题升级之前提供量身定制的解决方案。
• 情绪分析：通过文字或语音识别客户情绪，实现同理心回应并提高客户满意度。
• 生成式 AI：创建个性化内容，例如量身定制的回复或动态互动，以增强参与度和用户体验。
• 多模态人工智能：集成了文本、语音、图像和视频，以提供更丰富、更具交互性的客户支持体验。

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人工智能客户支持的未来：2024 年及以后

随着聊天机器人演变为能够理解背景和情感的复杂数字助手，人工智能正在以前所未有的速度转变客户支持。市场专家预测，到2026年，几乎每一次客户互动都将以某种形式涉及人工智能，从而改变我们对服务交付的看法。

真正的游戏规则改变者？人工智能支持正在从简单的问题解决转向预测性护理——在客户注意到问题之前就修复问题。处于这种转变最前沿的公司已经在节省成本和客户满意度方面取得了显著改善。这使得采用AI不仅有益，而且对于保持竞争力至关重要。

与合适的人工智能客户服务供应商合作

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选择合适的人工智能客户服务供应商对于确保成功实施和可衡量的结果至关重要。AKOOL 的 AI 支持代理 为改变您的客户支持体验提供全面的解决方案，在多个接触点提高效率和个性化参与度。

具有诸如此类的功能 AI 聊天， AI 语音代理，以及 人工智能流失控制，AKOOL 的工具使企业能够无缝解决问题、留住客户并提高转化率。通过自动化日常任务，您的团队可以专注于高价值的互动，同时提高客户满意度和忠诚度。

零售、金融和医疗保健等行业已经达到了 成本降低 85% 并使用AKOOL的人工智能显著提高了自我解决率。准备好改善您的客户服务了吗？与 AKOOL 合作，根据您的业务需求创建高效、引人入胜且可靠的支持系统。

经常问的问题

人工智能如何提高客户服务效率？
人工智能通过自动执行重复任务、提供即时响应以及同时处理大量查询来提高效率。它使用聊天机器人、预测分析和智能路由等工具简化工作流程。

人工智能能否取代人类客户服务代理？
人工智能通过自动化例行任务来补充而不是取代人工代理，使代理能够专注于需要个人接触的复杂或敏感问题。

人工智能如何实现个性化客户服务？
AI 使用客户历史、偏好和行为等数据来定制互动。它实时提供相关建议、主动解决方案和情境响应。

如何为我的企业选择合适的人工智能客户服务平台？
评估您的业务需求、预算和集成需求。寻找具有可扩展性、强大分析、多语言支持和数据安全的平台。测试聊天机器人和情感分析等功能，以使其与目标保持一致。