人工智能与机器学习在客户服务中的应用

如今，客户服务已经成为企业管理中的重要议题，许多企业领导者都对此深有体会。保持现有客户的忠诚度比吸引新客户更为关键。随着互联网和智能设备的普及，客户服务正在经历快速增长。客户利用手中的数字工具，开始运用智能解决方案来处理日常事务，这为企业提供了宝贵的数据和洞察，帮助其理解客户的行为和思维方式。借助人工智能（AI）和机器学习（ML），企业能够充分利用这些洞察，从而提升客户服务质量。

人工智能驱动的客户服务解决方案改进了企业的多个方面。这些解决方案不仅提升了客户体验，还增强了客户忠诚度、品牌声誉和预防性支持。根据Moguls公司的调查，预计到2020年，超过85%的客户支持沟通将会在没有客服代表的情况下进行。

人工智能在客户服务中的作用

根据Zendesk公司的研究显示，约42%的B2C客户在享受到了良好的客户服务后会购买产品或服务。同时，约52%的客户会对无法提供预期客户服务的品牌选择离开。通过在客户服务中实施人工智能并提供个性化服务，企业可以更深入地了解客户，降低客户转向竞争品牌的风险。

人工智能在改善客户服务方面有两个重要组成部分：

• 机器学习：这是一个强大的计算系统，能够分析大量数据并从中学习。垃圾邮件识别和在线视频流服务的推荐功能就是机器学习的简单示例。
• 自然语言处理：自然语言处理（NLP）使得人工智能软件能够与用户进行语音或书面消息的交互。虚拟助手如Alexa、Cortana和Siri是NLP的典型应用。

客户服务中的人工智能工具

根据Gartner公司的调查，到2022年，三分之二的客户体验项目将利用IT技术来支持各种设备、应用程序和服务。当前，大约37%的客户服务负责人已经在使用人工智能机器人和虚拟客户助手。

虚拟助手包括机器人、聊天机器人和数字助手，它们直接与客户互动，提供信息、处理查询和解决问题。这些助手的技术水平从简单的脚本到高级技术如NLP和自然语言理解（NLU）不等，且它们通常与人类客服协作。

情绪分析

情绪分析是一种非常实用的工具，能够帮助营销人员通过客户互动推动积极的结果。它可以检测文本、文档和句子中的情感倾向（正面或负面）。通过分析客户反馈，无论是调查回应还是社交媒体对话，品牌能更好地了解客户需求，从而调整产品和服务。

情绪分析依赖于客户每天生成的数据，这些数据中80%是非结构化的。情绪分析可以通过自动理解和处理这些数据来提取意义。

企业还可以从与客户的对话中获取可行的见解，提前识别潜在问题。例如，通过文本分类，将支持查询按主题和优先级组织，确保紧急问题得到及时处理。另一个例子是分析大量关于服务或产品的评论，以获取客户对定价和服务的反馈。

自动路由

随着全渠道联络中心的发展，客户路由变得日益重要。IDG的研究显示，自2018年以来，44%的公司已经开始采用数字优先的方法来吸引客户。此外，有报告指出，73%的客户因等待时间过长而感到沮丧，而70%的客户在被转接到新代理后感到不满。

通过人工智能的应用，自动路由能够理解客户的意图——无论是查询信息、要求退款还是更新地址。与人工助手相比，借助人工智能，企业能够更有效地将这些查询转至正确的部门。

机器人过程自动化能够模拟人类在特定工作流程中的任务。印度最大的一家银行——IICCI银行，已将机器人过程自动化整合到其200多个功能中，包括零售银行、外汇、贸易和人力资源管理。该银行成功地将客户响应时间缩短了60%，并将错误率降至零。

在现代社会中，人工智能在客户日常生活中扮演着重要角色。对于企业而言，它提供了对客户需求的深刻洞察，能够更好地进行客户分析。未来，企业将愈加依赖于人工智能。

根据Robert Half的说法，目前有39%的IT领导者正在运用人工智能，33%的人计划在三年内使用，19%的人将在未来五年内采用。通过部署人工智能，企业能够更深入地理解客户，利用聊天机器人快速解决简单查询，使用情绪分析把握客户对品牌的反馈，自动化流程以减少等待时间，并整体提升客户体验。

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