相识客户支持的人工智能：人工智能如何改变客户服务
作者：来自 Elastic Elastic Platform Teamhttps://i-blog.csdnimg.cn/direct/c6f3c152834c4370b7bf82b53de6b801.jpeg
我们都履历过这种环境：走进市肆时，看到人工收银台排着长队，而所有自助收银台都是空的。这就是所谓的便捷工具并不那么便捷的环境。曾经，很多客户服务 “办理方案” 也处于这种状态。还记得宜家的早期谈天呆板人Anna 和阿拉斯加航空的 Ask Jenn 吗？当技能变得鸠拙而不实用时，顾客就会完全避开它。
然而，90% 的客户希望立刻得到客户服务题目的回应。人工智能 (AI) 客户支持工具的出现，对于希望简化客户服务系统的企业来说，它们已经成为游戏规则的改变者。
客户支持中的人工智能集成已成为必不可少的，也是客户所等待的。Gartner 推测，到 2028 年，生成式人工智能 (GenAI) 将为 80% 的客户服务和支持运营提供支持。这不仅仅是面向客户的互动 —— 人工智能可以通过向人类代理提供见解来资助他们为客户提供一流的体验。
随着人工智能在客户支持系统中越来越常见，企业需要相识如何实施最佳工具以实现最大代价。个性化是有用客户支持的关键。通过为你的业务和客户提供个性化办理方案，你可以推测他们的需求 —— 这是任何精良客户体验的核心。
客户支持中的 AI 是什么？
AI 用于客户支持，以创建更顺畅、更个性化的互动，同时减轻人工客服代表的负担。最常见的是，AI 用于使用呆板学习 (machine learning - ML) 的谈天呆板人和自然语言处理 (natural language processing - NLP)，以模拟人类语音并办理客户题目。但客户支持中的 AI 并非始于谈天呆板人，也并非止于谈天呆板人。从假造助手到 AI 驱动的搜刮，公司可以将 AI 集成到用户体验的几乎每个方面，以支持其客户服务团队。目的不是取代客户支持，而是增强客户支持。
如果充实使用 AI，它可以资助客户支持团队进步生产力、进步客户满意度并进步他们的利润。长期客户更有利可图，留住他们更便宜，他们会向同行宣传他们最喜欢的品牌。精良的客户服务可以将心神不定的客户变制品牌忠诚者。但客户的期望也在上升。用户期望无摩擦的体验能够比以前更快、更好地办理他们的题目。 80% 的客户声称公司提供的体验与产物和服务同样紧张。因此，掉队大概意味着失去客户。因此，企业争相实施 AI 客户服务工具也就不足为奇了。
以下是如何正确实施以满足客户并简化客户乐成运营的方法。
客户支持中的多种 AI 技能
AI 极大地扩展了客户服务中的自动化范围。固然谈天呆板人仍然是客户支持中最常见、最易用的 AI 工具，但它们大概不是最适合你的业务。熟悉这一领域可以资助你决定哪种 AI 工具最适合你的团队和客户。
谈天呆板人 - chatbots
谈天呆板人是一种自动化系统，可以办理基本题目和日常任务，为客户提供快速答案并减轻人工代理的负担。它们旨在同时处理大量交互，是任何高流量支持系统的必备工具。
假造助手
假造助手可以处理比谈天呆板人更复杂的查询，并为客户互动提供更个性化的体验。如果用户需要引导完成复杂的流程，那么假造助手是比谈天呆板人更好的选择。
向量搜刮
当客户搜刮某些内容但未使用准确的关键字时，向量搜刮可以提供资助。通过嵌入（捕捉其上下文的数据的数值表现），即使未使用关键字的准确匹配，向量搜刮也可以识别概念上与搜刮词类似的信息。
混合搜刮
混合搜刮结合了向量和关键字搜刮等差别的搜刮技能，以提供更好的相干性。它融合了麋集和稀疏嵌入，以微调理解上下文和匹配特定术语之间的均衡。
自然语言处理 (NLP)
NLP 用于以过细入微的理解来解释和响应人类语言。它让谈天呆板人和假造助手能够理解客户所说的内容，并以一种有意义且感觉像自然对话的方式做出回应。
呆板学习算法
呆板学习算法是人工智能连续改进的核心。通过分析来自以前交互的大量数据，呆板学习可以资助人工智能系统改进和改善其未来的响应。
自动响应系统 (Automated response systems - ARS)
这些系统旨在处理大量客户查询。它们会自动响应常见题目和题目，以便人工代理不会不知所措，而是可以专注于更复杂的客户题目。
人工智能分析（AI-powered analytics）
借助人工智能分析，你可以深入研究客户数据并找到有助于推测客户需求的见解。它还可以资助你做出明智的决议，以最佳方式定制未来支持计谋。
在客户支持中实施 AI
对于很多想要实行 AI 的企业来说，实施过程是一个障碍。将 AI 集成到现有系统中并不肯定令人生畏。符合的工具和符合的互助同伴使添加 AI 集成变得直观。但要找到符合的工具，第一步是确定你的目的是什么。只有相识你的业务（以及你的客户）真正需要什么，你才气对客户支持系统进行庞大改进。以下是如何在客户支持中实施 AI。
步调 1：充实相识你的客户
他们的人口统计和爱好是什么？他们的痛点是什么？他们对语音或数字互动的反应更积极吗？通过相识客户，你可以定制办理方案以自动满足他们的需求。
第 2 步：确定你是希望 AI 改进自助服务工具照旧支持人工代理（你大概希望两者分身）
自助服务为你的客户提供了资助他们自助服务的工具。假造代理或谈天呆板人通常是不错的选择。通常，此过程需要分析客户查询，相识他们的意图，然后让客户服务专家创建对话流程，以资助客户到达他们需要的地方。创建这些流程通常很耗时 —— 如果客户提出题目，这种 “选择自己的冒险” 式的写作风格很轻易偏离轨道。荣幸的是，生成式 AI 使这个过程变得简单得多。它不仅使流程构建变得更轻易，而且在客户互动过程中对离题和变化的适应性更强。
使用 AI 支持人工代理是你可以采取的另一种方法。新的召唤中心代理大概会耗费大量时间搜刮知识库、文档和案例汗青，以便为客户找到正确的答案。 GenAI 可以更快地检索信息并快速总结，从而减少客户等待时间。如果你曾经长时间等待，你就会知道这可以大大改善客户体验。GenAI 可以提供资助的另一种方式是根据客户的题目和任何可用的上下文自动草拟对客户电子邮件的回复。然后，客户服务代表可以在发送电子邮件之前对其进行查抄，以确保其合理且适本地处理查询。
步调 3：确定你想要创造什么样的体验
你相识你的受众，并且对你希望为他们服务的方式有一个大抵的相识。现在是时间规划你的端到端客户旅程（你很大概至少会有几个），然后探求支持它们的最佳工具。在集思广益这些旅程时，不要范围于预算题目 —— 大胆一点。你可以在下一步中控制事情。
步调 4：考虑你的预算和投资回报率
起首，计算差别 AI 工具和技能的成本 —— 并记住考虑你的前期投资和连续费用、维护和更新。当你评估完所有这些后，考虑你的投资回报率。使用你拥有的内部数据，思考你的操持将以哪些差别的方式进步客户满意度，以及这将如何影响你的底线。
步调 5：计划端到端的客户体验
现在是时间回顾步调 3 并考虑步调 4 的预算。选择你的工具并计划计谋，为你的客户和代理提供服务。
第 6 步：培训你的客户服务团队
如果谈天呆板人将对话传递给你的客户服务代表，他们可否无缝地接听对话？如果客户体验不佳而 AI 工具无法办理，他们是否知道何时何地进行干预？他们是否对如何在交互过程中正确使用技能以及事后从中网络见解有基本的相识？通过培训你的客户服务团队，当 AI 难以提供答案时，你仍然可以乐成地为客户提供个性化的体验。
第 7 步：检察数据并进行迭代
AI 也使这个过程变得更轻易。例如，召唤中心的很大一部分工作是记录对话。GenAI 可以记录每个召唤，从而节流接线员的时间。它还可以使用这些记录来得出某些召唤耗时更长的原因，或者某些产物或服务是否存在需要报告给产物和营销部分的题目。
人工智能在客户支持中的挑战
实施新技能会带来挑战。只管人工智能具有潜力，但一些客户和一些团队大概会持猜疑态度。使用正确的人工智能工具和正确的实施流程，你可以克服大多数常见障碍。以下是人工智能在客户支持中的一些潜伏挑战及其办理方法。
管理客户期望
根据 Gartner 最近的一项研究，一些客户大概担心 GenAI 只会在他们和真正的代理之间增长另一道障碍。其他人则担心它会提供错误的答案，甚至大概对某些客户产生偏见。
办理方案：你的企业需要向客户转达人工智能如何改善服务体验。坦率地说：让客户知道他们何时与人工智能互动。当人工智能出现题目时，不要犹豫将复杂的案例上报给人工代理。
隐私和安全题目
任何处理客户数据的系统都是黑客的重要目的，人工智能也不例外。这些系统通常需要处理大量个人信息，因此隐私和安全不能只是事后才考虑。
办理方案：你需要把握数据保护法，并定期更新安全措施以应对新威胁 —— 这对于维护客户信任至关紧张。
技能集成题目
很多公司仍然依赖于未考虑 AI 的旧系统。这大概意味着升级 —— 通常是昂贵且耗时的升级。
办理方案：起首对当前系统进行全面评估，探求 AI 可以顺利融入和需要升级的领域。分阶段推出可以资助最大限度地减少停止，让你在扩大规模之前办理题目。
支持团队的抵制
支持团队大概会抵制人工智能集成，由于他们抵制新的工作方式，或者他们担心自动化会取代他们。
办理方案：这里的关键是从一开始就让团队到场进来，提供大量培训，并向他们展示人工智能如何让他们的工作更轻松，而不是夺走他们的工作。
连续更新和维护
AI 系统需要定期更新，以跟上不断变化的客户需求和新技能发展。如果公司不跟上，他们的 AI 就有大概掉队，成为一种负担而不是资产。
办理方案：你需要制定定期系统查察和更新的时间表，并通过向 AI 系统提供新数据和改进其算法来投资于 AI 系统的连续学习。
人工智能在客户支持中的重要优势
一旦你克服了这些挑战，你就可以从人工智能在客户支持中获益。以下是人工智能在客户支持中可以改变你的业务的一些方式：
[*]24/7 全天候可用：无论时区或营业时间如何，客户都可以全天候获得资助。
[*]即时响应：人工智能提供即时答案息争决方案，让客户体验顺畅无忧。
[*]个性化服务：客户数据资助人工智能定制其响应和发起。这有助于让每个客户体验都感觉很人性化。
[*]进步服从：人工智能通过自动化日常任务和查询来简化支持操作。这让人工代理可以专注于更复杂和细微的题目。
[*]低落成本：自动化流程意味着在手动任务上耗费更少的钱，并简化操作。
[*]改进数据网络和分析：人工智能深入研究每个客户互动以网络有代价的见解，资助你相识趋势并改进支持计谋。
[*]支持操作的可扩展性：人工智能可以轻松处理不断增长的业务量，以便你的业务可以顺利扩展而不会出现成长的烦恼。
案例研究：思科如何改变其支持体验
思科成立于 1984 年，是全球网络经济的中坚气力，为 87% 以上的财产 500 强企业提供服务。但是，面临数百万个服务请求和无数需要筛选的文档，思科面临着一个真正的挑战：如何在如此巨大的数据量下提供快速准确的支持。
办理方案是对思科的搜刮功能进行全面改造，并采用人工智能技能。为此，思科与 Elastic 互助，改进其客户支持系统。Elasticsearch 在 Kubernetes 上的 Elastic Cloud 上运行，现在是思科新企业搜刮架构的核心引擎。这个名为 “重新构想的主题搜刮” 的新工具每月为思科的支持工程师节流了 5,000 小时。现在，无论是通过电话照旧在线资助客户，工程师都可以快速调出相干文档和类似案例。
“我们的工程师的反馈非常积极，”思科系统首席企业搜刮和云架构师 Sujith Joseph 说道。“他们现在使用主题搜刮来办理 90% 的服务请求。他们可以通过轻松找到目的信息和比以前更快的速度办理题目来提供更好的客户体验。”
Cisco.com 也进行了庞大的 AI 升级。它现在由 Re-imagined Search Platform 提供支持，这是一个基于 Google Cloud 服务和 Elasticsearch 构建的 AI 搜刮办理方案。此次大修将搜刮响应时间紧缩了 73%，进步了用户到场度，同时低落了运营成本。
自从在客户支持和 Cisco.com 上推出 Re-imagined Search 以来，思科的搜刮团队还将其集成到 50 多个内部和外部应用步伐中，包括思科内联网。
“今天，人们希望能够立刻搜刮到他们需要的信息，” Joseph 增补道。“让客户和潜伏客户与我们的办理方案和服务的相干内容保持划一是这些关系的基础。”
使用 Elastic 的 AI 为客户提供支持
Elasticsearch 将生成式 AI 与强大的搜刮技能相结合，以增强自助服务支持并简化代理工作流程。它使用你组织自己的数据、知识库和流程文档来提供准确的答案和智能发起，同时确保文档安全并低落成本。
本文中形貌的任何特性或功能的发布和时间均由 Elastic 自行决定。任何当前不可用的特性或功能大概无法按时交付或根本无法交付。
在这篇博文中，我们大概使用或提及了第三方生成式 AI 工具，这些工具由其各自的所有者拥有和运营。Elastic 无法控制第三方工具，我们对其内容、操作或使用不承担任何责任，也不对你使用此类工具大概产生的任何损失或损害承担任何责任。在使用 AI 工具处理个人、敏感或秘密信息时，请谨慎行事。你提交的任何数据都大概用于 AI 培训或其他目的。我们无法保证你提供的信息将得到安全或保密。在使用任何生成式 AI 工具之前，你应该熟悉其隐私惯例和使用条款。
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原文：Understanding AI for customer support guide | Elastic | Elastic Blog
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