隨著人工智慧 （AI） 的引入，客戶服務行業正在經歷一場革命。企業越來越多地轉向人工智慧客戶服務來增強其支援能力。這不僅僅是一種趨勢，而是一種戰略轉型，為客戶參與和支援設定了新的基準。在這篇博客中，我們將探討客戶服務中的人工智慧是什麼、它的優勢和局限性、用例以及如何將其納入其中 respond.io.
什麼是 AI 客戶服務？
AI 客戶服務是指 將對話式 AI 整合到客戶服務運營中。
這些技術自動化和增強了企業與其客戶之間的互動，旨在個人化互動並簡化客戶服務流程，使其更加高效和有效。
根據貝爾納多·岡薩雷斯（Bernardo Gonzales）的說法， respond.io的客戶主管，採用客戶服務AI最快的企業是客戶互動度高的行業。這些行業和常見用例包括：
- 電子商務和零售：客戶經常詢問訂單狀態、詳細的產品資訊、退貨流程和運輸細節。在這些領域做出及時準確的回應對於積極的購物體驗至關重要。
- 旅遊和酒店業：該部門在整個客戶旅程中提供預訂協助、最新的旅行建議和全面的客戶服務，確保無縫和愉快的體驗。
- 技術和軟體：主要服務包括回答常見問題、管理帳戶詳細資訊、向客戶更新服務更改以及提供教程和產品更新，以使用戶了解情況並參與其中。
當然，在客戶支援中使用人工智慧不僅限於這些行業。當您查看以下好處時，您將意識到 AI 可以為您的業務提供的巨大潛力。
利用 AI 升級和改造客戶服務
人工智慧可以為客戶支援代理和企業帶來充滿機遇的世界。它有能力改變企業通過對話滿足客戶期望的方式。
但這不僅僅是為了滿足客戶需求;這是關於將每個支持查詢轉化為 提高客戶參與 度和 滿意度的機會。
然而，Gonzalez指出，許多企業仍然將自己局限於人工代理支援，因為他們想要個性化的客戶服務互動。儘管人工智慧已經在客戶支持中發揮了重要作用。
一旦企業了解了人工智慧在客戶支援方面的好處，他們就會改變主意。接下來讓我們看看。
客戶服務中的人工智慧：在全球範圍內提供 24/7 全天候支援
人工智慧在客戶支援方面最顯著的優勢之一是提供24小時支援。這種全天候的可用性滿足了現代客戶對即時高效服務的期望。提供一致支援的能力可確保客戶在需要時獲得説明。
它還可以通過即時翻譯功能打破語言障礙，提供多語言支援。這使企業能夠支援全球受眾，而無需投入大量資源來建立多個客戶服務團隊來迎合特定地區。
客戶服務中的人工智慧：在不影響質量的情況下擴大規模並優化成本
對於各種規模的企業，人工智慧通過自動執行日常任務和查詢，在客戶支援方面提供可擴展性和成本優化。大公司可以減少對龐大客戶支持團隊的需求，而小型企業可以在不按比例增加成本的情況下快速擴展其服務。
儘管 AI 能夠擴展客戶支援操作，但支援品質在不同的需求下保持不變。這使得人工智慧成為旨在有效發展或管理其資源的企業的寶貴資產。
客戶服務中的人工智慧：提高座席工作效率
人工智慧處理日常查詢的能力使人類代理能夠專注於更複雜和更具戰略性的任務。它可以通過接管日常職責（例如問候客戶或回答常見問題）來提高人工座席的工作效率。
Gonzalez 指出：「基本上，AI 是任何客戶支援團隊的絕佳搭檔。通過自動化日常任務，它使人們能夠專注於需要高度同理心和真誠關懷的高價值、複雜或敏感問題。
客戶服務中的人工智慧：持續學習和改進
人工智慧從客戶互動中持續學習的能力是一個關鍵優勢。這種持續的學習使人工智慧能夠完善其回應，適應不斷變化的客戶行為，並及時瞭解最新趨勢。
這種適應性確保了人工智慧工具即使在客戶不斷變化的行為和偏好下也能保持相關性和有效性。它不斷增強客戶服務體驗。
現在我們已經瞭解了客戶支援 AI 的好處，讓我們繼續討論企業的各種應用程式。
AI 客戶服務在行動：用於下一級客戶交互的工具
人工智慧非常通用，能夠滿足許多業務需求，例如分析客戶數據、預測趨勢和自動執行日常任務。這種多功能性使企業能夠根據其特定需求和目標調整人工智慧解決方案，從而創建更高效和有效的客戶支持運營。
以下是一些增強客戶支援策略和整體客戶體驗的 AI 工具範例。
人工智慧聊天機器人
ChatGPT 在 2022 年底普及了 AI 聊天機器人。從那時起，它就風靡全球，企業意識到了它的潛力。類似 ChatGPT 的聊天機器人已被整合到許多客戶服務流程中。
它們能夠同時處理多個查詢，大大縮短了回應時間並提高了客戶服務的整體效率。這種多任務處理功能可確保最大限度地減少客戶等待時間，從而顯著改善客戶體驗。
自然語言處理
自然語言處理 （NLP） 是一項基石技術，它使 AI 能夠有效地解釋和回應客戶通信。NLP演算法足夠複雜，可以理解人類語言的細微差別，包括文本或語音中的潛在情感。
此功能對於將傳入的客戶查詢或問題組織到不同的類別中並從他們的通信中提取關鍵見解至關重要，這有助於簡化回應時間並提高服務效率。
NLP的真正力量在於它能夠從每次交互中適應和學習。隨著時間的流逝，配備 NLP 的 AI 系統變得更加擅長理解各種方言、區域細微差別甚至行業特定的術語。
預測性客戶分析
利用 AI 的力量來分析客戶數據中的模式，使企業能夠預測並主動解決潛在的問題或行為。這種預測能力改變了客戶服務的遊戲規則，使企業能夠在管理客戶關係方面採取更積極主動的立場。
通過提前識別趨勢和潛在問題，企業可以定製他們的服務，以更好地滿足客戶需求，而客戶甚至還沒有意識到這些需求。
此外，預測分析可以幫助根據客戶的行為和偏好對客戶進行細分。這允許高度個人化的營銷和服務策略，以提高客戶滿意度。
虛擬產品協助
人工智慧充當數位指南，幫助客戶了解產品功能和故障排除，確保流暢的體驗。這種説明對複雜的產品或服務特別有益，在這些產品或服務中，客戶可能需要額外的支援才能充分利用它們。
這種虛擬協助通過提供即時和相關的資訊來增強客戶體驗。它還通過處理常見查詢來減少人工客戶服務代理的工作量。
自助服務門戶
傳統的自助服務門戶和人工智慧驅動的門戶旨在減少人工代理的工作量。不同之處在於，傳統的入口網站要求客戶流覽多級聊天功能表或使用獲得回復所需的確切關鍵字輸入他們的查詢。
人工智慧驅動的自助服務門戶可以理解廣泛的查詢，而無需客戶使用正確的關鍵字。
儘管人工智慧在客戶支持領域提供了一系列好處，但其功能仍然有限。
注意 AI 客戶服務限制
在您的客戶服務流程中實施 AI 之前，您需要瞭解其缺點。瞭解這些限制對於希望將 AI 有效整合到其客戶支援策略中的企業至關重要。
本節將深入探討人工智慧驅動的客戶服務固有的各種挑戰和局限性，並就其在現代商業環境中的作用提供平衡的視角。
學習能力有限
人工智慧在客戶服務方面的有效性與其訓練數據的品質和廣度有著千絲萬縷的聯繫。當面對超出其程式設計知識庫的查詢時，人工智慧可能難以提供準確或相關的回應。
這一局限性凸顯了對人工智慧訓練方案進行持續監測和定期更新的必要性。
人工智慧可能會給出不正確的回應
人工智慧幻覺，即系統產生不正確或荒謬的回應，給客戶服務帶來了重大挑戰。這通常是由於人工智慧的訓練數據或演算法的局限性造成的。
這種不準確可能會削弱客戶的信任並導致挫敗感，尤其是當客戶收到不相關或誤導性的資訊時。這個問題需要人工支持團隊的警惕監督，他們可能需要干預和糾正錯誤，確保準確性並維護客戶信任。
不保證一致性
AI 生成的回應的一致性可能會受到 AI 模型的更新和更改的影響。例如，2023年7月對ChatGPT 4的更新導致 輸出品質下降。
雖然更新對於提高 AI 功能至關重要，但它們有時會導致客戶查詢的處理方式暫時不一致。
缺乏人情味
儘管人工智慧有能力進行情感分析，但它要與人類對話相匹配還有很長的路要走。岡薩雷斯對此是這樣說的：
“很難注意到人工智慧和人類對直接資訊查詢的反應之間的區別。然而，當涉及到複雜、敏感或高度個性化的交互時，客戶將能夠分辨出其中的區別。
本土人工智慧的構建成本很高
為客戶服務開發專有的人工智慧系統可能是一項艱巨而昂貴的工作，尤其是對於小型企業而言。構建、訓練和維護複雜的人工智慧系統所需的資源是巨大的。
這一挑戰不僅包括金融投資，還包括對專業知識和持續開發工作的需求，以保持人工智慧的相關性和有效性。
儘管存在這些限制，但這並沒有阻止企業充分利用人工智慧客戶服務。在下一節中，您將瞭解 AI 客戶服務的成功案例。
以 AI 客戶服務取勝
客戶支援中的人工智慧不僅僅是一個值得考慮的好概念。它已經在現實世界中使用，併為實施它的企業取得了巨大成功。這些成功案例令人信服地證明了人工智慧在增強客戶服務體驗方面的變革力量。
Myntra 的 MyFashionGPT
Flipkart 集團旗下的時尚電子商務網站 Myntra 推出了 MyFashionGPT。這是一款人工智慧驅動的購物助手，彌合了廣泛的產品供應和個人化購物體驗之間的差距。
客戶只需輸入查詢，即可發現針對特定場合、風格甚至名人風格的造型量身定製的時尚套裝。MyFashionGPT 簡化了產品發現，並根據個人喜好和購物歷史提供精選建議。其結果是一個更具吸引力、更直觀和更令人滿意的購物之旅。
接下來，讓我們看看如何 respond.io 使用 AI 改善企業的客戶服務體驗。
Respond.io：使用對話式 AI 為客戶服務提供支援
"Respond.io 處於人工智慧轉型的最前沿，將其集成到 我們的客戶支持平臺 中，為企業提供自動化回應、個人化交互和簡化跨多個管道的溝通的高級工具，「岡薩雷斯說」。
它與平臺上的其他功能攜手合作，以增強用戶和客戶體驗。
以下是以下簡稱 respond.io 增強企業客戶支援能力的功能。
使用 AI 提示升級您的回應
Respond.io的 AI 提示是 AI 在增強客戶與代理交互方面的應用的一個典型例子。這些提示可以細化代理商的回應，確保它們與品牌的精神和聲音保持一致。
岡薩雷斯說，大約60%的人 respond.io的企業客戶使用 AI 提示，突出了 AI 作為客戶對話的一部分的大規模採用。它用於改進座席發送給客戶的消息。以下是一些範例：
- 多語言能力：AI 提示可以理解和響應多種語言和方言，如阿拉伯文和西班牙文。
- 翻譯代碼片段：除了理解人類語言外，它還可以理解程式設計語言，使其能夠將代碼片段從一種程式設計語言翻譯成另一種程式設計語言。
- 簡化語言：它可以將段落分解為要點，將複雜的想法或行話轉化為易於理解的資訊。
結合預設提示和自定義提示，企業可以為其支持運營解鎖更多用例，從而進一步增強對客戶的回應。
借助 AI 輔助實現快速準確的回應
借助 AI Assist，座席只需按一個按鈕即可獲得客戶查詢的全面答案。它通過從以 PDF、網站鏈接和預設回復形式提供的知識來源中提取資訊來做到這一點。
它已被廣泛採用 respond.io Gonzalez 表示，企業客戶中 85% 的客戶使用 AI Assist。
他指出，當客戶要求更多技術資訊（如行業更新和文檔）時，最好使用 AI Assist。此外，它非常適合將產品和服務與競爭對手進行比較。
AI Assist提高了客戶服務座席的效率，大大縮短了響應時間，提高了提供給客戶的資訊的準確性。
自動化客戶服務工作流程
Respond.io的工作 流自動化構建器 有助於實現複雜的任務自動化。它可以用於廣泛的用途，包括 聯繫人路由、 座席分配、 垃圾郵件管理 等。
工作流程簡化了各種客戶支援流程，使座席和主管能夠完成更重要的任務。
很快， AI 代理 將作為自動化構建器中的一個步驟添加到工作流中。當包含在工作流中時，AI 代理將自動回覆客戶查詢，使代理能夠專注於高價值的對話。
全渠道體驗
Respond.io的全 管道功能 使企業能夠在一個平臺上通過各種管道與客戶進行互動。這使企業有機會接觸到更廣泛的受眾，無論他們使用何種管道。
座席還可以輕鬆跟蹤跨多個管道的客戶對話。將來自不同管道 的客戶聯繫人合併 到一個線程中，以便您始終可以訪問他們的對話歷史記錄以掌握最新資訊。
與電子商務集成並支援CRM
Respond.io 與 5,000 多個應用程式集成，包括電子商務平臺、CRM 和第三方自動化構建器。流行的軟體，如 Shopify, Hubspot 和 Zapier 由以下機構支援 respond.io，這使企業能夠有效地管理客戶並與客戶交談。
客戶服務中的人工智慧正在改變客戶支援格局，提供效率、持續支援和個人化互動。
將 AI 整合到其戰略中的企業正在創造令人難忘且有意義的客戶體驗。通過註冊，親身體驗適用於您企業的對話式 AI自由 respond.io 試用。
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