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重新定义客户对话:对话式 AI 完整指南

Gabriella
十一月30 2023
聊天机器人与对话式 AI:哪个最适合您的业务?

对话式 AI 已经进入聊天室,并在这里重新定义客户对话。由于其先进的功能,过去基于规则和脚本化的自动化对话已经变得动态和直观。但这对企业意味着什么?

本指南将引导您了解您需要了解的有关用于客户对话的对话式 AI 的所有信息。您将了解它是什么、它是如何工作的以及它与传统聊天机器人的区别。然后,我们将探讨它如何重新定义客户对话、实施方法以及有效使用它的最佳实践。

什么是对话式 AI?

对话式人工智能 (AI) 是指使用 AI 技术来模拟类似人类的对话。它使用大量 数据和技术组合 来智能地理解和响应人类语言。

最好的部分是,人工智能从每次互动中学习并增强其回复,就像人类一样。您可能熟悉的一些 基本对话式人工智能 示例是聊天机器人和虚拟代理。

在探索这项技术是如何演变的之前,让我们先看看高级对话式人工智能是如何工作的。

对话式 AI 如何工作?

对话式 AI 结合了自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等技术,帮助软件系统模仿人类交互。

NLP使这些系统具备理解、解释和生成人类语言的能力。它将人类对话的细微差别翻译成软件可以理解的语言,使其能够更自然地与人类互动。

同时,机器学习使这些系统能够从数据和经验中学习和改进。它分析对话模式,并利用这些见解做出明智的预测和决策。随着这些系统处理和分析更多的数据,它们做出准确预测的能力会随着时间的推移而增强。

这两种技术在连续循环中相互馈送,不断增强人工智能算法。下面是它如何用于客户对话的示例。

对话式 AI 结合了自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等技术,帮助软件系统模仿人类交互。NLP 允许软件系统理解、解释和生成人类语言。它将人类对话的细微差别翻译成软件系统可以理解的语言,使它们能够更自然地与人类互动。另一方面,ML 是软件系统从数据和经验中学习和改进的一种方式。它分析对话模式,并利用这些见解做出明智的预测和决策。随着时间的推移,软件系统处理和分析更多数据的能力会提高。这两种技术在连续循环中相互馈送,不断增强人工智能算法。下面是它如何用于客户对话的示例。假设客户在 WhatsApp 上查询您的产品。首先,人工智能阅读信息,对其进行分析,并了解客户真正在寻找什么。 然后,它根据自己的理解提出回复。这不仅仅是吐出预先写好的答案;它正在现场制定响应。在与客户互动时,它会从他们的反应中学习,以随着时间的推移提高其准确性。
对话式 AI 如何工作?

假设客户在 WhatsApp 上查询您的产品。首先,人工智能阅读信息,对其进行分析,并了解客户真正在寻找什么。

然后,它根据自己的理解提出回复。这不仅仅是吐出预先写好的答案;它正在现场制定响应。在与客户互动时,它会从他们的反应中学习,以随着时间的推移提高其准确性。

现在您知道了它是如何工作的,我们将回答一个流行的问题:对话式 AI 与传统聊天机器人有何不同?

传统聊天机器人与对话式 AI

简而言之,今天的对话式人工智能技术是传统聊天机器人的重大演变。

传统的聊天机器人基于预定义的规则和脚本运行,因此它们的响应仅限于狭窄的输入范围。他们可以轻松处理简单、可预测的问题,但在处理复杂或意外的请求时会遇到困难。

对话式 AI 采用 ML 和 NLP 等先进技术,根据用户输入动态生成响应,而不是局限于设定的脚本。它从人工智能广泛的知识库中得出答案,以处理更广泛的主题并适应模棱两可或上下文繁重的问题。

对话式人工智能的关键区别是什么:今天的对话式人工智能技术是传统聊天机器人的重大演变。 传统的聊天机器人基于预定义的规则和脚本运行,因此它们的响应仅限于狭窄的输入范围。他们可以轻松处理简单、可预测的问题,但在处理复杂或意外的请求时会遇到困难。对话式 AI 采用 ML 和 NLP 等先进技术,根据用户输入动态生成响应,而不是局限于设定的脚本。它从人工智能广泛的知识库中得出答案,以处理更广泛的主题并适应模棱两可或上下文繁重的问题。此外,人工智能系统更善于识别和适应各种语言上的细微差别,如俚语、习语或地方方言。这使它能够进行更多类似人类的交互。总而言之,虽然传统的聊天机器人是基于规则的,范围有限,但对话式人工智能系统提供了一种更灵活和自适应的方法,提供类似于人类交互的对话体验。
对话式 AI 与聊天机器人:对话式人工智能 (AI) 的关键区别是什么?

此外,人工智能系统更善于识别和适应各种语言上的细微差别,如俚语、习语或地方方言。这使它能够进行更多类似人类的交互。

总而言之,虽然传统的聊天机器人是基于规则的,范围有限,但对话式人工智能系统提供了一种更灵活和自适应的方法,提供类似于人类交互的对话体验。

那么,企业是否需要对话式 AI 进行客户对话?我们将在下一节中探讨答案。

为什么对话式 AI 正在彻底改变客户对话

在深入了解对话式 AI 的优势之前,您必须首先了解它在客户沟通中的重要性。如今,客户对话可以通过各种渠道进行,包括电话、电子邮件和消息传递应用程序。

随着人们对消息传递应用程序的偏好越来越高,而不是电子邮件或电话,这些渠道为企业提供了参与、取悦和转化 的机会 。事实上,一项研究表明, 75% 的客户 在消息传递应用程序上聊天后进行购买,这凸显了其作为转化工具的有效性。

“虽然消息传递渠道提供了许多机会,但企业往往不愿将其用作客户战略的一部分。这是因为处理大量对话可能具有挑战性,而且他们不想牺牲服务质量。

这就是对话式人工智能通过以更大的规模和更低的成本提供及时、高质量的响应来增加价值的地方,“他说 Gerardo Salandra、联合创始人和 CEO 之 respond.io,也是香港人工智能学会主席。

有了这种理解,让我们更详细地探讨对话式 AI 如何使您的业务受益匪浅。

对话式 AI 的优势

Gartner 预测,到 2026 年,每 10 个座席交互中就有一个将是自动化的,联络中心内的对话式 AI 部署将减少 800 亿美元的座席劳动力成本。

想象一下,一个由 10 名座席组成的团队致力于提供高质量的响应,但仅限于同时处理少数对话。实施对话式 AI 极大地改变了这一方案。

与人工代理不同,对话式 AI 全天候运行,为全球客户提供持续支持,不受时区限制。此外,它能够以多种语言进行翻译和响应,从而扩大了其全球影响力,打破了语言障碍并扩大了客户群。

最重要的是,人工智能在完成所有这些工作的同时,在更大范围内保持高质量的响应。它可以同时处理数百个对话,效率更高,成本更低。

Gartner 预测,到 2026 年,每 10 个座席交互中就有一个将是自动化的,联络中心内的对话式 AI 部署将减少 800 亿美元的座席劳动力成本。想象一下,一个由 10 名座席组成的团队致力于提供高质量的响应,但仅限于同时处理少数对话。实施对话式 AI 极大地改变了这一方案。与人工代理不同,对话式 AI 全天候运行,为全球客户提供持续支持,不受时区限制。此外,它能够以多种语言进行翻译和响应,从而扩大了其全球影响力,打破了语言障碍并扩大了客户群。最重要的是,人工智能在完成所有这些工作的同时,在更大范围内保持高质量的响应。它可以同时处理数百个对话,效率更高,成本更低。一项研究显示,在接受调查的 300 名联络中心和 IT 领导者中,有一半表示对话式 AI 有助于降低运营成本。由于 AI 自动管理高达 87% 的常规客户交互,因此它显着减少了对人工干预的需求,同时保持了与人工交互相当的质量。这也导致座席工作效率激增了 94%,92% 的联络中心和 IT 领导者报告说客户问题得到了更快的解决。显然,这种向对话式人工智能的转变超越了成本的降低。它显着提高了管理大量对话的效率,并帮助座席有效地管理高价值对话。此外,将人工智能和人工代理相结合,确保客户互动具有同理心和个性化。当客户收到满足其需求的快速准确的响应时,企业可以提高客户满意度并提高转化率。这反过来又为企业带来了竞争优势,促进了增长并超越了竞争对手。
对话式 AI 的优势

一项 研究显示 ,在接受调查的 300 名联络中心和 IT 领导者中,有一半表示对话式 AI 有助于降低运营成本。

由于 AI 自动管理高达 87% 的常规客户交互,因此它显着减少了对人工干预的需求,同时保持了与人工交互相当的质量。这种效率使座席的工作效率大幅提高,并更快地解决了客户问题。

显然,这种趋势超越了成本降低。它显着提高了管理大量对话的效率,并帮助座席有效地管理高价值对话。

此外,将人工智能和人工代理相结合,确保客户互动具有同理心和个性化。当客户收到满足其需求的快速准确的响应时,企业可以提高客户满意度并提高转化率。

这反过来又为企业带来了竞争优势,促进了增长并超越了竞争对手。在讨论了好处之后,让我们探讨一下挑战和局限性。

对话式 AI 的挑战和局限性

将对话式 AI 整合到客户交互中会带来一些挑战,尽管它有可能简化沟通。

一个重大的局限性是人工智能难以掌握人类交流的细微差别,如讽刺、文化背景和情感基调。这在需要高情商的情况下变得尤为明显,在这种情况下,人类的监督是必不可少的。

将对话式 AI 整合到客户交互中会带来一些挑战,尽管它有可能简化沟通。一个重大的局限性是人工智能难以掌握人类交流的细微差别,如讽刺、文化背景和情感基调。这在需要高情商的情况下变得尤为明显,在这种情况下,人类的监督是必不可少的。除此之外,依赖广泛的数据集会引发客户隐私和安全问题。遵守 GDPR 和 CCPA 等法规至关重要,但满足客户对道德数据使用的期望也很重要。企业必须确保人工智能技术在法律上合规、透明和公正,以保持信任。客户的担忧也带来了挑战,通常是出于对数据隐私和人工智能处理复杂查询能力的担忧。缓解这种情况需要关于人工智能功能的透明沟通和强大的数据隐私措施,以让客户放心。
对话式 AI 的挑战和局限性

除此之外,依赖广泛的数据集会引发客户隐私和安全问题。遵守 GDPR 和 CCPA 等法规至关重要,但满足客户对道德数据使用的期望也很重要。企业必须确保人工智能技术在法律上合规、透明和公正,以保持信任。

客户的担忧也带来了挑战,通常是出于对数据隐私和人工智能处理复杂查询能力的担忧。缓解这种情况需要关于人工智能功能的透明沟通和强大的数据隐私措施,以让客户放心。

现在,您已经掌握了有关对话式 AI 的所有基本信息,是时候看看如何在客户对话中实施它以及有效利用它的最佳实践了。

如何使用对话式 AI 进行客户对话

将对话式 AI 集成到客户交互中不仅仅是选择合适的平台,它还涉及一系列其他基本步骤。

本部分回答什么是对话式 AI 的示例?我们将特别关注用于客户对话的 AI 驱动平台将对话式 AI 集成到客户交互中不仅仅是选择合适的对话式 AI 平台。虽然合适的平台可以简化流程,但完全实施对话式 AI 还涉及一系列其他基本步骤。该旅程涉及五个关键阶段:确定业务目标、研究所需的对话式 AI 功能、确保与现有技术堆栈的兼容性、选择正确的 AI 平台以及构建和训练 AI 系统。
在客户对话中实施对话式 AI

该旅程包括五个关键阶段:

  1. 确定业务目标
  2. 研究您需要的功能
  3. 确保与现有技术堆栈的兼容性
  4. 选择合适的 AI 平台
  5. 训练 AI 以符合你的目标

让我们探讨如何驾驭这些阶段,以实现成功的对话式 AI。

确定您的目标

首先,明确定义要通过对话式 AI 实现的具体业务目标。确定它可以增加最大价值的领域,无论是在营销、 销售 还是 客户支持方面。

例如,您的目标可以包括自动管理大量对话、增强客户互动、高效解决案例、个性化购买旅程、准确的信息传递等。

您的目标将作为选择正确的 AI 工具并根据您的特定需求进行定制的路线图。明确定义目标后,下一步是研究对话式 AI 平台需要具备的特定功能。

研究并确定您需要的功能

根据您的目标,考虑传统聊天机器人是否足够,或者您的业务是否需要高级 AI 功能。请注意,尽管缺乏 NLP 和 ML 等技术,但一些提供商可能会将传统聊天机器人标记为“人工智能驱动”。

对话式 AI 带来的一些功能包括定制与客户数据的交互、分析过去的购买情况以获得推荐、 访问知识库以获得准确的响应 等等。

一旦您清楚地了解了所需的功能,在选择对话式 AI 平台之前要考虑的一个关键因素是它与您当前软件堆栈的兼容性。

评估与现有技术堆栈的兼容性

在考虑使用对话式 AI 平台时,请确保它可以与您现有的软件(例如 您的 CRM 或电子商务平台)无缝集成。这确保了顺畅的工作流程并防止了集成问题。

一旦您清楚地了解您的需求以及它们如何与您当前的系统相适应,下一步就是为您的企业选择最佳平台。

选择合适的对话式 AI 平台

选择正确的 对话式 AI 平台 至关重要,因为您的企业将严重依赖它来管理客户对话。如果您的业务正在快速增长,请寻找可扩展且适应未来需求和技术进步的解决方案。

合适的平台应该提供您需要的所有功能、易于集成、对高对话量的强大支持以及随着业务发展而发展的灵活性。

最重要的是,该平台必须遵守 GDPR 和 CCPA 等 全球数据保护法规 ,确保强大的数据隐私和安全性。选择正确的平台后,下一步就是专注于训练您的 AI。

训练 AI 以与您的业务目标保持一致

根据您选择的平台,您可以训练您的 AI 代理以反映您最好的人工 代理 的效率。您可以将 AI 集成到当前的工作流程中,使其能够作为初始响应者来处理日常查询,并将更复杂或敏感的对话引导至人工代理。

此外,训练您的 AI 以提供准确的响应至关重要。这涉及向其提供最新信息,这些信息通常来自现有资源,例如知识库文章或常见问题解答。这确保了人工智能在解决客户查询方面保持相关性和有效性,最终帮助您实现业务目标。

现在,您已经知道在客户对话中实施对话式 AI 需要什么,让我们看一些最佳实践。

使用对话式 AI 的最佳实践

将对话式 AI 纳入您的客户服务策略可以显着提高效率和客户满意度。

将对话式 AI 整合到您的客户服务策略中可以显着提高效率和客户满意度。但是,要充分利用这项技术,遵循某些最佳实践非常重要。
对话式 AI 最佳做法

但是,要充分利用这项技术,遵循某些最佳实践非常重要。

将 AI 的个性与品牌基调相匹配

通过将 AI 的个性与品牌的基调保持一致,您可以增强客户体验,使对话感觉更加个性化和相关。这种方法不仅可以强化您的品牌形象,还可以与受众建立更牢固的联系。

在将 AI 的个性与品牌基调相匹配之后,现在让我们来探讨另一个关键的最佳实践:持续评估和教育。

持续评估和教育您的 AI

对话式人工智能的功效取决于其学习和适应能力。持续评估其性能,以确保其实现您的目标,并随时更新新信息。

定期更新其知识可确保人工智能在处理各种客户互动时保持相关性和有效性。这种持续的评估和教育过程至关重要,但认识到人为干预更合适的情况也很重要。

知道何时上报给人工代理

尽管人工智能很复杂,但某些复杂或敏感的问题可能需要人工干预。在此类场景中,将 无缝上报路径整合到人工 座席,确保过渡顺利进行,并且座席可以快速访问交互的上下文。

这导致了下一个最佳实践——训练人类代理利用人工智能工具。

训练人工代理利用 AI

根据所选平台的功能,您可以为座席提供复杂的 AI 工具,以增强他们与客户的互动。让我们来看看 respond.io 举个例子。

Respond AI 提示 可以帮助座席优化其消息,确保沟通的清晰度和准确性。他们还可以将消息翻译成不同的语言,从而减少潜在的语言障碍。

此外, AI Assist 等工具可以改变游戏规则,让座席快速访问相关信息。这种对信息的快速访问使座席能够快速准确地响应客户查询,从而缩短响应时间并有助于提供更 令人满意的客户体验

关键要点

对话式 AI 站在客户参与新时代的最前沿,为传统通信方式提供了革命性的转变。

正如我们在本指南中所探讨的那样,集成先进的对话式 AI 技术使企业能够进行更加动态、直观和个性化的客户互动。与传统的聊天机器人不同,它们提供了深入的理解和适应性,允许真正与客户产生共鸣的对话。

虽然这种变革性技术并非没有挑战,但不可否认的是,对话式人工智能的发展轨迹是 向上的,不断发展以克服这些限制。

“人工智能终于到了企业可以更大规模、更低成本地保持服务质量的阶段。因此,首先采用这种技术的公司将比竞争对手具有巨大的优势,“他说 Gerardo Salandra.

在客户期望不断升级的世界中,坚持传统方法可能会落后于企业。对话式 AI 不仅是现在的工具,而且是对未来的投资,无缝、智能和善解人意的客户互动是常态。

常见问题

什么是对话式 AI?

对话式 AI 是一种可以模拟人类对话的人工智能 (AI)。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域,允许计算机理解和处理人类语言,而谷歌的基础模型则为新的生成式 AI 功能提供动力。

对话式 AI 的未来是什么?

这项技术的未来在于变得更加先进、更像人类和上下文感知,从而实现跨行业的无缝交互。我们有一个 专门的博客 ,为这个令人兴奋的问题带来了一些启示。

如何规划对话式 AI 策略?

首先定义明确的目标和目标受众,然后选择符合您目标的正确技术和平台。接下来,使用引人入胜的上下文感知对话流,并根据用户反馈和交互数据不断进行测试和优化。

我应该在对话式 AI 软件中寻找什么?

寻找与现有系统集成的能力。考虑用户体验、自定义选项和软件的可扩展性以适应不断增长的业务需求也至关重要。

需要有关为您的企业选择最佳对话式 AI 平台的指导?我们的 详细文章 将提供您需要的见解。如果您已准备好开始利用 AI 增强客户对话,请从 respond.io,一款人工智能驱动的客户对话管理软件—— 今天就免费试用吧!

延伸阅读

如果您想了解有关用于客户对话的对话式人工智能的更多信息,这里有一些您可能会感兴趣的文章。

Gabriella
内容作家
Gabriella 是内容作家 respond.io,自 2022 年以来,专门担任该团队的 WhatsApp 首选权威。她对消息传递应用程序有深刻的了解, SaaS 行业和客户行为使她的文章成为精通技术的企业不可或缺的指南。
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