客户体验的未来：AI 座席堆栈正在重新定义复杂的查询处理，以实现闪电般的服务
快速阅读: 据《您的故事》称，研究显示，客户期待更快的服务响应，人工智能在客户服务中扮演重要角色。文章提出完整AI系统需涵盖工作流编排、人工监督等多方面，并强调人机协作提升客户满意度。未来，混合解决方案将成主流，以应对复杂产品和降低客户耐心的挑战。
HubSpot的《客户服务未来报告》分析了来自多个行业的超过十万次客户互动，显示近六成客户期望他们的问题能够立即得到解决（该报告将10分钟内响应视为即时）。相比之下，五年前这一比例还不到一半。这是客户需求的重大转变。这一趋势在印度尤为明显，其中大多数消费者年龄在21至35岁之间，中位年龄为28岁。由于成长于按需服务的时代，无论是约会、交通还是餐饮，今天的客户几乎没有耐心长时间等待支持。2019年，许多企业专注于挖掘潜在客户。如今，公司面临双重挑战：他们必须挖掘潜在客户，同时实时应对复杂的产品咨询、排除技术问题并提供个性化推荐。这种情况造成了产品复杂性增加和客户耐心下降之间的冲突。传统的服务模式难以有效满足这两方面的需求。
**超越聊天机器人：全面的人工智能解决方案**
**人工智能在客户服务中的应用**
从聊天机器人开始，但现代需求需要更广泛的解决方案。一个完整的系统今天需要解决以下几个关键领域：
**工作流编排**
人工智能应通过将复杂流程分解为可管理的任务来管理整个客户工作流，这些任务可以自动化或由人类专家处理。
**人工监督**
尽管人工智能可以处理许多常规查询，但在需要细微判断的情况下，人工干预是必要的。
**全渠道互动**
系统必须在聊天、语音、电子邮件和社会媒体上运行，确保即使客户切换渠道，互动也能保持连续。
**知识管理**
人工智能应快速组织和访问大量信息，以提供最合适的响应。
**数据分类**
自动化工具可以分析输入内容，如产品图片，以及时识别问题，减少手动审核的需要。
**持续改进**
定期更新和培训对于保持准确性和相关性至关重要。
**客户情感分析**
监控反馈有助于识别改进领域并为战略决策提供信息。
**深度集成**
与CRM、ERP和票务系统连接，确保客户互动基于最新的业务数据。
**数据安全和合规性**
保护客户信息是一项基本要求。
**人机协作的作用**
尽管人工智能的进步令人印象深刻，但最佳结果往往是在技术和人类专业知识协同工作的基础上实现的。麦肯锡的研究表明，使用整合式人机系统的公司报告的客户满意度比仅依赖单一方法的公司高出三成。
实际上，人工智能处理常规查询，而人类代理则介入处理更复杂的问题并提供额外的背景信息。这种平衡的方法有助于确保快速响应和深思熟虑的有效问题解决。
**展望未来**
客户服务将被能够同时处理文本、图像、音频和视频的系统所改变。早期实例已允许用户拍摄故障设备的照片，使技术分析图像、确定问题并引导他们解决问题——所有这些都能在一个流畅的交互过程中完成。
Forrester对客户支持数字化转型的预测强调，到2026年，先进的数据集成对于处理复杂查询将是至关重要的，许多分析师估计大约85%的此类交互将依赖于多种数据类型的组合（例如CRM数据、实时聊天日志、社交媒体信号和历史客户信息）。这一趋势反映了对能够平稳管理各种输入的系统日益增长的需求。
随着产品变得更加复杂和客户耐心下降，混合解决方案将是客户服务的未来方向。从简单的聊天机器人发展为完全自动化的网络化工作流，以大规模改善客户体验，重点现在放在集成解决方案上，其中人工智能和人类智能合作，而非在自动化与人性化之间二选一。
**作者简介**
作者是Squadstack的首席执行官兼联合创始人，Squadstack是一个服务于销售的人才市场。
(以上内容均由Ai生成)
