客户服务对话式人工智能：成功的最佳实践和关键步骤

Rifx.Online
Natural Language Processing , Machine Learning , Chatbots
16 Nov, 2024

在当今快节奏的商业环境中，客户服务在建立和维护客户忠诚度方面发挥着至关重要的作用。随着企业努力提供个性化和高效的支持，对话式人工智能作为一种革命性解决方案应运而生。通过将人工智能（AI）集成到客户服务运营中，公司可以简化流程，提供即时响应，并显著改善整体客户体验。Gartner 的一份报告估计，到 2025 年，40% 的客户服务互动 将通过人工智能和机器学习技术实现完全自动化，这一比例相比于 2023 年的 25% 有了显著提升。

希望开发对话式人工智能解决方案以提升客户服务的企业正在进入一个具有巨大潜力的变革空间。本文探讨了实施对话式人工智能以推动客户支持运营成功的最佳实践、关键步骤和好处，为渴望开发自身 AI 驱动客户服务解决方案的企业提供详细指南。

对话式人工智能在客户服务中的崛起

对话式人工智能结合了自然语言处理 (NLP)、机器学习和自动化消息传递，以促进客户与数字系统之间无缝且类人化的互动。这些技术旨在理解客户查询，提供准确的响应，并与用户进行有意义的对话。随着对全天候客户支持和即时问题解决需求的增加，企业现在正转向对话式人工智能，以高效满足这些需求。

将对话式人工智能纳入客户服务不仅提高了运营效率，还增强了客户满意度。事实上，根据 Salesforce 的数据，69% 的消费者 期望人工智能驱动的互动能够提供更相关和个性化的体验，这突显了对话式人工智能在提供以客户为中心的服务中的日益重要性。

为什么企业应该为客户服务开发对话式人工智能？

对于希望开发 AI 驱动的客户服务解决方案的企业来说，优势是巨大的。以下是投资对话式人工智能用于客户服务的几个有力理由：

1. 改善客户体验

对话式人工智能能够立即回应客户查询，消除了客户在长队中等待或处理延迟响应的需求。通过提供 24/7 的支持，企业可以通过 AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手提供更快、更顺畅的体验，从而提高客户满意度和忠诚度。

2. 提高效率

AI 驱动的机器人可以同时处理大量客户询问，从而让人工客服专注于更复杂的问题。这导致资源的更有效利用，降低了运营成本并缩短了响应时间。

3. 成本节约

实施对话式人工智能显著降低了与客户服务运营相关的成本。根据 Juniper Research 的数据，到 2023 年，整合聊天机器人到客户服务运营中的企业每年可节省高达 110 亿美元。这些节省来自于减少对大型客户服务团队的需求和自动化重复任务。

4. 增强个性化

通过分析客户数据和偏好，AI 系统可以提供量身定制的个性化响应。这种定制化程度有助于企业与客户建立更强的关系，并促进更大的参与度。

实施对话式人工智能在客户服务中的关键步骤

实施对话式人工智能以提供客户服务需要一种深思熟虑和战略性的方式，以确保其能够实现预期的结果。以下是企业在开发基于人工智能的客户支持解决方案时应遵循的关键步骤。

步骤 1：识别客户痛点

在实施对话式人工智能之前，了解客户在与客户服务互动过程中面临的具体挑战和痛点至关重要。诸如等待时间过长、重复查询或难以获取信息等常见问题应由人工智能解决方案来处理。进行调查、分析客户服务数据并收集反馈，以确定人工智能可以提供最大价值的领域。

步骤 2：定义对话式人工智能的使用案例

一旦识别出客户痛点，就要定义对话式人工智能最有效的具体使用案例。使用案例可以从回答常见问题（FAQs）到处理更复杂的流程，如预订服务、处理退货或提供产品推荐。企业必须专注于优先考虑直接满足客户需求并提供可衡量益处的高影响使用案例。

常见使用案例包括：

订单状态查询： 人工智能机器人可以立即检索并与客户分享订单状态更新。
产品信息： 虚拟助手可以提供详细的产品信息，并根据客户行为建议互补商品。
技术支持： 基于人工智能的机器人可以指导用户进行常见技术问题的故障排除步骤。
账单和支付： 聊天机器人可以促进支付、账单查询和订阅管理。

步骤 3：选择合适的对话式人工智能平台

选择合适的人工智能平台对客户服务自动化工作的成功至关重要。在评估人工智能平台时，考虑可扩展性、集成的便利性、自然语言处理能力和定制选项等因素。像 Google Dialogflow、Microsoft Azure Bot Services 和 IBM Watson 等流行人工智能平台提供了构建和部署基于人工智能的客户服务解决方案的强大工具。该平台应支持多渠道互动（例如，聊天、语音、社交媒体），以确保与客户在不同平台上的无缝沟通。

步骤 4：设计直观的用户体验

直观和用户友好的界面是对话式人工智能系统成功的关键。确保人工智能能够以清晰、简明的对话与客户互动，引导他们高效解决问题。人工智能应理解自然语言，识别客户意图，并提出相关的后续问题，以帮助用户快速获取所需的信息。

为了增强用户体验，设计对话流程尽可能人性化。通过称呼用户的名字、回忆过去的对话，并根据他们与您业务的先前互动提供解决方案，来个性化互动。

步骤 5：用相关数据训练人工智能

对话式人工智能的性能在很大程度上取决于其训练的数据的质量和数量。用真实的客户互动数据来训练人工智能，以提高其理解不同查询、细微差别和语言变体的能力。通过不断提供来自过去互动的数据，确保人工智能随着时间的推移不断学习和改进，从而增强其提供准确和上下文相关响应的能力。

步骤 6：与现有系统集成

为了使对话式人工智能真正有效，必须与现有的客户服务系统集成。确保人工智能解决方案能够从您的 CRM、账单系统、订单管理平台和知识库中提取数据，以向客户提供相关和准确的信息。这种集成使人工智能能够实时响应查询，并确保客户在所有接触点上获得一致的支持。

步骤 7：持续监测和改进

在部署对话式人工智能解决方案后，持续监测其性能并识别改进领域至关重要。跟踪关键绩效指标（KPI），如响应时间、解决率和客户满意度评分。利用这些洞察来优化人工智能的能力、调整对话流程，并解决任何不足之处。人工智能系统应随着时间的推移通过学习互动和适应不断变化的客户期望而发展。

成功实施对话式人工智能的最佳实践

开发和在客户服务中部署对话式人工智能需要遵循最佳实践，以确保长期成功。以下是希望最大化人工智能驱动的客户服务影响的企业的一些最佳实践。

1. 优先考虑安全性和合规性

客户服务通常涉及处理敏感信息，例如支付细节、账户信息和个人数据。确保您的人工智能解决方案符合数据保护法规，如通用数据保护条例（GDPR）或加利福尼亚消费者隐私法（CCPA）。实施强大的安全协议以加密客户数据并防止数据泄露。

2. 在自动化与人工互动之间取得平衡

虽然对话式人工智能可以处理各种客户查询，但在自动化和人工支持之间取得平衡至关重要。在人工智能无法解决复杂问题或客户需要更个性化的支持时，确保人工智能与人工客服之间的无缝过渡。这个混合模型使客户能够获得两者的优点：人工智能的快速响应和人工客服的同理心。

3. 测试和优化人工智能系统

在将人工智能系统公开发布之前，进行广泛的测试以确保其达到预期的性能基准。测试人工智能理解各种语言、口音和查询结构的能力。使用A/B测试评估不同的对话流程，并根据客户反馈和性能数据进行优化。

4. 用人工智能个性化互动

客户欣赏感觉个性化和相关的互动。通过利用人工智能分析客户数据的能力，企业可以根据客户的历史、偏好和行为定制响应。个性化不仅仅是称呼客户的名字——还涉及预测他们的需求并提供增值的主动解决方案。

5. 纳入多语言能力

对于拥有全球客户基础的企业，开发支持多种语言的对话式人工智能至关重要。多语言人工智能系统允许客户以他们偏好的语言与企业互动，提高可及性并扩大客户服务运营的覆盖范围。

6. 为客户设定明确的期望

为了防止客户感到沮丧，明确告知客户人工智能可以和不能做什么。如果人工智能仅限于某些任务（如提供订单更新或回答常见问题），请从互动开始就明确这一点。这种透明度有助于管理客户期望，并在过渡到人工客服处理更复杂问题时防止混淆。

现实世界中对话式人工智能在客户服务中的应用实例

多个公司已经实施了对话式人工智能解决方案，以增强他们的客户服务运营。以下是一些展示人工智能对客户服务成功影响的现实世界例子。

1. H&M的客户服务聊天机器人

全球时尚零售商 H&M 使用一个由人工智能驱动的聊天机器人，帮助客户处理与订单状态、产品可用性和退货政策相关的常见查询。该聊天机器人通过自动化重复任务，减轻了客户服务代理的负担，使人类代理能够专注于更复杂的询问。H&M的聊天机器人改善了客户响应时间，并提高了整体满意度。

2. Sephora的虚拟美容顾问

化妆品零售商 Sephora 提供一个由对话式人工智能驱动的 虚拟美容顾问，提供个性化的产品推荐和美容技巧。该人工智能助手与客户进行互动对话，询问他们的偏好并推荐符合其需求的产品。通过提供高度个性化的体验，Sephora 提高了客户参与度并增加了在线销售。

3. Amtrak的客户服务聊天机器人，Julie

Amtrak 实施了 Julie，一个由人工智能驱动的虚拟助手，帮助客户预订车票、查询火车时刻表和获取旅行更新。Julie 每年处理超过 500万次查询，减少了呼叫中心的工作量，提高了 Amtrak 客户服务运营的整体效率。Julie 的成功使 Amtrak 能够降低成本，并为客户提供更快速的服务。