人工智慧分析客戶互動並提供數據驅動的見解,優化客戶服務

通常,呼叫中心習慣於接聽電話、尋找解決方案、寫下原因並敏捷地轉移到下一個客戶。但接觸時間只有幾分鐘,很難獲得相關資訊。如果有一種技術可以將這些互動轉化為未來的學習怎麼辦? 

這項技術已經存在,並且超越了電話,可以分析客戶和公司之間的任何類型的對話。事實上,不僅聲調決定了體驗是正面的還是負面的,而且決定了溝通的一般背景。地方主義和文化表現等因素在這種解釋中發揮關鍵作用,因為一個人在評論事件時聽起來很激動,但不一定不滿意,或者可以使用沒有負面含義的口語表達。.

借助生成人工智慧--不僅可以自動執行任務,還可以分析數據並產生見解--公司除了解決點問題外,還可以檢查數千個文件和數據,識別對話中的不滿模式,預測需求並幫助公司改善消費者旅程。. 

“「人工智慧對每次互動進行詳細分析,而人類分析師由於數據量大,無法在相同的範圍和同時進行這些分析。透過識別機會,即使在最小的對話中,該工具也可以將這些見解轉化為公司的可操作情報,」創始人卡洛斯·塞納 (Carlos Sena) 解釋道 阿依達, ,一個專門使用生成式人工智慧將互動轉化為可操作智慧的平台。.

巴西已經成為採用人工智慧這一「“」分支的全球領導者之一:根據Google 54% 委託進行的一項調查,該國是世界上使用生成人工智慧最多的國家之一,受訪者表示他們使用了這項技術去年,全球平均為 48%。. 

應用於客戶服務時,生成式人工智慧可以超越其更傳統的用途,即涉及聊天機器人和虛擬助理來自動聯繫。尤其是因為,即使在自動互動中,使用者體驗並不總是令人滿意。因此,更複雜的客戶服務甚至客戶仍然需要人類在場。. 

正是在這些情況下,人工智慧的不那麼明顯的使用才有價值:生成式人工智慧分析客戶在與代理商對話中的行為,識別不滿模式並繪製摩擦點,從而允許不斷調整以使旅程更加高效。該工具執行的數據分析有助於品牌了解服務中的瓶頸和最大不滿點,而無需「什麼都不做」。.

“「人工智慧不僅可以回應用戶請求,還可以讓公司將每次互動變成改進服務的機會,最終創造真正的資訊來源,並找到問題的根源來解決它。傾聽、反思、分析和組織通話可能是失去客戶或永遠征服客戶之間的區別。這似乎是矛盾的,但技術最終成為使服務更加人性化的偉大盟友,」塞納總結道。.