2024 年客户服务中的生成人工智能

客户服务中生成式人工智能的革命

Generative人工智能从根本上改变了公司与客户互动的方式,2024年,它不再是未来的一种技术IS在数百万次日常对话中呈现的现实,由GPT等模型和类似模型支持的聊天机器人和虚拟助手可以理解上下文,生成自然响应并在几秒钟内解决复杂问题。

2024年的研究数据,这种影响是可以衡量的:采用生成式AI的公司将客户响应时间缩短了多达40%,满意度提高了约30%,而这些公司的转型超越了简单的自动化。

AI在客户服务中实现时最大的恐惧之一就是在交互中失去人性,好消息:2024年的生成AI经过专门训练,避免机器人和通用响应,它分析客户历史,理解文本中隐含的情绪并调整响应的基调和内容。

现代平台可以区分简单的问题(可以自动解决)和需要机智和深入知识的微妙情况。在这些情况下,系统将对话扩展到已经提供的完整上下文的人类代理。这为客户和服务员节省了时间,此外还将第一次尝试的分辨率提高到 70% 到 80% 之间。

实际例子包括:识别对缺陷产品的投诉并提供自动报销的助手、识别情绪压力并将客户与专家联系起来的聊天机器人,以及在不失去扭曲线索的情况下维护多学科对话的系统。

前个性化大规模客户服务既昂贵又复杂,生成式AI已经扭转了这一方程式,现在,每个客户都可以收到完全根据其个人资料、购买历史、偏好甚至季节性行为量身定制的推荐、解决方案和消息。

构(以前的购买,取消,评论)和非结构化(沟通语气,怀疑模式)数据的技术处理,以创建真正独特的服务一个经常询问运输的客户可以在对话开始时自动接收交付信息,另一个人可以直接访问简化的退货表格。

这意味着客户保留率增加了 25% 至 35%,流失量减少了 45%。 2024 年实施此类系统的公司报告称,交叉销售率也显着上升。 A 建议相关产品有机地使用,但不会出现侵入性。

对于大多数公司来说,每周 7 天、每天 24 小时的人类服务在财务上不可行。生成式人工智能通过提供持续支持来解决这个问题,而不会出现与疲劳、轮班或个人能力相关的质量变化。

1am与公司联系的客户,中午与公司联系的人会收到相同质量的响应,此外,AI系统原生处理多种语言,使公司无需投资多语言或国际轮班即可为全球客户提供服务。

24/7 AI支持的公司看到,在传统竞争性工作时间内解决的通话量增加了50%,捕捉到了以前错失的机会。

Generative AI不仅解决问题,它还学会预测和预防问题,通过分析行为模式,技术识别有取消风险的客户、投诉率较高的产品以及支持需求呈指数级增长的时期。

11选5开奖结果借助这些信息,企业实施主动行动:将教育内容发送给倾向于放弃的用户,加强对服务员在高峰期的培训,甚至在产生大众不满之前对产品进行修改,例如检测鞋款高回报率的电子商务平台,可以提醒质量团队,为质疑该产品的客户准备自动回复。

这种类型的分析可将运营成本降低 20% 至 30%,因为公司在危机解决上的支出较少,在预防上的支出较多。

1个普遍的恐惧是,实施生成式AI需要完全替换当前系统,2024年,现实情况不同,现代平台原生集成CRM、帮助台、支付系统和数据库,没有大的干扰。

AI实时访问客户信息 - 订单号,延迟付款,打开门票 - 并使用这些数据来个性化响应如果系统检测到客户逾期,它可以在提供其他问题的帮助之前生成敏感的方法。

2到8周的典型部署,这取决于复杂性。SaaS(软件即服务)提供的许多解决方案消除了对专有基础设施的需求,将前期成本降低到前几年常见成本的三分之一。

与快速过时的旧聊天机器人不同,生成式人工智能不断改进。每次交互都会为系统提供新的模式。如果模型犯了错误,它就会学习。如果它识别出特别有效的响应,它自然会将其纳入其中。

公司还可以使用自己的历史出勤数据来培训模型,创建专门的版本来理解行业特定的技术术语、内部政策和独特的流程。金融机构培训其模型来处理复杂的投资条款。

这种持续改进的过程意味着对生成式人工智能的投资会随着时间的推移而改善,而不是恶化。

在护理中实施生成式 AI 需要护理数据隐私至关重要'AI 处理敏感信息,公司有责任按照 LGPD、GDPR 和其他法规保护它透明度也很重要:客户应该知道他们在适当的时候与 AI 交谈,并且始终可以选择与人类交谈。

如果模型经过有偏见的数据训练,它可以重现歧视。因此,定期审核针对不同客户群体的人工智能行为至关重要。

尽管面临挑战,2024 年的共识还是很明确的:客户服务中的生成式人工智能不是未来的选择,而是当务之急。