AI可以被证明在捕获和优先排序潜在客户，更快地转换潜在客户，检测和减少放弃以及更高效地培育潜在客户方面非常有用。

　　例如，组织可以使用机器学习来绘制网站访问者的模式和行为。

　　此外，该技术可以确定客户在网站上流失，可能离开网站或放弃购物车的预测结果。

　　这可能很有价值，因为它允许营销和销售团队在正确的时间通过正确的渠道--聊天，聊天机器人，现场销售代表，电子邮件，移动设备--参与其中。

　　感谢Genesys的Brendan Dykes

　　11、AI需要一个明确定义的目的

　　在进入人工智能世界之前，请花些时间确定您的企业想要自动化的领域。问问自己：AI应该使用在什么渠道？

　　例如，如果您的组织采用全渠道策略，那么网络聊天或社交媒体可能是理想的起点，因为许多平台已经内置了集成工具。

　　您的AI应该处理什么问题？定义AI应该放在哪里，例如作为可以轻松回答查询的守门人，然后应该指向人类客户服务座席。

　　最重要的是，向座席定义移交过程--避免突然过渡，记录AI会话以供座席审查，以便客户不必重复自己并确保在过渡期间通知客户。

　　12、聊天机器人更多地用于协助座席

　　聊天机器人现在被用作座席的专用虚拟个人助理。他们将来自联络中心和业务其他部分的学习结合起来，为座席提供实时知识以及建议的解决方案，以解决客户疑问。

　　联络中心解决方案中的媒体档案是创建机器学习的生活库和以前聊天交互历史记录的理想场所。

　　转录的语音对话，充满了非结构化数据，转换为结构化数据，可以通过文本轻松搜索。

　　座席可以通过语音或文本通信与他们的机器人伙伴互动，而虚拟技术在幕后工作以实时支持他们。

　　感谢Puzzel的Colin Hay

　　13、AI可以预测面向客户的指标分数（例如CSat）

　　使用AI，您可以分析收集的大量数据，以准确预测客户的净推荐值（NPS），客户满意度（CSat）或客户努力得分（CES）等指标。

　　这有可能改善呼叫路由，因为您可以根据这些预测分数将客户路由到预计与之建立最佳关系的座席。

　　此外，如果您拥有包含AI功能的分析系统，您可以预测客户对某些座席操作的反应，并使用此信息实时指导座席。

　　14、AI可以更好地了解整体客户体验

　　大多数组织记录客户呼叫并捕获其他渠道上的交互以用于质量保证目的。但他们忽视了同样的信息可以为更好的客户和座席体验提供的巨大洞察力。

　　事实上，大多数组织只听取他们每月收到的电话的1％到3％--可能是因为它是难以分析的非结构化数据。

　　使用AI技术的分析系统可以获取非结构化数据的这种资源并对其进行分析，以及来自调查或评论站点的结构化数据。

　　感谢CallMiner的Frank Sherlock

　　15、会话AI需要简单的人类升级路径

　　客户通常通过电话共享敏感信息，字母数字数据和电子邮件地址。基于规则的AI解决方案将无法理解话语和意图的复杂性。这就是人类要介入的地方。

　　实时的人工参与将帮助AI更好地理解客户，并帮助系统随着时间的推移而学习。

　　即使在处理高级AI技术时，通常也会出现无法理解客户查询或者不知道答案的情况。此时可能发生的最糟糕的事情是AI技术会以不准确的答案继续响应。

　　AI技术应该能够识别他们何时不知道查询的答案并将对话重定向到现场座席。

　　此外，如果它能够将对话的上下文和过去历史传递给座席，那么这是一个巨大的优势，这样用户就不必重复自己曾经做过的事情。

　　感谢Interactions的Priyanka Tiwari

　　16、AI可以管理大量非结构化数据

　　由人工智能和机器学习提供支持的分析系统可以帮助企业梳理大量以前非结构化的数据集，以发现客户的想法和感受。

　　这些工具可以从联络中心呼叫，社交媒体和消息应用程序中捕获数据，并将其与CRM系统中的信息相结合。

　　利用这些数据，组织可以个性化每个客户对话，建立融洽关系，提供更好的建议，并建立已成为客户体验关键的情感互动。

　　服务经理还可以使用这些见解来改善团队的运营，减少客户旅程中的潜在挫折感并指导座席沟通技巧。

　　感谢NewVoiceMedia的Artur Michalczyk

　　17、AI将改变座席的工作角色

　　通过所有关于人工智能和自助服务的讨论，人们很容易认为座席将成为联络中心不那么重要的部分。这不一定是真的，但他们的角色肯定会随着时间而改变。

　　我们已经看到虚拟助理与联络中心团队一起工作，通过客户对话指导座席如何采取下一个最佳步骤。

　　一家英国电信巨头利用这项技术指导联络中心的10，000名座席，并在600家零售店中为员工提供答案和流程。

　　结果？首次联络解决率提高了37％，净推荐得分提高30分，速度提高50％。

　　感谢eGain的Anand Subramaniam

　　18、AI被更多地用于自动化普通任务

　　许多任务，特别是在客户服务中，总是需要人与人之间的联系，以便提供客户所记忆的哇时刻。

　　但是，在数量惊人的情况下，许多更普通的联络中心活动可以通过RPA实现自动化，让您的团队专注于高价值流程。

　　在RPA方面，并非所有专家都能提供帮助。如果某人非常擅长提供流程，他们可能不是为普通用户设计解决方案的最佳人选。

　　19、AI可以通过认知自动化做出决策

　　认知自动化使用AI来自动化需要决策技能的流程。这可以有效地利用机器人实现更加个性化和高效的客户参与。

　　但是，日常任务的自动化将不可避免地对某些角色产生影响，例如数据输入工作。

　　可能还会对理财规划师产生负面影响。但是，随着一些职业受到影响，其他职业将会增长，从而为改进和提升创造空间。

　　现在不太熟悉但在其标题中有一些自动化变体的职称很快就会非常熟悉，提供大量的职业和再培训机会。

　　感谢Business Systems的Garry White

　　声明:版权所有 合作媒体谢绝转载

　　原文网址：

　　https://www.callcentrehelper.com/artificial-intelligence-contact-centre-should-know-142841.htm