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生成式 AI 在客服行业:机遇还是挑战?

在客户服务领域,AI的影响已经显现。到2024年,全球聊天机器人市场将达到9.94亿美元。

Lily
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为什么生成式AI很重要?

尽管许多人依然对生成式AI 保持着一定程度的怀疑,但毫无疑问,它有潜力做出非凡的成就。

“预计在未来一年,AI的投资将增长超过300%。”  ——Forrester

其能够快速创作新颖且令人印象深刻的内容,进一步推动了创意和创新的发展——推动了人类想象力在艺术、音乐、文学等领域的边界。正因为它能够如此快速地产生大量内容,并且具备个性化的特色,使其在市场营销、电商和娱乐等多个行业中都能大展拳脚。

生成式AI能够模拟真实世界的场景,这使它成为科学研究、工程和风险评估中非常有价值的工具。它还能够建议新的分子结构、模拟蛋白质折叠和其他复杂的生物过程,从而推动医学和科学的进步。

“到2024年,美国将有超过1亿人使用生成式AI。到2025年,这一数字预计将达到1.169亿。”。——Hootsuite

生成式AI数据增强、AI研究、数据插补和去噪方面也具有重要作用。

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生成式AI如何影响客户服务?

人们猜测,AI即将从根本上改变我们做生意的方式。而在客户服务领域,AI的影响已经显现。到2024年,全球聊天机器人市场将达到9.94亿美元。

作为客户服务的领导者和员工,你们可能仍在困惑生成式AI如何影响你们的客户服务组织或你们在团队中的角色,完全可以理解。我们在这里帮助你理清这些疑问,并打破AI会取代你工作这种误解。

尽管生成式AI会像以前的AI版本一样接管一些客户支持任务,但它也为新的机会铺平了道路。生成式AI并非削弱客户服务专业人士的作用,反而将提升人工投入的重要性。

“68%的员工表示,生成式AI将帮助他们更好地服务客户。”——Salesforce

当生成式AI与客户服务团队和谐合作时,奇妙的事情就会发生:你能够以最少的人力成本自动解决客户服务问题

这不仅为客户支持团队提供了机会,实际上还能推动他们的职业发展,从传统的客服代表转型为机器人管理员,或从客户支持倡导者转型为会话AI专家。

以下是如何过渡到AI优先的工作方式,并确保随着对客户服务团队的投资和结构调整,AI能够持续发展:

阶段 1:部署

生成式AI可以抓取支持文档并利用现有内容自动创建并提供答案,解答客户问题,免去手动培训的需求。这使得客户服务团队能够在几个小时内启动对话式AI,而非几个星期,从而让员工更专注于识别更多自动化机会、构建操作流程、优化和审查对话记录。

这意味着你不再需要一名技术人员来构建自动化或机器人系统。相反,可以将表现最佳的员工转型为“机器人专家”(Bot Specialist)。赋予机器人专家必要的工具,帮助他们推动职业发展 —— 对支持渠道进行AI聊天机器人的培训和部署,建立自动化客户体验(ACX)基准和KPI。

要确保在这一初始阶段成功,请确保有以下三点到位:

人员:让“机器人专家”加入团队,并将他们介绍给更广泛的客户服务组织,作为AI聊天机器人合作伙伴,负责培训和部署聊天机器人,同时也从合作伙伴的最佳实践建议和生成式AI专业知识中学习。

合作伙伴包括:

  • 客户支持领导者:机器人专家将向客户支持领导者汇报,具体负责AI聊天机器人的实施和内容管理。
  • 教育团队:教育团队是知识库内容管理的关键利益相关者,需要与机器人专家协作以确保内容的准确性和一致性。
  • 产品/工程团队:与产品和工程团队合作,确保将聊天机器人整合并嵌入到网站中,以提供无缝的用户体验。

通过明确各方的合作角色和责任,确保AI聊天机器人能够高效部署并持续优化,促进各团队之间的协作,以推动组织在AI驱动的客户服务领域的进步。

技术:将生成式AI聊天机器人与代理平台和知识库工具进行连接,确保数据流通无阻,并提升聊天机器人的响应质量和准确性。

策略:生成式AI的实施需要一个坚实且一致的战略。以下是“机器人专家”可以遵循的步骤:

  • 检查知识库文档:确保所有知识库内容是准确、最新的,并已针对生成式AI进行了优化。内容应简明清晰,适配AI聊天机器人处理的需求。
  • 与教育团队设立每周会议:每周进行定期检查,发现并解决聊天机器人转录中出现的内容空白或优化机会,确保聊天机器人不断进化。
  • 设定季度目标:基于客户服务的OKR(关键成果目标)设定生成式AI实施的季度目标,明确需要达成的具体成果,例如提高问题解决率或降低客户响应时间。
  • 提供每月报告:定期向经理提供目标达成情况的报告,反馈实际成果与目标之间的差距,以便做出调整和改进。

阶段 2:学习

在初步设置完成,AI 聊天机器人投入使用后,接下来就要开始关注机器人的分析数据和洞察结果。同时,进行更深入的集成,推动复杂操作的自动化并提升自动化解决率。

随着生成式 AI 不仅能生成内容,还能帮助改进并创建内容的不同变体,一名 Bot Specialist(机器人专家)角色的员工有可能晋升为 Bot Manager(机器人经理),或与机器人经理一起工作。机器人经理将继续专注于 AI 聊天机器人和内容优化。他们会花时间编写更高价值的自动化流程,并确保内容的持续一致性和符合品牌风格。

此外,机器人经理还需与教育团队、工程团队以及产品团队紧密合作,报告客户问题、趋势,并提出解决方案的建议。他们还将负责与 CRM 系统的集成,并通过 API 接口将生成式 AI 聊天机器人连接到所需的其他软件系统。

机器人的目标是将聊天机器人配置为主要的客户支持渠道。为此,他们需要将 AI 洞察分享给公司内其他团队,让他们思考如何利用这些数据,并帮助公司向 AI-first(以 AI 为核心)转型。

阶段 3:改进

在第三阶段,ACX 主管将带头推动此项目,与公司各部门领导对齐,推动客户需求的优先级,以影响核心业务决策。他们将深入了解 AI 聊天机器人的战略,确保其充分利用机器学习,同时团队能够有效整合 AI 指导,并在客户服务中不断扩展 AI 能力。

ACX 主管将负责新支持项目的规划与实施,制定长期的自动化路线图,并跨部门协调,将客户洞察反馈到业务发展团队。与此同时,在他们专注于高层 KPI 并提升客户服务组织在公司中的重要性时,AI 将自动化处理复杂场景,并实时利用客户数据做出精准决策。

生成式AI对客户服务的好处

生成式AI可以在前所未有的速度下提升客户体验,同时提高企业的效率。

AI驱动的聊天机器人能够快速、准确地理解来自不同来源的异构数据,例如客户服务记录或反馈调查,能够满足快速增长期间所需的速度和规模。对客户而言,这意味着全天候提供快速且一致的支持。以下是一些额外的好处:

  • 降低运营成本
  • 基于客户数据提供个性化推荐和解决方案
  • 在大规模处理更多查询
  • 进行数据分析以获取洞察
  • 支持多语言

生成式AI可以即时生成客户洞察报告,确保没有任何询问、对话、投诉或建议被遗漏或忽视。对这些数据的清晰可见性使高层管理者能够与客户重新建立联系,闭环反馈机制将客户体验(CX)团队与客户之间的联系比以往任何时候都更加紧密。

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Lily

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