多语言客户服务在网站客服系统中的重要性
网站客服系统提供多语言客户支持说起来容易做起来难。那么,你应该从哪里开始呢?
随着业务的发展,建立和维护与客户关系的难度也在增加,那些想要在全球发展的企业,必须懂得在网站客服系统中用各地方母语与来自世界各地的客户互动的必要性。
用客户喜欢的语言与他们交流,会让他们觉得自己有被倾听的感觉,因为信息是高度个性化的,因此,客户满意度也会有所提高。
网站客服系统规模的问题
大部分客户支持团队的人工代理,他们都会收到大量客户对话或投诉单,然而,有多语言支持的网站客服系统收到的投诉会很少。在这个关键时刻,大部分的在线客服往往转向自动化或基于机器的翻译,以此扩大他们的多语言互动。
尽管人工智能(AI)帮助我们取得了许多伟大成就,但在语言方面,它仍然有不足之处。例如,几年前,印度尼西亚遭受地震袭击,造成98人死亡,多人受伤,但奇怪的是,在某社交平台上,几名用户发现他们的屏幕上一提到某些单词就会充满气球和五彩纸屑,例如,Selamat这个词,在印度尼西亚语中,它意思是“安全”或“未受伤”,同时,它也有“祝贺”的意思,事实证明,当它在不同的语境中使用时,表示结果是不一样的。某些平台算法虽然可以翻译这个词,但不能连接上下文,因此在悲痛和损失惨重的情况下会触发祝贺场景。
多语言客户服务最具阻力的地方
由人工智能支持的机器翻译(MT)已经受到一段时间的关注了,然而,MT的质量,特别是在准确度方面,是值得怀疑的。
网站客服系统要理解与MT相关的作用,有必要了解它是如何工作的。最基本的过程是统计机器翻译(SMT),其中会引用大量多语言文本来查找源和目标单词匹配。另一个更先进的神经机器翻译(NMT)方法,该系统被认为是模仿人类大脑的神经网络。NMT的数据库是由以前翻译过的内容组成的,机器对这些内容进行再次处理和学习。
虽然网站客服系统的翻译技术已经有了长足的发展,但它还没有包含决定翻译质量和准确性的三个主要因素,分别是语境、文化和人类情感。
语境:语境相关性是网站客服系统决定翻译在给定场景下是否有意义的关键。例如,在法语中,根据关系的不同,正式或非正式地称呼另一个人是不同的。在法语中,you的非正式用法是tu,而正式用法是vous。在称呼朋友、近亲或比你年轻的人时,一般都用“tu”来称呼,而机器则无法确定这些关系。
文化:文化和语言是密切相关的。然而,与语言不同的是,文化不能被定义,当然也不能被编程,文化需要的是体验,需要融入。最棘手的部分是,网站客服系统中文化从一个地区到另一个地区都是具有动态性和不同的。
人类情感:人工智能和机器学习缺乏理解或表达人类情感的能力,机器却很少能区分音调和意图。
简单地说,网站客服系统基于机器的翻译有点像电子游戏中的非玩家角色(npc)。还记得《勇敢者》续集里的奈杰尔·比林斯利吗?这个角色有一个固定的剧本,每当另一个角色跟他说话时,他都会重复这个剧本。它不会根据环境而改变,在哪里和谁进行互动并不重要,而且他每次都用同样的语气,他看上去很真实,但也只是简单地背诵了程序设定的台词而已。