再也没有什么热门话题更为首席信息官所津津乐道了, 在公司你追我赶时, 走数字化道路已经成为 IT 领导者的主要任务. 就数字化转型而言, 并不存在能使公司从现状到完全数字化的单一的项目. 而数字化转型是一系列最终将导致公司发展的小型项目.
人工智能 + 区块链的发展趋势及应用调研报告 http://down.51cto.com/data/2447132
首席信息官应该使用人工智能来重新定义企业与客户的互动方式.
再也没有什么热门话题更为首席信息官所津津乐道了, 在公司你追我赶时, 走数字化道路已经成为 IT 领导者的主要任务. 就数字化转型而言, 并不存在能使公司从现状到完全数字化的单一的项目. 而数字化转型是一系列最终将导致公司发展的小型项目.
虽然项目可能因行业纵深度而差异巨大, 但它们都有一个共同点: 专注于改善客户体验, 因为它们是推动企业发展的关键因素之一. 但是, 首席信息官要了解的关键之处在于, 不应该只注重客户服务的细微改进, 应该对它进行彻底的反思, 而这需要使用人工智能(AI).
客户服务要对数字化时代进行反思
如今的客户服务总是后知后觉. 个人呼叫企业的联络中心, 索要广泛的信息, 例如姓名, 地址, 会员编号, 联系信息以及问题描述. 如果坐席不能帮上忙. 这就会造成很多问题, 最大的问题是浪费了客户的时间并使他们沮丧.
改善客户服务并不是做出微不足道的改进(如减少等待时间). 相反, 它事关在人工智能的推动下如何彻底反思客户服务的正确之道. 人工智能能够将用户活动和信息之间的线索联系起来, 并使坐席活似 Kreskin(Kreskin 是著名的心灵魔术师, 心灵魔术是一种猜测观众思维的心理学表演), 因为它们能预测为什么这个人会打电话, 甚至还没问问题就给出如何解决问题的建议.
人工智能如何帮助客户服务
我将例举几个使用人工智能进行客户服务的例子, 以便说明.
不具备人工智能的坐席指导
国家航空公司的旅客 Sarah Mitchell 从丹佛飞往纽约肯尼迪机场, 但由于天气原因, 她的航班被取消了. 航班要到次日才能起飞, 她得到了航空公司的提前通知.
Sarah 登录网站, 开始搜索新的航班. 事实证明, 所有飞往肯尼迪机场的航班要么没票, 要么已取消, 因此她将搜索范围扩大到新泽西州的拉瓜迪亚和纽瓦克. 30 分钟过去了, Sarah 感到沮丧, 她给航空公司打电话, 彬彬有礼的坐席向她了解了姓名和旅客编号, 以及要怎么做才能帮助她. 她解释了情况, 坐席经历了莎拉已经经历的许多步骤. 经过漫长的延迟, Sarah 渐渐变得焦躁不安, 担心机票很快售罄, 她可能会错过航班. 最后, 大约 30 分钟后, 她重新订到了飞往长岛的联程机票. 这不如直飞好, 但是她很高兴能回家, 哪怕漫长的交易让她很生气.
具备人工智能的坐席指导
现在我们来假设, Sarah 再次经历同样的事情, 从她打电话那一刻算起, 在她打电话给航空公司时, 人工智能搜集了所有的信息并明白她的航班被取消了, 她把搜索范围扩大到其它地区的机场. 坐席还知道 Sarah 是个经常坐飞机的旅客, 并确保她尽快得到重新安置.
在坐席回答问题时, 他以名字问候 Sarah, 并说:"晚上好, Mitchell 女士, 谢谢你对国家航空公司的支持, 我发现你想改签已取消的航班. 我可以帮你吗?"
坐席知道这些信息, 这令 Sarah 很欣慰, 她回答说:"是的, 我正打算去纽约地区, 但我的航班已被取消". 人工智能已经发现她正打算飞往离纽约市最近的机场并且发现了飞往长岛的联程机票. 坐席说:"我可以安排你一大早坐飞往长岛的班机, 这对你有用吗"?Sarah 欣然接受了.
在上面的例子中, 人工智能可以根据她的行为了解呼叫者的身份, 呼叫者在航空公司的状态以及他们想要完成的事情. 它为坐席提供了一个直接的回应, 坐席无需查找或索要任何额外的信息. 这还有一个好处, 即客户不必长时间通话, 从而缩短其他受影响乘客的停留时间.
不具备人工智能的智能路由
David Thomas 长期订阅一个基于互联网的音乐服务, 他发现账单金额比预期的要大. 他上网查验了账户, 并注意到, 他曾购买了一张专辑, 后来取消了, 但还是扣钱了.
David 在网站的搜索栏中输入 "Errorous billing" 并得到了多个可选项. 他找不到要找的东西, 于是搜索了其它东西. 他最后放弃并打电话求助, 坐席问候了他, 问他要得到什么样的帮助. David 向她讲述了问题, 她深表歉意, 但她属于联机帮助部门, 只能回答服务运作方式方面的问题, 于是将他转到账户支持.
然后 David 要把问题解释给这个坐席听, 坐席告诉 David, 账户支持不处理退款事宜, 又把他转到其它部门. 解释了三遍, 退款终于发放了.
具备人工智能的智能路由
在 David 呼叫在线音乐公司时, 人工智能已经分析了网络搜索信息, 并预测 David 会打电话要求退款, 因为他认为这不该收费, 并将电话直接转给退款部门. 人工智能从门户, CRM 系统和其它数据源提取信息, 以分析客户的历史记录.
客户服务比以往任何时候都重要, 首席信息官们要指望人工智能这个改变游戏规则的技术.
坐席很快就获悉 David 多年来一直是声誉良好的客户, 以前从未要求退款. 坐席问 David:"你好, Thomas 先生. 我明白了, 你觉得扣费有误. 我可以帮你吗?"David 解释说, 他购买了这张专辑, 但很快就取消了. 坐席通知他说, 意外在所难免, 公司很乐意退款.
在这种情况下, 人工智能能够根据 David 的活动收集信息并预测呼叫的目的. 分析结果用于将呼叫路由给合适的人. 然后人工智能执行业务规则以确定退款是否得到批准并通知坐席.
企业正在收集大量有关顾客习惯和活动的信息. 人们无法像机器一样快速分析大量数据, 这是难题所在. 人工智能系统可用于检查数据, 并进行推断 -- 有助于企业更快更准确地为客户提供服务, 人工智能将正确的信息呈现给每位客户服务人员, 使他们更高效.
客户服务比以往任何时候都重要, 首席信息官们要指望人工智能这个改变游戏规则的技术.
来源: http://www.cioage.com/art/201805/573530.htm