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人工智能如何撬动客户服务这门生意？
近年来随着移动互联网技术的高速发展,人工智能技术迎来了发展的峰点,已经遍布于移动互联网、大数据等商业映射下的各个行业中.在经济发展时代的强烈需求驱动下,新技术的不断涌现推动了呼叫中心的转型发展,伴随指纹掌纹识别、人脸和视网膜识别、智能搜索定位、智能控制以及语言和图像理解等新兴产业的兴起,人工智能技术已然成为重要的应用技术基础.
呼叫中心最大的发展动力就是服务价值观念的提升,根据客户的需求为客户提供优质的服务体验.不可否认,人工智能技术的投入可以大幅度提高单位和企业的工作效率,降低员工工作费力度,在领域可以分担重复率较高、需要大量运算、效率要求较高、复杂度相对较低的事务,但当沟通复杂程度较高时除了客观事物的判断,还需要进行情理判断、道德判断及生发同理心,这些都是机器智能无法全面“体察”的部分,是需要让人工去完成的更有价值意义的复杂性工作,因此需要革新服务场景、建模服务应用程序,让人工智能服务变的更有温度.
呼叫中心业务场景的转变是随着技术的变革而不断丰富和完善的过程,从原始单纯的解决客户问题、投诉问题及人工外呼回访到知识库搜索定位问题解决方案和预览式外呼回访,再到批量外呼的电话销售、预测式外呼和自动外呼,这些业务场景的出现都是基于各个时期技术的发展和推动；同时基于新时代的技术应用发展,客户的服务需求也在不断提升,作为系统供应商需要不断推出和迭代解决客户业务痛点的新场景.
人工智能技术结合人工,可以从哪些方面更好地应用于呼叫中心的智能化场景服务？
我们知晓客户的忠诚度往往和售后服务的跟踪情况成正比,因此当用户遇到问题拨打服务咨询问题时作为呼叫中心一线座席要保证快速回应客户抱怨、解决客户的困扰并让客户感受到用心与贴心的服务体验,此时呼叫中心需要担负起维护客户忠诚度的重大责任,解决疑难杂症.除此之外,呼叫中心还兼顾定期满意度回访、跟踪售后情况、挖掘潜在客户、推荐用户其他适用的产品、满足客户的其他需求的任务,通过口碑的信息裂变来打造优良的服务品牌,增加更多的新户资源.
凭借着从互联网络、APP 智能终端等渠道收集的数据结果来开展多轮交替不断的学习和并行计算,从而更加精准地感知和认知呼叫行业在人工智能驱动后的服务效果.
根据呼叫中心的发展现状结合大数据分析下的产物来完善呼叫中心流程体系的建设,人工智能帮助我们的工作变得更加方便快捷,让我们的工作更加精准高效,致力于打造用心服务,贴心用户的服务体验.
作为人工智能背后的知识缔造者,我们更应全面及时地了解掌握产品及服务的信息,尤为重要的是新产品、新流程、新业务等,提高人工智能服务的业务知识水平；完善人工智能服务的倾听技巧和对客户需求准确把握的技巧,有效判断和解决客户问题的痛难点,帮助人工智能准确把握客户需求,提供用户更为满意的问题解决方案.
2017 年7 月20 日,国务院正式发文《印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35 号）,发布人工智能规划根据科技发展前沿趋势的判断,立足于经济社会发展的战略需求做出的加速产业链布局,通过有条不紊的部署来推动人工智能研发和应用,通过近年来的积累发展,人工智能占比市场份额已经初步增大.人工智能成为国际竞争的新焦点,成为经济发展的新引擎,带来社会建设的新机遇.的广泛应用无疑在单位企业的人员招聘就业方面带来结构性的变化,部分简单重复性的工作会由人工智能完成,而更大部分的工作是需要人机协同实现智能化完成的,在人工的一大部分精力腾出后则可以创造出新的岗位需求.呼叫中心行业把人工智能技术领域内的自然语言处理、深度神经网络学习技术应用到服务行业中来,颠覆传统行业克服传统的成本高、效率低、服务质量提升满的问题,在各大企业包括兴起的电商服务领域必然引来一场智能服务革命的风暴.
如今,每个企业的现状、需求和问题解决诉求均有差异,这就需要智能呼叫中心能够真正落实到企业的场景化当中,个性化智能呼叫中心.例如基础智能型呼叫中心为用户建造如影随形的售后服务体验,当我们运用大数据来分析用户使用移动终端的行动轨迹、应用模块频次、数据上传间隔、操作管理员身份以及用户企业性质时,通过多维角度的大数据分析应用,根据用户的使用系统的错误代码追踪,用户可以自行在软件操作中点击问题上报,将问题数据回传到服务器上,然后运用多维计算方式分析用户存在问题的隐性原因,再反馈回复到用户使用的软件的弹屏上并告诉用户问题的原因是什么以及对应的解决方案有哪些.用户也可以在系统中选择智能系统问题处理方案,帮助用户自动接入智能IVR 语音问题处理流程.通过各类增值产品、大量的数据回传信息,将物联网和大数据智能技术相连接,实时反馈用户存在的问题,用户可以根据自身需求来进行个性化服务场景设定,为用户解决实时性问题,提升呼叫服务的智能化水平.
智能型呼叫中心同样是将人工智能技术与大数据密切结合,从多方面多角度地为用户带来更为优质的服务体验.人工智能服务是集成现有多方面的信息技术及应用来作为数据底层架构,其实现需要涉及跨平台、多元化的技术支撑运行,以切合用户的实际需求为中心展开建模,从而迭代服务体验新模式的创新.
例如基于智能型呼叫中心人工智能营销领域的应用场景建模,根据呼叫中心增值产品运用,为本中心的一次性问题解决率提供背景数据支撑,随机抽取被服务过的客户信息,以提供回访客户满意度的最佳时间为范例来分析,根据呼叫中心系统中所存储与客户之间的历史、短信发送、邮件以及远程等信息,利用智能呼叫中心系统可以借助于需求建模计算方式,筛选出同一属性下的用户信息,比如自动筛选出客户接电话频次最多的时间段、接收短信最多的时间点、用户咨询问题频次类型占比较大的问题,再针对于同一属性下的用户就其所属区域、类型以及主要应用方面进行细致分析,根据用户日常的特点为用户制定合适的回访语术脚本,站在用户的角度“解决用户之所存在的问题”,根据于用户的情况为其推荐合理的问题解决方案,同时对于本企业的增值产品进行需求化的推荐.与此同时,后台各个系统作为对外营销策略开展的服务基础,通过智能系统的筛选自动推断出联系客户的最佳时间阈值,再由系统按照不同班次的座席安排指定的回访营销人员进行服务质量跟踪,帮助其更好地工作,争取回访质量的最大化.
人工智能的发展规划已提升为国家发展战略并渗透至各个领域,伴随着国家重视程度的提升和企业客户服务意识的觉醒,人工智能的应用将在呼叫中心领域广泛增长并逐步驱动客户服务智能化的升级和发展,促进客户感知提升、运营效率提升以及成本的降低,同时也包括对于企业APP、微信在线等移动端的发展,以上这些,将使得传统的沟通方式发生质的变化.
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