2024年對話式AI商用指南

人工智慧和認知技術正在重塑客戶參與度，將客戶體驗從傳統角色轉變為客戶旅程的重要組成部分，這極大地影響了忠誠度和感知。

如今的客戶服務專注於打造優質的使用者體驗，而不僅僅是解決投訴問題。對話式AI收集和分析客戶資料以實現個人化在其中起著很大的作用。這導致了高品質、量身定制的互動，標誌著人工智慧在業務中的新時代，將數據驅動的洞察力與以客戶為中心的服務相結合。

AI+ASR，提升客服中心效率

透過認知AI和語音辨識（ASR）技術的融合，可以提高呼叫中心的效率，徹底改變客戶服務的提供方式。這種先進的整合標誌著傳統呼叫中心實踐的重大轉變，提供了更有效率、準確和個人化的客戶互動方式。

認知AI以認知科學原理為基礎，超越了簡單的腳本回應。它能夠理解、記憶、推理，並對每個客戶進行獨特的反應，模擬人類的互動。當與ASR結合使用時，這種人工智慧可以準確地處理口語問題，將其轉化為可操作的數據。這種組合在處理大量客戶查詢方面非常強大，以超越人類能力的一致性，並即時提供解決方案。

透過自動化例行任務和查詢，這些技術使人工代理商能夠專注於客戶服務的更複雜和有影響力的方面。這就是為什麼約70%的消費者更喜歡聊天機器人，因為它們能夠準確快速地回應，並主要用於與服務相關的查詢。

像蘋果和亞馬遜這樣的大公司透過調整他們的服務以滿足不斷變化的客戶需求而獲得成功，通常以高品質的服務為代價。沃爾瑪是這項策略的典型例子，他們使用了一個AI聊天機器人，每周有效處理超過2.3億次客戶互動，處理訂單追蹤、產品推薦和回答查詢等任務。這種方法是建立市場領先地位的關鍵因素之一。

客製化智慧的互動體驗

認知智慧系統透過運用其記憶和學習過去互動的能力，在創造超個人化和智慧互動方面表現尤其出色。這使它們能夠根據先前對話的累積知識提供客製化的建議和回應。

一項研究顯示，91%的用戶更喜歡商家提供與他們個人需求相關的優惠和推薦的品牌。

與ChatGPT等語言模型相比，這些人工智慧系統能夠更深入地理解人類語言，並提高溝通品質。與提供標準回應的基本聊天機器人不同，對話式AI以動態和有意義的方式與客戶互動。它主動偵測客戶需求或問題，使企業能夠主動提供相關解決方案。這種主動參與模式使企業能夠在問題出現之前滿足客戶需求，並提高客戶支援和關係管理。

透過AI提升操作效率

大約三分之一的消費者認為聊天機器人在解決問題方面非常有效。IBM的一份研究顯示，使用人工智慧聊天機器人可以將客戶支援成本降低30%。促進這種效率的對話式AI的關鍵特點包括：

• 智慧呼叫管理：透過智慧呼叫路由提高首次通話解決率，減少了需要大量代理人和通話時間的需求；
• 對組織機構的支援：人工智慧為組織機構提供即時數據和指導，提高了他們快速準確解決客戶問題的能力；
• 適應性學習：對話式AI平台在每次互動中不斷進化，確保它們能夠不斷改進並滿足不斷變化的客戶需求。

新的獲利機會

具備認知能力的對話式AI超越了傳統的問題解決流程，為企業創造了新的收入來源。它透過利用先進的認知能力，包括複雜的推理和問題解決技能，巧妙地識別了升級銷售和交叉銷售的機會。

與提供標準答案的基本聊天機器人不同，對話式AI以動態和有意義的方式與客戶互動。

對話式AI會主動偵測客戶需求或問題，使企業能夠主動提供相關解決方案。這種主動參與模式使企業能夠在問題出現之前滿足客戶需求，提升客戶支援和關係管理。

用對話式AI變革商業

在現代經濟中，企業的繁榮不僅依賴交易，還依賴培養關係。

關注點正在從純粹的數字轉向客戶關係的深度。

隨著技術和個人化的日益融合，具有認知能力的對話式AI在打造獨特的客戶互動中變得越來越重要，對於希望在2024年保持領先地位的企業來說，利用這些技術進步是與客戶建立更緊密的關係成為關鍵。