CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:在考慮是否使用機器人自動化進行大部分客戶服務時，只有一件事真正重要：什么是B計劃？
應始終將完整的客戶體驗放在第一位。無論您的新虛擬座席的自然語言理解能力有多么強大，客戶都傾向于跟人工交互，即使是最好的機器也一樣。出于多種原因可能會出現問題；從問題會超出范圍，到獨特的無法預料的方式構建的問題，機器會直接拒絕客戶的請求。它會發生，而且會定期發生。關鍵部分是考慮接下來會發生什么。
如果您關心客戶體驗，那么在自動化客戶交互時，沒有什么比虛擬座席知道當不知道的時候該怎么做更重要的了。當它收到問題或請求而它又不確定如何處理時會發生什么？通常是兩種之一：要么承認它不理解，要么提供錯誤的答案。但如果有第三個可能呢？
以挪威最大的銀行DNB為例，他們以很高的比例（51％）成功地解決了客戶的來電詢問。但是只關注那些問題得到解決的51％客戶是不明智的。你還應該關心剩下的49％。他們的請求會發生什么？在DNB，剩余的49％被無縫路由給客戶服務中心的合適人員。人工座席可以快速讀取聊天記錄，并在幾秒鐘內為客戶提供所需的幫助。這完全歸功于他們如何定位他們的虛擬座席Aino，他是第一響應者，也是人工客戶支持的門戶。
此舉為他們減少了50%的人工支持聯絡量，非常令人驚嘆，并且減少了等待時間，從而顯著提升了客戶體驗。每天大約有20，000個在線客戶互動，他們的客戶互動自動化范圍可能是世界上最好的--在任何領域。Aino于去年10月推出，他們已經在努力增加交易能力；所以DNB才剛剛開始。
因此，為自動化而自動化并不是一個好的計劃。確保這是改善客戶體驗的舉措。在適當的環境下，人類和機器確實能夠成為一支令人難以置信的聯合團隊。
不只是AI
人工智能還不能代表意識形態。就像人類同事一樣，成功的人工智能數字員工也有一些特定的要求。這些要求與人類所期望的那些要求沒有實質性的不同，但它們具有非常明確的AI色彩。
- 廣泛的行業知識和經驗--我們的客戶擁有大量的行業知識和經驗，他們的業務非常具體。如果新數字員工要在新工作中取得成功，他們將需要在很大程度上依賴這種情報。客戶經常會看到第三方嘗試代表客戶重新創建此信息，這幾乎肯定會減損他們與虛擬座席交互的體驗。花時間和精力來傳輸高質量的行業數據，確保虛擬座席為最終用戶提供的答案完全一致--這是人類不容易復制的壯舉。
- 組織智能--要使虛擬座席真實地代表客戶的品牌，需要了解其核心價值觀和目標。此外，同樣重要的是，它需要理解和代表公司記憶，體現在對公司歷史及其獨特賣點的深刻理解。通過確保準確傳輸這些知識，客戶可以確保從他們的新虛擬座席繼續提供最佳的客戶服務。
- 出色的客戶服務--正確開發和培訓后，虛擬座席的客戶服務能力至少應該反映其人類同事提供的服務。當數字和人類服務變得更加難以察覺時，客戶滿意度就會提高。
- 持續改進--靜態虛擬座席存在快速導致最終用戶失去興趣的風險。回復需要保持最新，并且應經常更新意圖，以確保有關客戶及其提供的產品或服務的信息仍然具有相關性。從用戶交互中不斷分析數據以確保虛擬座席滿足其不斷變化的需求也很重要。
基于相關信息，對話歷史和預測分析，Conversational AI(對話式人工智能)現在處于一個成熟到足以在速度和準確度之間實現正確平衡的地方。許多企業正在使用它來為第一響應問題提供最準確的答案，即使政策，人員和產品發生了變化。
虛擬座席還可以利用數據智能在需要時將查詢路由到適當的人工座席，并在發生切換時提出有關如何處理問題或識別問題的第二線建議。
雖然一些企業尚未確信人工智能在處理客戶方面的優勢，但像DNB這樣的領導者正在向前邁進并向前發展。它們不僅是為了增加收入和降低成本，而且是為了在一開始就加速客戶體驗。而且他們已經證明了可以獲得的巨大收益。
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作者：亨利。艾弗森（Henry Iversen）
原文網址：http://customerthink.com/customer-service-and-conversational-ai-when-to-use-it-and-when-to-avoid-it-for-the-best-customer-experience/
