应用在客户服务团队的人工智能和机器学习工具

任何企业领导者都将证明客户服务已成为企业的头等大事。它甚至在保留现有客户方面占据了很大的位置，而不是吸引新客户。由于互联网和智能数字设备的普及，客户服务正获得更多的增长。有了客户手中的数字设备，他们正在使用智能解决方案来开展日常活动。对应用于企业而言，这些活动会产生足够的见解/数据，以了解其行为和思维方式。借助人工智能(AI)和机器学习(ML)，企业可以真正利用这些见解来提供正确的客户服务。

人工智能驱动的客户服务解决方案改善了业务的各个方面。它有助于提供出色的客户体验，并保在客持忠诚度、品牌声誉、预防性帮助等等。而且这种发展将在未来增加。根据Moguls公司的调查，到2020年，超过85%的客户支持通信将在不聘请任何客户服务代表的情况下进行。

人工智能为客户服务

根据Zendesk公司的研究，大约42%的B2C客户在获户服得良好的客户服务后购买了产品/服务。研究还显示，其中约有52%的人远离无法提供预期客户服务的品牌。通过在客户服务中实施人工智能并提供个性化服务，企业可以更好地了解客户，并减轻客户选择竞争品牌的挑战。

人工智能在提供改善的客户服务方面有两个重要务团因素：

机器学习—一个强大的计算系统，可以分析大量数据以从中学习。垃圾邮件的识别以及任何在线视频流服务中的“推荐视频”功能都是机器学习的简单示例。 自然语言处理—自然语言处理(NLP)与人工智能软件进行交互以处理和解释语音/书面消息的用户。虚拟队的助手(例如Alexa、Cortana、Siri)是自然语言处理(NLP)的完美示例。

用于客户服务的人工智能工具

根据Gartner公司的调查，到2022年，所有客户体验项目中的三分之二将利用IT来实现各种设备，应用程序和服务。当前，大约37%的客人工户服务负责人正在使用人工智能机器人和虚拟客户助手。

虚拟助手包括机器人，聊天机器人和数字助手，它们与客户直接交互以提供信息，处理查询和解决问题。这些助手的范围从简单的脚本编写经验到高级技术，例如NLP和NLU(自然语言理解)。这些助手与人智能类特工共同协作。

情绪分析

情绪分析是一个非常有用的工具，可以帮助营销人员通过与客户的互动来推动积极的结果。它可以检测文本、文档、段落、句子等中的极性(正面/负面意见)。它有助于分析客户的反馈，无论是通过调查回复中的观点还是社交媒体对话中的反馈。它还和机使品牌可以了解他们的客户，并定制产品和服务以满足他们的需求。

但是，情绪分析来自客户每天生成的数据。实际上，该数据在世界范围内是80%的非结构化数据。情感分析通过自动理解，处理和标记所有数据而使它们有意义。

企业还可以从与客户的对话中获得可行的见解，器学并在紧急情况失控之前发现紧急问题。例如文本分类，并按主题和优先级组织传入的支持查询。以后，可以将这些查询发送到正确的部门，以确保立即处理最紧急的情况。另一个示例是分析有关服务/产品的大量评论，以确定有关定价计划和客户服务的客户反馈。

自动路习工由

Omnichannel联络中心的不断发展引起了客户路由。IDG研究指出，从2018年开始，有44%的公司已开始采用数字优先的方法来吸引客户。还有报告称，有73%的客户因长时间等待而烦恼，而有70%的客户被转移到新代理商后感到烦恼。

借助人工智应用能部署，自动路由可以了解客户的意图-他们是试图获取信息，要求退款还是要更新其送货地址。与人工助手相比，借助人工智能，企业可以有足够的时间将此类查询路由到正确的位置/部门。

机器人过程自动化模仿人类如何完成特定工作流程中的任务。印度最大的银行在客之一IICCI银行已将机器人过程自动化集成到其整个渠道中的200多个功能中，包括零售银行，外汇，贸易和人力资源管理。该银行已能够将客户响应时间缩短60%，并将错误率降低到零。

在现代世界中，人工智能已经在客户的日常生活中占有重要地位。对于企业户服而言，它可以提供对客户需求的深入洞见的更好的客户分析。随着时间的流逝，企业将越来越依赖人工智能。

根据RobertHalf的说法，目前有39%的IT领导者正在使用人工智能，33%的人表示将在三年内使用它，而19%的人将在未来五年内使用它。通过部务团署人工智能，企业可以更好地了解他们的客户，利用聊天机器人快速解决较小的查询，使用情感分析来了解客户对品牌的反馈，自动化流程以将等待时间减少一半，并总体上吸引客户提供更好的体验。