AI在客户服务中的全面指南
人工智能(AI)正在对客户服务产生深远影响 —— 从协助客服人员快速解决问题、帮助客户轻松找到答案,到助力领导者快速获取洞察。本文将探讨 AI 在客户服务中的具体应用方式,以及如何将其融入客户服务运营的最佳实践。
- 客户服务中的AI是什么?
- 客户服务中应用 AI 的优势
- 客户服务中 AI 的应用场景
- AI在今天的商业环境中
- 行业领导者的观点
- 传统AI与生成AI的比较
- 针对代理商和客户的AI
- 实施 AI 前需考虑的事项
- 解决方案
客户服务中的人工智能是什么?
客户服务中的 AI 既是客服人员的助手,也是客户的向导。它是客服人员的 “得力搭档”,承担繁琐的基础性工作,让客服能够专注于个性化回复;同时也是客户的 “指路明灯”,帮助他们快速找到正确答案。例如,AI 可以从企业知识库中检索与客户问题相关的文章,缩短响应时间,为客户提供即时帮助。
客户服务中应用 AI 的优势
- 提供个性化服务
- 高效解决问题
- 优化自助服务
- 释放人力价值
- 全天候响应
AI会取代人类的工作吗?
"大多数专家都认为,客户服务工作将会被增强和自动化,但不会被取代。"
为什么会向AI驱动的客户服务转变?
虽然技术的进步在向AI驱动的客户服务转变中起着一定的作用,但其他因素也在推动这一重大转变。首先,企业在寻找和保留有才能的客户服务代理人方面面临着越来越大的挑战,这给现有的代理人带来了压力。其次,如今的消费者期望有自助服务的选项,但有限的资源和时间常常阻止企业提供流畅的自助服务体验。最后,竞争激烈的经济压力推动企业寻找有效的解决方案。以下是一些说明这一点的统计数据:
- 每年有 45% 的客服人员离职
- 企业削减成本的需求持续上升
- 客服人员的职业倦怠加剧,工作效率低下问题日益凸显
- 客户服务被列为十大高压力职业之一
- 生产力增长态势持续低迷
- 约 88% 的客户服务流程始于自助服务环节
- 40% 的实时支持需求可通过自助服务渠道解决
- 当 AI 与人工客服在需要时能实现顺畅交接,74% 的客户可能会再次选择自助服务
*来源:麦肯锡,福布斯和高德纳
行业领导者
在说什么?
生成性AI和自助服务功能已被客户服务领导者视为2024年的两个重点关注领域。
传统 AI 与生成式 AI 的区别是什么
早期的 AI 通过简单的 “如果 - 那么” 规则实现任务自动化和效率提升。随着数据量增加,AI 可通过训练做出决策、预测结果并减少人工干预,这被称为传统 AI(也称为窄 AI 或弱 AI)。
随着 AI 技术的发展,生成式 AI 应运而生。它能基于海量数据在数秒内生成新内容。举例来说,假设一个图书馆存储了不同语言、主题的无数书籍,生成式 AI 不仅能检索任意主题的信息,还能瞬间基于这些数据生成全新内容 —— 这就是生成式 AI。
为服务代理和您的客户提供AI
提高代理人效率并提供个性化服务
从工单创建到解决,涉及多个流程:分配给合适的客服、理解问题、与其他团队沟通、撰写个性化回复等。遗憾的是,这往往导致漫长的等待时间和糟糕的客户体验,还会严重影响客户复购 ——55% 的客户表示经历多次糟糕体验后可能停止购买某品牌产品,8% 的客户称一次糟糕体验就会让他们离开。
AI 可缩短每个环节的耗时,助力客服快速响应客户,具体方式如下:
智能工单路由
AI 通过精准预测问题类型、涉及产品等细节,自动触发工单分配流程,让客服专注于问题解决,实现流程自动化。

响应内容摘要
为确保客服高效且准确地理解问题,生成式 AI 可对内容进行摘要,避免客服阅读冗长的支持文档,同时不漏关键信息。

回复优化辅助
花费数小时撰写完美回复会降低客服效率,生成式 AI 通过提供回复建议,支持客服自定义信息的结构、长度和语气,实现快速高效的服务。

客户情绪分析
有时候客户对问题的情绪反应比问题本身更重要。AI 可在客服阅读工单前识别客户的情绪状态,帮助客服从客户角度理解问题,进行共情沟通。

提升自助服务质量
根据Gartner的一份报告,约 70% 的客户会在某个阶段使用自助服务渠道,但仅有 9% 的人能通过该渠道解决问题。这主要是由于内容过时、自助服务渠道缺乏监控,以及客户对自助服务流程缺乏掌控力。而 AI 能从多个方面助力优化自助服务体验。
聊天机器人
为满足客户对即时、精准服务的需求,企业可在官网部署 AI 机器人。聊天机器人会利用企业知识库中的信息,根据客户的问题生成合适的答案。若客户需要人工协助,AI 机器人可直接发起与客服的聊天请求,或打开工单表单收集详细信息并同步给客服。这能让客服直接聚焦于解决问题,避免将时间浪费在信息收集中。

知识库洞察
确保知识库中存储客户真正需要的内容至关重要。AI 可通过工单标签识别高频问题,为优化知识库提供方向。这既能减轻客服工作量,也能更好地满足客户需求。

在实施AI之前需要考虑的事项
明确目标
传统 AI 可帮助客户服务决策者发现知识库漏洞、自动化任务、优化服务流程并满足客户自助服务需求;生成式 AI 则助力客服快速生成有效回复。企业需明确自身希望改进的方向,选择符合需求的客户服务软件。
数据可用性
人工智能依赖数据运行,数据量越大,AI 的预测和建议就越准确。企业需评估自身处理的数据量,以及 AI 软件高效运行所需的最低数据要求。
成本考量
在计划将 AI 融入客户服务软件前,需确认 AI 功能是否为软件自带,是否需要额外付费,是否涉及第三方集成及相关附加费用。
数据安全
客户信任企业保护其信息安全,因此需确保所选 AI 服务软件通过安全措施维护这种信任。审查供应商及第三方的隐私政策,确保符合所在国家的数据隐私法规。
实施时间
AI 实施涉及规划、训练和测试等大量工作,以确保交互准确性。具体耗时取决于所选软件,建议选择操作直观、人工干预少的软件,让服务团队专注于高效服务。
内容相关性
生成式 AI 高度依赖数据生成回复,企业需明确其使用的内部或外部数据,并确保客服合理谨慎地运用这些信息。
员工接受度
员工对新技术的认知会直接影响 AI 的采用率和效果。选择易于使用和理解的客户服务 AI 解决方案,是避免接受度问题的关键。
利用
Zoho Desk的AI Zia的强大功能
7×24 小时在线服务
Zia 从知识库中检索与客户查询相关的文章,提供精准即时的答案,助力客户完成自助服务。自助服务。
快速生成回复
Zia 生成预设回复,节省客服搜索或输入冗长内容的时间。
优化服务运营
Zia 会通知工单异常情况,预测触发自动化流程的工单字段,并以仪表盘形式汇总关键指标,实现高效运营。
构建强大的知识库
Zia 分析常见问题并提供数据,助力企业为客服和客户构建信息丰富的知识库。
提供个性化服务
Zia与ChatGPT的集成 帮助您的代理人快速概括每个客户的请求,并通过情绪分析理解客户的情绪,以便他们可以专注于个性化体验。
- 定义
- 好处
- 趋势
- 类型
- 特性
- 实施
- 解决方案