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天潤(rùn)融通:用AI服務(wù)客戶,滿意度提高3倍,世界頂尖企業(yè)是這么用AI的!

原創(chuàng)

2024/07/04 11:56:26

來源:天潤(rùn)融通

作者:Tian

圖標(biāo) 2041

本文摘要

對(duì)于企業(yè)來講,客戶在不同觸點(diǎn)的每一次互動(dòng)體驗(yàn),都成為塑造品牌聲譽(yù)的“Aha時(shí)刻”,但同時(shí),隨著社會(huì)的發(fā)展的加速,客戶的需求也在日新月異,給企業(yè)帶來挑戰(zhàn),如何利用AI服務(wù)客戶,提高滿意度?來看看世界頂尖企業(yè)是怎么用的

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如今,客戶體驗(yàn)越來越成為影響客戶決策的核心要素。

對(duì)于企業(yè)來講,客戶在不同觸點(diǎn)的每一次互動(dòng)體驗(yàn),都成為塑造品牌聲譽(yù)的“Aha時(shí)刻”。但同時(shí),隨著社會(huì)的發(fā)展的加速,客戶的需求也在日新月異,給企業(yè)帶來挑戰(zhàn)。

因此,為適應(yīng)這一趨勢(shì),如今的企業(yè)必須借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型來緊跟消費(fèi)者步伐,深入洞察客戶的期望及其體驗(yàn)旅程。

要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),企業(yè)首先需要依托客戶數(shù)據(jù)平臺(tái),打造一個(gè)無縫銜接的全渠道服務(wù)體系;其次要通過精準(zhǔn)定制等策略滿足消費(fèi)者的獨(dú)特需求,并確保這些策略能夠被有效且廣泛地執(zhí)行。

這個(gè)過程中,大模型和人工智能技術(shù)正成為推動(dòng)企業(yè)達(dá)成目標(biāo)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

數(shù)據(jù)和實(shí)踐案例已經(jīng)證明,將人工智能整合到企業(yè)的客戶體驗(yàn)戰(zhàn)略中,能夠顯著提升企業(yè)在推動(dòng)客戶成功、增強(qiáng)客戶滿意度、優(yōu)化運(yùn)營效率和精細(xì)成本控制等方面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

01 AI,客戶服務(wù)新動(dòng)能

知名戰(zhàn)略咨詢公司Aberdeen在今年年初發(fā)布的一項(xiàng)名為《利用人工智能創(chuàng)造更真實(shí)的客戶體驗(yàn)》的研究顯示,客戶體驗(yàn)在企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)Top5的場(chǎng)景中排名第一。

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除此之外,積極采用人工智能的企業(yè)在提升員工互動(dòng)率、客戶服務(wù)效率及客戶體驗(yàn)等方面都優(yōu)勢(shì)明顯。使用人工智能的企業(yè)在客戶滿意度方面實(shí)現(xiàn)了3倍同比增長(zhǎng)(16.9%對(duì)5.7%),在不犧牲服務(wù)質(zhì)量的前提下大大提高了效率。

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Aberdeen的另一項(xiàng)基于全球 584 家企業(yè)的調(diào)查顯示,在 CX 中使用 AI 的企業(yè)或組織在多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域內(nèi)都具備顯著優(yōu)勢(shì)。

通過應(yīng)用 AI ,企業(yè)能夠精準(zhǔn)優(yōu)化客戶互動(dòng),確保信息傳遞的一致性,高效整合客戶數(shù)據(jù),并實(shí)時(shí)洞察客戶旅程的每個(gè)環(huán)節(jié)。這些舉措將極大提升企業(yè)客戶體驗(yàn)的質(zhì)量和深度。

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Liberty London 是一家標(biāo)志性的英國高端百貨公司,其主要通過電話、聊天、電子郵件等為客戶提供服務(wù)。借助 Zendesk AI,Liberty 實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)分類工單,并能在合適的時(shí)間將其分配給相應(yīng)的客服人員。

數(shù)據(jù)顯示,Liberty 成功將解決工單的時(shí)間減少了11%,客戶滿意度提升了9%,首次響應(yīng)速度加快了73%,每年節(jié)省21461美元的預(yù)算。

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02 AI賦能座席人員,為客戶服務(wù)提效

對(duì)于做好客戶服務(wù)來說,除了在外部為客戶提供更好的服務(wù)之外,在企業(yè)內(nèi)部提高客服人員的工作效率也同樣重要。

根據(jù)Aberdeen發(fā)布的2023年“CX Leaders’ Agenda ”發(fā)現(xiàn),客服人員需要平均花費(fèi)12%的工作時(shí)間尋找相關(guān)信息。以每天工作9小時(shí)、每周工作45小時(shí)計(jì)算,這相當(dāng)于每周有5小時(shí)24分鐘要花費(fèi)在信息搜索上。

因此,在客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)的工作中,為座席人員及時(shí)提供相關(guān)信息也至關(guān)重要。

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基于AI技術(shù)搭建企業(yè)知識(shí)庫,能夠大大提升客服人員的工作效率。

以天潤(rùn)融通與知名食品品牌好麗友的合作為例,天潤(rùn)融通推出基于AI大模型的智能對(duì)話機(jī)器人、基于大模型的座席輔助產(chǎn)品和企業(yè)知識(shí)庫。

首先,基于大模型智能客服可以更像真人一樣和客戶進(jìn)行對(duì)話。

即大模型提高了智能客服面對(duì)問題的泛化能力,讓智能客服能夠應(yīng)對(duì)更多問題。幫助人工客服將大部分簡(jiǎn)單問題精準(zhǔn)回復(fù),既提升了客戶的滿意度,也讓人工客服有更多時(shí)間、精力去應(yīng)對(duì)溝通專業(yè)問題。

其次,基于大模型的座席輔助產(chǎn)品可以在人工客服回答客戶問題時(shí),根據(jù)客戶提出的問題實(shí)時(shí)生成專業(yè)的回答推薦,人工客服對(duì)回答推薦進(jìn)行簡(jiǎn)單編輯即可完成回復(fù)。

最后,天潤(rùn)融通的企業(yè)知識(shí)庫可以將企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品介紹,售后文檔,食品相關(guān)的生產(chǎn)流程介紹,工藝材料、管理資料等等,全部納入到企業(yè)知識(shí)庫中。

以企業(yè)知識(shí)庫為基礎(chǔ),將這些知識(shí)以數(shù)據(jù)的方式放進(jìn)大模型中進(jìn)行精調(diào),就可以保證大模型在回答相關(guān)問題時(shí)的專業(yè)性和精準(zhǔn)度。

知識(shí)庫

借助先進(jìn)的大模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和細(xì)致調(diào)整,AI在處理客戶咨詢時(shí)展現(xiàn)出了卓越的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。

客戶聯(lián)絡(luò)云平臺(tái)的引入,進(jìn)一步增強(qiáng)了這一優(yōu)勢(shì)。

它可以高效地記錄并沉淀了與客戶的每一次互動(dòng),為知識(shí)庫的持續(xù)優(yōu)化提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過對(duì)這些互動(dòng)數(shù)據(jù)的深入分析,企業(yè)能夠更敏銳地捕捉市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和客戶需求,激發(fā)好麗友在產(chǎn)品和服務(wù)上的創(chuàng)新,有效滿足并引領(lǐng)市場(chǎng)趨勢(shì)。

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03 結(jié)語

顯而易見,大模型和人工智能技術(shù)在企業(yè)全面實(shí)施客戶體驗(yàn)(CX)戰(zhàn)略中扮演著日益重要的角色。

它們不僅助力企業(yè)將潛在客戶轉(zhuǎn)化為忠實(shí)擁躉,還在推動(dòng)一個(gè)以數(shù)字化為基礎(chǔ)、目標(biāo)清晰且易于用戶理解和溝通的商業(yè)環(huán)境的構(gòu)建。

人工智能正引發(fā)客戶服務(wù)領(lǐng)域的一場(chǎng)深刻革命,它超越了單純的效能增強(qiáng),能夠徹底優(yōu)化企業(yè)現(xiàn)有的客戶服務(wù)流程,并開辟創(chuàng)新服務(wù)的全新路徑,重新定義客戶服務(wù)部門的價(jià)值和地位。

案例資料出處:
1、Liberty London:https://www.zendesk.com/customer/liberty-london/
2、博西家電:https://www.medallia.com/blog/how-ai-personalization-is-changing-the-customer-experience/
3、Metlife:https://masterofcode.com/blog/generative-ai-for-customer-experience#MetLife_Elevating_Agent_Performance
數(shù)據(jù)來源:
1、Aberdeen:《Create More Authentic Customer Experiences with AI》
2、Aberdeen:《Helpful AI: The Future of Personalized Customer Experiences》
若轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處:http://www.y5p379.cn/news/8903.html
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