隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展,客戶獲取信息渠道變得多樣化、便利化,客戶需求也在不斷升級,不僅要滿足高服務質量,還要滿足客戶在整個溝通過程中對企業(yè)服務的需求。要想提升客服端服務質量和客戶滿意度,除了通過提升客服人員的業(yè)務能力外,還可以通過人工智能技術來實現(xiàn)。AI技術已經(jīng)被廣泛應用于各行各業(yè),其中客服行業(yè)是人工智能在客服領域的應用之一。
智能客服
通過語音識別、自然語言處理、機器學習等技術,以語音和文字為主要交互方式,讓客服人員能以標準的服務用語和客戶進行溝通交流,幫助客戶解決問題或完成相關操作。
在AI智能客服系統(tǒng)中,客服機器人會將客戶咨詢的問題轉化為相應的話術,然后將這些話術轉換成語音,再通過系統(tǒng)的智能識別、理解和判斷能力,根據(jù)用戶的回答進行相應的反饋和操作,如對客戶回復進行篩選、分類,再根據(jù)不同類型客戶給出不同的解決方案??梢宰詣犹幚碛脩粲龅降母鞣N問題,節(jié)省企業(yè)人工成本;同時它還能提高工作效率?,F(xiàn)在很多企業(yè)已經(jīng)開始使用人工智能來替代傳統(tǒng)客服。
智能外呼
智能外呼是指根據(jù)客戶提供的信息,采用大數(shù)據(jù)分析、智能推薦等技術,通過電話或網(wǎng)絡遠程與客戶進行實時溝通,獲取客戶需求信息的過程。智能外呼不僅能夠提高客服端工作效率,還能夠幫助企業(yè)降本增效。
語義理解
語義理解是指理解自然語言,包括語言的理解、知識的理解和邏輯推理。語義理解可以實現(xiàn)對多輪對話過程的理解,為自動應答和自動咨詢提供信息支持。
在客戶服務場景中,當客戶詢問產(chǎn)品問題時, AI系統(tǒng)會先從知識庫中搜索相關信息,將與客戶問題相關的知識進行匹配,并結合知識庫和知識庫中的已知信息,如產(chǎn)品名稱、價格等,給出完整、準確的答案。若知識庫無法匹配到答案時,會告知客戶提問方式或引導客戶通過搜索引擎找到答案。在回答完問題后,系統(tǒng)會根據(jù)語義理解結果和歷史記錄、業(yè)務經(jīng)驗等生成新的問答或咨詢。系統(tǒng)根據(jù)不同問題生成不同的答案供客戶選擇。
情感分析
客戶情感分析是指通過對用戶輸入的文本進行分析,從而識別文本中所包含的情感傾向。例如,在商品評論中,可以通過情感分析識別出用戶對商品的正面情感,并將結果反饋給企業(yè)??蛻羟楦蟹治瞿軌驇椭髽I(yè)快速、精準地了解客戶的需求,并及時調整企業(yè)服務策略,以達到更好的營銷效果。
智能知識庫
知識庫是企業(yè)用于存儲客戶服務過程中的知識,以便客服人員在工作中隨時調用?,F(xiàn)在,人工智能已經(jīng)可以通過自然語言處理、機器翻譯、圖像識別等技術將復雜的知識轉化為易于理解的形式,然后通過知識庫中的查詢和推理功能將其應用于問題回答。
智能知識庫主要包括兩大部分:一是通過自然語言處理技術將客戶咨詢過程中的問題進行語義分析,進而對問題進行分類,形成客戶問題知識庫;二是根據(jù)客戶問題知識庫,將相關的知識信息進行整理和整合,形成問答庫。當用戶在咨詢時,系統(tǒng)會根據(jù)知識庫中的知識對用戶進行詢問進行智能應答,從而提高用戶滿意度。
(文章轉載于天潤融通)