AI时代客户服务要如何应对?
2017-09-09 06:41
来源:未知
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  客户中心作为企业的窗口,承接着售前、售中、售后等多环节的服务职能,充当了企业与客户沟通联络的重要桥梁。

  随着移动互联网,电子商务,大数据,人工智能、云计算等技术的广泛应用,人们的生活习惯在不断发生变化,客户对于服务效率及客户体验的预期越来越高。这也意味着,客户中心的运营压力越来越大。

  客户中心如何市场的变化,用户行为的变迁与智能化技术的发展,如何将传统的服务中心整合为集服务,营销,销售于一体的客户交互平台,成为客户中心管理人员亟需思考和解决的问题。

  客户中心传统的按键式IVR(Interactive Voice Response)系统,根据菜单逐级按键选择的方式,往往无法带来良好的客户体验,客户需要花费冗长的时间和耐心进行判断和选择,复杂的用户界面导致无法快速找到自助服务入口,从而失去耐心选择人工客服,增加坐席压力。

  全天待命,提升用户满意度:提供7*24小时自动化服务,同时处理多种来电,降低客户挂断概率,提高满意度。

  系统,便捷企业内部管理:可同时为企业内部人员或客户提供完全相互的信息系统。

  智能分配,满足复杂呼叫需求:在呼叫分配上,可按照最优算法自动分配,也可根据用户处理呼叫。

  语音合成,丰富企业服务场景:语音合成技术,支持不同要求不同语言播放语音提示或咨询信息。

  客户对企业的第一印象和满意度,更多时候取决于坐席代表的态度、情绪、谈话技巧和业务能力。但客户中心常面临着人员流动率高、员工素质偏低的困境,如何稳定员工的技术水平,共享优质服务经验,降低培训成本,从而保障咨询效率与质量成为企业难题。

  客户画像,帮助企业深入了解客户:通过全面整合的客户画像信息,刻画企业及联系人特征,促进深入了解客户,为通话做充分准备。

  话术推荐,协助客服快速应对业务:已沟通及可以沟通的销售要点,针对客户问题,推荐应对要点及个性话术,打通客户相关业务的网民检索,同行推广信息。

  数据沉淀,帮助企业总结优秀话术:让用户标注优秀话术,引入用户进行知识共建,沉淀优秀销售经验,作为新销售的学习资源。

  实时,提升客户满意度:通过录音自动转成文字,识别出无效录音、客户、回复线%录音覆盖,实时客服服务质量,提升客户满意度及用户体验。

  多功能界面,提升企业效率:可通过选定问题类型、时段 、审核状态来查询机检结果,并选定具体一条机检结果,查看违规详情;可参考问题片段,对应文本快速定位问题。

  客户中心一方面要将产品和服务的信息传递给客户,另一方面要将客户的需求和传递给企业。但很多客户中心的知识库陈旧,信息不全面,坐席代表无法应对客户复杂及千奇百怪的问题,从而无法提供准确及高效的服务。

  数据挖掘,高效建立企业知识库:依托于百度大量的问答数据,可通过机器学习算法识别出企业通用语料,为客户提供标准通用的知识库。

  自主学习,优化企业问答能力:通过持续挖掘用户与机器人/客服的历史会话进行自主学习,不断提高解决问题的能力。

  百度智能客服解决方案,帮助企业进行传统人工客服、电销坐席等使用场景的智能化,组合语音IVR、金牌话术、语音质检、智能知识库等多个产品,支持多行业多场景专有知识及定制,为多功能场景提供智能化工具,致力于降低企业成本,提升客服效率,为客户提供更好的用户体验。

  专为企业传统客服、电销人员、传统质检等领域提供对应的场景化智能解决方案,降低智能化的学习成本。

  在百度已沉淀各领域高准确率的基础上可为企业特定行业、及特定业务范围、特定场景做高精准的定务。

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