隨著大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)的快速普及應(yīng)用,客服中心無論是在運(yùn)營流程還是運(yùn)營模式上都在進(jìn)行著快速轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)與AI對客服運(yùn)營轉(zhuǎn)型的助力或驅(qū)動(dòng)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
1. 智能化客服:引入AI技術(shù)和自然語言處理(NLP)能力,尤其是像ChatGPT這種自然語言交互式AI,客服中心可以利用聊天機(jī)器人或虛擬助手來處理80%以上的常見問題和基本查詢,從而解放人力資源,提高客戶服務(wù)效率。智能化客服可以提供實(shí)時(shí)、一對一的支持,解答常見問題并處理簡單的事務(wù),讓客服團(tuán)隊(duì)專注于處理更復(fù)雜的問題和提供個(gè)性化的服務(wù)。
2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察:客服中心在日常運(yùn)營中積累了大量的客戶交互數(shù)據(jù)。通過分析這些數(shù)據(jù),企業(yè)可以獲得深入的洞察,了解客戶需求、偏好和問題模式。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察可以幫助企業(yè)了解市場趨勢、產(chǎn)品改進(jìn)的機(jī)會(huì),并優(yōu)化運(yùn)營策略??头行目梢耘c數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)合作,利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來發(fā)現(xiàn)隱藏在大數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息,為企業(yè)提供源源不斷的決策信息支撐。
3. 個(gè)性化客戶體驗(yàn):毫無疑問,現(xiàn)在是一個(gè)注重客戶體驗(yàn)的時(shí)代。借助AI技術(shù),客服中心可以通過客戶分群與客戶畫像,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的客戶體驗(yàn)。通過分析客戶的自然屬性、歷史數(shù)據(jù)、交互記錄和傾向偏好,客服人員可以了解客戶的個(gè)性化需求和習(xí)慣并提供更具針對性的個(gè)性化的服務(wù)。例如,客服人員可以根據(jù)客戶的購買歷史和偏好推薦相關(guān)產(chǎn)品,或根據(jù)客戶的歷史服務(wù)交互信息給予智能化路由,或預(yù)判客戶的服務(wù)需求,提前準(zhǔn)備好解決方案或預(yù)案。
4. 統(tǒng)一融合渠道支持:其實(shí)這是一個(gè)老話題,但仍有大量的客服中心未能實(shí)現(xiàn)或?qū)崿F(xiàn)不了。在大數(shù)據(jù)與AI時(shí)代,客戶使用各種渠道與企業(yè)進(jìn)行溝通,如電話、微信、APP、社交媒體和在線聊天等,確??蛻裟軌蛲ㄟ^自己喜歡的方式進(jìn)行交流,并保持一致的服務(wù)質(zhì)量和體驗(yàn)。客服中心需要在提供多渠道支持的同時(shí)內(nèi)部可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一客戶視圖,確保客戶在不同渠道間的業(yè)務(wù)流和信息流能夠順暢流轉(zhuǎn),實(shí)現(xiàn)服務(wù)的無縫銜接與全面的客戶關(guān)系管理和運(yùn)營。
5. 預(yù)測預(yù)防性性維護(hù):利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),客服中心變被動(dòng)為主動(dòng),實(shí)現(xiàn)預(yù)測預(yù)防性維護(hù)。通過監(jiān)測和分析設(shè)備或產(chǎn)品的傳感器數(shù)據(jù),可以提前發(fā)現(xiàn)潛在故障和問題,并采取相應(yīng)措施,以減少客戶投訴和提高產(chǎn)品可靠性。這種預(yù)測性維護(hù)可以節(jié)約企業(yè)成本,提高客戶滿意度和忠誠度。通過分析客戶的產(chǎn)品生命周期規(guī)律及聯(lián)絡(luò)歷史數(shù)據(jù),預(yù)判預(yù)警即將產(chǎn)生的客戶需求,通過主動(dòng)聯(lián)絡(luò)或提醒把服務(wù)前置,提升客戶體驗(yàn),降低服務(wù)成本。
總之,在大數(shù)據(jù)與AI時(shí)代,客服中心可以通過智能化客服、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察、個(gè)性化客戶體驗(yàn)、多渠道支持和預(yù)測性維護(hù)等方式實(shí)現(xiàn)智能化、數(shù)字化運(yùn)營轉(zhuǎn)型,提升服務(wù)品質(zhì),提高客戶滿意度。