在當今數字化浪潮洶涌澎湃的時代,客戶對于服務體驗的期望已然達到了前所未有的高度。他們不再滿足于表面的、程式化的問題解答,而是熱切渴望獲得深層次的理解、情感上的共鳴以及高度個性化的關懷服務。
01.大模型與人工結合的必要性剖析
大模型作為人工智能領域的一項具有里程碑意義的技術創(chuàng)新,憑借其卓越的語言處理能力和海量的知識儲備,展現出了巨大的應用潛力。它能夠以極快的速度對海量的文本數據進行深度分析,精準理解客戶所提出的問題,并基于其強大的算法模型給出準確、詳實的回答。
這一過程不僅極大地提高了服務效率,有效縮短了客戶的等待時間,同時也確保了信息的準確性和完整性。例如,當客戶詢問某一特定套餐的費用詳情時,大模型能夠即時提供該套餐包含的各項服務內容、收費標準、計費周期以及可能涉及的優(yōu)惠政策等全方位信息,使客戶一目了然。
然而,我們必須清醒地認識到,盡管大模型在信息處理和知識檢索方面表現出色,但它并非萬能。大模型本質上是基于數據和算法運行的工具,缺乏真正意義上的情感感知和同理心。在面對客戶復雜多變的情緒以及隱藏在問題背后的深層次需求時,大模型也會有不足。
例如,當客戶因網絡故障導致重要事務受阻而情緒激動時,大模型可能僅能依據預設的程序和算法提供一些常規(guī)性的解決方案,而無法敏銳地察覺到客戶內心的焦慮和不滿,更難以給予其情感上的安撫和慰藉。這種缺乏情感互動的回應方式,可能會使客戶感到自己未被充分理解和重視,進而影響其對服務的滿意度。
與之形成鮮明對比的是,人類客服具備豐富的情感認知能力和嫻熟的溝通技巧。他們能夠通過客戶的語氣、措辭、語速等細微的語言線索,以及面部表情、肢體動作等非語言信息(在面對面溝通場景下),敏銳地感知客戶的情緒狀態(tài)。并根據這些洞察,運用恰當的語言表達方式和溝通策略,與客戶建立起深度的情感共鳴。
例如,在面對情緒激動的客戶時,人類客服會以溫和、關切的語氣與客戶進行溝通,表達對客戶遭遇的理解和同情。他們會耐心傾聽客戶的訴求,不急于打斷或給出解決方案,而是通過積極地反饋和適當的提問,引導客戶充分表達自己的想法和感受。在深入了解客戶的具體情況后,人類客服能夠結合自身的專業(yè)知識和經驗,為客戶量身定制個性化的解決方案,使客戶切實感受到自己的問題得到了重視和妥善解決。
02.大模型助力客服新生態(tài)溝通
大模型為新一代智能客服系統(tǒng)注入了新生態(tài)活力,以往智能客服系統(tǒng)依賴于提前設定的規(guī)則與答案,應答難免出現答非所問的情況,而如今注入了大模型能力的智能客服體系,能夠在客戶發(fā)起咨詢的瞬間,迅速對客戶的問題進行精準識別和分類。
例如,當客戶通過在線客服平臺詢問關于某一特定套餐的流量使用規(guī)則時,可以迅速呈現該套餐的流量額度、限速閾值、流量結轉政策等詳細信息,并配以直觀的圖表和示例進行說明,確??蛻裟軌蜉p松理解。
此外,大模型還具備一定的學習和自適應能力。它能夠根據客戶的歷史咨詢記錄和行為數據,不斷優(yōu)化自身的回答策略和推薦內容,為客戶提供更加個性化的服務。例如,對于經常咨詢流量套餐的客戶,系統(tǒng)會在提供常規(guī)信息的基礎上,主動推薦一些符合客戶使用習慣的流量增值服務或優(yōu)惠活動。
03.人工介入:傳遞情感溫度與專業(yè)關懷
同時,大模型根據前期溝通記錄,快速生成溝通紀要,人工客服在接手客戶咨詢后,會首先運用積極傾聽的技巧,全身心地投入與客戶的溝通中。他們會給予客戶充分的表達空間,通過專注的態(tài)度和適時的回應,讓客戶感受到自己的聲音被重視。在傾聽過程中,人工客服會密切關注客戶的情緒變化,捕捉客戶話語中蘊含的情感信息。
例如,當遇到一位因網絡故障導致重要商務會議中斷而大發(fā)雷霆的客戶時,人工客服會以沉穩(wěn)、溫和的語氣與客戶進行交流,表達對客戶遭遇的深切理解和誠摯歉意。他們會用富有同理心的語言安撫客戶的情緒,如“非常抱歉給您帶來了這么大的困擾,我們完全理解您現在的心情,您先消消氣,我們一定會盡快為您解決問題?!?
在穩(wěn)定客戶情緒的基礎上,人工客服會進一步通過深入的詢問和專業(yè)的分析,全面了解客戶所面臨的問題。他們會詳細詢問客戶的網絡使用環(huán)境、設備型號、故障發(fā)生的具體時間和表現等關鍵信息,以便準確判斷問題的根源。
例如,針對上述網絡故障問題,人工客服可能會詢問客戶所在的地理位置、周邊網絡環(huán)境是否正常、近期是否對設備進行過系統(tǒng)升級或安裝新的應用程序等。通過這些細致的詢問,人工客服能夠逐步縮小問題范圍,最終確定可能的故障原因。
隨后,人工客服會憑借其豐富的專業(yè)知識和實踐經驗,為客戶提供針對性強的解決方案。他們會用通俗易懂的語言向客戶解釋問題的成因和解決方法,確保客戶能夠理解并按照指導進行操作。在整個過程中,人工客服會始終保持耐心和專業(yè),不斷與客戶進行互動和確認,直至問題得到徹底解決。
04.深度融合:打造極致個性化服務體驗
一方面,大模型通過對海量客戶歷史數據的深度挖掘和分析,為人工客服提供全面而精準的客戶畫像和行為偏好分析報告。這些數據涵蓋了客戶的通信消費習慣、業(yè)務使用頻率、投訴反饋記錄、與客服的互動歷史等多個維度。
基于這些豐富的數據資源,大模型能夠構建出高度細化的客戶畫像,清晰地描繪出每個客戶的獨特特征和需求傾向。例如,對于一位經常使用手機觀看高清視頻且對網絡速度要求較高的客戶,大模型會在客戶畫像中突出標注其對高速穩(wěn)定網絡的需求偏好。
另一方面,人工客服在與客戶溝通結束后,會將客戶的最新反饋、特殊需求以及個性化問題等重要信息及時反饋給大模型系統(tǒng)。大模型會將這些新的數據納入其學習范疇,對知識庫和算法模型進行動態(tài)優(yōu)化和更新。
例如,如果客戶在溝通中提到希望能夠增加某項特定業(yè)務的功能,人工客服將這一需求反饋給大模型后,大模型會對相關業(yè)務的知識條目進行修訂和完善,并調整推薦策略。這樣,當其他客戶咨詢類似問題時,大模型能夠提供更加貼合客戶需求的回答和建議,從而不斷提升服務的精準度和滿意度。
05.大模型與人工結合的未來展望
從大模型的技術發(fā)展趨勢來看,其性能將不斷得到優(yōu)化和提升。未來的大模型有望具備更為強大的自然語言理解和生成能力,能夠更加精準地解析客戶的意圖和情感。例如,通過對語言語義、語境以及情感色彩的深度分析,大模型不僅能夠理解客戶問題的表面含義,還能洞察客戶潛在的需求和情緒狀態(tài)。
在情感分析方面,大模型可能會引入更為先進的情感計算模型,使其能夠根據客戶的語氣、用詞、標點符號等細微特征,實時、準確地判斷客戶的情緒傾向。并根據不同的情緒狀態(tài),自動調整回答的風格和內容,提供更加貼合客戶心理需求的回應。例如,當客戶情緒低落時,大模型會以更加溫暖、鼓勵的語言進行交流;當客戶表現出急切的情緒時,大模型會優(yōu)先提供簡潔明了的解決方案。
例如,在智能家居場景下,客戶可以通過語音指令與智能客服進行交互,智能客服能夠實時識別客戶的語音內容,并結合家庭設備的運行狀態(tài)和環(huán)境數據,為客戶提供個性化的服務建議。又如,在虛擬現實購物場景中,人工客服可以通過虛擬形象與客戶進行面對面的溝通,為客戶提供更加直觀、生動的產品介紹和購物指導。
在未來的發(fā)展征程中,我們有理由相信,隨著技術的不斷創(chuàng)新和進步,這種結合將為客戶帶來更加優(yōu)質、更高效、更便捷、更個性化的服務體驗,推動客戶溝通領域邁向新的生態(tài)發(fā)展階段。