Pusat Hubungan AI | Kes Penggunaan & Cara Bermula

1. Terima pertanyaan pelanggan

Ejen AI pusat hubungan bermula dengan memproses permintaan pelanggan yang masuk daripada berbilang saluran, seperti panggilan telefon, sembang langsung, e-mel atau apl pemesejan. Pembantu suara AI dan chatbots mentafsirkan niat pelanggan menggunakan pemahaman bahasa semula jadi (NLU) untuk mengenali butiran penting seperti keperluan mendesak dan khusus.

Sebagai contoh, jika pelanggan bertanya, 'Di manakah pesanan saya?' ejen AI mengenal pasti ia sebagai permintaan penjejakan, mendapatkan semula butiran pesanan yang berkaitan daripada sistem dan memberikan respons segera.

2. Memahami konteks

Pusat hubungan AI mempertimbangkan konteks untuk memberikan respons yang lebih tepat. Ia menganalisis interaksi sebelumnya dan sejarah pembelian untuk memberikan bantuan yang diperibadikan dan bukannya balasan generik.

Pelanggan yang bertanya tentang bayaran balik akan menerima kemas kini yang berkaitan berdasarkan pesanan mereka yang lalu, mengelakkan berulang-alik yang tidak perlu. 

3. Mendapat dan memproses maklumat

Setelah niat dan konteks diiktiraf, AI menghubungkan dengan sistem backend seperti CRM dan pangkalan pengetahuan untuk mencari butiran yang tepat.

Jika pelanggan meminta pengubahsuaian pesanan, AI mencari rekod akaun dan, jika layak, memulakan proses tersebut. Apabila menyelesaikan masalah, ia mengenal pasti panduan yang berkaitan atau mengesyorkan langkah seterusnya yang sesuai berdasarkan isu yang diterangkan. 

Dalam kes yang lebih kompleks, AI mungkin mengumpulkan butiran tambahan sebelum meningkatkan permintaan kepada ejen.

4. Hasilkan respons

AI menjana respons berdasarkan data yang dikumpul. Ia memastikan balasan adalah:

• Sedar Konteks: AI mempertimbangkan sejarah pelanggan berdasarkan interaksi masa lalu dan permintaan khusus untuk memperibadikan respons.
• Boleh Ditindaklanjuti: Jika proses memerlukan input pelanggan, seperti mengesahkan perubahan pesanan, AI menyediakan arahan langkah demi langkah yang jelas.
• Adaptif: Respons melaraskan secara dinamik berdasarkan keadaan masa nyata seperti ketersediaan stok atau kemas kini dasar.

Sebagai contoh, jika pelanggan bertanya tentang status pesanan, AI tidak hanya akan memberikan nombor penjejakan. Ia akan menerangkan jangkaan masa penghantaran dan mencadangkan pilihan seperti penghalaan semula atau penghantaran dipercepatkan.

5. Meningkat kepada ejen manusia

Apabila AI untuk pusat hubungan tidak dapat menyelesaikan sepenuhnya isu, ia memindahkan pelanggan kepada pekerja, sambil:

• Memindahkan sejarah perbualan, jadi pelanggan tidak perlu mengulangi diri mereka sendiri.
• Menyediakan konteks, meringkaskan butiran penting seperti niat dan cubaan penyelesaian.

Dalam kes di mana bantuan khusus diperlukan, AI mengarahkan permintaan berdasarkan kepakaran atau kesegeraan. Isu pengebilan mungkin ditujukan kepada pakar kewangan, manakala masalah teknikal berlaku kepada sokongan IT. 

6. Pantau prestasi 

Selepas mengendalikan interaksi, pusat hubungan AI menganalisis prestasinya untuk mengoptimumkan respons masa depan dan meningkatkan kecekapan.

• Menjejaki kadar pembendungan .
• Menganalisis sentimen pelanggan.
• Mengesan titik kesakitan biasa.

7. Belajar dan memperbaiki secara berterusan

Pusat hubungan AI memperhalusi ketepatan dan keberkesanannya dari semasa ke semasa dengan menganalisis interaksi dan membuat pelarasan berdasarkan penggunaan dunia sebenar.

• Mengemas kini respons: AI memperhalusi balasannya berdasarkan interaksi pelanggan, menjadikannya lebih tepat dan relevan.
• Memperluas pengetahuan: Ia menggabungkan maklumat baharu, seperti perubahan dasar atau kemas kini produk, untuk kekal terkini.
• Meningkatkan kecekapan: AI menyesuaikan diri dengan isu berulang dengan mengoptimumkan aliran kerja dan mengurangkan peningkatan yang tidak perlu.

Penghalaan panggilan lanjutan untuk sokongan yang cekap

Menggunakan algoritma, AI boleh mengarahkan pelanggan ke ejen yang betul atau perkhidmatan automatik berdasarkan butiran pemanggil dan keperluan perkhidmatan. Daripada bergantung pada pilihan menu asas, AI menganalisis pelbagai faktor untuk menentukan tindakan terbaik.

• Sejarah dan niat pelanggan: AI menyemak interaksi lalu untuk menentukan sama ada pelanggan mempunyai tiket sokongan terbuka atau isu berterusan, memastikan kesinambungan dalam perkhidmatan.
• Jenis isu dan kerumitan: Permintaan mudah, seperti penetapan semula kata laluan atau penjejakan pesanan, boleh dikendalikan oleh sistem automatik, manakala pertanyaan yang lebih kompleks disalurkan kepada ejen khusus.
• Analisis segera dan sentimen: AI mengesan kekecewaan atau kecemasan dalam suara atau mesej pelanggan, mengutamakan kes yang memerlukan perhatian segera.

AI respons suara interaktif (IVR).

Sistem AI IVR memperbaik pengendalian panggilan tradisional dengan menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk mentafsir dan membalas permintaan yang dituturkan. 

Daripada memaksa pelanggan menavigasi menu berasaskan butang tegar, AI IVR membolehkan mereka bercakap secara semula jadi, meningkatkan kecekapan dan pengalaman pengguna.

Perniagaan boleh melaksanakan sistem IVR yang membolehkan pemanggil meminta maklumat melalui input suara atau pad kekunci. Secara tradisinya, sistem ini bergantung pada isyarat berbilang frekuensi dwi-nada (DTMF) untuk mencetuskan mesej yang dirakam atau tindak balas teks ke pertuturan. Dengan AI dan NLP, IVR telah berkembang untuk menyokong lebih banyak interaksi semula jadi

Menggunakan Ejen AI?

Baca Rangka Tindakan kami untuk Pelaksanaan Agen AI

Baca Sekarang

Akses sentiasa percuma

Chatbots untuk penglibatan pelanggan

Mengurangkan ketegangan pusat panggilan bermula dengan chatbot pusat hubungan AI yang mengendalikan pertanyaan pelanggan rutin dengan cekap. Ejen maya ini membolehkan pelanggan mendapatkan jawapan pantas kepada soalan biasa tanpa menunggu lama.

Dengan menyepadukan dengan sistem bahagian belakang, chatbot AI untuk pusat hubungan boleh menyediakan kemas kini masa nyata pada pesanan dan juga membantu dengan pengurusan akaun. 

Jangkauan pelanggan yang proaktif

Sistem AI memberitahu pelanggan tentang janji temu yang akan datang atau tarikh akhir pembayaran. Perniagaan juga boleh menggunakan AI untuk menghantar promosi yang diperibadikan berdasarkan pilihan pelanggan, meningkatkan penglibatan sambil mengurangkan peluang yang terlepas.

Analisis sentimen pelanggan

Untuk memahami sentimen pelanggan, alatan AI menganalisis interaksi semasa ia berlaku. 

Jika kekecewaan dikesan, sistem boleh mengutamakan kes untuk peningkatan. Perniagaan juga boleh menggunakan aliran sentimen untuk meningkatkan latihan ejen dan memperhalusi strategi perkhidmatan pelanggan. 

Dengan memantau maklum balas secara berterusan merentas pelbagai saluran, AI membantu mengenal pasti isu berulang sebelum ia memberi kesan kepada kepuasan pelanggan.

Bantuan ejen masa nyata

Pusat hubungan AI mendengar interaksi pelanggan secara langsung, menarik maklumat yang relevan daripada pangkalan pengetahuan dan interaksi masa lalu apabila ia diperlukan. Ia meningkatkan kecekapan ejen dengan:

• Mendapatkan semula sumber yang berguna, seperti Soalan Lazim atau panduan penyelesaian masalah, berdasarkan isu pelanggan.
• Menyedari interaksi terdahulu untuk mencadangkan penyelesaian yang sejajar dengan sejarah pelanggan.
• Mengenal pasti kekecewaan atau kesegeraan, membolehkan ejen mengutamakan perbualan kritikal.
• Mengautomasikan transkripsi dan ringkasan panggilan, mengurangkan keperluan untuk pengambilan nota manual.

Sokongan berbilang bahasa

Alat terjemahan AI menghapuskan halangan bahasa, membolehkan perniagaan membantu pelanggan dalam pelbagai bahasa. Sama ada melalui sembang atau suara, AI memastikan komunikasi lancar tanpa memerlukan pasukan sokongan berbilang bahasa yang besar.

Pengesanan penipuan dan pemeriksaan keselamatan

AI menganalisis corak suara dan percubaan pengesahan untuk mengenal pasti aktiviti yang mencurigakan. Jika sesuatu kelihatan luar biasa, sistem boleh meminta pengesahan tambahan atau memajukan kes itu kepada pakar keselamatan.

1. Tentukan skop anda

Langkah pertama untuk mencipta ejen AI pusat hubungan adalah mudah – apakah yang akan dilakukannya? Mulakan dengan menggariskan dengan jelas tujuan ejen anda.

Tentukan sama ada ia akan memberi tumpuan kepada:

• Pertanyaan pelanggan
• Bantuan ejen
• Penghalaan panggilan
• Penglibatan proaktif
• Campuran perkhidmatan ini

Menentukan skop dengan jelas memastikan ejen AI direka bentuk untuk memenuhi keperluan perniagaan khusus dan meningkatkan sokongan pelanggan secara keseluruhan.

2. Pilih platform

Pilih platform AI yang menyokong NLP dan automasi, sambil memastikan pengambilan dan penyepaduan data masa nyata.

Tidak ada kekurangan platform ejen AI untuk dipilih. Jika anda sedang mencari inspirasi, senarai susun atur kami bagi platform AI teratas ialah tempat yang bagus untuk bermula.

Apabila menilai platform untuk AI pusat hubungan, pertimbangkan faktor seperti:

• Keserasian dengan CRM dan sistem tiket anda
• Sokongan untuk interaksi berasaskan teks dan suara
• Pilihan penyesuaian untuk memadankan keperluan perniagaan anda
• Kebolehskalaan untuk mengendalikan permintaan pelanggan yang semakin meningkat

Untuk AI pusat hubungan, platform seperti Botpress menawarkan alat lanjutan, termasuk Autonomous Nodes , yang membolehkan ejen LLM menentukan masa untuk mengikuti aliran kerja berstruktur atau menjana respons secara dinamik. Pembangun boleh membimbing AI menggunakan gesaan bahasa biasa, menjadikannya lebih mudah untuk mencipta ejen maya yang menyesuaikan diri dan peka konteks yang mengendalikan interaksi pelanggan dalam masa nyata

3. Mengintegrasikan alat dan pangkalan pengetahuan

Selepas memilih platform anda, langkah besar seterusnya ialah menyepadukan sebarang alatan, platform atau sistem yang akan berkaitan dengan aliran kerja AI anda.

Platform kod rendah akan menawarkan integrasi pra-bina. Platform chatbot yang fleksibel akan menawarkan penyepaduan tersuai - pembangun boleh menyepadukan mana-mana sistem atau platform dalaman yang anda gunakan yang anda mahu chatbot dapat berfungsi dengannya.

Anda juga perlu membuat Pangkalan Pengetahuan untuk bot sembang untuk diambil – sumber seperti dasar dan prosedur rasmi, senarai menunggu yang dikemas kini atau keperluan undang-undang.

4. Uji dan perhalusi

Walaupun selepas menggunakan ejen AI pusat hubungan anda, peluang untuk diperhalusi akan sentiasa ada. Interaksi dunia nyata akan mendedahkan cara AI boleh bertambah baik, daripada ketepatan tindak balas kepada pengendalian isu pelanggan yang kompleks dengan lebih berkesan.

Pastikan pelan anda menggabungkan keupayaan untuk mengulangi ejen AI anda – ini adalah cara terbaik untuk memaksimumkan ROI anda.

5. Sebarkan 

Setelah ejen AI pusat hubungan anda bersedia, tiba masanya untuk menggunakan dan menyepadukannya ke dalam operasi perkhidmatan pelanggan anda. Terdapat pelbagai cara untuk menjadikannya boleh diakses:

• Laksanakannya dalam sistem IVR anda untuk membantu dengan panggilan masuk.
• Gunakannya sebagai widget sembang langsung di tapak web anda.
• Mengintegrasikannya dengan platform perkhidmatan pelanggan seperti Zendesk atau Salesforce.
• Sambungkannya ke saluran pemesejan seperti WhatsApp , Facebook Messenger atau Slack untuk interaksi pelanggan yang lancar.

Untuk memastikan impak maksimum, sampaikan ketersediaannya kepada pelanggan dan pasukan sokongan. Penyediaan dan kesedaran yang betul akan membantu pengguna melibatkan diri dengan ejen AI dengan berkesan, memaksimumkan nilainya dalam memperkemas operasi pusat hubungan.

6. Pantau

Platform ejen AI yang berkualiti akan menawarkan analisis berterusan untuk menjejak prestasi dan mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan. Memantau metrik utama memastikan AI terus meningkatkan sokongan pelanggan dan bukannya mencipta ketidakcekapan baharu.

• Analitis masa nyata membantu mengukur ketepatan tindak balas dan kadar pembendungan. Jika ejen AI pusat hubungan kerap meningkatkan kes yang perlu dikendalikannya, pelarasan boleh dibuat untuk meningkatkan responsnya.
• Log perbualan memberikan cerapan tentang isu berulang, membolehkan perniagaan memperhalusi aliran kerja dan meningkatkan interaksi pelanggan. Jika topik tertentu membawa kepada kekecewaan, mengemas kini data latihan atau memperhalusi automasi boleh membantu.

Jika analitik chatbot tersedia, perniagaan boleh menjejaki corak penglibatan dan mengenal pasti kawasan di mana AI memerlukan pengoptimuman selanjutnya.