聯絡中心 AI | 使用案例及如何開始使用

1.接受客戶查詢

聯絡中心 AI 代理首先要處理來自電話、即時聊天、電子郵件或訊息應用程式等多種管道的客戶要求。AI語音助理和聊天機器人會使用自然語言理解(NLU) 來詮釋客戶的意圖，以辨識關鍵細節，例如緊急性和特定要求。

舉例來說，如果客戶詢問「我的訂單在哪裡？」，AI 代理會將其識別為追蹤請求，從系統中擷取相關的訂單詳細資料，並立即提供回應。

2.瞭解背景

聯絡中心 AI 會考慮情境，以提供更精確的回應。它會分析之前的互動和購買記錄，以提供個人化的協助，而非一般的回覆。

詢問退款事宜的客戶會收到基於其過去訂單的相關更新，避免不必要的來來回回。 

3.擷取和處理資訊

一旦意圖和情境被識別，人工智能就會與 CRM 和知識庫等後端系統連線，以尋找精確的詳細資訊。

如果客戶要求修改訂單，AI 會找出帳戶記錄，並在符合條件的情況下啟動流程。排除故障時，它會根據所描述的問題找出相關的指南或建議適當的下一步。 

在較複雜的情況下，AI 可能會先收集更多細節，然後才將要求升級至代理。

4.產生回應

AI 會根據收集到的資料產生回應。它確保回覆是：

• 情境感知：AI 會根據過去的互動和特定要求考慮客戶的歷史記錄，以個人化回應。
• 可執行：如果流程需要客戶輸入，例如確認訂單變更，AI 會提供清楚、逐步的指示。
• 適應性：回應會根據即時狀況（如庫存可用性或政策更新）動態調整。

例如，如果客戶詢問訂單的狀態，AI 不會只提供追蹤號碼。它會解釋預期的交貨時間，並建議一些選項，例如改道或加急運送。

5.升級至人工代理

當聯絡中心的 AI 無法完全解決問題時，它會將客戶轉移至員工，同時：

• 傳輸對話記錄，讓客戶不必重複。
• 提供背景資料、總結關鍵細節，例如意圖和嘗試的解決方案。

在需要專門協助的情況下，AI 會根據專業知識或緊急情況將請求分類。帳單問題可能會交由財務專家處理，而技術問題則會交由 IT 支援處理。 

6.監控性能 

在處理互動之後，聯絡中心 AI 會分析其效能，以最佳化未來的回應並提高效率。

• 追蹤遏制率。
• 分析客戶情緒。
• 偵測共同痛點。

7.不斷學習和改進

聯絡中心 AI 會隨著時間的推移，透過分析互動並根據實際使用情況進行調整，從而改進其準確性和有效性。

• 更新回覆：AI 會根據客戶的互動來改進回覆，使其更準確、更適切。
• 擴充知識：它結合了新的資訊，例如政策變更或產品更新，以保持與時俱進。
• 提高效率：AI 可透過最佳化工作流程和減少不必要的升級，適應重複發生的問題。

先進的通話路由可提供有效率的支援

利用演算法，AI 可根據來電者的詳細資料和服務需求，將客戶引導至正確的座席或自動化服務。AI 不會依賴基本的選單選擇，而是會分析多種因素來決定最佳的行動方案。

• 客戶歷史和意向：AI 檢視過去的互動，以判斷客戶是否有開放的支援票單或持續的問題，確保服務的連續性。
• 問題類型和複雜性：簡單的請求，例如密碼重設或訂單追蹤，可以由自動化系統處理，而較複雜的查詢則交由專門的代理處理。
• 緊急情況與情感分析：AI 可偵測客戶語音或訊息中的挫折感或緊迫感，優先處理需要立即處理的個案。

互動式語音回應 (IVR) AI

AI IVR 系統透過使用自然語言處理(NLP) 來詮釋和回應口語請求，從而改善傳統的呼叫處理方式。 

AI IVR 不會強迫客戶瀏覽僵化的按鈕功能表，而是讓他們自然地說話，從而提高效率和使用者體驗。

企業可實施 IVR 系統，讓來電者透過語音或鍵盤輸入要求資訊。傳統上，這些系統依賴雙音多頻 (DTMF) 信號來觸發預錄訊息或文字轉語音回應。隨著人工智能和 NLP 的發展，IVR 已經可以支援更自然的互動。

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用於客戶參與度的聊天機器人

減少呼叫中心的壓力，從能有效處理例行客戶詢問的 AI 聯絡中心聊天機器人開始。這些虛擬座席可讓客戶快速獲得常見問題的答案，而無需等待。

透過與後端系統整合，聯絡中心的 AI 聊天機器人可以提供訂單的即時更新，甚至協助帳戶管理。 

主動客戶拓展

AI 系統可通知客戶即將到來的約會或付款期限。企業也可以使用 AI 根據客戶偏好傳送個人化促銷訊息，提高參與度，同時減少錯失機會。

客戶情感分析

為了瞭解客戶情緒，AI 工具會在互動發生時進行分析。 

如果偵測到挫折感，系統可以將個案的優先順序升級。企業也可以利用情感趨勢來改善座席人員的訓練，並精進客戶服務策略。 

透過持續監控多種通路的回饋，人工智慧有助於在影響客戶滿意度之前，找出重複發生的問題。

即時代理協助

聯絡中心 AI 會聆聽即時的客戶互動，並根據需要從知識庫和過去的互動中提取相關資訊。它可透過以下方式提高座席效率

• 根據客戶的問題擷取有用的資源，例如常見問題解答或故障排除指南。
• 辨識之前的互動，提出符合客戶歷史的解決方案。
• 識別挫折感或緊迫感，讓座席人員優先處理重要的對話。
• 自動化通話轉錄與摘要，減少手動記錄的需求。

多語言支援

AI 翻譯工具可消除語言障礙，讓企業以多種語言協助客戶。無論是透過聊天或語音，AI 都能確保溝通順暢，而不需要龐大的多語言支援團隊。

詐欺偵測與安全篩檢

AI 會分析語音模式和驗證嘗試，以辨識可疑的活動。如果看起來有些異常，系統可以要求額外的驗證，或將案件升級至安全專家。

1.定義您的範圍

建立聯絡中心 AI 代理的第一步很簡單 - 它要做什麼？首先要清楚概述您的代理的目的。

決定是否將重點放在：

• 客戶查詢
• 代理協助
• 通話路由
• 主動參與
• 這些服務的組合

明確定義範圍可確保 AI 代理的設計能滿足特定的業務需求，並改善整體的客戶支援。

2.挑選平台

選擇支援 NLP 和自動化的 AI 平台，同時確保資料的即時擷取與整合。

AI 代理平台不乏選擇。如果您正在尋找靈感，我們精心挑選的頂尖 AI 平台清單是一個很好的起點。

評估聯絡中心 AI 平台時，請考慮下列因素：

• 與您的 CRM 和票務系統相容
• 支援文字與語音互動
• 符合您企業需求的客製化選項
• 可擴充性可因應不斷成長的客戶需求

對於聯絡中心 AI，Botpress 等平台提供包括自主節點 (Autonomous Nodes) 在內的先進工具，讓LLM 代理能決定何時遵循結構化工作流程或動態產生回應。開發人員可以使用簡單的語言提示來引導 AI，讓您更容易建立適應性、情境感知的虛擬座席，即時處理客戶互動。

3.整合工具和知識庫

選擇平台之後，下一個重要步驟就是整合任何與您的 AI 工作流程相關的工具、平台或系統。

低程式碼平台會提供預先建立的整合。靈活的聊天機平台會提供自訂整合 - 開發人員可以整合您使用的任何內部系統或平台，您希望聊天機可以與這些系統或平台合作。

您還要建立知識庫供聊天機器人使用，例如官方政策和程序、更新的等待清單或法律規定等來源。

4. 測試和完善

即使在部署了您的聯絡中心 AI 代理之後，仍會不斷有改進的機會。真實世界的互動將揭示 AI 可以如何改進，從回應準確性到更有效地處理複雜的客戶問題。

確保您的計劃包含在您的 AI 代理上重申的功能 - 這是目前為止將投資報酬率最大化的最佳方式。

5.部署 

一旦您的聯絡中心 AI 代理準備就緒，就該部署它並將其整合到您的客戶服務作業中。有多種方式可以讓它存取：

• 在您的 IVR 系統中實作，以協助處理呼入電話。
• 將其部署為您網站上的即時聊天小工具。
• 與Zendesk 或 Salesforce 等客戶服務平台整合。
• 連接至訊息傳輸管道，例如 WhatsApp、FacebookMessenger 或Slack 等訊息管道，以進行無縫的客戶互動。

為了確保最大的影響力，請與客戶和支援團隊溝通其可用性。適當的上線與認知將有助於使用者有效地與 AI 代理接觸，將其在簡化聯絡中心作業方面的價值發揮到最大。

6.監控

優質的 AI 代理平台會提供持續的分析，以追蹤績效並找出需要改善的地方。監控關鍵指標可確保人工智能持續增強客戶支援，而不是造成新的低效率。

• 即時分析有助於衡量回應準確性和遏制率。如果聯絡中心的 AI 代理經常將其應該處理的個案升級，就可以進行調整以改善其回應。
• 對話記錄可讓您深入瞭解重複發生的問題，讓企業精進工作流程並加強與客戶的互動。如果某些主題會導致挫敗感，更新訓練資料或改進自動化就能有所幫助。

如果有聊天機器人分析，企業就可以追蹤參與模式，並找出 AI 需要進一步優化的地方。