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。

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。

1.聯絡中心 AI 是否只對大型企業有用，還是小型企業也能受惠？

完全不是，小型企業同樣可以獲益良多！AI 可協助他們擴大支援規模，而無需僱用龐大的團隊，讓客戶服務更快速、更有效率。

2.聯絡中心 AI 與虛擬助理有何差異？

將聯絡中心 AI 視為專為大型客戶服務所打造，可處理支援票單、路由和整合，而虛擬助理則較為一般，例如協助排程或提醒。

3.您如何平衡自動化與人性化的客戶服務？

這一切都與智慧交接有關。讓人工智能處理重複性的工作，然後在需要同理心或專業知識時，再由人工智能處理。如此一來，客戶既能快速獲得協助，又不會失去個人化的服務。

4.是否可以使用我們的歷史支援票單和通話記錄來訓練 AI？

沒問題。輸入過去的互動記錄有助於 AI 學習您的團隊如何回應，因此它可以提供更精確、更符合品牌的答案。

5.AI 如何處理模棱兩可或不清楚的客戶要求？

如果有不清楚的地方，人工智慧可以提出後續問題來釐清，如果真的卡住了，也可以交給人工智慧來處理。