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個性化產品和服務的出現導致客戶開始期待更快、更準確、更個人化的新標準體驗。隨著客戶標準的發展，正在處理的原始數據量和耗時的活動量猛增。
這就是由對話式 AI 提供支援的數位助理可以通過查找見解和自動化通信提示來提供豐富的客戶體驗，從而比人類更快、更準確地利用這些資訊的地方。投資於這些改進並實施支援此功能的工具可以為您的企業帶來強大的競爭優勢，特別是通過為您的客戶提供定製和流暢的體驗，讓他們查詢有關您業務的任何內容。
對話式 AI 的角色在設計上可以是對話式、過程式和智慧式的。這可以通過與客戶的直接互動來促進，還可以對文檔進行分類並提供上傳門戶和確認，為現有客戶提供即時個人化，並提供需要記住和實施的特定帳戶詳細資訊等等。
對話式 AI 的常見用例
全渠道體驗
- 將 管道 相互集成，以便客戶獲得一致的支援
自我服務
- 使客戶能夠隨時隨地以經濟高效的方式完成所需的任務
即時個人化
- 根據客戶環境和需求即時提供個人化產品、服務、優惠和內容，以提供差異化體驗
情緒分析
- 跨渠道識別、鑒定和提取情感，以瞭解其品牌、產品或服務的社交情緒
自動知識庫和內容創建
- 確定最相關的數據見解，以自動為每個用戶創建自定義內容，併為員工提供服務建議
預測性銷售線索
- 根據內部和外部數據對用戶轉化的可能性進行評分，使銷售人員能夠確定潛在客戶的優先順序
對話介面
- 使用戶能夠通過語音或文本與機器進行自然的對話
如何使用
數位助理使用自然語言處理 （NLP） 監控客戶對話，並推薦支援交流的內容。他們還可以通過回答直接查詢，在獨立於任何客戶的對話中直接支援 客戶服務 。通過適當的對話式 AI 訓練和徹底的整合，數位助理可提供流暢無縫的客戶體驗。
在創建機器學習演算法並建立數位助理的基本框架后，開發人員集成了意圖檢測。意圖檢測將客戶輸入的常見關鍵字（如小時數或退貨）與特定回應聯繫起來，建立與人類交互時使用的標準交換。在實踐中，這允許快速路由客戶，最大限度地減少延遲和挫敗感。
現在，您已經更好地瞭解了用例，讓我們將它們連結到對話式 AI 支援的最普遍的組織成果：
改善客戶獲取
- 使客戶隨時隨地輕鬆查找資訊並進行購買
- 為客戶提供可能滿足其需求的個人化產品、推薦和內容
- 為座席提供決策支援，並提供下一個最佳報價建議
- 快速擴展和縮減，始終以經濟高效的方式為新客戶提供服務
減少客戶流失
- 為客戶提供解決問題所需的支持，從而提高客戶滿意度
- 讓員工深入了解客戶的感受，為下一步最佳步驟建議提供資訊
增加每位客戶的收入
- 基本的日常客戶互動將由數位助理執行，釋放員工銷售產品或服務的能力
- 收集，分析並根據客戶的偏好和煩惱採取行動，以設計量身定製的產品，產品和促銷活動
降低服務成本
- 降低成本的機會取決於客戶管道互動轉移到支援對話式 AI 的管道
- 投資回收期短，集成成本低，潛在投資回報率高
- 當客戶使用數位助理時，演算法經過有機訓練，從而實現經濟高效的持續改進
提高員工滿意度
- 基本的日常任務可以通過支援人工智慧的數位助理自動完成，使員工能夠執行更多高價值和有意義的工作
- 通過數位助理為員工提供有關如何為客戶提供最佳支持的支援
- 與員工分享銷售線索建議，使他們能夠更好地實現銷售目標
提高凈推薦值
- 組織可以在使用對話式 AI 時增加其 NPS，以有效地提供一致且高品質的體驗。
提高銷售轉化率
- 當使用對話式 AI 在銷售過程中教育和告知潛在客戶時，組織可以顯著提高轉化率。
介紹 chatbots 人工智慧正在迅速發展。 根據埃森哲的數據，60%的受訪高管計劃實施 chatbots 用於售後、客戶服務和社交媒體。埃森哲並不是唯一一個在聊天機器人內部投射重大運動的組織。空間：查看這些非常有見地的聊天機器人統計數據。乍一看，聊天機器人技術和人工智慧支持的對話介面似乎非常相似。然而，如果你深入表面之下，技術就大不相同了。持續改進和最終客戶體驗遠非同一聯盟
雖然表面上看起來像這樣，但這兩種技術並不矛盾。儘管對話式 AI 正在與 chatbots 而且無疑更先進， chatbots 將繼續執行某些需求和任務。隨著您學習和理解自然語言，對話式 AI 將不斷發展並變得更加複雜。然而，很明顯，對這兩種解決方案的需求將在未來幾十年內飆升。69%的消費者更喜歡 chatbots 對於快速任務，70% 的消費者打算用虛擬對話人工智慧助手代替他們對您的醫療保健提供者、商店或銀行的訪問。
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