Gartner 2022年的一项研究强调了人工智能可以从客户服务运营中受益的三种"重要"方式：
1.获得见解
2.确保最佳用户体验
3.过程改进
许多形式的人工智能使客户服务功能能够实现这些结果。事实上，技术供应商正在将机器人过程自动化(RPA)、自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)功能嵌入到传统的呼叫中心软件中。与此同时，会话式人工智能、预测路由和语音分析正在成为人工智能主导的客户服务技术。
然而，任何此类人工智能客服软件的成功都取决于可用的数据。在之前引用的研究中，Gartner Bern Elliot的副总裁分析师指出：“寻求使用人工智能来改善数字和自助客户服务的客户服务和支持领导者应该确保他们有足够、准确和相关的数据来支持客户服务洞察力和预测用例。”
分解上述人工智能给客户服务带来的三种好处，以下七个用例可以在2022年提升客户服务。
- 了解客户的痛点
语音分析是一项长期存在的人工智能驱动的呼叫中心技术，由于NLP的进步，该技术正在不断改进。该技术的一个用例是用处置代码标记每个呼叫中心对话，使操作人员能够理解客户为什么要联系他们。有了这种能力，呼叫中心就可以准确地量化故障需求，并(再次使用语音分析)查明导致客户对话的问题。通过解决这些问题，呼叫中心可以降低故障需求、降低成本，并免去CX的工作。
- 提升主动的客户沟通
通过使用人工智能和机器学习来评估社会、历史和行为数据，企业可以更精确地了解消费者的偏好和行为模式。
一个顶尖的前瞻性客户服务策略可以根据客户旅程中的规则通知、调整或优化客户行为。然而，为了实现这种战略的红利，公司必须使用客户数据来评估客户在旅途中的位置。客户旅程分析为这铺平了道路，而其他人工智能工具可以自动发送主动警报。
3.建立360度的客户档案
通过使用人工智能和机器学习来评估社会、历史和行为数据，公司可以更精确地了解消费者的偏好和行为模式。
AI通常在CRM平台上，从它所检查的数据中学习和改进。在这样做的过程中，它为客户档案创造了新的见解–包括情绪预测–以优化客户服务。
- 自动化客户沟通
自动化人工智能助手现在可以响应所有呼叫中心渠道的客户，提供先进的自助服务。如果机器人的互动变得过于复杂，那么许多模型就会无缝地转向人类座席，后者会接收到迄今为止的对话记录。
通过增强机器学习，这些机器人还可以从之前的互动和客户行为模式中学习。在这样做的过程中，他们变得越来越复杂。
- 提高IVR
IVR是一种强大的呼叫中心技术。然而，这常常是客户失望的根源。许多呼叫者会被它呈现的选项所迷惑，对不清楚的导航感到愤怒，并且在它需要很长时间来导航时感到不耐烦。
然而，人工智能正在给IVR增压。事实上，正如麦肯锡公司所写的那样：“IVR系统正从蠢笨的菜单系统演变成能够处理复杂客户查询的智能"语音机器人”。"这些"语音机器人"利用自然语言理解能力，与NLP和RPA一道，无缝地为客户导航，从而实现下一代自助服务。
- 简化座席体验
人工智能技术可以自动化许多基本的桌面过程，以简化座席体验。有了这些工具，座席不再需要复制和粘贴信息、启动新的应用程序和手动填写表单。相反，桌面自动化会解决所有问题。
此外，座席辅助技术的进步使机器人能够实时跟踪对话，并主动向座席提供来自各种系统(如知识库、CRM和交付跟踪软件)的信息。因此，座席可以更无缝地响应客户的查询。
- 跟踪客户的情绪
人工智能可以通过多种渠道评估对话中的语言和语气，并判断来电者是高兴还是不高兴。通过监测情绪，座席可以调整他们的方法，以提供更好、更移情的服务。然而，或许更紧迫的是，公司可能会通过客户体验来衡量客户的情感。
事实上，这是一个不断发展的CX趋势。德勤(Deloitte) 2019年的一项研究指出：“情感和情境数据可以在所有关键时刻与客户建立更深层次的情感联系，从而增加他们的终身价值，同时降低他们更换品牌的可能性。”
