在如今不稳定、不确定、的世界中，客户越来越多地联系客户支持团队。例如，在疫情期间，呼叫中心的来电和升级数量增加了300%以上。有些企业完全转向SparkleComm实时聊天和消息传递，以减少来电数量，使其客户服务座席人员能够集中精力解决关键问题，而不是琐碎的问题。
越来越多的企业正在为客户服务投资人工智能，以帮助快速解决问题并解决如此大量的查询。据预测，到 2026 年，十分之一的座席交互将使用对话式 AI 实现自动化，从而降低95%的呼叫中心成本。
接下来我们深入探讨呼叫中心 AI 的概念以及 AI 成熟度如何影响呼叫中心。
呼叫中心面临的三大挑战
- 不断变化的客户偏好
新冠疫情充当了数字催化剂，并导致客户偏好发生动态变化。此外，客户喜欢和消费不同格式的内容。不同时代的客户留下了巨大的数字足迹，并让企业需要处理结构化和非结构化数据。
2.缺乏个性化
由于对客户资料的可见性有限，有些行业的呼叫中心座席会向客户提供通用且相对不太有用的响应。孤立的客户视图导致缺乏个性化。
3.碎片化的AI解决方案
碎片化的 AI 解决方案价格昂贵、难以使用且可重用性有限。一个普通的呼叫中心使用多点解决方案，因此很难全面了解客户的旅程和偏好。
人工智能成熟度如何影响呼叫中心？
AI 成熟度是呼叫中心掌握所需 AI 功能以通过改善客户体验和提供快速解决方案为客户实现高性能的程度。由于不同的呼叫中心具有不同级别的 AI 成熟度，因此它们的自动化级别及其客户体验也不同。
据统计，只有 12% 的企业可以归类为 AI 成熟企业，到 2024 年这一比例将翻一番。在大流行前的时代，AI 成熟企业的收入比同行高出 50%。
鉴于 AI 在客户服务中的重要性，建议使用四个关键要素来评估企业的 AI 准备情况：
1.策略
企业必须有一个明确而详细的行动计划来支持人工智能。当前战略、差距、KPI 和预算限制应该是透明的。
2.企业文化
如果企业没有变革文化，任何人工智能和数字化转型计划都将失败。企业文化对入职员工至关重要。
- 技术与运营
为了成功实施技术，企业必须考虑他们当前的 AI 部署状态，并努力创建 AI 路线图以获得明确的结果。通常，在客户服务的最前沿使用两种技术：对话式人工智能和SparkleComm呼叫中心人工智能。
- 数据与分析
企业必须了解整个企业的数据流程和治理。由于 AI 技术使用机器学习来提高精度和准确性，因此数据应该是高质量的并且噪音较小。
呼叫中心AI成熟度模型
为了更好地了解企业的 AI 成熟度级别和 AI 准备情况，我们提出了一个四阶段呼叫中心 AI成熟度模型。
级别 1 - 初学者
这是 AI 成熟度的初始阶段，企业已经建立了基本的基础和意识。然而，人工智能技术的实际实施还有待解决。
级别 2 - 胜任
在第二级别，企业已经使用最少的数据源实现了基本的 AI 功能，以自动化较低复杂性的客户旅程任务。存在最少数量的集成。例如，使用一种语言创建单一支持渠道以提供一些基本的响应。在此阶段，企业可以解决偏差问题，但不能解决客户满意度问题。
级别 3 - 精通
精通 AI 的企业致力于扩展其 AI 能力。他们有多个数据源，在技术堆栈中的集成度相对较高，并且可以处理低到中等复杂度的任务。在此阶段，企业侧重于偏转、提高 CSAT 分数以及员工效率和满意度。例如，多个支持渠道以多种语言处理客户问题。
第 4 级 - 高级
AI 成熟企业具有高级 AI 功能来处理高度复杂的客户用例。他们可以从所有可用的数据源收集信息，并拥有紧密集成或统一的技术堆栈，以实现信息的轻松流动。他们可以超越提高客户满意度，专注于增加收入。
在成熟度模型中从初级阶段发展到高级阶段
呼叫中心必须致力于通过利用先进的人工智能功能成为体验中心。呼叫中心必须将其视为共享价值创造功能，而不是将客户服务功能视为解决问题的功能和成本中心——在客户旅程的每一步都吸引他们。以下是帮助您从 AI 初学者过渡到 AI 成熟中心的前三种方法：
主动的客户关怀：使用预测性客户服务方法和深入的客户洞察力可以帮助您培养忠诚的客户。支持座席必须接受培训，以识别潜在问题并制定客户外展计划。
自助服务策略：自助服务选项，如常见问题解答、人工智能/自动聊天机器人、面向客户的知识库和在线社区论坛，比与座席互动更受客户欢迎。
SparkleComm呼叫中心系统的对话式人工智能在客户服务职能中培养了一种自助服务文化。这些聊天机器人配备了先进的人工智能功能，可以跨多种渠道（聊天、社交和消息传递）以不同的语言提供支持。对话式人工智能从 30 多个渠道和 1 亿个数据点获取客户数据，为支持查询提供准确和精确的响应。
首次联系解决方案：必须让座席能够通过触手可及的 360 度全方位客户信息视图，在第一次互动中快速解决问题。所选的 AI 自动化功能必须使全渠道客户体验个性化和无缝。
