用于客户服务的人工智能和机器学习工具

任何企业领导者都将证明客户服务已成为企业的头等大事。它甚至在保留现有客户而不是吸引新客户方面占据重要位置。
由于Internet和智能数字设备的普及，客户服务正在获得更多的增长。随着数字设备掌握在客户手中，他们正在使用智能解决方案来进行日常活动。
对于公司而言，这些活动将产生足够的见解/数据，以了解其行为和思维方式。借助人工智能（AI）和机器学习（ML），公司可以真正利用这些见解来提供正确的客户服务。
人工智能驱动的客户服务解决方案改善了业务的各个方面。它有助于提供出色的客户体验，并保持忠诚度，品牌声誉，预防性帮助等。
而且这种发展将在未来增加。根据Moguls的一项调查，到2020年，超过85％的客户支持通信将在不雇用任何客户服务代表的情况下进行。
客户服务的人工智能根据Zendesk的研究，大约42％的B2C客户在获得良好的客户服务后购买了产品/服务。研究还显示，其中约有52％的品牌远离无法提供预期客户服务的品牌。
通过在客户服务中实施人工智能并提供个性化服务，公司可以更好地了解客户并缓解客户选择竞争品牌的挑战。人工智能在改善客户服务方面有两个重要因素：机器学习-一个强大的计算系统，可以分析大量数据以供学习。
垃圾邮件和“推荐视频”的标识任何在线视频流服务中的功能都是机器学习的简单示例。自然语言处理-自然语言处理（NLP）与人工智能软件进行交互，以处理和解释语音/书面消息的用户。
虚拟助手（例如Alexa，Cortana，Siri）是自然语言处理（NLP）的完美示例。用于客户服务的人工智能工具根据Gartner的调查，到2022年，所有客户体验项目中有三分之二将使用IT来实现各种设备，应用程序和服务。
当前，大约37％的客户服务经理正在使用人工智能机器人和虚拟客户助理。虚拟助手包括机器人，聊天机器人和数字助手，它们可以直接与客户互动以提供信息，处理查询和解决问题。
这些助手的范围从简单的脚本编写经验到高级技术，例如NLP和NLU（自然语言理解）。这些助手与人类特工合作。
情绪分析情绪分析是一个非常有用的工具，可以帮助营销人员通过与客户的互动来获得积极的结果。它可以检测文本，文档，段落，句子等中的极性（正面/负面意见）。
无论是通过调查回复中的意见还是社交媒体对话中的反馈，它都有助于分析客户反馈。它还使品牌可以了解他们的客户并定制产品和服务以满足他们的需求。
但是，情绪分析来自客户每天生成的数据。实际上，数据是全世界80％的非结构化数据。
情感分析通过自动理解，处理和标记数据，使所有数据变得有意义。公司还可以从与客户的对话中获得可行的见解，并在失控之前发现紧急问题。
例如，文本分类以及传入的支持查询均按主题和优先级进行组织。以后，可以将这些查询发送到正确的部门，以确保立即处理最紧急的情况。
另一个示例是分析有关服务/产品的大量评论，以确定有关定价计划和客户服务的客户反馈。用于自动路由的Omnichannel联络中心的不断发展导致了客户路由。
IDG研究指出，自2018年以来，有44％的公司已开始采用数字优先的方法来吸引客户。也有报告称，73％的客户因等待很长时间而感到烦恼，而70％的客户在被转移到新的代理商后感到烦恼。
借助人工智能部署，自动路由可以了解客户的意图，无论他们是试图获取信息，要求退款还是更新其送货地址。与人工助手相比，借助人工智能，公司可以有足够的时间将此类查询路由到正确的位置/部门。
机器人流程自动化模仿人类如何在sp中完成任务。