在客户服务中使用人工智能机器人的5个好处

简介: 日益兴起的人工智能机器人听起来可能有些像科幻小说中的场景,但事实上,发展的机器人并不可怕,它是一项为企业和客户带来切实利益的技术。

日益兴起的人工智能机器人听起来可能有些像科幻小说中的场景,但事实上,发展的机器人并不可怕,它是一项为企业和客户带来切实利益的技术。机器人已经成为客户服务领域的一个重要组成部分。2018年,全球机器人市场规模为12.74亿美元,预测到2024年将达到75亿美元。

谈到机器人的应用,人们通常想到与聊天机器人进行沟通互动。调查表明,60%的消费者曾经与聊天机器人进行沟通;48%的消费者表示,愿意与机器人聊天以获得服务。如果消费者仍然对机器人对企业业务是否具有意义持怀疑态度,那么在客户服务中使用人工智能机器人时,人们需要了解以下主要事情。

什么是人工智能客户服务机器人?

客户服务机器人是一种可实时提供客户问题交互式答案的技术。组织为机器人提供预先写好的指令,以回答客户通常提出的问题,机器人以对话的形式提供答案。由人工智能(AI)驱动的客户服务机器人使用来自每个客户服务交互的汇总数据来了解最有效的方法,并随着时间的推移改进响应。

人工智能客户服务机器人提供帮助的5种方式

一些组织最初可能对采用机器人取代人类互动的想法感到不适,但客户服务机器人并不是取代人工代理。它们应该部署在特定的场景中,从而为代理商和客户带来利益。当以这种方式使用时,它们可以带来巨大的好处。

1.客户更快地获得答案

随着自助服务的普及,超过三分之二的消费者表示,他们更喜欢采用自助服务而不是与人工智能客户服务机器人交谈,这使得客户更容易自己快速获得所需的答案。

在高峰时段,人类代理在处理客户咨询问题时,他们必须依次进行。而人工智能客户服务机器人可以同时为任意数量的客户提供答案,而且等待时间为零。

89%的客户表示,在决定从哪家公司购买产品时,快速回答客户服务问题非常重要。人工智能客户服务机器人可以在任何时间提供更快的客户服务,而人类代理很难做到这一点。在一项调查中,当消费者询问他们认为机器人程序的主要好处是什么时,最重要的两个答案是获得全天候的客户服务(64%)和对客户提出问题的即时回复(55%)。

2. 人工代理在重复性问题上花费的时间更少

人工智能客户服务机器人无法为每个客户服务问题提供即时解决方案,但是客户服务交互的种类繁多,不需要人工响应即可实现。如果组织的技术人员花费几个小时来回答一些简单的问题,例如“营业的时间是什么时候?”或“我的订单什么时候到达?”,那么这些问题将占用技术人员大量的时间。

机器人可以接管多达80%的此类常规问题查询,这对提升组织员工的士气很有好处。没有人愿意一直提供重复的答案。实际上,有79%的客户服务人类代理表示,当他们专注于处理复杂问题时,可以提高技能,而72%的客户服务代理商则认为,这使他们更有价值。

3.机器人可以帮助实现个性化

此时,人工智能机器人最明显的用途是转移明显响应的简单问题。但是,如果机器人技术与组织其他系统集成在一起,则可以开始为客户提供个性化的信息。

客户服务机器人可以利用组织的客户关系管理(CRM)数据库来确定访问其网站的人员是现有客户还是潜在客户。对于一家电子商务公司,当客户访问其网站时,人工智能客户服务机器人可以对相关选项提供建议,例如,“嗨,欢迎回来,您要检查最近订单的状态吗?”。

而在同一网站上,新访问者将会看到一个不同的问题:“第一次来这里?希望查看我们最受欢迎的商品或了解我们的故事吗?”

除了即时提供个性化体验外,客户服务机器人还可以将相关信息传递给人类。可以跟踪组织的客户是否已经尝试自行解决问题,并让人类代理知道客户访问过哪些帮助文章和网页。人类代理可以避免重复提供客户已经了解的答案,这节省了人类代理和客户的时间。

4.机器人在多个渠道上工作

如今的客户服务是全方位的。调研机构Forrester公司的调查表明,95%的客户在一次客户服务交互中使用三个或更多渠道。除了电子邮件和电话等普遍的渠道之外,客户越来越多地使用WhatsApp和Facebook Messenger等消息传递应用程序。客户现在期望在很多不同的地方使用这些服务,而且他们知道未来几年将在组合中添加哪些新渠道。

一个好消息是机器人可以是全方位工作。组织可以部署机器人程序来回答电子邮件、网站、Slack和各种消息应用程序中出现的常见问题。组织设置人工智能机器人的地方越多,就越需要卸载减少的工作。

通过确保人工智能机器人已连接到其余的技术堆栈,可以使用它们在所有渠道上提供自助服务体验。客户可以在较短的时间内通过自己选择的渠道获得所需的答案。

5.人工智能机器人只会变得更聪明

人工智能机器人的另一个优势是它们可以学习。人工智能客户服务机器人将跟踪客户获得每一个答案的反应。随着时间的推移,当他们收集关于客户互动的数据时,他们会不断地分析这些信息,并将其转化为有意义的见解。

越来越多的机器人更好地理解人们话语背后的情感。他们正在学习新的语言,并学习不同措辞方式的细微差别。它们拥有完美的记忆力,并记录在它们的每一次互动中哪些是有效的,哪些不是。

通过客户服务机器人获得的信息,将了解在每种情况下哪个答案是最佳响应。它将更好地确定哪些问题可以通过指向帮助中心文章的链接来回答,而哪些问题最好转移给人类代理。

人工智能机器人很擅长学习,并且随着每年数据量快速增长,它们只会变得更聪明,组织和其客户将会从中受益。

人工智能机器人和人类代理:使所有人受益的协作

人工智能机器人不会取代客户服务人类代理,客户将始终希望他们可以接触到真正的工作人员。但是,对于不需要客户服务人工智能给出的简单答案,它们提供了一种更快的解决方案,可以节省人类代理的时间和工作量,并比人类代理更快地提供客户所需的答案。

原文发布时间:2019-12-3
本文作者: Amanda Roosa/责任编辑:cres
本文来自云栖社区合作伙伴“企业网D3Net”,了解相关信息可以关注“企业网D3Net

相关文章
|
2天前
|
传感器 人工智能 机器人
【01】人形机器人研究试验-被有些网友痛骂“工业垃圾”“人工智障”上春晚的人形AI机器人-宇树科技机器人到底怎么样??-本系列优雅草卓伊凡亲自尝试下人形机器人的制造-从0开始学习并且制作机器人-可以跟随卓伊凡
【01】人形机器人研究试验-被有些网友痛骂“工业垃圾”“人工智障”上春晚的人形AI机器人-宇树科技机器人到底怎么样??-本系列优雅草卓伊凡亲自尝试下人形机器人的制造-从0开始学习并且制作机器人-可以跟随卓伊凡
18 1
【01】人形机器人研究试验-被有些网友痛骂“工业垃圾”“人工智障”上春晚的人形AI机器人-宇树科技机器人到底怎么样??-本系列优雅草卓伊凡亲自尝试下人形机器人的制造-从0开始学习并且制作机器人-可以跟随卓伊凡
|
2天前
|
人工智能 机器人 开发工具
LazyLLM:还在为AI应用开发掉头发?商汤开源智能体低代码开发工具,三行代码部署聊天机器人
LazyLLM 是一个低代码开发平台,可帮助开发者快速构建多智能体大语言模型应用,支持一键部署、跨平台操作和多种复杂功能。
45 2
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Magma:微软放大招!新型多模态AI能看懂视频+浏览网页+UI交互+控制机器人,数字世界到物理现实无缝衔接
Magma 是微软研究院开发的多模态AI基础模型,结合语言、空间和时间智能,能够处理图像、视频和文本等多模态输入,适用于UI导航、机器人操作和复杂任务规划。
77 2
|
1月前
|
数据采集 人工智能 算法
Seer:上海 AI Lab 与北大联合开源端到端操作模型,结合视觉预测与动作执行信息,使机器人任务提升成功率43%
Seer是由上海AI实验室与北大等机构联合推出的端到端操作模型,结合视觉预测与动作执行,显著提升机器人任务成功率。
81 20
Seer:上海 AI Lab 与北大联合开源端到端操作模型,结合视觉预测与动作执行信息,使机器人任务提升成功率43%
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PeterCat:一键创建开源项目 AI 问答机器人,自动抓取 GitHub 仓库信息、文档和 issue 等构建知识库
PeterCat 是一款开源的智能答疑机器人,能够自动抓取 GitHub 上的文档和 issue 构建知识库,提供对话式答疑服务,帮助开发者和社区维护者高效解决技术问题。
210 7
PeterCat:一键创建开源项目 AI 问答机器人,自动抓取 GitHub 仓库信息、文档和 issue 等构建知识库
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
具身智能高校实训解决方案 ----从AI大模型+机器人到通用具身智能
在具身智能的发展历程中,AI 大模型的出现成为了关键的推动力量。高校作为培养未来科技人才的摇篮,需要紧跟这一前沿趋势,开展具身智能实训课程。通过将 AI 大模型与具备 3D 视觉的机器人相结合,为学生搭建一个实践平台。
312 64
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能与机器人的结合:智能化世界的未来
人工智能与机器人的结合:智能化世界的未来
439 32
|
2月前
|
人工智能 安全 机器人
OpenAI重拾规则系统,用AI版机器人定律守护大模型安全
在人工智能领域,大语言模型(LLM)展现出强大的语言理解和生成能力,但也带来了安全性和可靠性挑战。OpenAI研究人员提出“规则基于奖励(RBR)”方法,通过明确规则引导LLM行为,确保其符合人类价值观和道德准则。实验显示,RBR方法在安全性与有用性之间取得了良好平衡,F1分数达97.1。然而,规则制定和维护复杂,且难以完全捕捉语言的多样性。论文:https://arxiv.org/pdf/2411.01111。
129 13
|
3月前
|
人工智能 机器人 Shell
AI语音机器人安装方法 AI机器人安装代码
AI语音机器人安装方法 AI机器人安装代码
64 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
2024.10|AI/大模型在机器人/自动驾驶/智能驾舱领域的最新应用和深度洞察
本文介绍了AI和大模型在机器人、自动驾驶和智能座舱领域的最新应用和技术进展。涵盖多模态大语言模型在机器人控制中的应用、移动机器人(AMRs)的规模化部署、协作机器人的智能与安全性提升、AR/VR技术在机器人培训中的应用、数字孪生技术的优化作用、Rust语言在机器人编程中的崛起,以及大模型在自动驾驶中的核心地位、端到端自动驾驶解决方案、全球自动驾驶的前沿进展、智能座舱的核心技术演变和未来发展趋势。
409 2

热门文章

最新文章