無論是保險公司Farmers Insurance，保險公司Tryg，還是通用汽車金融公司GM Financial，現(xiàn)在紛紛轉(zhuǎn)向聊天機器人與AI技術(shù)，借此在疫情時期穩(wěn)定客戶群體。

3月份疫情期間，呼叫數(shù)量快速增長，GM Financial的AI聊天機器人“Nanci”一力承擔(dān)起約60%的客戶交互工作;而Tryg的聊天機器人“MIA”也處理了約80%的咨詢內(nèi)容。

所謂聊天機器人，是指利用AI算法理解并響應(yīng)客戶文本或語音問題的解決方案。目前，F(xiàn)armers Insurance、GM Financial以及Tryg，都在使用文本分析軟件，以聽取客戶交互信息并從中學(xué)習(xí)。

早在此次疫情之前，上述企業(yè)就已經(jīng)使用了此類技術(shù)，因此在COVID-19全面肆虐期間，各方能夠快速擴大技術(shù)應(yīng)用規(guī)模，以響應(yīng)客戶不斷變化的需求——例如應(yīng)答關(guān)于延遲還款以及申請救濟金等問題。

企業(yè)如何處理客戶對話，也就是所謂的“客戶體驗”，將是企業(yè)在未來幾個月重返辦公室的關(guān)鍵問題。

GM Financial

GM Financial公司執(zhí)行副總裁兼首席體驗官Bob Beatty指出，“在接到停工命令的一周之內(nèi)，我們的700名員工就開始轉(zhuǎn)為居家辦公。我們通過LivePerson對所有員工進行了培訓(xùn)，并在第一周內(nèi)為大家部署了虛擬桌面電話。”

圖：GM Financial公司執(zhí)行副總裁兼首席體驗官Bob Beatty

根據(jù)Beatty的介紹，他的團隊將對客戶交互中的各個環(huán)節(jié)進行數(shù)字化升級。他們選擇LivePerson作為一對一聊天平臺，選擇IBM Watson作為對話式聊天機器人方案，同時選擇Clarabridge作為文本分析工具。

在疫情之初，座席與客戶間的實時聊天通信在總體呼叫量中的占比，由10%迅速猛增至60%。無需任何人介入的前提下，他們的AI聊天機器人Nanci順利承擔(dān)了50%至60%的呼叫請求。Beatty解釋道，使用IBM Watson構(gòu)建而成的“Nanci能夠24/7全天候待命，并由我們的分析團隊每晚進行更新。”

GM Financial公司分析副總裁Michael Beste也提到，“要真正理解客戶的思路，我們必須對來自聊天與電話的成千上萬通客戶呼叫做出全面分析。Clarabridge負(fù)責(zé)從數(shù)以千計的日常客戶交互消息中提取主題與情緒基調(diào)。”以此為基礎(chǔ)，Beste的分析團隊會利用輸出結(jié)果以更新Nanci的響應(yīng)方式。

Beatty表示，“隨著疫情在美國的不斷蔓延，客戶在呼叫中表達了自己的還款壓力與擔(dān)憂。GM Financial則提供多種不同的支付解決方案，以滿足每位客戶的具體需求，并即時將方案傳遞至對應(yīng)的客戶服務(wù)代表手中。”

Farmers Insurance

Farmers Insurance公司的核心業(yè)務(wù)，就是為各類意外事件做好準(zhǔn)備。

Farmers Insurance公司首席客戶體驗官Melissa Joye表示，“今年3月，F(xiàn)armers Insurance引導(dǎo)19000名員工轉(zhuǎn)向遠(yuǎn)程居家辦公模式。”

圖：Farmers Insurance公司首席客戶體驗官Melissa Joye

在疫情爆發(fā)之前，F(xiàn)armers就已經(jīng)大力投入數(shù)字客戶拓展軟件，由保險業(yè)務(wù)專員通過該軟件與客戶進行交流。該公司使用多種軟件對客戶在交流中的表達進行整理與總結(jié)，并從中提煉出核心信息。在具體應(yīng)用中，F(xiàn)armers使用文本分析廠商Clarabridge的產(chǎn)品，在COVID儀表板內(nèi)單獨劃定了與疫情相關(guān)的反饋區(qū)域。

Joye介紹稱，“我們在疫情爆發(fā)初期，就意識到，很多客戶將在接下來的時期內(nèi)面臨嚴(yán)峻的財務(wù)挑戰(zhàn)。因此，我們延長了付款的寬限期。在評估里程數(shù)據(jù)時，我們看到駕車出行的頻率正在快速降低，這自然意味著交通事故比例也將有所下降。”為此，該公司將Farmers與21st Century兩種汽車保險的費率降低了25%。此外，F(xiàn)armers方面還調(diào)整了其他業(yè)務(wù)政策，希望幫助客戶順利渡過疫情難關(guān)。

Joye還提到，“我們能夠跨頻道聆聽客戶的聲音，實時分析數(shù)據(jù)并以充分的理解與同情之心對應(yīng)客戶。這一切，也幫助我們在疫情爆發(fā)期間繼續(xù)保持著積極的客戶體驗。”

Clarabridge開啟COVID指揮中心功能

圖：Covid指揮中心儀表板可顯示客戶的對話主題、情緒與情感傾向

在疫情流行期間，各類企業(yè)開始廣泛使用Clarabridge與Verint等產(chǎn)品，通過自然語言處理這一AI發(fā)展中的重大成果，幫助企業(yè)分析聊天、電話與郵件對話中的具體內(nèi)容。

Clarabridge公司CEO Mark Bishof表示，“疫情期間，人們首先討論的是要不要家居辦公，并在兩周之后迅速轉(zhuǎn)向精神刺激與財務(wù)擔(dān)憂等話題。”

圖：Clarabridge公司CEO Mark Bishof

Bishof還指出，Clarabridge公司在疫情期間為客戶們建立起“COVID指揮中心”這一特殊儀表板，目前已經(jīng)有超過100家客戶利用該儀表板跟蹤客戶的表達與感受。

其中的情緒模型，能夠強調(diào)人們在疫情流行背景下的感受，例如憤怒、沮喪等等。情緒模型負(fù)責(zé)匯總客戶每天的對話態(tài)度，以消極、中立或積極為主。這種對情緒趨勢的把控以時間(小時、天、周或月)為單位，幫助企業(yè)快速了解特定主題及客戶群體的當(dāng)前狀況。

Tryg Insurance

圖：Tryg公司的“MIA”聊天機器人由Boost.ai提供底層技術(shù)，負(fù)責(zé)處理挪威國內(nèi)高達80%的客戶呼叫流量。

Tryg公司業(yè)務(wù)效率負(fù)責(zé)人Benjamin Alex指出，“在COVID-19流行期間，我們數(shù)字客戶平臺的服務(wù)效果比預(yù)期更好。在疫情爆發(fā)的前兩個月，我們的客戶呼叫量增長了50%，而MIA聊天機器人負(fù)責(zé)處理其中約80%的對話。”Alex同時補充稱，如果要以手動方式處理這樣數(shù)量級的呼叫峰值，恐怕需要額外的10到15個應(yīng)答小組才能實現(xiàn)。

圖：Tryg A/S公司業(yè)務(wù)效率負(fù)責(zé)人Benjamin Alex

Trgy是丹麥、挪威與瑞典等國規(guī)模最大的非人壽保險公司，目前擁有400萬客戶，每年處理約100萬份理賠案件。根據(jù)Alex的介紹，客戶交互主要在丹麥國內(nèi)通過電話處理，而挪威與瑞典的事務(wù)則由電話與聊天平臺共同完成。

Alex指出，“我們擁有多種工具選項，分別負(fù)責(zé)處理不同的任務(wù)。其中語音分析由Verint負(fù)責(zé)，AI聊天機器人來自Boost.ai，機器人流程自動化(RPA)則源自于UIPath。我們?yōu)槊糠N工具建立起卓越中心，并根據(jù)企業(yè)與客戶的需求選擇并調(diào)整具體工具選項。”

在疫情爆發(fā)之前，Tryg公司即通過該平臺的自助服務(wù)功能處理高達60%的索賠案件，其中在線提交的索賠申請占總體申請數(shù)量的45%。Alex還提到，共有30%的索賠案件能夠在無需任何人工干預(yù)的情況下完成。

圖：Boost.ai公司首席商務(wù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Henry Vaage Iverson

作為MIA背后的支撐力量，Boost.ai公司在美國與歐洲200家企業(yè)的業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)中，觀察到顯著的流量增長。該公司首席商務(wù)官Henry Vaage Iverson表示，“在疫情流行期間，保險、銀行、醫(yī)療保健與公共部門等領(lǐng)域的峰值呼叫流量增長了300%。”

客戶對話——不容忽視的急迫需求

Forrester Research公司客戶體驗高級分析師Faith Aams指出，“去年10月，F(xiàn)orrester客戶體驗/CX指數(shù)報告預(yù)測，將有25%的客戶體驗專員，因無法向公司證明自己的價值而失去工作。雖然很多企業(yè)對此諱莫如深，但趨勢本身已經(jīng)無法阻擋。”

圖：Forrester公司發(fā)布的CX指數(shù)報告，主要衡量各企業(yè)在建立客戶體驗并維持客戶群體忠誠度方面的實際表現(xiàn)。

隨著疫情的爆發(fā)，Adams開始陸續(xù)收到驚慌失措的客戶體驗主管們打來的電話。她表示，“他們想知道自己該做什么，是否繼續(xù)正常運營，以及如何改變與客戶之間的交互方式。危機當(dāng)頭，要不要做客戶調(diào)查就成了新的難題。”

Adams解釋道，不同于效率低下的客戶調(diào)查，對實時會話進行分析往往能更有效地捕捉到重要洞見。她認(rèn)為，目前AI型客戶技術(shù)的普及，已經(jīng)開始幫助企業(yè)快速確定對話主題并為客戶當(dāng)前的情感/情緒定下基調(diào)。

圖：Forrester公司高級分析師Faith Adams認(rèn)為，在疫情流行后的恢復(fù)時期，企業(yè)如何傾聽客戶的聲音將成為重中之重。

Clarabridge公司的COVID指揮中心發(fā)現(xiàn)了大流行期間的一系列重要主題，包括“待在家中”、“精神刺激”以及“妄想式恐懼”。

Adams指出，“我們觀察到，那些能夠利用技術(shù)捕捉到客戶真實聲音的企業(yè)，往往可以更好地了解需求，并制定出行之有效的響應(yīng)舉措。”她還提到，部分Forrester客戶(包括Clarabridge與Verint)已經(jīng)開始使用客戶反饋循環(huán)，努力借此次疫情在市場競爭中脫穎而出。

客戶反饋循環(huán)的要義在于，分析客戶對話中的所有內(nèi)容、總結(jié)出對話的核心主題、而后為情緒(例如快樂或悲傷)及情感(例如積極、消極或中立)定下準(zhǔn)確的基調(diào)。