任何企業領導者都將證明客戶服務已成為企業的頭等大事。它甚至在保留現有客戶方面占據了很大的位置，而不是吸引新客戶。由于互聯網和智能數字設備的普及，客戶服務正獲得更多的增長。有了客戶手中的數字設備，他們正在使用智能解決方案來開展日常活動。對于企業而言，這些活動會產生足夠的見解/數據，以了解其行為和思維方式。借助人工智能(AI)和機器學習(ML)，企業可以真正利用這些見解來提供正確的客戶服務。

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人工智能驅動的客戶服務解決方案改善了業務的各個方面。它有助于提供出色的客戶體驗，并保持忠誠度、品牌聲譽、預防性幫助等等。而且這種發展將在未來增加。根據Moguls公司的調查，到2020年，超過85%的客戶支持通信將在不聘請任何客戶服務代表的情況下進行。

人工智能為客戶服務

根據Zendesk公司的研究，大約42%的B2C客戶在獲得良好的客戶服務后購買了產品/服務。研究還顯示，其中約有52%的人遠離無法提供預期客戶服務的品牌。通過在客戶服務中實施人工智能并提供個性化服務，企業可以更好地了解客戶，并減輕客戶選擇競爭品牌的挑戰。

人工智能在提供改善的客戶服務方面有兩個重要因素：

• 機器學習—一個強大的計算系統，可以分析大量數據以從中學習。垃圾郵件的識別以及任何在線視頻流服務中的“推薦視頻”功能都是機器學習的簡單示例。
• 自然語言處理—自然語言處理(NLP)與人工智能軟件進行交互以處理和解釋語音/書面消息的用戶。虛擬助手(例如Alexa、Cortana、Siri)是自然語言處理(NLP)的完美示例。

用于客戶服務的人工智能工具

根據Gartner公司的調查，到2022年，所有客戶體驗項目中的三分之二將利用IT來實現各種設備，應用程序和服務。當前，大約37%的客戶服務負責人正在使用人工智能機器人和虛擬客戶助手。

虛擬助手包括機器人，聊天機器人和數字助手，它們與客戶直接交互以提供信息，處理查詢和解決問題。這些助手的范圍從簡單的腳本編寫經驗到高級技術，例如NLP和NLU(自然語言理解)。這些助手與人類特工共同協作。

情緒分析

情緒分析是一個非常有用的工具，可以幫助營銷人員通過與客戶的互動來推動積極的結果。它可以檢測文本、文檔、段落、句子等中的極性(正面/負面意見)。它有助于分析客戶的反饋，無論是通過調查回復中的觀點還是社交媒體對話中的反饋。它還使品牌可以了解他們的客戶，并定制產品和服務以滿足他們的需求。

但是，情緒分析來自客戶每天生成的數據。實際上，該數據在世界范圍內是80%的非結構化數據。情感分析通過自動理解，處理和標記所有數據而使它們有意義。

企業還可以從與客戶的對話中獲得可行的見解，并在緊急情況失控之前發現緊急問題。例如文本分類，并按主題和優先級組織傳入的支持查詢。以后，可以將這些查詢發送到正確的部門，以確保立即處理最緊急的情況。另一個示例是分析有關服務/產品的大量評論，以確定有關定價計劃和客戶服務的客戶反饋。

自動路由

Omnichannel聯絡中心的不斷發展引起了客戶路由。IDG研究指出，從2018年開始，有44%的公司已開始采用數字優先的方法來吸引客戶。還有報告稱，有73%的客戶因長時間等待而煩惱，而有70%的客戶被轉移到新代理商后感到煩惱。

借助人工智能部署，自動路由可以了解客戶的意圖-他們是試圖獲取信息，要求退款還是要更新其送貨地址。與人工助手相比，借助人工智能，企業可以有足夠的時間將此類查詢路由到正確的位置/部門。

機器人過程自動化模仿人類如何完成特定工作流程中的任務。印度最大的銀行之一IICCI銀行已將機器人過程自動化集成到其整個渠道中的200多個功能中，包括零售銀行，外匯，貿易和人力資源管理。該銀行已能夠將客戶響應時間縮短60%，并將錯誤率降低到零。

在現代世界中，人工智能已經在客戶的日常生活中占有重要地位。對于企業而言，它可以提供對客戶需求的深入洞見的更好的客戶分析。隨著時間的流逝，企業將越來越依賴人工智能。

根據RobertHalf的說法，目前有39%的IT領導者正在使用人工智能，33%的人表示將在三年內使用它，而19%的人將在未來五年內使用它。通過部署人工智能，企業可以更好地了解他們的客戶，利用聊天機器人快速解決較小的查詢，使用情感分析來了解客戶對品牌的反饋，自動化流程以將等待時間減少一半，并總體上吸引客戶提供更好的體驗。