企業可以依靠人工智能工具來部署對話式客戶體驗計劃，從而積極影響客戶忠誠度并增加利潤。

支持人工智能的虛擬助理已成為塑造現代客戶體驗(CX)的變革力量。這些技術工具重新定義了客戶期望和交互的格局，并為所謂的會話式客戶體驗奠定了基礎。對話式客戶體驗的范圍廣泛，包括量身定制的交互、簡化的操作以及培養持久的客戶忠誠度。

對話式客戶體驗的核心是重塑客戶參與度。它利用新興的通信技術，優先考慮每個接觸點的細心互動，旨在促進符合個人需求和偏好的有意義的對話。

支持會話式客戶體驗的核心技術之一是會話式人工智能。會話式人工智能是自然語言處理(NLP)、人工智能、機器學習(ML)、深度學習和上下文感知的融合。企業通過智能虛擬代理(IVAs)將對話式人工智能引入客戶交互。這種形式的人工智能是IVAs的關鍵組成部分，它可以幫助組織消除常規的交互，如果不能有效地解決這些交互，就會使客戶不滿意。

IVA在提供對話式客戶體驗方面的作用

組織使用IVA來促進與客戶進行真誠、流暢、實時的對話。他們使用對話式人工智能與客戶互動，并創造比標準電話樹更具對話性和人性化的體驗。IVA使客戶服務團隊能夠無縫處理跨渠道的大量客戶交互，同時保持服務質量和個性化。IVA還可以處理日常交互，例如常見問題、訂單跟蹤、安排預約和提醒以及記錄客戶反饋。現代客戶服務工具可以同時跨渠道監督所有這些活動，確保為企業客戶量身定制24/7一致的服務。

IVA還為客戶提供保留人性化服務的自助服務選項。客戶可以通過訪問常見查詢的即時解決方案來獨立解決問題。客戶訪問自助服務選項的能力減少了等待時間等痛點，同時還提高了組織的運營效率。通過啟用自助服務，IVA解放了人工代理，讓他們能夠專注于更復雜、更有成就感的項目，并滿足客戶的期望。

收集可行的見解以提供個性化服務

除了促進更多的對話互動之外，智能虛擬助理還是企業有價值的信息來源。每一次客戶對話都提供了對偏好、挑戰和行為傾向的見解。組織可以利用客戶數據來指導其實現對話式客戶體驗的旅程。例如，客戶數據可以幫助組織了解每次交互的背景，無論是支持查詢、購買還是反饋。這種背景使員工能夠更有效地解決客戶的疑慮并提供相關幫助。

通過以這種方式提供個性化服務，客戶服務可以不僅僅是被動幫助。相反，對話式客戶體驗創造了一個公司可以預測并先發制人地滿足需求的環境。從過去的合作中獲得的見解使決策者能夠制定個性化策略，而IVA等自動化工具可以支持這些策略。

人類與人工智能協作的價值

創建一個策略來協調人工智能與人類代理對于提供真正對話式的客戶體驗至關重要。人類和人工智能的協作將自動化的效率與人類互動的微妙同理心無縫地融合在一起。

為了在自動化交互和人工干預之間取得適當的平衡，企業必須首先確定可以有效自動化的交互類型和需要人為干預的交互類型。人工智能可以處理常見問題和訂單跟蹤等日常任務，而復雜的查詢或移情情況可能需要人工升級。

設計人工智能和人類交互之間的平滑過渡也很重要。例如，確保客戶在與人工智能交互時了解情況，并在需要時提供清晰的途徑升級給人工代理。此外，組織應該為客戶提供在自動化幫助和人工支持之間進行選擇的選項。人類擅長處理需要批判性思維、同理心、情商和創造力的復雜場景。公司可以確定哪些場景可以使用人工智能的支持，然后訪問這些人工智能驅動的見解，以幫助簡化和個性化服務。

通過精心協調人工智能和人類代理之間的合作伙伴關系，客戶可以獲得兩全其美的效果。

通過不斷完善人工智能系統確保成功

長期客戶滿意度是一個不斷變化的目標，要求企業不斷適應客戶偏好和不斷變化的趨勢。企業必須進行持續的適應和完善循環，特別是在人工智能系統方面。訓練和改進人工智能模型的迭代過程是提高響應準確性和相關性的核心。訓練和改進人工智能模型從初始模型開始，該模型根據現有數據和知識進行訓練，使其能夠為客戶的詢問提供明智的答案。

正如客戶數據對于個性化至關重要一樣，它對于改進人工智能系統也很重要。如果人工智能期望發生變化，以調查和評論形式出現的客戶反饋將成為完善應用程序和進行改進的催化劑。開發人員可以參考此反饋循環來通知正在進行的調整。團隊必須記住定期微調人工智能模型以納入新數據，從未回答或模棱兩可的查詢中學習，并了解不斷變化的語言細微差別。與優先考慮持續監控和改進的AI提供商合作可以減輕內部IT團隊的負擔。

積極征求和整合客戶反饋、監控新興趨勢并微調人工智能系統的企業準備提供對話式客戶體驗，保持協調、相關并響應不斷變化的客戶期望。

衡量對話式CX投資回報率的關鍵績效指標

衡量對話式CX計劃的投資回報(ROI)涉及評估這些努力如何轉化為切實的業務成果。幾個關鍵績效指標可以為此類舉措的有效性提供有價值的見解：

客戶滿意度得分(CSAT)：在客戶互動后監控CSAT調查，以衡量體驗與客戶期望的契合程度。CSAT分數的提高表明客戶體驗得到改善，表明對話式CX計劃取得了成功。

響應時間：通過對話式CX縮短響應時間，這表明滿足客戶需求的效率得到了提高。更快的響應可以培養積極的印象并有助于提高客戶滿意度。

首次聯系解決(FCR)率：對話式CX旨在提高首次互動期間客戶問題的解決率。較高的FCR率表明客戶的需求得到了有效滿足，對他們的滿意度和忠誠度產生了積極影響。

降低客戶支持成本：有效的對話式客戶體驗可以減少發送給人工座席的詢問量，從而降低與客戶支持人員配置相關的運營成本。

運營效率：人工智能系統與人工代理處理的交互數量以及由此產生的對資源分配的影響等指標展示了會話式客戶體驗計劃的效率。

凈推薦值(NPS)：監控NPS的變化(衡量客戶推薦企業的可能性)可以突出會話式客戶體驗對客戶擁護的影響。

衡量會話式客戶體驗投資的投資回報率涉及多方面的方法，考慮客戶滿意度、參與度、運營效率、財務收益和長期客戶關系。企業可以使用上述指標來定量和定性評估其對話式CX計劃是否成功。

會話式客戶體驗：客戶互動的新時代

會話式客戶體驗強調個性化交互、簡化操作和持久的客戶忠誠度。企業可以依靠人工智能工具來部署對話式客戶體驗計劃，從而積極影響客戶忠誠度并增加利潤。采用人工客服、人工智能、智能增值服務和會話式客戶體驗融合的企業迎來了客戶互動的新時代，從而提高了企業與客戶的互動度。