改进客户服务：认知技术如何为呼叫中心创造价值

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在本文中，您将了解到 …

• 认知助手自动执行日常客户服务，将客服人员从这些工作中解放出来，从而能够集中精力开展高价值的互动。
• 认知洞察可帮助呼叫中心提高运营效率。
• 认知解决方案简化了多渠道支持，包括社交媒体渠道。

高效的客户服务以高效的第一接触点为前提，但按键式和互动式语音应答（IVR）系统通常不会带来任何价值，反而经常成为引发客户和客服之间矛盾的导火索。

这种体验似曾相识。75%的客户表示，联系到客服人员需要很长时间。平均而言，呼叫中心有 32%的来电至少要经过四级菜单才能转接到客服人员。91%的客户出于同一个原因多次拨打客服电话，90%的客户来电被搁置太久，89%的客户被迫向多个客服人员重复讲述情况。

糟糕的客户服务会给企业造成巨大损失。美国企业每年在呼叫中心的人力和技术方面的花费为 1,120亿美元，然而每年 2700亿个客户服务来电中，有一半的问题未得到解决。这种糟糕的结果给美国企业造成 410亿美元的损失。

此外，客户的要求比以往任何时候都要高。他们期待即时获得便捷的个性化服务。客户常常因为糟糕的客服体验而另投他家，许多人在经历一次差劲的体验后，再也不会回来。客户公开分享糟糕体验的次数是分享优质服务次数的两倍。

因此，呼叫中心高管将改进客户体验定为优先任务也就不足为奇了。许多呼叫中心通过采用认知技术和人工智能，应对这些迫切的挑战。事实上，IBM 的研究表明，认知技术的早期采用者将改进客户服务视为采用这项技术的最主要成果之一。

认知助手自动执行客户服务

与按键式和 IVR 系统不同，认知助手模拟客服人员的服务方式。它们通过挖掘数据、识别模式和借鉴经验，模仿人脑的工作方式。它们通过自然语言对话开展个性化的客户互动。它们的智能具有情感。它们能察觉客户情绪，根据其语调做出恰如其分的反应。它们借鉴经验，不断改进。

认知助手还具有快速、准确和功能广泛的优点。它们接受训练，成为专家，扩充客服人员的专业知识。几乎所有客服渠道都可与这些系统整合。它们可用于在通话期间支持客服人员，也可直接与客户互动。它们根据通话历史记录、购买历史记录和其他数据建立服务模式，为客户量身定制互动过程。

然而，认知助手并不会彻底取代客服员工。日常服务委托给这些系统再合适不过，但复杂和少见的请求仍需客服人员干预。例如，财富顾问倾向于将大部分时间花在为高净值客户提供咨询上。认知助手将专业知识带给更多的客户，而无需占用财富顾问的时间。

技术提供商 Volume Global 的主要业务是为大型跨国客户开发定制应用，近来，他们将工作重点放在通过智能机器提高人员工作绩效，以及将认知技术融入客户服务之中。Volume 首席执行官 Chris Sykes 总结道，如果日常服务由认知助手自动执行，客服人员就能够集中精力开展复杂而有价值的互动。“这并非取而代之，”Sykes 说道，“这是一种优化。认知助手将我们的大脑从最单调的工作中解放出来，从而可以更好地发挥其作用。许多呼叫中心客服人员陷入了机械工作的状态之中。他们日复一日地阅读脚本，应付各种客户不满情绪。许多客服人员每天要处理 20-30 个来电，不满的客户只能向他们宣泄负面情绪。认知助手替客服人员揽下这些费力不讨好的活，使后者能够在更舒适的工作环境中发挥作用。”

Volume 还为 BP Castrol 开发了认知助手，以支持客服热线处理技术请求。“我们发现，技术解决方案专家有 60-70% 的时间花在处理同样的问题上。”Sykes 解释道，“而且这些问题完全跟技术没有关系。这些问题的答案能够在网站上轻松找到。认知助手为客户提供 24/7 式的服务，帮助解决这些问题。更重要的是，认知助手使技术解决方案专家能够专注于真正需要投入精力认真思考的 30-40% 的技术性问题，而不是那 60-70% 一周要被问上几十上百次的非技术性问题。从而将好钢真正用在刀刃上。”

“许多客服人员每天要处理 20-30 个来电，不满的客户只能向他们宣泄负面情绪。认知助手替客服人员揽下这些费力不讨好的活，使后者能够在更舒适的工作环境中发挥作用。”

— Chris Sykes，Volume 首席执行官

认知洞察提高运营效率

三井住友保险（MSI）借助认知技术所发现的洞察，提高客服互动的效率。传统上，MSI 在话务量高峰季会投入临时客服人员。虽然这种方法帮助 MSI 成功应对高话务量，但也会导致人工成本上升，而客户满意度指标并没有什么变化。MSI 希望发现模式，优化资源，而不是季节性地增加人手。

MSI 的认知解决方案分析来电的内容 — 大量的非结构化数据。该解决方案能够识别趋势和情绪，帮助 MSI 做出响应 — 在常见问题解答（FAQ）网页或前台录音系统中发布更具洞察力的前台客户消息。MSI 发现，这些响应措施大大减少了来电数量。

MSI 训练认知助手基于认知洞察高效回应常见查询，并基于客户的行为模式为客服人员及时提供信息。例如，认知工具发现，在客户投保一整年后，保单取消的情况变得较为频繁。但是，在一年后取消保单的同一客户也更有可能购买其他的保险产品，因此是追加销售的理想潜在客户。发现这些客户后，客服人员就能够采取主动措施，降低客户流失率，增加销售额。

总体而言，得益于认知解决方案，MSI 呼叫中心的响应速度提高了 11%，客户满意度评级从二星升至三星，并大幅降低了话务量高峰季因增加临时员工所带来的成本。“认知技术给我们带来了关于客户心声的全新观点，”一位 MSI 高管表示，“并提供了改善运营效率所需的洞察。”

“认知技术给我们带来了关于客户心声的全新观点，并提供了改善运营效率所需的洞察。”

— MSI 某高管

认知技术简化多渠道支持

尽管大多数客户服务互动都通过电话进行，但客户服务体验的多渠道趋势越来越明显。数字互动将在两年内取代电话互动。社交媒体正快速成为数字客户互动的首选，但 60% 的呼叫中心尚未支持诸如 Twitter、 Facebook 和 Yelp 等社交媒体。这些网站作为客户服务论坛的公共性质，既提供了增强品牌形象的机会，也存在引发公共关系危机的风险。许多主要消费品牌已将社交媒体整合到客户服务战略之中。然而，他们往往缺乏管理汹涌而来的社交互动数据所需的资源。

认知技术可通过其自然语言理解能力，简化分类过程。HelpSocial, Inc. 开发了认知工具，用于对这些通常杂乱无章的非结构化数据流进行筛选和排列优先级。这些工具将自然语言处理应用于社交内容，它们不仅能理解字面意思，还能体会客户情感和意图。它们通过识别敏感的话题和强烈的情感表达，将这些互动转交给具有相应技能的客服人员。

例如，某航空公司的客户可能会因为丢失行李而发布讽刺性推文。通过情绪和情感分析，认知解决方案可以检测到客户的沮丧程度，以及他们是否感到愤怒、厌恶、悲伤或失望。

该工具可帮助确定是否需要紧急响应，以及是否应将客户分配给在处理不满客户方面具有专业经验的客服人员。借助这些洞察，企业可以做出明智的决策，例如，确定是否更适合由营销或客户服务部门做出响应。

这种自动化的优先级确定方法可以替客服人员过滤掉“噪音”，减轻他们的负担，使他们能够专注于处理合法请求。这种新模式降低了成本，缩短了响应时间，提高了客户满意度。“使用认知计算可以自动处理来自社交渠道不断增长的数据流，”HelpSocial 的一位高管表示，“这使客服人员能够在呼叫中心完成更多战略性的工作。”

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