AI與人類客戶支持：找到完美的平衡

今年早些時候，克拉納（Klarna）決定用AI聊天機器人替換700名客戶支持代理商的決定引發(fā)了辯論。儘管AI擅長處理常規(guī)任務，但在需要人類專業(yè)知識和同理心的領域缺乏。本文探討了AI和人類客戶支持的優(yōu)點和劣勢，並主張混合方法。

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目錄

• 客戶支持中的80/20規(guī)則
• 客戶服務中的AI：優(yōu)點和缺點
• 人類客戶支持：利弊
• 理想的解決方案：混合模型
• 常見問題

客戶支持中的80/20規(guī)則

帕累托原則強調，80％的客戶支持互動涉及重複的低複雜性問題。這會造成效率低下：

• 簡單查詢的高成本：實時聊天互動很昂貴，使處理簡單的問題資源密集。
• 降低的代理生產率：在常規(guī)任務上花費的時間損害了解決關鍵問題的問題。
• 負面客戶體驗：漫長的等待時間和未解決的問題導致客戶滿意度降低（CSAT）。

客戶支持代理商中的高流失率（35-40％），再加上應對增加量的壓力，進一步加劇了這些問題。 AI提供了潛在的解決方案，但並非沒有限制。

AI客戶服務

優(yōu)點：

• 24/7多語言支持： AI提供連續(xù)的多語言援助，大大減少了分辨率的時間。
• 即時答復：立即參與改善客戶體驗並建立融洽的關係。
• 快速數(shù)據(jù)處理： AI迅速處理數(shù)據(jù)以回答複雜的問題，減少了人類代理的培訓時間。
• 重複任務的自動化： AI最多可以自動化80％的常規(guī)查詢。

缺點：

• 缺乏同理心：算法反應可能缺乏人類的觸覺，導致客戶不滿，尤其是在敏感問題上。
• 有限的上下文理解： AI與細微的溝通和微妙的行為提示鬥爭。
• 數(shù)據(jù)依賴性： AI的有效性取決於全面的，有據(jù)可查的數(shù)據(jù)。
• 幻覺： LLM有時會產生不準確或非義反應。

人類客戶支持

優(yōu)點：

• 複雜的問題解決：人類在處理需要批判性思維和創(chuàng)造性解決方案的複雜問題方面表現(xiàn)出色。
• 同理心和情感智力：人類理解並應對客戶情緒，建立更牢固的關係。
• 積極支持：人類代理可以預期並滿足客戶需求。

缺點：

• 疲勞和倦?。?/strong>重複的任務會導致劑量疲勞和不滿。
• 高流失：角色的苛刻性質有助於高離職。
• 高成本：僱用大型客戶支持團隊很昂貴。
• 響應時間較慢：人類代理人一次只能處理一個查詢。