AI與人類(lèi)客戶支持：找到完美的平衡

今年早些時(shí)候，克拉納（Klarna）決定用AI聊天機(jī)器人替換700名客戶支持代理商的決定引發(fā)了辯論。盡管AI擅長(zhǎng)處理常規(guī)任務(wù)，但在需要人類(lèi)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和同理心的領(lǐng)域缺乏。本文探討了AI和人類(lèi)客戶支持的優(yōu)點(diǎn)和劣勢(shì)，并主張混合方法。

另請(qǐng)閱讀：用于客戶服務(wù)的AI |十大用例

目錄

• 客戶支持中的80/20規(guī)則
• 客戶服務(wù)中的AI：優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
• 人類(lèi)客戶支持：利弊
• 理想的解決方案：混合模型
• 常見(jiàn)問(wèn)題

客戶支持中的80/20規(guī)則

帕累托原則強(qiáng)調(diào)，80％的客戶支持互動(dòng)涉及重復(fù)的低復(fù)雜性問(wèn)題。這會(huì)造成效率低下：

• 簡(jiǎn)單查詢的高成本：實(shí)時(shí)聊天互動(dòng)很昂貴，使處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題資源密集。
• 降低的代理生產(chǎn)率：在常規(guī)任務(wù)上花費(fèi)的時(shí)間損害了解決關(guān)鍵問(wèn)題的問(wèn)題。
• 負(fù)面客戶體驗(yàn)：漫長(zhǎng)的等待時(shí)間和未解決的問(wèn)題導(dǎo)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(yīng)對(duì)增加量的壓力，進(jìn)一步加劇了這些問(wèn)題。 AI提供了潛在的解決方案，但并非沒(méi)有限制。

AI客戶服務(wù)

優(yōu)點(diǎn)：

• 24/7多語(yǔ)言支持： AI提供連續(xù)的多語(yǔ)言援助，大大減少了分辨率的時(shí)間。
• 即時(shí)答復(fù)：立即參與改善客戶體驗(yàn)并建立融洽的關(guān)系。
• 快速數(shù)據(jù)處理： AI迅速處理數(shù)據(jù)以回答復(fù)雜的問(wèn)題，減少了人類(lèi)代理的培訓(xùn)時(shí)間。
• 重復(fù)任務(wù)的自動(dòng)化： AI最多可以自動(dòng)化80％的常規(guī)查詢。

缺點(diǎn)：

• 缺乏同理心：算法反應(yīng)可能缺乏人類(lèi)的觸覺(jué)，導(dǎo)致客戶不滿，尤其是在敏感問(wèn)題上。
• 有限的上下文理解： AI與細(xì)微的溝通和微妙的行為提示斗爭(zhēng)。
• 數(shù)據(jù)依賴(lài)性： AI的有效性取決于全面的，有據(jù)可查的數(shù)據(jù)。
• 幻覺(jué)： LLM有時(shí)會(huì)產(chǎn)生不準(zhǔn)確或非義反應(yīng)。

人類(lèi)客戶支持

優(yōu)點(diǎn)：

• 復(fù)雜的問(wèn)題解決：人類(lèi)在處理需要批判性思維和創(chuàng)造性解決方案的復(fù)雜問(wèn)題方面表現(xiàn)出色。
• 同理心和情感智力：人類(lèi)理解并應(yīng)對(duì)客戶情緒，建立更牢固的關(guān)系。
• 積極支持：人類(lèi)代理可以預(yù)期并滿足客戶需求。

缺點(diǎn)：

• 疲勞和倦?。?/strong>重復(fù)的任務(wù)會(huì)導(dǎo)致劑量疲勞和不滿。
• 高流失：角色的苛刻性質(zhì)有助于高離職。
• 高成本：雇用大型客戶支持團(tuán)隊(duì)很昂貴。
• 響應(yīng)時(shí)間較慢：人類(lèi)代理人一次只能處理一個(gè)查詢。