如上周的文章所述，對話式人工智能（CAI）為幫助聯絡中心處理不斷增加的客戶咨詢（例如我們已經看到的與COVID-19相關的咨詢）和提高聯絡中心的工作效率提供了希望。但是公司需要了解如何最好地部署該技術，并通過衡量其有效性進行跟進。

　　作為指導，筆者再次求助于客戶參與解決方案提供商CSG對話式人工智能的產品經理Amy Allen。

　　您能舉一個公司如何從對話式人工智能中獲得價值的例子嗎？

　　我們最近有一家跨國技術公司來找我們，因為其在線商店的IVR系統將60％的入站技術支持呼叫路由到錯誤的座席。該公司想要一個AI驅動的IVR平臺來處理與訂單狀態，銷售，賬單，賬戶管理和技術支持有關的客戶查詢。

　　新的IVR在10周內啟動并運行。該解決方案立即將錯誤路由的呼叫從60％減少到30％--隨著AI系統的微調和優化，這一數字繼續縮小。“更智能”的IVR還幫助該公司改善了實時座席指標。每個呼叫的平均處理時間減少了兩分鐘，從而降低了運營成本，并使客戶更快地獲得解決方案。通話限制平均約為60％，有可能提高到75％至80％。加上自助服務的增加，預計將為公司帶來3900萬美元的投資回報（ROI）。

　　這是多種語言的嗎？如果是，開發人員是否必須重復相同的構建過程？

　　CAI界面可以用35種語言構建。解決方案的集中式特性可提高整個業務的一致性。在擴展到其他用例，企業部分或全局擴展到其他語言時，這需要較少的時間和精力。

　　最終客戶是否接受對話式人工智能？

　　蘋果公司的Siri和亞馬遜公司的Alexa等基于語音的助手已進入家庭。消費者與虛擬座席進行交互變得更加自在--尤其是這樣做可以節省時間或使生活更輕松時。

　　對話式人工智能的發展已從腳本化和基于FAQ的體驗轉變為提供類似人的對話的方式。通過減少等待時間，幫助客戶更快地解決問題，并提供更加個性化，智能的體驗，客戶滿意度和CAI接受度不斷提高。我們還發現，在某些敏感的情況下（例如計費），客戶更喜歡避免人工干預，并且非常適合虛擬座席。

　　您的最佳做法建議是什么？

　　部署新的對話式人工智能解決方案時，請遵循以下步驟：

? 確定最主要的客戶交互原因（呼叫，聊天，社交，文本，智能家居設備），并確定哪些交互類型適合自動化。

? 確定交互的復雜性，并對支持虛擬座席的可行性進行分類。例如，語音將提供最高的ROI，但可能會很復雜。

? 確定AI渠道策略--哪些渠道對發布時的CAI有意義，以及如何對其他通道進行“清洗和重復”。 ? 已形成文件化的關鍵績效指標和堅實的現實的經過深思熟慮的實施計劃與ROI緊密關聯。

? 在一個渠道中實施一個或兩個用例開始，然后逐步擴展。價值應在60-90天的時間間隔內持續交付。這不是一個大爆炸式的實現。

? 不斷調整和優化解決方案；CAI并非“一勞永逸”的技術堆棧或解決方案。

? 數據為王--在實施對話式人工智能時，在整個客戶旅程中充分利用數據。

　　如果您沒有內部資源，請確保與專家團隊合作設計，部署和支持CAI解決方案。