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(jī)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(wù)，但在需要人類專業(yè)知識和同理心的領(lǐng)域缺乏。本文探討了AI和人類客戶支持的優(yōu)點(diǎn)和劣勢，並主張混合方法。

另請閱讀：用於客戶服務(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(qiáng)調(diào)，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(shí)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(chǎn)率：在常規(guī)任務(wù)上花費(fèi)的時間損害了解決關(guān)鍵問題的問題。
• 負(fù)面客戶體驗(yàn)：漫長的等待時間和未解決的問題導(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)對增加量的壓力，進(jìn)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(wù)

優(yōu)點(diǎn)：

• 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(fù)：立即參與改善客戶體驗(yàn)並建立融洽的關(guān)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(xùn)時間。
• 重複任務(wù)的自動化： AI最多可以自動化80％的常規(guī)查詢。

缺點(diǎn)：

• 缺乏同理心：算法反應(yīng)可能缺乏人類的觸覺，導(dǎo)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(xì)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(chǎn)生不準(zhǔn)確或非義反應(yīng)。

人類客戶支持

優(yōu)點(diǎn)：

• 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(yīng)對客戶情緒，建立更牢固的關(guān)係。
• 積極支持：人類代理可以預(yù)期並滿足客戶需求。

缺點(diǎn)：

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