Talla:如何在支持工作流中为人工智能提供机会
2019年08月16日 由 bie管我叫啥 发表
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AI是客户支持工作流程的理想选择,但并非每个支持工作流程都可用于AI。要确定客户支持AI的机会在哪里,首先必须回答三个基本问题:
- 你有AI可以使用的支持文档吗?
- 你是否可以通过观察到的频道AI处理支持问题?
- 你的一部分客户是否有类似的支持问题?
AI需要支持文档
AI需要训练数据,以便了解如何为你的组织执行最佳工作。如果你尚未明确提供客户支持建议或管理客户支持流程,AI无法进行处理。
如果你手边没有明确,最新或全面的支持文档,这并不意味着不能采用AI,但这确实意味着你的AI支持解决方案需要更长的时间才能跟上速度。
如果你想覆盖基础,应该采用AI支持解决方案,即使在AI到位后也可以帮助构建和维护文档,因为今天有效的支持文档明天可能就过时了。
AI需要访问以支持通信
AI的任务通常是将客户的问题和投诉转化为结构化的查询,以确定文档化的解决方案。
这也是客户支持人员的工作描述,他们用后续问题从客户那里得到细节,将数据整理成一系列可能的问题,然后研究这些问题,寻找可能的解决方案。
如果AI可以观察到你的人工支持人员将客户问题转化为文档解决方案,那么它也可以学习如何帮助完成这类工作。只有当支持团队的大部分与客户的沟通发生在AI可以观察到的渠道上时,AI才能执行此操作。电子邮件,聊天和类似的基于文本的通信对于AI来说是很自然的。
如果你愿意投资高质量的转录,基于语音的通信对AI非常有用,亲自沟通可能超出AI的范围。
AI需要共同的支持问题
软件可以提供AI,AI可以将已知解决方案与已知问题联系起来,但它并不能广泛地找到新问题的新答案。
如果客户支持问题的很大一部分可以通过文档化的解决方案进行关联和解决,那么AI非常适合你的支持工作流程。如果你的支持团队必须为大多数支持案例开发定制解决方案,那么AI将不会那么实用。
换句话说,如果你的常见问题清单相当稳定,那么AI可以带来真正的优势。如果你的支持团队更像是为每个新客户设计新解决方案的内部咨询公司,那么AI不太可能对支持支出产生重大影响。
好消息是,大多数组织都有相对可预测的客户支持需求,使用电子邮件和聊天作为主要支持渠道,并且已经或可以开发供AI使用的支持文档。
准备好将AI添加到客户支持工作流程中的可能性很高,你只需为客户支持团队找到合适的AI解决方案。
Talla正在构建当今市场上最先进的客户支持AI助手。如果你想了解有关AI如何为支持团队提供帮助的更多信息,或者您准备好增强支持工作流程,请访问Talla:pages.talla.com/demo-request