这些 CX 模拟中的 AI 可让新客

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服人员在允许犯错的环境中适应真实情况，并让他们能够快速重复特定场景，以便在转为接听现场电话之前获得高水平的熟练程度。这也有助于缩小新客服人员和经验丰富的客服人员之间的差距，使客户能够获得更一致的体验，无论客服人员处理联系的时间长短。 一些知名品牌已经从部署这项技术中获益，其中包括Sallie Mae和Western Union，这两家公司都 亚美尼亚手机号码列表 100K 套餐 部署了Zenarate提供的解决方案。借助该解决方案，Western Union 将代理的熟练时间缩短了 50% 以上，并将CSAT 分数提高了 33%。Sallie Mae 将代理的现场通话认证时间缩短了 75% 以上。 相关文章： 人工智能客户体验开启互动新时代 2. 尽量减少（或消除）客服人员研究解答客户疑问的滞后时间 联络中心面临的另.



一个关键客户体验挑战是客服人员在提供答案之前需要花费大量时间来研究客户查询。客服人员经常需要让客户等待，以便研究问题的答案，而且他们经常需要使用多个系统来获取提供适当答复所需的信息。这个过程可能需要几分钟，而客户则需要等待几分钟才能得到查询的答案，这对他们来说并不是一个好的体验。 通过在公司内部系统和知识库中训练 LLM，使其能够在几秒钟内（而不是几分钟内）检索客户查询的答案，CX 中的生成式 AI 已得到有效部署，以帮助解决此问题。Datamark是一家为该用例提供解决方案的公司，该公司估计节省的时间范围从 30 秒到 2 分钟，这对员工和客户体验都有积极影响。已为该用例部署生成式 AI 的最终用户包括El Paso 311、PDI Technologies（壳牌燃料奖励管理者）和欧莱雅加拿大。 相关文章： 前进：人工智能在客户体验中的曙光 3. 将低复杂度的查询交给聊天机器人或虚拟助手 或许，引发最大争议的领域之一是客户体验解决方案中的生成式人工智能是否会完全取代现场联络中心代理。人们的担忧包括联络中心的大规模失业，以及无法提供与现场代理同等体验的生成式人工智能应用对客户体验的潜在负面影响。与此同时，一些公司已采取行动，部署了生成式人工智能解决方案来直接处理客户的询问，并取得了良好的效果。 例如，丰田的目的地辅助服务让安装了原厂导航系统的司机只需按一下按钮即可将路线下载到车辆上。