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传统呼叫中心与AI客服有什么区别?

对于任何一个呼叫中心的经理来说,想要得到客户高度的满意度,他们对呼叫中心的关注焦点就需要集中在如何安排适当数量的人员接听或处理预计的来电。要想有效地做到这一点,呼叫中心经理必须准确地预测一天来电数量、平均通话时长,并根据以上预测数据测算出所需客服数量,以便高效地处理来电。

在呼叫中心的各个时段恰当地安排人员数量以应对预测话务量是保证呼叫中心运营绩效的关键,在来电量高峰时段中往往要求在呼叫中心呼入线路、IVR端、内线和可用的客服代表坐席之间保持一种精准的平衡,这种平衡能保证所有客户来电时客服能及时接听来电并能有效地应对高峰时段的电话里。

因此对于每一位呼叫中心的经理来说他们所面临的最大的挑战就是如何有效地管理好呼叫中心的工作人员,其中至关重要的是每个时间段要安排多少人员接听来电,对所有工作人员的上班时间段进行排班,只有这样才能保证呼叫中心运营的协调和顺畅。如果上班人员太少,用户排队等待接入的时间就会变长;如果安排上班的人员太多则会造成人员大量闲置,浪费人工成本。

传统呼叫中心的劣势:

首先就是成本高昂,不但一次性投入成本高,而且前期会浪费大量的时间;

其实是大量客户的咨询和投诉没有及时进入数据库,不能统一作为改进产品的重要参考值;

第三,聘用人工客服,前期是需要投入招聘和培训成本的,人员流失也是需要成本;

第四,由于沟通存在一定的不确定性,很多信息无法在通话过程中完整传递,例如一些号码、长数字以及解决各种问题的复杂步骤。



随着金融、电信、互联网等各行各业客户服务量的高速增长,传统的客户服务模式已经无法全面满足企业发展的业务需求,服务成本大幅攀升,因此很多企业采取了外包客户服务模式,大量客服中心也开始向劳动力成本相对较低的地区转移,降低人工成本,却依然无法满足日益增长的客户服务需求,客服成本仍不断攀升。正式在这样的大背景下,以自然语言理解(NLU)技术为核心的智能客户服务应运而生。2015年以来,人工智能的发展势头迅猛,许多专注于研究人工智能的企业或多或少都有相关的产品发布。那么人工智能、大数据、云计算能够给客服中心带来哪些改变呢?第一是明显地降低人工成本,第二是提升客户满意度,第三是提升效率,第四是易于管理。


首先,在结合方式上,新的智能客服可能代替传统的呼叫中心或是和传统的呼叫中心配合使用;其次,新的智能客服将采用人工智能引擎来建立售后服务信息库,对客户提出的同样问题始终反馈同样的答案,不会自相矛盾;第三,新的智能客服将采用虚拟人物形象和客户交互,利用先进的自然语言处理技术来理解客户的语音并快速找到答案。

综上所述,呼叫中心的发展历程大体上可以分为两个阶段:第一个阶段的核心是把人训练得像机器人一样标准,每次接听电话都是重复简单的回复;第二个阶段的核心是把机器人训练得像人一样灵活,这要依赖于人工智能的进一步发展,这些发展必将开创一个新的时代,而每一个行业都将深受其影响。


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