技術正在改變人們的生活，從而改變了所有商業慣例和運營。因此，每個行業現在都將重點放在其業務中采用創新技術。在這種情況下，客戶服務行業也不例外，因為它已成為企業的獨特轉折點。現在，客戶可以訪問產品信息，而企業可以訪問客戶數據和其他聯系客戶的方式。因此，業務組織有必要在所有方面提供引人入勝且有用的客戶服務體驗。那么人工智能和大數據如何改變客戶的體驗？

隨著人工智能，大數據和區塊鏈等技術的發展，客戶服務體驗達到了新的高度。這些技術集成了商業智能和決策能力，同時可以深入了解與最新趨勢和消費者行為相關的業務。

報告稱，如今在不涉及人員參與的情況下處理85%的客戶互動。令您大吃一驚的是，現在人們不必依靠人力來進行交易，因為這樣的交易應用程序使工作變得更加容易。令人震驚的發現使我們討論了這些不斷變化的技術將如何在各種商業品牌的呼叫中心的功能上帶來重大差異。

為了向讀者提供更多見解，我們為他們編寫了這篇文章。但是在進入主題之前，我們將首先討論客戶體驗中對AI和大數據的需求和重要性。

　　客戶體驗中對人工智能和大數據的需求

現在，客戶體驗已成為業務領域中具有競爭力的一部分。數據每天都在大量增加，客戶的期望值也大大提高了。數據和期望的增長已導致客戶體驗的不同子領域的復雜性，包括帳戶管理，計費，活動，在線幫助，技術支持，調查和付款。

數據復雜性的突然增加已導致包含人工智能和大數據等技術。檢查，維護大量數據并提供以客戶為中心的解決方案，是呼叫中心行業轉向自動化技術以改善和改善客戶體驗的根本原因。

客戶與業務之間的互動已轉移到社交媒體領域，因此，將人工智能和大數據技術納入客戶服務實踐已變得至關重要。

　　人工智能和大數據如何改變客戶體驗

諸如機器學習和自然語言處理之類的AI驅動技術現在已用于多個客戶服務應用程序中，以支持品牌提供出色的客戶體驗，從而促進銷售并增加客戶保留率。

78%的合同中心專業人員認為AI對呼叫中心應用程序具有積極影響，其中77%的人還投資于AI驅動的計劃。

您可以使用以下幾種方法來使用AI驅動的技術來影響大數據的功能，從而改善客戶體驗。讓我們繼續閱讀。

　　使用聊天機器人和AI驅動的虛擬助手改善了客戶體驗

人工智能對客戶體驗的最大影響是使其自動化，快速且無憂。例如，基于AI的虛擬對話工具正用于不同的客戶互動中，并提供快速，即時的響應。

這將有效消除不必要的客戶服務延誤和錯誤，尤其是在處理客戶的投訴時。通過自動化對客戶查詢的響應，組織將能夠減少對服務代表的培訓時間，并節省處理高度重復的服務查詢的收入。

此外，借助基于AI的虛擬助手，企業可以有效地將內容分發到各種渠道，以迎合目標受眾。例如，Facebook的Messenger機器人通過與買家進行簡單對話來幫助他們找到他們想要的東西。AI與機器學習一起，不僅促進了客戶聊天，而且還有助于整合潛在客戶生成營銷策略以提高他們的利潤水平。通過確保將潛在客戶作為正確平臺的目標，它可以快速指出有意義的銷售。

　　預測性個性化

根據用戶以前的行為來預測用戶的行為是一種能力和精力。目前，人工智能正在有效地使用預測性個性化，通過將其融入消費者的日常生活中來改善其用戶體驗。由AI驅動的個性化設置使客戶感到，每種產品都是僅為他們量身定制的。

預測性個性化對于在線購物非常有用，在該購物中，將從在線會話中展示的客戶行為收集的數據進行檢查。它包括網站，項目，頁面，填寫表格，購買和進行搜索所花費的時間。

通過監視和處理這些數據，企業組織將能夠評估單個買方的需求，提出正確的項目并將其交付到他們的家門口。因此，注入AI的流程使客戶體驗交互更加順暢，并且簡化了不同渠道之間的交互。

　　基于AI的重要客戶愿景分析

人工智能通過向CRM，營銷自動化和其他主要運營工具提供情報，在為公司提供可行的見解方面發揮著至關重要的作用。他們可以整合經過驗證的想法，以改善他們的客戶參與度，并通過幫助他們做出明智的決定來賦予他們權力。

企業可以使用諸如面部識別軟件，文本分析和機器學習之類的工具來了解其客戶所見，識別正確的消息并實時進行傳達。支持AI的客戶分析可以過濾更復雜的數據空間，從而發現更多商機。

　　視覺，語音和文字互動

視覺參與以及文本和語音情感分析可幫助公司通過另一種溝通方式評估情感和情感。由AI驅動的光學互動技術可分析面對面和視頻聊天對話中的面部表情。

增強處理使用聲帶中的語音生物特征識別和電話中的調制來理解情緒。借助這些基于AI的算法，組織可以快速確定如何路由通信并確定滿意度。它還將幫助他們表達積極的情感，以增加他們的終生價值，從而實現重復業務和更多的利潤。

　　支持客戶支持代理

客戶始終希望支持代理人有能力和知識盡早解決他們的問題；因此，他們不必長時間等待或轉移給多個代理。可以設置由AI驅動的聯絡中心軟件，為座席提供適當的幫助，以幫助他們提高績效。例如，基于虛擬代理程序收集的信息，通過使用相關文章，文檔和手冊預填充代理程序的圖形用戶界面。

機器學習技術稍后將分析客戶交互，以確定在每種特定情況下最有用的內容，然后完善算法。結果，座席可以訪問最有用的信息，以減少呼叫處理時間，改善首次聯系解決方案，進而提高呼叫中心的運營效率。

支持實時數據驅動的決策

利用消費者數據和信息的可用性，您所需要的就是能夠實時分析和提取可行的見解以告知和告知準確的決策的能力。

例如，人工智能驅動的技術可以組織和檢查來自各種來源的大量結構化和非結構化數據，以識別市場趨勢，了解他們的期望并滿足他們的需求。它肯定可以幫助您選擇合適的產品，提供有效的服務以及設計有用的消息傳遞應用程序以改善其品牌體驗。

現在，人工智能和大數據都處于技術的最前沿。他們正在預測即將到來的趨勢，并正在幫助改善從醫學研究到客戶體驗的一切。人工智能是利用大數據和客戶信息提供出色用戶體驗的主要因素。現在，問題是，有許多用戶首選使用AI驅動的聯絡中心軟件，因此您不必從頭開始。

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