在Gartner最近对6000名消费者进行的一项研究中，64%的人希望公司不要使用人工智能，53%的人非常不喜欢人工智能，以至于他们会考虑转向竞争对手。

此外，在SurveyMonkey的一项民意调查中，90%的人表示他们宁愿与人类打交道，也不愿与聊天机器人打交道。

这些数据令人担忧。但好消息是：问题不在于技术本身；而在于它的部署方式。

认识到这一点，Eclipse Telecom的首席运营官Matt Dickson与主持人Justin Robbins一起制作了六集《CX Today》迷你系列中的第二集：《Contact Center Talk》。

他们讨论了人工智能和自动化的致命罪行，为2025年实施联络中心人工智能提供了七种最佳实践。

下面是每种最佳实践的书面摘要。

1、考虑自动化适合您的品牌

想想在培训联络中心客服人员了解你的品牌声音方面付出了多少努力。它是俏皮的、权威的、富有同情心的吗？

然而，当谈到聊天机器人时，许多组织直接开箱即用地部署它们，使它们听起来像使用该平台的其他品牌。

为了解决这个问题，可以考虑使用一些工具，让客户体验领导者通过提示工程等技术来个性化语气和基调。

此外，让更多的人加入进来，尤其是营销团队，他们是企业的品牌代言人。

记住，合作是关键。营销和联络中心有着共同的目标：提供卓越的客户体验。

所以，不要害怕邀请他们尽早加入这个过程。这不是地盘之争；这是关于利用专业知识创造一致、有影响力的客户互动。

2、了解你的“出口”

客户经常陷入“厄运循环”的问题，在这种循环中，体验旨在让人们放弃。

例如，取消服务的流程过于复杂，SiriusXM因不允许客户简单删除帐户而受到诉讼。

然而，最终，几乎每个人都对着手机大喊“接座席”或在键盘上敲“0”。客户需要一种简单的方法来摆脱“人工智能监狱”。

联络中心必须在其自动化系统中明确标记退出选项，以避免这种情况。

此外，考虑使用情绪分析来识别客户何时感到沮丧，并主动提供人工帮助。

其他重要提示包括：

•以可预测且不易情绪波动的高容量、低复杂性用例启动对话自动化计划。

•在将客户从人工智能过渡到人类智能时保持上下文。没有人愿意重复自己。这是让客户满意的最快方法之一。

•监控长时间的互动，并在挫折达到顶峰之前主动升级。

最后，请记住，并非所有的人工智能都是生成式人工智能。但这就是许多组织跌倒的地方。生成式人工智能有其地位，但容易出现幻觉等问题，即它有时会“编造东西”。

事实上，斯坦福大学的研究表明，生成式人工智能交互的时间越长，出错的可能性就越高。这就是为什么——直到最后一点——监控来回交易至关重要。

如果谈话拖拖拉拉，是时候让一个人参与进来了。

3、找到您的“断路器（circuit breaker）”

并非每个用例都适合人工智能。有时，企业可以在问题发生之前预防问题，完全不需要与客户联系。

此外，即使在为特定用例构建了自动化旅程之后，有时客户也不应该使用它。

例如，考虑一位与互联网提供商持续存在服务问题的客户。供应商派出了技术人员，他们一直发现问题源于房屋外部。

然而，每次客户寻求支持时，他们都会进入一个由人工智能主导的流程，迫使他们进行相同的故障排除步骤，尽管技术人员知道问题不在他们的设备上。

这个例子突显了“断路器”方法错失的机会。经过多次访问和已知的外部问题后，提供商本可以绕过最初的故障排除步骤，直接将案件升级到2级或3级支持。相反，客户遭受了不必要的延误和挫折。

教训是评估用例的适合性，并确定何时绕过自动化流程。

生成式人工智能和自动化工具并不是解决所有问题的答案。有时，根据客户的历史记录，联络中心应该将他们直接路由给人类，以获得更好的服务。全面了解客户旅程至关重要。

4、在自动化之前考虑座席启用

改善客户体验的最佳方式是实现更好的座席交互。事实上，Forrester的一项研究强调了通过更好的客户服务提高收入的三种关键方法：

•回答所有客户询问——如果你不能回答他们的问题，客户就不会购买。

•首次联络解决率（FCR）——第一时间解决问题至关重要。

•授权座席——可以在不与主管核实或遵循僵化脚本的情况下解决问题的座席。

因此，与其仅仅优先考虑自动化以节省成本，不如专注于使您的座席能够发挥最佳性能的工具。

考虑座席协助和副驾驶等解决方案，使销售代表更容易访问信息、接受实时指导并有效解决问题。

投资这些工具还可以发现可以改善联络中心运营的见解。

例如，通过使用生成式人工智能分析非结构化联络中心数据，公司可以优化常见问题解答、更新产品手册，甚至改进产品标签，以减少客户混淆。

提高座席效率和获得业务洞察力的双重好处是人工智能的亮点。

5、在没有人看到的地方犯错误

太多的公司开始自上而下地实施人工智能，过早地决定高级用例和自动化流程。更好的方法是从基层开始，将人工智能工具部署到座席。

座席提供了关于工具是否有效的宝贵反馈。他们还将确定人工智能何时表现良好，何时失败。

通过在这个过程中迭代和改进，联络中心可以在直接向客户推出解决方案之前完善其解决方案。

这种自下而上的方法避免了向客户推出未经验证的人工智能的陷阱，并确保客户服务自动化准备就绪的流程。

此外，该战略将阻止组织在没有充分理解问题的情况下过度设计解决方案。

通过创建安全的测试环境并让员工参与迭代实验，联络中心可以发现人工智能的最佳用例。

记住：从小处着手，快速学习，智能扩展。

6、纵观联络中心人工智能用例

许多联络中心的领导者只专注于自动化和生成式人工智能，而忽略了其他有影响力的应用。考虑以下两个代表性不足的用例。

首先是自动化质量保证（QA）。从历史上看，联络中心只审查了1%或2%的电话，这不是一个统计上有效的样本。

然而，人工智能可以审查每一次交互——无论是数字还是人类——的合规性、准确性和性能。这种能力在医疗保健和金融等高度监管的行业中是无价的，在这些行业中，遵守协议是不可谈判的。

第二种是从联络中心挖掘非结构化数据。通过分析客户联系的原因并识别他们旅程中的挫折点，人工智能提供了远远超出通过自动化实现呼叫转移的见解。

全面了解意图数据使联络中心团队能够发现重大改进的机会。

然而，最终，在任何人工智能项目之前，领导者必须首先澄清最重要的目标是什么。对紧急问题很容易做出反应，但关注长期优先事项可以推动可持续的进步。

7、继续监控和增强您的AI

规划人工智能系统的持续护理和增强。为什么？因为与传统技术不同，人工智能工具需要不断评估和改进。

因此，企业必须分配资源——无论是新角色还是技能提升的主管——定期监控和改进这些工具。

忽视这一步通常会导致技术受挫或放弃。

认识到这一点，组织应该问：

•谁负责确保人工智能以最佳方式运行？

•他们需要什么培训？

从第一天起就制定一个计划，将时间和资源投入到人工智能维护中，这一点至关重要。毕竟，人工智能不是一种“设置后就忘记”的解决方案。

从长远来看，人工智能应该帮助组织变得更具预测性和主动性，但这需要持续的参与。