客户的期望已经发生了变化。他们不再想要快速和简单的反应；他们要求在每个接触点进行无缝、个性化、智能的交互。这一转变使人工智能驱动的旅程编排成为希望从客户服务角度脱颖而出的企业的关键能力。

旅程编排是使用实时数据和人工智能驱动的自动化动态管理和优化跨多个渠道的客户交互的能力。通过利用人工智能驱动的编排，企业可以提高客户满意度，提高运营效率，并推动收入增长。

根据Qualtrics的说法，正确的客户旅程编排可以使收入提高10-20%，成本降低15-25%，不容忽视。

Avaya全球副总裁兼首席架构师David Funck强调了这一转变，“在人工智能自动化和人工干预之间找到适当的平衡至关重要。我们允许企业选择最佳的人工智能解决方案，同时确保在需要时建立人与人之间的联系。”

让客户离开IVR，进入更直观的途径需要一个高度复杂的解决方案。IVR通常具有非常可预测的回报，但当你将事情交给一个大型语言模型时，可能会出现各种各样的结果。

企业需要注意，通过这些编排来创建有意义的体验，以使他们的联络中心面向未来。

为什么人工智能驱动的旅程编排很重要

个性化客户体验

传统的客户服务模式依赖于静态工作流程，无法适应个人需求。然而，人工智能驱动的旅程编排允许企业根据客户的实时环境、偏好和过去的行为来定制交互。人工智能可以分析客户意图并确定最佳的下一步行动——自动自助服务响应、主动外展或升级到现场座席。

无缝全渠道整合

客户通过各种接触点与他们选择的品牌互动，包括聊天、电子邮件、电话和社交媒体。人工智能驱动的旅程编排确保了这些交互是相互关联的，因此客户不必在不同的渠道上重复自己的行为。相反，企业可以创造一种流畅、无摩擦的体验，每个接触点都建立在前一个接触点的基础上。

优化座席和员工体验

人工智能增强了客户体验，改变了座席体验。通过智能地路由查询和自动化重复任务，人工智能驱动的编排使人类座席能够专注于高价值、复杂的交互。

预测性参与和主动支持

人工智能驱动的编排使企业能够在客户需求出现之前对其进行预测。通过分析模式和客户行为，人工智能可以触发主动参与，例如在问题升级之前发送支持消息，或根据之前的互动推荐相关产品。这种预测性参与建立了客户忠诚度，减少了客户流失。

当涉及到预测性和主动性算法时，数据样本的大小可能会产生很大的影响。这些算法在可以在大型数据集上训练的环境中茁壮成长，这些数据集通常可以在较大的联络中心访问。通过利用广泛的数据池，这些中心可以有效地教人工智能预测客户需求并自动化流程，从而实现更高效的运营和增强的客户体验。

Funck说：“我认为这是一项大中型企业的努力。我没有看到你的200名客服联络中心投资于预测分析；数据的意义不足以保证这种投资。”

提高运营效率

通过自动化日常交互和智能路由查询，人工智能驱动的编排降低了成本并提高了效率。企业可以优化资源分配，确保人工智能只部署在需要他们专业知识的地方。

Funck强调了这种平衡，“企业的真正机会在于使用人工智能为每个客户优化路径，确保以最有效的方式处理交互。”

未来改进

展望未来，人工智能驱动的旅程编排将在三个关键领域继续发展：

1、更精细的人工智能模型——企业将不再采用通用的人工智能解决方案，而是采用针对特定行业需求量身定制的更专业的模型。

2、实时数据利用率——人工智能将越来越多地利用实时数据对客户互动做出即时决策。

3、人类与人工智能的协作——人工智能不会取代人类，而是与人类一起工作，提供决策支持和自动化重复性任务，同时保留实时联系中的人类元素，如同理心。

人工智能驱动的旅程编排不仅仅是一个流行语，它是一种变革性的能力，使企业能够提供无缝、智能和个性化的客户体验。投资人工智能编排的公司将通过提供更具吸引力、效率和预测性的客户旅程，在拥挤的市场中脱颖而出。

正如Funck所说，“未来不是人工智能取代人类，而是人工智能与人类之间更好的合作。掌握这种平衡的企业将脱颖而出。”

今天采用人工智能驱动的旅程编排的企业将成为明天的客户体验领导者。