可以肯定地说，首次联络解决率（FCR）是联络中心成功的关键之一。

我们为最近的ContactBabel报告“AI for First Contact Resolution”对1000名美国客户进行了年度调查，发现FCR是客户体验的首要驱动力，甚至比短排队时间或礼貌友好的客服更重要。

因此，为了提高客户满意度，公司必须提高其FCR率，这是有道理的。

在第一次访问时理解问题并在合理的时间范围内处理问题的能力降低了交互成本，同时为客户提供了良好的体验，这两者都会影响组织的整体绩效。这也对座席士气（以及员工流失率和缺勤率）产生了积极影响，并增加了成功交叉销售和追加销售的机会。

难怪FCR指标的重要性大大增加。与许多其他指标不同，它对客户和企业都有效。

然而，呼叫中心行业尚未报告FCR有任何持久或重大的持续改善，FCR实际上正在下降。虽然平均通话比以前更复杂，需要后续工作，也许还需要更多的专业知识，但FCR的下降会增加重复联系的成本，从而对客户体验和盈利能力产生负面影响。

准确量化FCR可能存在问题，这可能会使该指标被淡化，尤其是因为它不仅仅是根据自动呼叫分配器统计数据生成月度报告的问题。它既是衡量整个企业成功的指标，也是衡量内部联络中心的指标。而且，与任何单一指标一样，过度关注实现完美可能会对其他方面产生负面影响。

人工智能不仅可以准确地测量FCR，还可以提供对重复联络的驱动因素以及如何减少重复联络的见解。但在任何组织能够提高其首次联络解决率之前，它都需要对其进行衡量和理解。

人工智能通过利用自动化、数据分析和实时监控来提供帮助，包括以下内容：

•自动数据收集和分析——人工智能可以分析多个渠道的客户互动，以确定问题是否在第一次接触时就得到了解决，因为自然语言处理可以从对话中提取关键短语来识别解决状态。

•预测和情绪分析——基于人工智能的情绪分析可以确定客户是否对解决方案感到满意或可能回电，机器学习模型可以根据历史数据预测问题是否需要跟进。

•智能通话和聊天监控——人工智能可以监控实时互动，并在客户表示不确定或沮丧时标记未解决的案件。实时转录和分析可以帮助验证解决率状态，而无需手动输入。

•自动跟进调查——人工智能可以通过短信、电子邮件或聊天机器人触发互动后调查，以确认解决方案。基于情绪的调查可以发现隐含的不满，即使客户没有明确表示问题尚未解决。

•客户旅程跟踪——人工智能可以跟踪客户在多个交互中的旅程，以检查他们是否再次联系同一问题，整合CRM、工单和通话记录，以确保解决方案测量的准确性。

•根本原因分析——人工智能可以识别重复联系的常见原因，并提出流程改进建议，使预测分析能够在问题导致多个联系之前主动解决问题。

由于FCR一直是推动客户体验的主要因素，组织应该始终寻找衡量、理解和改进这一关键指标的方法。人工智能可以通过以下方式帮助提高FCR：

•交互分析——人工智能分析历史数据，以识别常见的客户问题以及解决这些问题的解决方案，在第一次通话时向客服提出最可能的解决方案并增加在没有后续跟进的情况下解决问题的机会。

•根本原因分析——人工智能可以在过去的交互中找到模式，以识别经常需要多个联系人的重复出现的问题。然后，这为企业提供了解决导致这些问题的流程的洞察力。

•智能路由——人工智能根据各种标准，包括座席技能和专业知识、呼叫者意图和客户分析，将来电与最合适的座席进行匹配。基于合规性的路由可以确保将呼叫路由到经过认证或培训的座席，以处理特定的监管要求，从而减少呼叫转移或回拨。

•座席协助和渠道优化——支持人工智能的座席协助通过在正确的时间提供正确的信息来帮助FCR，这对缺乏经验的座席特别有用。人工智能利用动态知识库，通过实时跟踪对话，可以收集相关信息并将其显示在座席的屏幕上，这也缩短了通话时间和成本。人工智能还可以确保座席遵循了所有正确的程序，从而降低了由于座席错误而重复呼叫的风险。还可以通过自动启动后台流程来优化呼叫后工作，从而降低人为错误的风险。人工智能还可以在所有渠道上维护和传播一致和正确的信息，使其可供数字座席和人工座席使用，提高使用自助服务和数字渠道的客户的复杂程度和功能水平。

•迈向无接触解决方案——通过分析历史数据、购买行为和客户互动，找出客户可能需要支持或信息的地方，人工智能可以主动吸引客户，降低与高呼叫量相关的成本。这些信息可以反馈给部门和流程负责人，他们可以改进导致重复呼叫和客户不确定性的消息传递和活动。

通过明智地使用人工智能支持的分析，组织可以超越FCR的目标，开始提供无联系解决方案，在客户意识到自己需要之前就为他们提供所需的东西。