随着人工智能驱动的界面成为客户参与的核心，组织面临着语音优先和聊天优先人工智能之间的关键战略选择。虽然两者都利用自然语言处理，但它们在几个重要方面有所不同。

问题不是哪种方法天生优越，而是哪种方法更适合您的特定业务、用例和客户群。检查这些客户参与解决方案之间的核心差异可以为决定优先考虑哪一个提供指导。

互动方式

人工智能聊天涉及网站、消息应用程序或集成平台上的基于文本的交互。它允许用户提出复杂的问题，复制和粘贴信息，轻松共享相关表格或屏幕截图等附件，向上滚动以重新查看聊天历史记录，按照说明进行操作等等。

聊天最适合处理简单、直接的查询或单个流程驱动的任务，如更改密码、检查帐户余额或报告服务中断。

然而，有些问题过于微妙，无法在聊天窗口中键入。人工智能语音通过语音与客户互动，通常是通过智能扬声器、呼叫中心和移动助手。这使得它非常适合需要为他们的请求提供更多背景、提出后续问题或立即澄清问题的客户。

至关重要的是，语音为视障客户提供了更大的可访问性，而聊天对听力和/或言语障碍的用户也是如此。

上下文保留

在跨多个聊天线程维护上下文时，聊天会大放异彩，与在主题之间切换或重新访问以前查询的用户保持同步。聊天记录还使用户和支持团队能够轻松恢复下一步所需的信息。

这种长期的上下文持久性促进了信息流和更好的后续聊天，改善了客户在多个接触点的体验。

虽然更先进的语音解决方案在更复杂的对话中不断改进，但它们往往会挑战流动性。缺乏视觉参考会使客户难以保留详细信息，这也是语音人工智能目前最适合实时交互的原因。

集成和部署

将聊天AI嵌入网站、移动应用程序和消息平台相对简单。它还与大多数CRM解决方案和客户门户无缝集成，可以轻松实现各种语言和地区的自动化。

语音AI通过与智能设备、语音平台和呼叫中心的电信系统集成来工作。语音的缩放更为复杂，因为必须考虑不同的语言和语音细微差别，如地区口音、方言和语音模式。

音调调制

也许客户参与度最重要的指标是这种参与度让客户感觉如何。做到这一点不仅取决于有用的内容，还取决于音调的恰当性。

聊天AI可以根据对话类型调整语调。例如，在解决技术问题时，它可能会变得更加正式，或者在回应一般询问时变得更加对话化。

虽然聊天AI可以使用情绪分析来检测客户消息中的情绪迹象，但它并不能从输出或输入中的声音变化中受益。换句话说，无法听到或被客户听到限制了聊天AI令人信服地模拟同理心的能力。

在这里，我们来到了语音人工智能的一个关键优势：利用语音线索实现更人性化、更具情感吸引力的客户互动的能力。

检测客户声音中的沮丧、兴奋、困惑或不耐烦的迹象只是这一过程的第一步。高级语音AI将根据上下文使用这些信息来调节其语调，表达同理心、积极性或冷静。其他细微差别，比如在解释或指示过程中暂停或放慢速度，可以帮助让客户感到被倾听和尊重。

也就是说，误解可能会发生，导致音盲，从而损害客户关系。这种更复杂的情感功能需要更复杂的优化。

选择何时利用聊天或语音进行客户互动

鉴于这些差异，你应该优先考虑哪一个？答案取决于三个关键因素：交互环境、设备环境和业务目标。

1、客户互动背景

您最频繁的客户互动类型可以帮助指示哪种解决方案更适合您。如果你的客户经常有简短而简单的请求，比如设置计时器、检查状态更新或有关其帐户的基本问题，语音AI可能是你的选择。出于同样的原因，如果你的客户互动通常更复杂，包括故障排除和复杂流程指导等任务，那么聊天优先的方法可能是最好的。

隐私是另一个值得考虑的因素。当交换敏感信息时，聊天人工智能通常被认为更安全。另一方面，如果互动充满情感或对时间敏感，语音人工智能往往更有效。

2、设备环境

客户最常使用的设备类型也会影响这一决定。例如，在手机上，这两种方法都可以很好地工作——语音用于快速移动的任务，聊天用于详细的任务和询问。智能扬声器和设备旨在与语音AI协同工作，而聊天AI在需要更复杂交互的网站和应用程序上表现良好。

3、业务目标

你选择的人工智能方法应该能帮助你实现主要的业务目标。减少语音人工智能平均处理时间的目标，而增加自助服务和可扩展性的目标可能最好通过聊天优先的方法来实现。

为了加深与客户的情感联系，可以考虑先发声。如果你想改进服务文档和跟踪，聊天AI可能是最有帮助的。

当然，所有这些目标听起来都很有吸引力。这并不是说聊天AI不能帮助减少处理时间，也不是说语音AI不能帮助增加自助服务。关键是要综合考虑所有这些因素，并决定哪些目标属于你的优先事项清单的首位。

正确的决定是做出持续的决定

由人工智能驱动的客户参与解决方案正在突飞猛进地发展。变化的速度可能会让企业领导者觉得他们同时行动得太慢（采用得不够早）和太快（没有给技术足够的时间成熟）。

但是，一个精心选择的解决方案——无论是语音优先还是聊天优先——都会在短期内对客户参与度产生重大影响。

无论你选择哪种方法，在实施技术、从其性能中学习并随着技术的改进保持警惕时，最好将其视为许多此类选择中的第一个。