AI聊天机器人与客户服务团队中的人类合作

AI与人类客户支持：找到完美的平衡

今年早些时候，克拉纳（Klarna）决定用AI聊天机器人替换700名客户支持代理商的决定引发了辩论。尽管AI擅长处理常规任务，但在需要人类专业知识和同理心的领域缺乏。本文探讨了AI和人类客户支持的优点和劣势，并主张混合方法。

另请阅读：用于客户服务的AI |十大用例

目录

• 客户支持中的80/20规则
• 客户服务中的AI：优点和缺点
• 人类客户支持：利弊
• 理想的解决方案：混合模型
• 常见问题

客户支持中的80/20规则

帕累托原则强调，80％的客户支持互动涉及重复的低复杂性问题。这会造成效率低下：

• 简单查询的高成本：实时聊天互动很昂贵，使处理简单的问题资源密集。
• 降低的代理生产率：在常规任务上花费的时间损害了解决关键问题的问题。
• 负面客户体验：漫长的等待时间和未解决的问题导致客户满意度降低（CSAT）。

客户支持代理商中的高流失率（35-40％），再加上应对增加量的压力，进一步加剧了这些问题。 AI提供了潜在的解决方案，但并非没有限制。

AI客户服务

优点：

• 24/7多语言支持： AI提供连续的多语言援助，大大减少了分辨率的时间。
• 即时答复：立即参与改善客户体验并建立融洽的关系。
• 快速数据处理： AI迅速处理数据以回答复杂的问题，减少了人类代理的培训时间。
• 重复任务的自动化： AI最多可以自动化80％的常规查询。

缺点：

• 缺乏同理心：算法反应可能缺乏人类的触觉，导致客户不满，尤其是在敏感问题上。
• 有限的上下文理解： AI与细微的沟通和微妙的行为提示斗争。
• 数据依赖性： AI的有效性取决于全面的，有据可查的数据。
• 幻觉： LLM有时会产生不准确或非义反应。

人类客户支持

优点：

• 复杂的问题解决：人类在处理需要批判性思维和创造性解决方案的复杂问题方面表现出色。
• 同理心和情感智力：人类理解并应对客户情绪，建立更牢固的关系。
• 积极支持：人类代理可以预期并满足客户需求。

缺点：

• 疲劳和倦怠：重复的任务会导致剂量疲劳和不满。
• 高流失：角色的苛刻性质有助于高离职。
• 高成本：雇用大型客户支持团队很昂贵。
• 响应时间较慢：人类代理人一次只能处理一个查询。

理想的解决方案：混合模型

最佳方法结合了人工智能和人类能力。 AI处理大量的常规查询，而人类代理商则专注于复杂的问题和情感上充满情感的互动。无缝的交接系统可确保高效且令人满意的客户体验。这种方法提高了成本效益，并提高了CSAT分数。

结论

AI和人类客户支持之间的辩论是误导性的。混合模型利用两者的优势，创造出了卓越的客户体验。有效地整合AI和人类代理商的企业将通过超出客户期望来获得竞争优势。

常见问题

Q1。 AI和人类客户服务之间的主要差异？ AI为常规任务提供速度和效率，而人类提供同理心和复杂的解决问题的技能。

Q2。 AI可以完全取代人类吗？不，AI增强但不能取代人类代理。人类互动对于复杂或充满情感的情况仍然至关重要。

Q3。 AI在客户服务方面的好处？ 24/7的可用性，快速响应时间以及对常规查询的高量处理。

Q4。 AI集成的挑战？高初始投资，数据要求，安全性和隐私问题。

Q5。客户对AI与人类代理商的反应？客户欣赏AI的简单查询速度，但可能会因复杂或情感问题的局限性而感到沮丧。

以上是AI聊天机器人与客户服务团队中的人类合作的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！