人工智能在挑战时期可以保护收入并降低成本的三种方式
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
不断变化的优先事项、新政策的实施、工作场所的中断和预算调整都可能导致客户服务的缺口。随着客户需求的增加和这些需求的复杂性，提供无缝的客户体验可能会成为一项艰巨的任务。服务成本必然增加，客户体验差可能导致员工流失，从而带来高收入风险。
在这种情况下，我们发现AI可以帮助企业更好地理解客户，进而将这种理解转化为个性化的主动参与，从而有助于保障业务收入、降低成本。
自从开始流行以来，公司的客户咨询量急剧增加。
不幸的是，由于锁定，公司处理突然涌入的请求的能力受到了影响。
销售代表面临着解决他们认为本质上更困难的客户问题的挑战，例如与财务困难有关的电话。
这导致更高的升级和更多的重定向/呼叫转移，从而导致更高的服务成本。
客户也在付出更大的努力来解决他们的问题。
通过逆向工程客户体验化危机为机遇
客户满意度、客户保持率和服务成本是三个关键的关键绩效指标，它们最终决定了任何企业的长期盈利能力。从我们的工作中，我们看到这些关键绩效指标的驱动因素密切相关。
例如，对于我们的一个客户来说，“努力工作”是客户满意度的重要驱动力。然而，当我们使用机器学习模型来分析客户交互时，我们会看到一些有趣的模式。努力工作正在推动保留率和服务成本。这些模型为我们提供了一个包含20多个驱动因素的网络图，这些驱动因素高度相互关联，并影响着所有三个关键绩效指标，包括一些驱动因素本身。
这种洞察力迫使客户重新安排他们的服务，并保留团队的工作方式。将护理和服务渠道视为盈利的驱动力，加大投入，将预测信息注入各个接触点，优化驱动力。
通过个性化客户服务来保护收入的综合方法
基于对客户互动的分析，我们将所有通话主题和问题分为三个级别：
简单的问题：重复，电话很多。
复杂的问题：需要有经验的特工协助。
专业化服务问题：需要个性化关注和开箱即用的服务/报价管理；通常涉及回调和多次交互。
将这些问题分为不同的层可以创建特定于层的策略，将人工智能集成到日常操作中。
本文就为大家讲解到这里了。