如今竞争如此激烈，人们对客户服务的期望无一不是卓越。根据 Hubspot 的调查，93% 的客户可能会再次购买提供良好客户服务的公司的产品。幸运的是，聊天机器人、人工智能和自动化工具等各种现代技术使得跟踪和解决请求的过程变得快速而简单。但要获得理想的结果，必须知道如何正确使用这些技术。本文将向您介绍现代客户服务解决方案和功能，并解释如何最好地使用它们。
客户服务人工智能
人工智能在客户服务领域带来的重大突破是提供 whatsapp 数据库 实时协助的机会，从而节省需要人工参与的任务的时间，例如加快 Magento 2 网站的速度。利用人工智能，您可以创建和训练模型。这意味着您可以获取结构化或非结构化数据，并通过导入和标记来教 AI 理解它。
通过机器学习，计算机无需经过明确训练即可执行任务。识别过去数据中的趋势并做出预测可以确定应该使用哪种算法来完成特定任务。
此外，机器学习可以从海量数据中快速提取见解。客户服务专家首先制定规则，然后机器学习模型完成其余部分。让我们看看它是如何使用的：
支持票的分类
借助自动标记技术，可以轻松地对客户支持票进行分类。这意味 提供解决客户痛点或与产品/服务目的一致的信息着您可以通过添加标签来组织数据，以便于处理。
例如，您可以根据票证所关联的功能对其进行分类。人工智能可以评估文本，例如客户服务请求和竞争对手的评论。自动化技术可以识别正文的潜在语气、意图和紧迫性，无论数据类型或名称如何。检查文本后，AI 模型会添加您训练其识别的标签之一。例如，您可以将其分类为投诉、正面评价、负面评价、退款请求、技术支持、保修问题等。
对收到的电子邮件进行排序
在人工智能的数据分类能力方面，基于人工智能的工具可以自动将电子邮件分类为有用的数据集。系统通常将其分类为“感兴趣”、“不感兴趣”、“无回应”或“未送达”。根据标签，您可以选择自动反应、手动响应或接收紧急请求的通知。通过在一个 购买电子邮件列表 地方收集分类回复，您还可以深入了解活动的有效性。例如，EmailTree 工具使用人工智能对电子邮件进行分类并提出回复建议。
截图取自 Emailtree 官方网站
意见征集
自然语言处理可用于检查有关公司的在线评论，从而可用于改善客户服务。人工智能可以对所有类型的用户数据进行有效的意见挖掘，包括私人调查、公开评论和社交媒体帖子。
公司可以利用这些研究来发现服务运营中的模式，并通过修改流程、提供新的自助服务资源或为代理提供管理所需的资源来解决问题。
语音分析
人工智能可以分析和理解与客户互动时所说的词语、语气和情绪。借助语音分析，企业可以从客户互动中获得可行的见解，从而有效地处理沮丧的客户，并提高对客户要求、态度和偏好的理解。