联络中心的功能远不只是隐藏在视线(和思维)之外的不起眼的操作功能。他们正朝着业务的战略核心迈进。在未来的家庭和数字参与工作以及对客户需求的增强意识中，您的联络中心的策略将需要支持甚至帮助定义您的客户体验。没有云和对话AI的变革力量，这是不可能的。
简而言之，会话式AI使用虚拟代理中的人工智能技术以类似于人的方式与人们进行交互。通过弥合人类和计算机语言之间的鸿沟，它使两者之间的交流比以往任何时候都更加轻松和自然。
根据Forrester的说法，“提供出色的CX(客户体验)是大多数组织的当务之急，但是由于联络中心通常以24/7的速度运行，因此决策者不愿进行重大更改或升级，因为他们担心会破坏已经负担过多的系统。这种悖论使许多组织过于依赖过时或过时的交互式语音响应系统。随着客户对服务和支持的期望不断提高，这些组织越来越落后于投资于下一代解决方案的竞争对手。”
下面，我们探讨了对话式AI可以为您的组织带来竞争优势的三种方式。
1.高CSAT对企业有利
普华永道(PwC)表示，所有客户中有32%的客户表示，仅仅经历了一次糟糕的客户服务经历，他们就会转向竞争对手。除非您的认可度很高，否则将近一半的客户甚至不会考虑与您开展业务。
客户的满意度会影响您开展新业务的潜力。但是，对于您的企业而言，更糟糕的是，客户不满和低客户满意度(CSAT)评分威胁着您与现有客户的关系。这就是为什么不再保留客户或将客户无休止地转移到其他地方的原因。或更糟糕的是，不为他们提供所需的答案。但是，这正是当今大多数联络中心中呼叫基于电话树的传统IVR系统时发生的情况。
另一方面，会话式AI支持更个性化和直观的客户服务。通过使您的客户在语音和聊天通道上与虚拟代理联系，对话型AI使客户可以轻松地从您的联络中心快速获取有用的相关信息。您的客户可以更快地获得答案，而您的联络中心工作人员(无需执行重复的任务)可以专注于更具吸引力和更复杂的客户问题。如果将呼叫从虚拟座席转接到人工座席，则转接过程中不会丢失任何内容，人们也不必再次重复信息。
所有这些最终都会影响您的客户满意度得分，该得分反映了您为客户提供的服务水平。研究表明，掌握客户服务的技巧也可以使您收取更多费用。普华永道(PwC)表示，所有消费者中有43%会为方便起见而支付更多的费用，而42%的消费者会为友善，亲切的体验支付更多的费用。
总体而言，更好的CSAT分数意味着：
从现有客户重复购买
更多新客户
降低代理人损耗
降低运营成本
利润更高的业务
2.对话式AI可以在不增加运营成本的情况下提供出色的客户体验
在大多数联络中心中，传统的基于电话树的IVR系统并不是为云时代而构建的，因此维护和改进成本很高。运营成本随着处理时间的延长而增加。
在这些空前的时期，组织正在投资一流的AI工具，以更好地满足需求并改善客户服务-尤其是现在，有一种方法可以在不增加成本的情况下做到这一点。过去，您不得不雇用更多的代理商来改善CSAT，这增加了您的运营成本。相反，如果减少座席人数，则CSAT分数会下降。
现在，用于联络中心的基于云的对话式AI(例如Google Cloud Contact Center AI)使您也可以吃蛋糕。人工智能，机器学习，语音识别和自然语言处理方面的突破性进展意味着虚拟代理现在可以理解人类语言的细微差别，从而了解客户的意图。客户可以问问题而不是与电话树互动，从而以更吸引人的自然方式更快地获得答案。您的联络中心员工无需执行重复的任务，可以专注于更具挑战性和更高价值的互动，从而减少人员流失并提高运营效率。
根据2020年8月的一项研究“新技术：谷歌云联络中心AI的预计总经济影响™ ”，该研究考察了企业通过部署CCAI可能实现的预期投资回报，部署Google Cloud CCAI的组织看到了成本的降低，生产力，以及将资源重新分配给更高价值的角色。
这项由Google委托，由Forrester Consulting进行的研究采访了5位具有使用Google Cloud CCAI经验的客户和其他合作伙伴。为了估计CCAI的预计总体经济影响，Forrester根据五家受访公司的经验建立了一个综合组织。以下好处反映了与组合组织相关的财务分析：
通话偏转总计810万美元至1,430万美元。
聊天偏转总计130万美元至240万美元。
联络中心代理的效率收益总计130万美元至370万美元
管理效率总计在110万美元至230万美元之间。CCAI消除了管理和更新旧式IVR系统的需要，并减少了推出新功能或为新产品提供服务所需的时间和精力。
代理商流失总数减少了447,633美元，降至100万美元。
3.对话式AI的新创新正在进入企业市场，从而实现更加个性化和直观的客户服务
得益于语音识别，人工智能，神经网络和处理能力的进步，语音领域发生了根本性的变化。特别：
专用的处理能力促进了更智能的语音识别算法。
具有语音功能的消费设备(智能电话，智能家居设备，汽车，电视等)和远距离语音识别已使语音识别无处不在，从而提供了不断增长的数据集，可在其上训练识别和语音生成算法。