Category: WhatsApp數據

   「這些互動感覺更加友好，這嚴重影響了客 戶保留率。這種主動方法最終會降低成本，因為企業不需要投資那麼多的被動資源。」「Gartner 預測『到2020 年，主動（出站） 客戶參與互動將超過被動（入站）客戶參與互動’”，Alain Mowad 說。 「我們的內部研究以及買家要求和優先事項的變化已經證實了這一趨勢。大多數出站互動將是數位化和自動化的，並且可以透過對話機器人進行雙向對話。   ” “在當今的環境下，客戶了解到他們需要 將組織的重點從被動的客戶服務方法轉變為主動的客戶 越南 WhatsApp 號碼數據  服務方法，”傑西卡史密斯說。“歷史上被視為’以呼出為中心的聯絡中心’的功能可能會在更傳統的呼入中心中佔據一席之地v。 「我們將開始看到入境中心在本質上變得更加主動，採用一些歷史上僅限出境世界的做法。  隨著主動外展成為大多數客戶服務組織更感 興趣的領域，混合團隊或混合座席的概念正在 電子郵件資源 興起。 」 「對入境和出境服務的需求持續增長，」Mike Szilagy 說。「隨著偏好和個人需求的發展，我們看到數位管道的使用呈爆炸式增長，與語音相比達到了 x 增長率。複雜性和個人化是通路朝更好方向發展的核心。   Q：科技是否發生了變化或正在發生變化 ，如果是，是如何變化的，為什麼變化，以及好處和挑戰是什麼？ LAURA BASSETT：在提供更好、更有效率的 CX 需求的推動下，入站客戶聯繫解決方案背後的技術正在不斷發展。隨著組織尋找簡化和改進營運的方法，客戶不斷要求數位化和智慧的客戶服務。同時，代理商也不斷尋求更高的工作滿意度和更好的員工體驗。    以下是科技變革的三個例子： 人工智慧的 進步。人工智慧驅動的聊天機器人和虛擬助理變得越來越複雜和被接受，其自然語言處理 (NLP) 功能使它們能夠理解和回應複雜的客戶查詢。全通路支援。客戶希望能夠透過多種管道與企業溝通，從電子郵件、聊天和電話到多種訊息和社交媒體管道。  

   基於人工智慧的座席協助，使座席能夠更 有效地處理輔助互動。將呼叫轉向數位化，以減少等待時間，並允許相同的座席池處理更多互動。由 AI 驅動的品質管理 (QM) 和旅程分析，可獲得有關領域的關鍵見解，從而提高效率並提高客戶滿意度。傑西卡史密斯 JESSICA SMITH：人們的偏好已經發生了轉變，轉向使用數位管道和數位自助服務選項，而不是依賴人工代理提供客戶支援。    這其實取決於客戶的期望：客戶想要快速 、簡單且一致的服務。數位自助服務正在迅速成為滿足這些需求的最佳方式，同時仍提供高品質的服務，保持互動的個人化、人性化和有效。此類服務能夠提高聯絡中心的績效以及顧客的體驗。 Mike Szilagyi MIKE SZILAGYI：作為最受歡迎的管道，語音互動持續成長，但我們看到數位管道的成長速度更快。    去年，電子郵件取代語音成為客戶體驗 最常用的管道，考慮到人們對服務快速 美國 WhatsApp 號碼數據 回應的偏好，這一點令人驚訝。雖然這與我們預期的情況相反，但它反映了數位管道參與度的整體成長。聊天機器人和訊息應用程式互動的使用量大約增加了兩倍，因為客戶希望按照自己的方式與公司互動，並且隨著客戶群越來越多地由數位原住民主導，我預計這種趨勢不會放緩。  入站與出站隨著入站和出站方面的所有 發展（參見六月的供應商圓桌會議），我們詢問我 Telegram 資料庫使用者庫 們的小組成員「您是否也看到入站和出站聯繫之間的劃分有任何變化？ 「事實上，NICE 和 ContactBabel 的一項研究發現，% 的聯絡中心表示，超過四分之一的呼入電話可以透過增加呼出聯繫來避免，從而降低成本並提高客戶滿意度。   」 「我們看到入站和出站聯繫管道之間的 變化，特別是出站聯繫的增加，」Jono Luk 說。「我的理念是，最好的客戶支援電話就是根本沒有客戶支援電話！例如，航空公司應透過客戶希望收到航班延誤通知的管道主動聯繫客戶。或者，當服務遇到中斷時，他們應該主動聯繫受

   這些範圍從密碼更改和運輸問題到更複雜 的情況。在過去幾年中，聯絡中心已轉向部署更加自動化、人工智慧驅動的自助服務解決方案，以改善客戶和員工體驗並提高營運效率。這一趨勢是由基於人工智慧的聊天機器人的可用性和複雜性不斷提高所推動的，這些機器人可以對客戶的請求提供準確和個性化的回應。同時，聯絡中心持續投入時間和資源培訓現場座席，以協助需要個人化協助的客戶解決複雜的查詢和問題。    隨著企業認識到數位客戶服務的重要性 並投資必要的技術來滿足客戶的期望，這些趨勢未來可能會 土耳其 WhatsApp 號碼數據 持續下去。 Jono Luk JONO LUK：入站客戶聯繫解決方案改變了企業對客戶保留和客戶生命週期的看法。客戶互動現在被視為持續的關係，而不是一次性事件，這意味著改進客戶體驗的需求比以往任何時候都更重要。  「入境客戶聯繫解決方案改變了企業 對客戶保留和客戶生命週期的看法。」—JONO LUK 企業必須 更新2024年手機號碼列表 利用過去的客戶互動歷史記錄來為當今的客戶提供幫助，因為他們希望在每一步中都能考慮到他們的互動歷史記錄，以獲得更無縫的體驗。 Alain Mowad ALAIN MOWAD：對入站客戶聯繫解決方案的需求已很大程度上轉向自助服務和數位管道。    許多因素促成了這一轉變。所有人群的客 戶都首先選擇自助服務，主要透過網路和行動應用程式。當客戶無法透過自助服務找到他們需要的東西時，他們更喜歡先使用數位管道（聊天、簡訊、社交訊息）與企業聯繫，而當所有其他管道都用盡時，打電話成為最後的手段。如今的客戶希望以最少的努力快速獲得答案。    未能滿足這些期望的企業可能會比以前更 容易轉向有競爭力的品牌。更重要的是，這些企業面臨越來越大的壓力，需要降低成本並最大限度地提高效率，同時繼續提供出色的客戶體驗以提高客戶保留率和忠誠度。這意味著要採取幾項關鍵策略： 越來越多地利用跨數位和語音管道的人工智慧自動化來提高自助服務率。

生產力洞察與靈感技術客戶體驗遠距工作期 刊內最受歡迎的勞動力管理精選主頁雜誌文章訂閱關於目錄資源所有主題最受歡迎最新研究遠距工作白皮書關於廣告顧問聯絡法律訂閱版權所有© 聯絡中心管道。    版權所有。 / 使用條款/ 隱私/ Cookies /   廣告聯絡中心管道博客聯絡中心管道博客Verint C X 自 泰國 WhatsApp 號碼數據 動化博客頂部內刊雜誌關於建立最佳客戶聯繫的必要性來自BRENDAN 的7 月刊閱讀-12 月, 建立最佳客戶聯繫的必要性最佳客戶聯繫在當今充滿不確定性、顛覆性、社會性和高度競爭的經濟中，客戶體驗(CX) 非常重要，而且其重要性不只之一。  然而，為客戶提供他們所期望的體驗 （因為我們每個人都是客戶）正變得說起來容易做起來 外匯電子郵件資源 難。我們似乎對卓越的 CX 抱有更高的期望；我們敏銳地認識到我們的價值主要是作為買家，其次是作為影響者，這一點也許被誇大了。我們對品牌承諾兌現不足的容忍度也較低。然而，人員短缺和勞動力成本上升使得聯絡中心越來越難以找到並留住優質座席。    混合工作的新常態增加了人員和流程管理 的複雜性。儘管有新技術，尤其是人工智慧 (AI) 驅動的 ChatGPT，可以提供更高品質的自動化輔助或自助服務體驗，但它們也有自己的問題，例如準確性。陷入這些問題的是聯絡中心產業路由和自動化/自助服務解決方案供應商。他們一直在努力透過廣受歡迎的特性和功能來滿足和預測客戶的需求。    我們向他們尋求了關於如何最好地與客戶 聯繫的見解。以下是我們與以下人士的對話： Laura Bassett，NICE CXone 產品行銷副總裁Jono Luk，Webex by Cisco 產品管理副總裁Alain Mowad，Talkdesk 產品行銷總監Jessica Smith，CCaaS 產品行銷主管× Mike Szilagyi ，Genesys 產品管理部總經理問：您看到入站客戶聯繫解決方案的需求和使用發生了哪些變化？ […]

   機器學習和深度學習相結合，可以提供強大的 工具來解決複雜的現實問題，改變企業和組織優化營運的方式。 LLM 與 NLU LLM 受過大量一般知識的訓練，並且非常有能力產生反映準確性的輸出。然而，與 NLU 不同，法學碩士無法理解上下文，只能依靠幻覺來產生反應。就 NLU 而言，它能夠解析上下文訊息，並幫助聊天機器人等提供精確的答案，而不是編造答案。    在未來的幾個月和幾年裡，對聯絡中心來說 最重要的是採取審慎的方法來實施 GAI 和 LLM。研究仍在進 台灣 WhatsApp 號碼數據 行中，它們對傳統企業作業系統的顛覆尚未完全實現。聯絡中心的主要成就是以一種既個人化又涵蓋使用者需求或問題的方式提供及時的客戶服務。  法學碩士代表了改善使用者體驗的巨大 機會，但在其功能的現階段僅使用它們是不夠的。客戶 雅虎電子郵件資源 服務部門應該逐步納入法學碩士，主要是為了加快人工智慧其他外部用途（如聊天機器人或網站生成）的培訓，以解決現有的問題。 Bill Schwaab Bill Schwaab 是 Boost.ai 北美區副總裁，專注於金融服務、銀行、保險和電子商務領域的技術擴展。    Bill 在對話式人工智慧、機器學習和數據分析 方面擁有多年經驗，成功幫助大中型企業透過人工智慧的使用實現規模化。來源聯繫中心管道7 月TAGSAI 人工智慧聊天機器人對話式AI 客戶體驗CX 深度學習生成AI 大語言模型法學碩士機器學習相關文章作者的更多資訊聯繫中心管道熱門部落格文章六月熱門文章解碼解決方案選項解碼解決方案選項為CX 注入活力為CX 注入活力聯絡中心管道雜誌當前一期：7 月CONNECTING帶著焦慮的客戶查看問題訂閱我們的廣告商為什麼客戶分析是解鎖聯絡中心客戶體驗的關鍵Calabrio 為什麼客戶分析是解鎖客戶體驗的關鍵聯絡中心具有獨特的優勢，可以提供與其他入站行銷管道不同的客戶洞察。      生產力之聲：透過卓越的音訊改善工作場 所 SENNHEISER 生產力之聲：透過卓越的音訊改善工作場所 工作場所的噪音水平是生產力的顯著障礙。人工智慧如何減少處理時間 SHELF.IO 人工智慧如何減少處理時間 […]

   LLM 無法自我修正，這可以透過結合經過測試 的人工智慧（例如 CAI）使用來解決，CAI 更可靠，可以將 LLM 連結到準確的資料池。其他需要採取的措施包括採用人機互動方法，特別是在檢查企業聯絡中心的法學碩士使用情況時。確保有人在與最終用戶共享之前驗證法學碩士產生的內容至關重要。    部署的最佳實踐 目前的法學碩士迭代 雖然有所改進，但對於大規模業務部署來說還不夠 瑞士 WhatsApp 號碼數據 準確。它們顯示出巨大的前景，但如果處理敏感或客戶特定的數據，在外部共享任何法學碩士產生的輸出之前，應透過人機互動方法限製或驗證它們的使用。對於希望使用其用途的組織來說，將法學碩士歸類為探索性或開發環境測試是最好的起點。  避免將它們放置在需要高度敏感的環境 中，例如可能對企業產生法律影響的任務，也是 Gmail 電子郵件資源 明智的做法。法學碩士與其他人工智慧模型 研究、產品開發和市場上有無數的人工智慧模型。與聯絡中心最相關的包括以下內容： 狹義人工智慧 狹義人工智慧是人工智慧的一個類別，涵蓋旨在在沒有人類支援的情況下完成特定任務的人工智慧。    與法學碩士和 GAI 不同，狹義人工智 慧產生可複製的結果。人工智慧驅動的聊天機器人是狹義人工智慧的一種形式。會話式人工智慧 CAI 涵蓋了更廣泛的技術和技術方法。將 CAI 視為聊天機器人等事物背後的驅動力，它利用自然語言處理、NLU 和機器學習 (ML) 模型，以對話方式響應用戶請求。聊天機器人與法學碩士不同，聊天機器人接受有限數據子集的訓練，並包含一系列意圖數據，因此它們可以提供可重複、準確的結果。    在提供回應時，LLM 會根據大量資料 進行近似，但並未針對特定功能進行最佳化。深度學習與機器學習 機器學習 (ML) 是人工智慧的一個子領域，專注於讓電腦系統具備學習模式並透過演算法和統計模型做出資料驅動決策的能力。深度學習 (DL) 是 ML 的一種高級形式，它利用人工神經網路來模仿人腦的學習過程。