AI智能客服

行業現狀

供熱傳統熱線中心高度依賴人工,客戶接待、問詢回復、工單填寫、客服質檢、客戶回訪等環節均需人力介入,隨著客服需求的快速增長,人工客服的弊端和痛點逐漸暴露。其次,受新冠疫情影響,人們的生活習慣向線上傾斜,進一步加大了客服咨詢量。人工客服的具體痛點有:

  1. 季節性人力需求波動大,供暖季無法應對大量來電
  2. 客服工作強度大、重復性咨詢多、工作效率低
  3. 客服人工成本高,新客服人員培訓成本高、流動性高
  4. 客服服務質量參次不齊,不易監管考核
  5. 服務數據分散,客服反哺業務效果不足

供熱作為民生行業,供熱企業一直高度重視用戶滿意度,企業在服務上的投入也越來越大,現在大中型供熱企業基本都有自己的熱線中心。在供熱初期更是配備大量人工坐席,確保在供熱高峰期溫暖熱線24小時暢通??头峋€作為供熱企業客戶服務的主要渠道,一些柜臺業務也都支持通過電話方式辦理,客服熱線的服務壓力越來越大,特別是在供熱初期,沒有足夠坐席接待巨大的話務量,造成很多電話無法接入,打不進來的用戶可能直接打到12345或12319熱線進行投訴,同時快節奏的電話溝通,也不能達到很好的服務效果。

為應對電話高峰,供熱行業普遍存在臨時集中培訓、擴充坐席人員的情況,每年都需要投入較大的成本,且臨時坐席人員相比固定坐席人員,在業務經驗上相對缺乏,對于較復雜問題的處理能力不足。這種增加大量人力的方式一定程度上可以緩解客服壓力,但由于供熱客服需求波動性太大,臨時加人的方式無論在服務質量的穩定性上,還是投入產出比上都不夠理想。

發展趨勢

隨著深度學習算法和大數據的發展,人工智能的各項技術分支也在不斷成熟,其中語音識別技術、語意理解技術應用已經越來越普遍。AI客服雖不能洞察人的情緒,在處理復雜問題方面不如人工,但在常規、標準、結構化的高頻問題上,有絕對的優勢。通過大量人力來適配供熱行業獨有的電話量大波動性需求,存在很大的管理困難,也需要很大的人力物力成本。供熱是民生行業,服務保障非常重要,特別對于緊急性的問題、復雜性的問題,傳統的人工服務不可或缺,但從具體的服務訴求來看,在供熱高峰期電話有很大一部分是簡單的咨詢和報修,如政策性咨詢、查詢費用、查卡號、不熱報修等。這些問題相對標準清晰,應對難度并不大,完全可以通過應用AI客服來分擔這部分問題的解答處理。這樣可以將寶貴的人力資源用于處理復雜的事務,提供更優質的服務,實現降本增效。

平臺介紹

AI語音客服基于語音識別和合成,機器學習和自然語言理解等技術,在傳統的熱線電話中加入智能語音交互功能,與客服系統無縫對接,可有效地處理常規業務場景,大幅減少熱線電話客服壓力。AI客服通道和人工座席通道是融合互通的,當機器人無法理解用戶意圖時,系統會自動提示并轉接到人工座席;反過來,當需要播報內容時,人工座席也可以切換給機器人來做。

電話語音客服 

AI客服支持智能呼入和智能外呼,根據用戶語音識別意圖,可多輪對話確認業務意圖,以自然語言方式告知用戶。通話類型包括:

  1. 咨詢類,通過意圖關鍵詞在知識庫中檢索到對應知識。
  2. 查詢類,從業務系統中檢索用戶所需數據。
  3. 辦理類,確認用戶具備所要辦理業務的條件,收集辦理業務所需數據內容并自動提交。
  4. 回訪調查類,工單完成后自動呼叫用戶,確認問題是否解決,收集滿意度評價。
  5. 信息核實類,主動呼叫用戶,核實完善用戶的個人資料信息,如手機號、身份證號、房本面積等。

AI智能微信客服

在微信公眾號、網站、App應用里都可以集成AI客服能力,實現在線服務,AI客服會根據用戶近期的訴求數據,自動羅列“猜你想問”,以及推薦氣泡,提供智能導辦,用戶快速點擊即可了解所需信息和辦理所需業務,也可通過輸入文字方式和AI客服進行交流。

AI智能質檢

服務質檢是熱線服務運營過程中非常重要的一個品質管控環節。面對大量的電話錄音,傳統人工聽錄音抽檢的方式效率低、成本高。通過AI智能質檢可以更大覆蓋率甚至全量地對錄音進行質檢,并實時反饋質檢結果;同時也可提取出用戶反饋的熱點問題、輿論風險,做到先知先覺,主動干預。

AI運營數據分析

可對指定時間內AI客服的接待人次、對話輪次、解決接待量、轉入人工量、用戶咨詢熱點、回訪調查等數據進行統計分析。

應用效果

提升服務效率

提供熱線、在線等多個渠道7*24小時服務,機器人即時回復,無需等待。

提升服務質量

AI智能機器人解決重復、高頻問題,人工專注解決獨特性、復雜性問題,同時建立更加標準化的服務知識庫和流程,通過錄音分析來挖掘業務數據價值、指導業務優化。

降低企業成本

人工座席的人力成本、培訓成本、場地成本等都可以減少。

提升企業品牌

良好的服務可提升用戶滿意度,提升企業口碑形象、競爭力和行業內的影響力。