如果你問任何一位客服專業人士，過去幾年他們的工作如何，他們可能會說「非常不好做」。由於預算不斷變動，客戶期望值又更高，客服團隊不斷在思考一個重要的問題：如何才能真正地事半功倍？答案就是：在客服領域導入AI。
自疫情爆發以來，客戶服務一直像在坐雲霄飛車一樣。客戶的期望值比以往任何時候都更高——72% 的消費者表示，他們會對提供更快服務的公司保持忠誠。而 69% 的客服人員表示，很難在速度和品質之間取得平衡。
雖然預測型 AI 對客服來說並不陌生，但生成式 AI (generative AI) 卻在去年才真正受到關注。面對這項新技術的強大潛力，企業領導者需要制定生成式 AI 策略，同時也要謹記預算限制。客服專業人員和客戶都很好奇，AI 加持的客戶服務將如何影響他們的體驗。讓我們深入了解 AI 的作用、它的優點，以及你如何開始導入。
一. 什麼是 AI 客服？
在客戶服務中運用 AI 的方式有很多種。例如，你可以跨管道嵌入 AI 驅動的聊天機器人，立即簡化客戶服務體驗。除了回答常見問題之外，這些聊天機器人還可以問候你的客戶、提供知識庫文章、引導他們完成常見的業務流程、針對現場請求派出外勤技術人員，並將更複雜的問題轉發給正確的人。
從客戶的角度想像一下：你想退一雙鞋子，需要一些幫助。你開始與客服人員線上聊天，但接著等待 30 分鐘才得到回應。
有了 AI 客戶服務，你可以在幾秒鐘內獲得個人化的回應。把它想像成一個虛擬好友，它不僅知識淵博，而且還了解你的確切需求和偏好。你所要做的就是告訴它你需要什麼幫助，它就會處理剩下的事情。無需尋找你的追蹤號碼、提供你的電子郵件或解釋你購買的詳細資訊，它已經擁有所有這些資訊，並且確切地知道該怎麼做。
許多組織已經在客戶服務中使用 AI。事實上，83% 的決策者預計未來一年這項投資將會增加，而只有 6% 的人表示他們沒有使用這項技術的計畫。
二. AI 為客服帶來那些好處
以下列舉六個 AI 能幫助客服團隊的優點，特別是如果你對開始使用生成式 AI 感興趣的話：
- 提升生產力：
AI 工具，例如 Einstein Copilot，可以讓客服團隊更快完成工作。例如，AI 可以像助手一樣，直接嵌入客服人員的工作流程中。事實上，最近的研究顯示，84% 的 IT 主管認為 AI 將有助於他們的組織更好地服務客戶。例如，基於 AI 的對話助理可以將客服人員的生產力提高 14%。 - 提高效率：
手動流程可能對客服人員來說是一項沉重的負擔。這包括在系統和螢幕之間來回切換以查看客戶歷史記錄、搜尋知識文章、將現場工作人員引導至服務地點以及手動輸入回覆等任務——所有這些任務在由人工完成時都容易出錯。
在客戶服務中導入 AI 可以為客服人員提供跨知識庫、對話洞察和客戶數據的智慧建議。我們的研究發現，63% 的客服專業人員表示 AI 將幫助他們更快地服務客戶。 - 更個人化的服務互動：
AI 要發揮作用，就必須了解你的客戶，這表示它需要存取你公司的數據。當客戶開始與聊天機器人對話時，AI 可以即時顯示重要資訊，例如客戶的姓名、位置、帳戶類型和偏好的語言。
如果請求需要現場服務技術人員，AI 可以將所有重要資訊發送給現場工作人員，以便他們在進門的那一刻就能提供個人化的服務。 - 優化營運：
在客戶服務中導入 AI 可以使客戶服務營運更順暢、更高效。你可以使用 AI 分析客戶電話、電子郵件和聊天機器人對話，以判斷客戶可能升級問題的跡象、解決問題所需的時間等等。這些見解有助於找到改善客戶體驗的新方法。例如，如果客戶在想要退回產品時經常要求客服人員協助，聊天機器人可以主動分享知識庫文章，以盡量減少升級。
AI 還可以分析你公司的案例歷史記錄，並找出客戶聯繫客戶服務的主要原因。如果沒有知識文章可以解決其中一個原因，你可以使用生成式 AI 草擬一篇知識文章或更新現有的知識文章。一旦你的團隊批准了該文章，它就可以幫助客服人員提供快速且出色的支援，並可以用於自助入口網站或聊天機器人中，以避免案件發生。 - 減少倦怠和改善士氣：
AI 讓客服人員可以擺脫重複、耗時的工作，專注於需要創造性解決問題、社交智慧和複雜批判性思維的情況——這些活動將推動整體客戶體驗的進步。79% 的 IT 主管表示生成式 AI 將有助於減少團隊工作量，從而減少倦怠，這並不奇怪。 - 主動的服務體驗：
AI 可以從客戶的合約、保固、購買歷史記錄和行銷數據中提取資訊，以顯示客服人員對客戶採取的最佳後續行動——即使在服務互動結束後也是如此。例如，AI 可以讓客戶知道他們的訂閱即將到期，提醒他們何時預約維護，或者是否有產品升級或折扣可用。更進一步，生成式 AI 甚至可以總結客戶對話並生成知識庫文章以供日後參考。
三. AI 在客服領域的應用
無論是在客服中心或是在外勤服務，AI 都能徹底改變客戶體驗。以下列舉八個實際應用案例：
- 內容生成 (Content Generation)：
生成式 AI 可以分析客戶對話，提取相關細節，並產生類似人類的回覆，從而縮短回應時間並提高整體客戶滿意度。當 AI 從 CRM 數據和知識庫中提取資訊時，尤其如此。 - 聊天機器人 (Chatbots)：
AI 驅動的聊天機器人可以處理基本的客戶諮詢、提供即時回覆，並協助處理訂單追蹤、產品推薦和故障排除等任務。它們全天候可用，減少了回應時間並提高了客戶服務的可及性。 - 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)：
NLP 是一種使 AI 系統能夠理解和解釋人類語言的技術。它有助於分析客戶情緒、識別客戶需求，並提供相關的回覆。NLP 還可以促進非結構化搜尋——它允許系統理解並回應更靈活和對話式的查詢（相對於結構化的關鍵字搜尋）。此功能增強了聊天機器人、語音助理和情緒分析工具的有效性。這有助於企業提供更直觀和個人化的客戶體驗。 - 情緒分析 (Sentiment Analysis)：
AI 驅動的情緒分析工具會監控和分析客戶回饋、評論和社群媒體互動，以評估客戶情緒。這有助於公司找出需要改進的領域、回應客戶疑慮，並根據客戶偏好提供個人化的體驗。 - 推薦系統 (Recommendation Systems)：
AI 驅動的推薦系統會分析客戶行為、購買歷史記錄和偏好，以提供個人化的產品或內容推薦。透過了解個別客戶的偏好，公司可以增加交叉銷售和追加銷售的機會。 - 預測分析 (Predictive Analytics)：
基於 AI 的預測分析使用客戶數據來預測客戶需求、行為模式和潛在問題。這有助於公司主動解決客戶疑慮、優化資源分配，並個人化客戶互動。 - 自助服務解決方案 (Self-Service Solutions)：
AI 驅動的自助服務解決方案（例如知識庫或常見問題解答）利用自然語言處理來理解客戶查詢，並提供相關資訊或故障排除步驟。這讓客戶和客服人員都能快速找到答案，而無需人工協助。 - 智慧路由 (Intelligent Routing)：
基於 AI 的智慧路由系統會分析傳入的客戶查詢，並將其路由到具有最相關經驗或知識的客服代表或部門。這可確保客戶與能夠有效解決其需求的正確人員聯繫。
四. AI 提升客服品質
- 化身可靠助手，提升生產力：
透過像 Einstein Copilot 這樣的生成式 AI 工具，客服人員可以快速產生針對服務諮詢的個人化回覆。而且，這些回覆並非一成不變：AI 可以根據相關客戶數據、知識文章，或任何管道上可靠的第三方數據來源，產生自然且值得信賴的語言回覆。 - 建立工作摘要和行動工作簡報：
客戶服務 AI 可以自動執行耗時但至關重要的任務，根據案例數據和歷史記錄撰寫總結摘要，從而提高客服人員的生產力。這在現場服務中尤其有用。你可以總結最相關的數據來開始工作——為前線工作人員節省時間。 - 在企業內部保存和分享知識：
你可以將生成式 AI 工具連接到你的服務控制台，並根據對話細節和 CRM 數據，建立知識庫文章的初稿，供經驗豐富的客服人員審閱。這將為你節省時間，並幫助你更快地發布文章。額外的好處是：你也可以使用這些知識庫文章來幫助客戶在自助服務入口網站中找到他們問題的答案。 - 搜尋答案：
當你的客服人員或客戶正在尋找問題的答案時，客戶服務中的 AI 可以直接在搜尋頁面上顯示從你的知識庫中產生的答案——為所有人節省時間。
五. AI 應用面臨一些挑戰
以下是三個需要考量的重點：
- 對員工的影響：
由於 AI，尤其是生成式 AI，是一個新興領域，服務業領導者正苦於人才短缺。例如，66% 的領導者認為他們的團隊缺乏處理 AI 所需的技能。同樣地，服務專業人員也擔心 AI 可能會取代他們的工作，這讓他們對擁抱這項技術感到卻步。當你將 AI 引入你的服務組織時，要溝通 AI 如何幫助你的團隊完成更多工作，以及他們的人類技能對於為客戶提供卓越體驗仍然非常重要。 - 信任和可靠性問題：
AI 技術雖然快速發展，但並非完美。首先，大多數學習語言模型都是基於近兩年前的數據進行訓練的。同樣地，人們可能會擔心 AI 系統在理解和解決複雜客戶查詢或處理敏感資訊時的準確性。此外，關於隱私和信任的疑慮應該認真對待——並且必須謹慎管理，以確保你的企業和客戶數據安全。當 AI 的數據基於你信任的 CRM 數據和知識庫時，你就能解決這個挑戰。 - 投資和實施：
無論你決定開發自己的 AI，還是引入包含 AI 的客戶服務軟體，都可能需要在技術基礎設施和培訓方面進行大量投資。小型企業或資源有限的組織可能難以資助 AI 實施，或缺乏部署和維護此類系統的技術專業知識。
六. AI 在客服中的未來
隨著客戶服務中的 AI 快速發展，將會有更多應用案例持續受到關注。例如，生成式 AI 將從客服中心轉移到外勤服務。這項技術將確保前線外勤服務團隊擁有手頭工作所需的正確客戶、資產和服務歷史數據。透過客戶服務中的 AI，外勤服務團隊將透過自動化工作摘要、知識文章等，減少更多繁瑣的工作。
七. 如何在客服中開始使用 AI
客戶服務中的 AI 並不難理解——或實施。第一步是更多地了解它能為你的企業做什麼。
首先，要更多地了解生成式 AI 如何個人化每個客戶體驗、提高客服人員效率等等。然後，了解如何充分利用客戶服務中的 AI。
接著，你可以從小處著手。例如，使用一組標準動作（例如尋找、總結和更新記錄，或使用 Salesforce 內部的知識文章回答問題）部署 AI 助理，從已存在於 Salesforce 中的數據中提取資訊。
然後，你可以使用 Salesforce Agentforce 以符合你的業務需求。在這裡，你可以使用現有的流程和 Apex 代碼建立和部署自定義動作。可以使用你已經透過 Salesforce 擁有的技術來自定義動作。
