诸如此类的统计数据使阅读变得困难。然而，它们并不令人惊讶。毕竟，聊天机器人是打入联络中心市场的第一种对话式人工智能形式，误解如野火般蔓延开来。
然而，自从Forrester在2019年初进行这项研究以来，情况发生了很大变化。不仅技术不断发展，领先的对话式AI供应商（例如Cognigy）也脱颖而出。这些提供商提供专家咨询服务，与品牌密切合作，开发不仅可以补充业务成果，还可以补充客户体验的解决方案。
也许这种趋势在Drift的对话营销状态报告中最为明显，该报告强调，仅从2019年到2020年，消费者使用聊天机器人进行购买的意愿就从17.1%上升到41.3%。
然而，无论公司在哪个渠道部署对话式AI，在正确和错误之间都有一条细线。
为了帮助公司遵守这条路线，我们在Cognigy北美技术副总裁DerekRoberti的帮助下制定了一系列基本的“注意事项”。
明确定义其目的
无论是语音机器人将客户路由到座席，还是聊天机器人在线解决客户查询，它都必须有明确的目的。
如果是自助服务，请注意它将解决哪些问题。评估常见的联系原因并发现困扰联络中心的简单事务性查询。
避免使海洋沸腾。从产生最多失败需求的问题开始，一次处理一个查询。联系数量将迅速下降。Roberti表示，与此同时，座席体验也将得到改善。
他说：“留给人类员工的是更有吸引力、更有趣的电话，使他们能够成为更受工作内在品质激励的绩效更高的员工。”
“能够自动化许多不需要人类判断、决策或同理心的重复性工作，增加了人类劳动力必须完成有意义的、具有挑战性的任务的时间”
考虑客户偏好
联络中心经常犯错误，即强迫客户与对话式AI进行交互。然而，有些人总是会寻求人类的支持。尊重这些偏好。
当然，专注于满足业务需求或简化IT流程是可以理解的。但是，系统必须支持理想的客户旅程，反之亦然。
Roberti指出这一点：“让人们可以选择联系人工座席，但让他们更容易首先以自助服务的方式完成所有工作。”
“这就是对话式人工智能或对话式自动化所做的。它提供了一个自然语言界面，允许用户用自己的语言说话，所以他们不必担心记住按哪个按钮，他们可以自己快速解决问题”
建立升级途径
“尽管实施了完善的自助服务系统，但座席仍将接到需要人工决策的电话，”Roberti指出。因此，联络中心必须能够无缝过渡到人工支持。
毕竟，不可能训练对话式人工智能来克服可以想象的每一个客户问题。因此，创建规定查询何时升级到实时座席的规则至关重要。
这样的策略可能会超出问题的复杂性。联络中心可以使用人工智能来检测客户何时使用高度情绪化的语言。在这些情况下，人情味可以证明是决定性的。
当问题确实升级时，该技术应该使人工座席能够访问客户聊天机器人对话的记录。这样做可以防止客户重复信息，增强客户服务体验。
不要让IT团队超载
对话式人工智能通常需要大量的工程资源。即使在安装之后，IT团队也必须完成监控、学习、优化和嵌入工作流，以随着业务发展技术。
然而，许多IT团队目前都在努力应对高工作负载。再加上招聘开发人才的难度，在短时间内满足高水平的规范是一场斗争。
幸运的是，还有另一种方式，因为无代码工具席卷了聊天机器人市场。Roberti在推广这种对话式AI方法时说：“与不需要编码经验的平台相比，需要开发人员或高度技术参与的平台通常会导致人们犯更多错误。”
“像Cognigy这样的低代码、无代码平台为非技术用户提供了工具，他们可以构建、改进和调整他们的用户体验，所有这些都不需要编码。从投资的角度来看，这是一个非常好的选择”
不要忽略集成的重要性
机器人的好坏取决于它的数据供应。因此，与联络中心系统的集成对于成功地将数字体验从人工支持转向机器至关重要。
毕竟，高级对话式AI平台使用机器学习、预测分析和统计算法的组合来做出决策。如果没有可操作的数据，这些系统就会失败。因此，仔细考虑该技术将如何融入联络中心生态系统至关重要。
正如Roberti所强调的：“组织需要选择一个可以轻松融入其当前基础设施的系统，而不需要繁重的工作。当您使用像Cognigy这样的平台时，它的设计目的是能够直接适应您现有的基础设施，而无需进行大量复杂且昂贵的定制”，Roberti补充道。
不要忽视监控的重要性
目标完成率、跳出率和客户满意度分数是反映对话式AI实施成功的优秀指标的示例。
这些使客户体验团队能够深入客户的头脑并了解他们的想法。因此，他们可以不断开发更好、更无缝的体验。
这种监控、学习和优化的过程是开发成功的对话式AI解决方案的简单部分。然而，根据Roberti的说法，它经常漏网。
“公司经常忘记进行持续监控，尤其是在软件最初推出之后，”他说。“这个过程对于了解人们如何与自动座席或虚拟座席进行交互至关重要。”
“定期监控允许组织几乎实时微调他们的对话式人工智能，并看到用户体验的即时改进”
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