聯絡中心的功能遠不只是隱藏在視線（和思維）之外的不起眼的操作功能。他們正朝著業務的戰略核心邁進。在未來的家庭和數字參與工作以及對客戶需求的增強意識中，您的聯絡中心的策略將需要支持甚至幫助定義您的客戶體驗。沒有云和對話AI的變革力量，這是不可能的。

簡而言之，會話式AI使用虛擬代理中的人工智能技術以類似于人的方式與人們進行交互。通過彌合人類和計算機語言之間的鴻溝，它使兩者之間的交流比以往任何時候都更加輕松和自然。

根據Forrester的說法，“提供出色的CX（客戶體驗）是大多數組織的當務之急，但是由于聯絡中心通常以24/7的速度運行，因此決策者不愿進行重大更改或升級，因為他們擔心會破壞已經負擔過多的系統。這種悖論使許多組織過于依賴過時或過時的交互式語音響應系統。隨著客戶對服務和支持的期望不斷提高，這些組織越來越落后于投資于下一代解決方案的競爭對手。”

下面，我們探討了對話式AI可以為您的組織帶來競爭優勢的三種方式。

1.高CSAT對企業有利

普華永道（PwC）表示，所有客戶中有32%的客戶表示，僅僅經歷了一次糟糕的客戶服務經歷，他們就會轉向競爭對手。除非您的認可度很高，否則將近一半的客戶甚至不會考慮與您開展業務。

客戶的滿意度會影響您開展新業務的潛力。但是，對于您的企業而言，更糟糕的是，客戶不滿和低客戶滿意度（CSAT）評分威脅著您與現有客戶的關系。這就是為什么不再保留客戶或將客戶無休止地轉移到其他地方的原因。或更糟糕的是，不為他們提供所需的答案。但是，這正是當今大多數聯絡中心中呼叫基于電話樹的傳統IVR系統時發生的情況。

另一方面，會話式AI支持更個性化和直觀的客戶服務。通過使您的客戶在語音和聊天通道上與虛擬代理聯系，對話型AI使客戶可以輕松地從您的聯絡中心快速獲取有用的相關信息。您的客戶可以更快地獲得答案，而您的聯絡中心工作人員（無需執行重復的任務）可以專注于更具吸引力和更復雜的客戶問題。如果將呼叫從虛擬座席轉接到人工座席，則轉接過程中不會丟失任何內容，人們也不必再次重復信息。

所有這些最終都會影響您的客戶滿意度得分，該得分反映了您為客戶提供的服務水平。研究表明，掌握客戶服務的技巧也可以使您收取更多費用。普華永道（PwC）表示，所有消費者中有43%會為方便起見而支付更多的費用，而42%的消費者會為友善，親切的體驗支付更多的費用。

總體而言，更好的CSAT分數意味著：

從現有客戶重復購買

更多新客戶

降低代理人損耗

降低運營成本

利潤更高的業務

2.對話式AI可以在不增加運營成本的情況下提供出色的客戶體驗

在大多數聯絡中心中，傳統的基于電話樹的IVR系統并不是為云時代而構建的，因此維護和改進成本很高。運營成本隨著處理時間的延長而增加。

在這些空前的時期，組織正在投資一流的AI工具，以更好地滿足需求并改善客戶服務-尤其是現在，有一種方法可以在不增加成本的情況下做到這一點。過去，您不得不雇用更多的代理商來改善CSAT，這增加了您的運營成本。相反，如果減少座席人數，則CSAT分數會下降。

現在，用于聯絡中心的基于云的對話式AI（例如Google Cloud Contact Center AI）使您也可以吃蛋糕。人工智能，機器學習，語音識別和自然語言處理方面的突破性進展意味著虛擬代理現在可以理解人類語言的細微差別，從而了解客戶的意圖?？蛻艨梢詥枂栴}而不是與電話樹互動，從而以更吸引人的自然方式更快地獲得答案。您的聯絡中心員工無需執行重復的任務，可以專注于更具挑戰性和更高價值的互動，從而減少人員流失并提高運營效率。

根據2020年8月的一項研究“新技術：谷歌云聯絡中心AI的預計總經濟影響? ”，該研究考察了企業通過部署CCAI可能實現的預期投資回報，部署Google Cloud CCAI的組織看到了成本的降低，生產力，以及將資源重新分配給更高價值的角色。

這項由Google委托，由Forrester Consulting進行的研究采訪了5位具有使用Google Cloud CCAI經驗的客戶和其他合作伙伴。為了估計CCAI的預計總體經濟影響，Forrester根據五家受訪公司的經驗建立了一個綜合組織。以下好處反映了與組合組織相關的財務分析：

通話偏轉總計810萬美元至1，430萬美元。

聊天偏轉總計130萬美元至240萬美元。

聯絡中心代理的效率收益總計130萬美元至370萬美元

管理效率總計在110萬美元至230萬美元之間。CCAI消除了管理和更新舊式IVR系統的需要，并減少了推出新功能或為新產品提供服務所需的時間和精力。

代理商流失總數減少了447，633美元，降至100萬美元。

3.對話式AI的新創新正在進入企業市場，從而實現更加個性化和直觀的客戶服務

得益于語音識別，人工智能，神經網絡和處理能力的進步，語音領域發生了根本性的變化。特別：

專用的處理能力促進了更智能的語音識別算法。

具有語音功能的消費設備（智能電話，智能家居設備，汽車，電視等）和遠距離語音識別已使語音識別無處不在，從而提供了不斷增長的數據集，可在其上訓練識別和語音生成算法。

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