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人工智慧:將客戶體驗和數據分析推向新的水平

每個行業的客戶體驗管理人員都對通過使用受人工智慧(AI)啟發的聊天室來更好地為客戶服務感興趣,因為其在能提供更好的分析和其他與數據有關的活動方面增加可能性,同時也可以降低成本。

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許多供應商正致力於能在這個領域提供解決方案,其中一個是Rulai。最近在2017年的AIChatbots熱銷產品報告中得到了阿拉貢研究部的認可,被評為提供有趣的尖端產品、服務或技術的廠商。阿拉貢研究部的AI研究和主任分析師AdrianBowles在新聞稿中說:「目前這一代AIChatbots利用自然語言理解的重大進步來提供有意義的個性化反應,反映出交互或談話的背景……」他補充說,「人工智慧聊天室中的熱賣商使企業更容易為其客戶和員工提供更具吸引力的系統。」

Rulai說的技術與大多數其他技術在空間上的區別在於,編寫人工智慧聊天室的編碼是不必要的。相反,它提供了一個點擊式界面,以便客戶服務高管和團隊可以自己創建多方會話系統。

由加州大學聖克魯斯分校任終身教授,同時是幾家大型企業的定製化顧問和技術指導的張譯(音)擔任在一年前創辦的創業公司的首席技術官、技術顧問,負責自然語言處理、機器學習、數據挖掘和計算經濟學。與張先生一起,該公司由其他機械學習研究人員配備了自然語言理解、深度學習平台,在對話、個性化推薦和多模態用戶交互系統方面經驗豐富。

張先生說:「在過去的幾年中,我已經轉向談話代理領域,因為它非常有趣,技術上非常具有挑戰性。」儘管如此,隨著Chatbot市場估計將從2016年的7.03億增長到2021年的三十多億美元,通過對話可以幫助人類和機器無縫互動的公司有很大的潛力。

Rulai認為其技術,Rulai虛擬客戶助理和Rulai虛擬代理助理,可以用於自動化客戶和員工互動,提供智能化、高度可擴展的參與形式,同時個性化用戶體驗,能增加銷售和提高運營效率。

商業發展副總裁JimDiaz解釋道,「無賴代碼」是當前業務用戶/領域專家專註的方法,Rulai正在幫助品牌轉型的客戶體驗與大型品牌公司原來投資更多的、以開發人員為重點的技術截然不同。創建Chatbots,這是高度密集型工程,建立在數千頁的代碼之上。Rulai認為在賦予用戶權力方面具有固有的優勢,允許該域名專家在互動設計控制台中構建AIChatbot用例時印製最佳實踐的能力,並根據需要,無縫利用其第一方數據,然後依賴Rulai的AI系統了解客戶意圖,並實現多方面對話,從而產生確定性,定義性的解決方案或代理升級。

Rulai的做法背離了其助手技術背後的大多數「遺產」解決方案:MITIS代表混合任務和倡議系統,旨在擴大AI演進的聊天室的概念。今天,許多聊天室的目標是解決方案1問題,能夠理解和回應簡單的請求——例如,丟失的密碼。「那些基本的東西你可以寫一些關於線性對話的規則——問一個問題,得到一個答案。這就像基本的常見問題可以應用於這些基於規則的聊天室,「Diaz說,「通過創建一種能力來使用擴展到更複雜、多方面的自然語言,這樣客戶就可以與另一個人交談,這說明MITIS的技術有了很大的進步。」

「我們所做的是為業務用戶創建一種無需編碼或編程的方式,並且可以為多方面的多主動任務創建對話工作流程,例如,虛擬助理可以讓某人取消一個預約,轉向預訂新旅程」,Diaz說。這增加了解決客戶問題的價值,而不僅僅是讓他們重置密碼。

不僅如此,技術可以幫助實時代理人在需要升級對話時,在對話的背景下實時填充關鍵數據欄位,以支持持續的建議,並為公司和顧客創建更有效的流程。

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客戶服務背後

當涉及到其交互管理控制台來創建、配置和修改其虛擬助手時,透明的自助服務過程涉及一個拖放式用戶界面。迪亞茲指出,那些在這方面工作的人不是精通空間的工程師(這些資源甚至在大型公司也是罕見的)。

「我們的關鍵用意是找到想要控制這個的客戶體驗領導者,誰都不想把他們的客戶體驗的轉變外包給一個由工程團隊或第三方供應商構建的黑匣子,「他說。對於會話代理,特別是在短期內,張說:「你需要整合管理者的領域知識,而不是讓不知道域名的軟體工程師構建機器人。」

在其目標企業市場中,呼叫中心指標已經在那裡提供未標記或標記的客戶數據(可以將其編入其預定義的實體類型或定製實體)。

「關於這項技術的一個有趣的事情是,我們試圖使企業真正輕鬆地訪問我們可以開始使用的數據,例如常見問題和基於知識的培訓數據,我們可以相對容易地攝取並組織,在控制台中進行分類和呈現,以便業務用戶可以指揮。「Diaz說,「這就像所有的樂器都已經建成,音樂家在座位上,現在的客戶體驗領導者的工作就是組織樂團,寫出高層次的規則。」

該系統首先利用其深度學習方法來實現一般領域模型,這些模型可以理解常見的說法或拼寫方式,然後在上面介紹新的特定領域知識。隨著Chatbot的進行,適應性學習繼續進行:當它與人類發起會談時,它會不斷地將其知識從真實的人與人之間進行更新;它還從人機對話數據中學習,確保其智能增長。

智能是基於文本的對話界面模擬人際交談,識別意圖,提供答案,完成多個問題和任務,並處理中斷問題。Chatbots不斷更新其理解和默認置信水平,並在信心超過預設閾值時將客戶指導給人類代理。

張說,適應性學習分析涉及對話代理人自己評估他們是否有進一步學習的需要。他說:「通過我們的控制台,你可以查看機器人認為需要學習的內容,並且經理可以告訴它要獲得更多信息來解決問題。」

Rulai最近進行的用戶調查表明,通過使用自適應學習和控制台,客戶體驗成功在一天之內翻了一番,增加了三倍,遠遠超過需要管理者和工程師以及編寫代碼的整個過程所需要的。Diaz表示,通過自適應學習,典型的基於規則的系統發生的維護和繁重的概念已經消失。

Diaz解釋說,競爭客戶體驗和成本只是一個部分,其中心重點是確定首次聯繫的解決方案。他說:「如果一個針腳下降,你就要解決一個需要完成任務的現場環境的問題。」


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