新时代，高科技越来越发达。朋友们看到了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友要注意什么？今天，我想和你分享一个关于科技的知识。我希望你会喜欢它。

优先事项的改变、新政策的实施、工作场所的中断和预算调整可能会导致客户服务出现缺口。随着客户需求的增加以及这些需求的复杂性，提供无缝的客户体验可能会成为一项艰巨的任务。服务成本必然增加，客户体验差可能导致人员流失，从而带来高收益风险。

在这种情况下，我们发现AI可以帮助企业更好地理解客户，然后将这种理解转化为个性化的主动参与，从而有助于保障业务收入和降低成本。

自从开始流行以来，该公司的客户询问急剧增加。

不幸的是，由于锁定，公司处理突然涌入的请求的能力受到了影响。

销售代表面临着解决客户问题(例如与财务困难有关的电话)的挑战，他们认为这些问题本来就更加困难。

这导致更高的升级和更多的重定向/呼叫转移，从而导致更高的服务成本。

客户也在努力解决他们的问题。

通过逆向工程客户体验化危机为机遇。

客户满意度、客户保留率和服务成本是三个关键的KPI，它们最终定义了任何企业的长期盈利能力。从我们的工作中，我们看到这些KPI的驱动因素是紧密相连的。

例如，对于我们的一个客户来说，“努力工作”是客户满意的重要驱动力。然而，当我们使用机器学习模型来分析客户交互时，我们看到一些有趣的模式。“努力”在推动留存率和服务成本。这些模型为我们提供了一个包含20多个驱动因素的网络图，这些驱动因素高度相互关联，并且正在影响所有三个KPI，包括一些驱动因素本身。

这种洞察力迫使客户重新安排他们的服务，并保持团队的工作方式。而护理服务渠道被认为是盈利的驱动力，加大了投入，在每个接触点注入了预测信息，优化了驱动力。

通过个性化客户服务交付保护收入的综合方法

根据对客户互动的分析，我们将所有通话主题和问题分为三个级别：

简单的问题：重复，沉重的通话。

复杂问题：需要熟练代理的协助。

特殊服务问题：需要个性化关注和开箱即用的服务/报价管理；通常涉及回调和多次交互。

将这些问题分成不同的层，可以创建特定层的策略，将AI集成到日常操作中。