机器学习如何改善客户体验

客户服务中的机器学习用于为客户提供更高水平的便利和支持服务的效率。

客户的体验可以加强长期关系，决定品牌声誉，并开辟新的商机。 不幸的是，直到最近它才被大大低估，尽管它的改进是加速业务发展的最简单、最有效和最具成本效益的方法之一。

机器学习如何改变客户体验

高质量的托管服务是成功实施任何业务的重要组成部分。 重要的是要认识到，这种方法的实施应该基于对不同客户群体（包括潜在客户和现有客户）的个性化需求的深入洞察。 这种理解的必要质量可以由现代技术提供——人工智能、机器学习、预测和商业分析。 正是对商品或服务的智能解决方案的使用为公司提供了额外的工具来减少响应时间并提高交互质量。 因此，可以向消费者提供新的和更复杂的产品和服务。

支持

ML 提供的面向支持的工具因其便利性和易用性以及在各个行业中的成功应用而变得越来越流行。 Gartner 发现，到 2022 年，20% 的客户交互将完全由智能处理。

数据处理

成功的应用程序应用于涉及处理大量数据的领域。 当最终目标是做出明智的决定时，这是必要的。 人类没有足够的能力像算法那样处理持续不断的数据流。 我们通常有重要的事情要做，例如，直接与失望的客户打交道。

机器学习咨询和客户服务进一步推动了这一想法：它以可以优化所提供服务质量的方式应用开放意识。 这可以使支持代理更有知识。 例如，使用预测分析。 或者，使它们更有效。 例如，当工具可以独立解决纠正性客户问题时。

机器学习是一整套相互关联的技术，用于创建解决方案和功能，包括许多领域：机器人和自动驾驶汽车、语音识别和自然语言处理技术、计算机视觉等等。 学习可用于许多行业和同一组算法，但用于不同的数据集。 它用于工业和零售业、金融科技应用程序、业务支持系统、广告、机器人、无人机和监控摄像头的机器视觉中的预测分析。

机器学习的未来是改善客户体验

客户服务领域的自助服务意味着客户可以找到他们需要的支持。 因此，通过与人工代理交互来解决问题。 因此，许多公司已经扩大了他们的产品范围以提高所提供服务的质量。 最简单的自助服务方法之一是创建知识库。

事实证明，它已成为机器学习应用程序的广泛选择。 聊天机器人、虚拟助手和许多其他工具能够“学习”和模拟与客户服务代理的交互。 其中一些应用程序使用深度学习来不断改进，从而提供更准确和有用的自动化用户帮助。

客户服务中的工具

通过学习与客户建立联系听起来可能适得其反。 然而，这些信息可以帮助品牌专注于隐藏的客户需求和古怪的要求。 它还可以简化和加快与目标营销相关的日常任务。

以下是如何利用机器学习来提升客户体验：

聊天机器人

人工智能提供了模拟与客户服务代表交互和解决简单问题的能力，是自助服务的有效解决方案。 ML 允许聊天机器人学习何时应该使用特定的响应。 或者，他们应该何时从用户那里收集必要的信息，以及何时应该将对话传递给人工代理。

虚拟助理

虚拟助手与聊天机器人的不同之处在于它们不会尝试模拟与代理的交互。 相反，他们专注于可以为客户提供真正帮助的某些领域。 机器学习功能可以帮助您了解将哪些信息传输给代理（或保存以用于分析程序），并扩展他们提供的帮助。 一个例子是 Zendesk 机器人，它根据客户请求推荐参考文章。 然后它可以自动搜索参考材料代理。

内容创作

学习可以分析来自支持的数据，然后将其转化为可操作的想法，代理可以将其用于参考文章。 几乎 40% 的客户声称知识库搜索无效。 ML 可以使用建议，特别注意客户服务分析，并调整参考文章。 因此，使它们更相关，更容易为客户所接受。

预测分析

客户支持需要有效的分析来持续优化。 机器学习可以帮助将预测元素添加到某些支持分析中。 预测分析使用来自先前客户交互的数据来量化未来的结果。 它还可以实时捕捉代理可能错过的想法。 Zendesk 满意度预测工具就是这种情况，它可以预测客户的 CSAT 评分。 有了这些想法，对于想要提高客户服务质量的客户服务组织会有很大的帮助。

画线

人工客服可以完成复杂的任务，同时从多个角度解决问题。 然而，今天的人工智能系统也可以。 数据不言自明。 到 2026 年，智能硬件的价值可能会超过 870 亿美元。

毕竟，客户体验才是真正推动业务成功的因素。 这是您的客户在整个旅程的各个方面对您的品牌的印象。 他们对您的业务的看法将影响增长和收入。

为客户提供积极的体验是无价的。 观众的意见决定了您公司的声誉。 但是，如果不进行定制，就无法取悦所有人。 人工智能和机器学习帮助品牌制定营销活动战略，并为利基群体量身定制演示文稿。

成功的品牌利用机器学习来寻找和吸引客户。 然后，他们在享受利润丰厚的业务的同时，与观众建立了一流的联系。