企业现在意识到需要以客户为中心的方法来改变他们的客户体验 (CX)。根据Zendesk 2021 年客户体验趋势报告，75% 的公司领导者一致认为，全球大流行加速了新技术的获取，以正确以客户为中心。


但是，也有挑战。

一些企业没有系统和技术来细分和分析客户。
有些缺乏流程和运营能力。
他们中的一些人没有所有的组件都可以声称他们以客户为中心。
很少有人不知道他们的客户期望什么以及他们希望如何与企业互动——而不是产品、功能或收入模式。
然而，在数字优先的世界中，社交消息是消费者用来与品牌互动的主要沟通渠道。有远见的企业正在利用这一趋势利用行业就绪的人工智能聊天机器人来管理以客户为中心的互动并建立在线客户关系。

卓越的客户体验是必要的

在采用最新的人工智能技术来改善客户关系的同时，行业领导者必须关注最新的客户参与趋势。以下是解释为什么一流的客户体验是当下需要的几个原因：

实现卓越的全渠道体验
人工智能驱动的聊天机器人能够跨多个数字接触点保存信息，即使将对话转移到现场代理，客户也不必重复解释他们的问题。这种跨渠道的信息可用性有助于企业为其客户提供一致的全渠道体验。这种体验有助于企业为客户节省时间并扩大客户参与度图。

提高品牌忠诚度和差异化
企业的另一个成功指标是在这个数字竞争领域不断提高其品牌价值。品牌忠诚度涉及消费者基于其提供的独特价值对品牌的内在承诺。因此，CXO 显然有理由利用对话式 AI 技术来实现即时、相关的响应，帮助品牌提供更好的体验和差异化。

扩大新的客户群
品牌最大的成功是获得新客户并随着时间的推移扩大客户群。提供带有报价、产品推荐的即时提示，并引导客户完成他们的对话旅程，使企业能够扩大他们的可达性并增加转化率。

智能 AI 聊天机器人正迅速成为客户支持和对话商务团队的关键推动力，并有助于改善最终客户体验环境。

为什么人工智能聊天机器人不是一种“一刀切”的方法？

人工智能聊天机器人不是一种万能的解决方案。没有两个品牌具有相同的业务需求，因此没有两个聊天机器人可以相同。适用于所有业务功能的一体化解决方案听起来像是一个神话。因此，在构建和训练人工智能聊天机器人时，必须根据业务用例改变方法。

在迎合客户支持和对话式商务用例时，“一刀切”的方法无法解决所有客户查询。这些反应对客户来说听起来很笼统，并增加了不满。因此，正确的方法是用最好和最常见的行业用例代替它，以提高效率和转换。  

以下是一刀切方法仍未解决的一些问题：

每个行业都有其独特的用例。今天，每个行业都有其独特的业务用例，具体取决于他们所针对的市场和受众。因此，在采用客户体验自动化技术时，为特定行业用例提供解决方案的通用方法应该是企业的首要任务。
非个性化响应不再起作用。通用 AI 聊天机器人将无法跨全渠道数字接触点提供上下文响应。在当前情况下，这将不再有效。当下需要一个领域智能的 AI 聊天机器人，它可以端到端解决客户查询，为客户提供无缝体验。
客户满意度很重要。 不满意的客户是糟糕的客户服务的结果。通用 AI 聊天机器人将无法提供高质量的支持和服务，因为它们没有得到支持或培训来处理特定领域的常见重复查询，从而导致客户的不满情绪增加。
NLP：智能对话背后的技术

虽然已确定特定领域的 AI 虚拟助手是实现卓越客户体验的核心，但了解其背后的技术也很重要。

为了在机器人和客户之间的对话中了解客户的痛点、意图和期望，NLP 是让奇迹发生的幕后技术。

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子部分，它使聊天机器人能够理解人类语言。NLP 分析客户查询、语言、语气、意图等，然后使用算法提供正确的响应。换句话说，它可以如此高效地解释人类语言，以至于它可以自动准确地执行端到端交互。

NLP 提供的关键能力：

NLP 允许聊天机器人理解语音输入和文本。
使用 NLP 技术，聊天机器人不需要完全正确的语法来理解客户的期望。
基于其编程机制，它可以自动检测语言、上下文、情感和意图。
聊天机器人可以通过他们的 NLP 引擎或通过分析客户的浏览器偏好来处理他们的响应。
智能 AI 聊天机器人现在对于加强品牌的客户体验战略至关重要。随着认知人工智能技术的不断发展，企业领导者必须确保他们采用灵活的聊天机器人技术来满足其业务需求。

强大的 AI Chabot 应具备的关键能力

人工智能驱动的全栈对话式人工智能平台使品牌能够端到端、大规模地全面解决业务问题。在寻求采用对话式 AI 解决方案时，CX 领导者应该寻找的一些关键特征如下：

强大的 NLU 和 ML 智能：聊天机器人发展的转折点是两项关键 AI 技术的出现——自然语言理解 (NLU) 和机器学习 (ML)。自然语言理解 (NLU) 的架构建立在语言检测、ASR 分类、上下文管理器等模块的组合之上，这些模块与基于深度学习的编码器协同工作，以准确理解自然语言并以更高的精度处理用户查询。企业应该采用具有高精度、强大 NLU 功能的对话式 AI 解决方案。
创建领域智能对话的能力：嵌入特定领域智能、数据字典和分类法的行业特定 AI 聊天机器人接受了数千个用户话语的培训，以提供大规模的类人对话体验。内置的命名实体识别 (NER) 引擎可帮助聊天机器人更好地理解用户意图和上下文。由于客户对话对企业来说是独一无二的，因此对话式 AI 解决方案必须灵活并有助于创建领域智能对话。
快速启动：使用智能 NLU 和高级领域智能功能构建的 AI 聊天机器人 Smart Skills 以最少的工作和培训提供所需的输出。该平台包含一个包含 100 多个即用型、特定领域的智能用例的综合库，适用于您的业务。技术变得越来越容易部署，领域智能聊天机器人现在可以在几分钟内启动。企业应该寻求一种能够更快地实现价值并提供快速投资回报的对话式人工智能解决方案。
全面集成以构建全栈解决方案：可轻松集成到现有 CRM、帮助台软件等的 AI 解决方案有助于创建只有一个事实来源的全栈解决方案。在这种情况下，最好的情况是这些 AI 解决方案的集成不需要深度编码依赖或复杂的技术流程。企业应采用具有全面集成生态系统的易于集成的对话式人工智能解决方案。
2021 年值得关注的 CX 趋势

虽然对话式 AI 的上述功能听起来很有趣且耐人寻味，但这只是冰山一角。技术刚刚进入数字空间，预计会随着时间进一步发展。同样的，以下是企业在 2021 年及以后可能遇到的四大客户体验趋势。

从构建到购买的转换：考虑到越来越受欢迎，组织发现购买已经构建的工具然后对其进行定制，而不是从头开始构建一个，在成本方面是最佳的。
强调客户的内容和方式：2021 年对话式 AI 工具现在更加高效。它们旨在更快、更快地理解人类语言并给出类似人类的响应。
部署不仅仅是消息传递机器人的模型（面向流程）：由于组织正在寻找自动化大部分客户交互渠道，因此重点放在创建比基本设计和可以自动执行重复的端到端查询和流程。
整合客户支持、营销和销售部门：为了提供全渠道体验，下一波对话机器人将组织中的不同部门聚集在一起，以实现客户体验的共同目标。
最后的话

CX 转型是一个包罗万象的短语，它对每个企业都意味着不同的东西。在部署人工智能技术时，应该有不同的战略方法。然而，一个简单的 AI 聊天机器人无法提供对话式 AI 解决方案可以实现的体验。

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