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Talla：如何将AI预测融入客户支持工作
2019年08月22日 由 张江 发表
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客户支持团队可大规模利用AI，只要公司已准备好引进AI，并且要求AI执行以下三项操作之一：预测，自动或分类。今天，我们将讨论AI预测结果的能力可以支持的三个领域。
为了使有效最大化，AI应该既可以访问你的支持知识库，也可以访问支持团队与客户的通信。这样，AI可以看到哪些内容用于解决客户问题以及产生什么影响。
预测缺失的支持内容和主题
如果AI可以看到客户提出的问题，并且还可以看到支持团队引用或分享哪些内容来回答这些问题，那么AI就能够检测到你的知识库何时没有解决某些普通客户所需的文档问题。
在一段时间内，AI可以列出一个编辑待办事项列表，以增强和扩展支持知识库，以涵盖一些关键主题，或者为现有主题提供额外的、必要的清晰度，这可以帮助你的支持团队提供更好、更容易的客户服务。
预测常见问题并及时支持
AI可以做的不仅仅是预测哪些答案需要添加到知识库中，它可以预测客户可能会问的问题。此功能不仅可以显示最常被问到的问题，还有哪些类型的客户有哪种类型的支持问题。
AI可以检测更微妙，更细微的模式运作，比如每个季度开始时（当竞争对手更新其定价时）定价问题可能会出现问题，或者每月Windows服务包更新会导致软件集成问题。
AI可以发现影响支持团队必须处理的问题和问题的周期和行为。这些见解可以帮助支持团队更好地为客户需求做好准备。
预测支持人员流失
AI能够理解极其微妙的通信线索，包括预测某人何时陷入抑郁症或处于阿尔茨海默病的早期阶段。在适应你的支持团队后，AI可以执行相对较低的风险任务，即预测您的支持团队成员何时被解雇或准备辞职。辞职或表现下降之前的沟通类型和期限可能过于微妙，无法通知人，但AI可以发现它们。
在AI预测的帮助下，你可以在失去宝贵的团队成员之前进行干预，并且可以调整流程和策略以避免使支持团队负担过重。
将AI预测引入客户支持
AI自然适合客户支持团队，但在支持环境中部署AI可能会非常棘手，并且需要将解决方案与特定需求相匹配。
Talla正在开发未来的AI支持助手。如果你已准备好开始迈向AI增强型客户支持的过程，并希望在发生之前使用AI预测需求，请联系Talla：pages.talla.com/demo-request
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