常言道：“机不可失，时不再来”，在客户体验上更是如此。普华永道的研究显示，高达32%的客户在一次不愉快的体验后便会与品牌分道扬镳。而且，客户的期望水涨船高。同一项研究还发现，近80%的美国消费者将速度、便捷、专业知识和友好服务视为客服的核心要素。更有甚者，73%的客户表示，客户体验对他们的购买决策有着举足轻重的影响。

随着客户期望的节节攀升，满足这些期望的成本也随之增加，迫使超过80%的组织加大在客服AI上的投资，其中37%的公司将降低成本视为重中之重。

然而，客服团队在资源捉襟见肘的同时，客户咨询量却与日俱增，客服人员疲于奔命。麦肯锡的数据显示，预计在未来两年内，57%的客服呼叫量将持续攀升，给本已不堪重负的团队雪上加霜。其中涌现出了一个出人意料的趋势：电话对话仍然是各年龄段消费者青睐的客户支持方式——包括Z世代在内。这一趋势凸显了客服中人际互动和个性化接触的不可替代性。

面对资源紧张和呼叫量增加的双重压力，同时还要降低成本，客服团队急需一个新的解决方案。这时，AI就展现出了极高的应用潜力。

AI能够助力将整体代理处理时间提高30%。麦肯锡提到的一家银行通过部署AI自助服务渠道，成功将其服务成本降低了20%以上。

实现这一目标的一个关键方法是通过一个统一的平台管理所有客户互动，该平台首先通过AI路由查询，然后将其引导至合适的人员。通过最大化转移率——即AI在无需升级至人工处理的情况下解决问题——这种方法减轻了人工代理的压力，使他们能够专注于更复杂、更具价值的任务。

AI在客服中的作用远不止于聊天机器人。其真正价值在于其能够辅助人类客服代理，为他们提供实时数据和客户洞察，以提供卓越的客户体验。正确地应用AI可以扩大运营规模，提高效率，并通过更个性化、更丰富的互动，最终提升客户满意度。

知识库是一个集中的信息宝库，包含了常见问题解答（FAQs）、故障排除指南等客服团队依赖的资料，用以回答客户的各种咨询。一个内容丰富的知识库是任何高效AI驱动客服策略的基石。将AI与知识库结合，就能让客服人员随时掌握最准确和最新的信息，如同神兵利器在手。他们可以迅速检索和核对相关信息，从而提高解决问题的效率。

实际应用案例：一位客户联系客服，询问关于新推出产品功能的问题。客服人员对最新的更新不太了解，但AI迅速检索知识库，调取出该功能的细节文档，包括常见问题解答、故障排除步骤和使用技巧。这样，客服人员就能信心满满地指导客户，无需将问题上报或让客户长时间等待，确保了服务的连贯性和客户满意度。

AI驱动的回复建议能够大幅提升客户互动的速度，它通过提供基于聊天记录的恰当回应，让客服人员如鱼得水。这种建议回复不仅提高了响应速度，还确保了客户信息和品牌形象的一致性。

应用案例：客户通过实时聊天询问公司对打折商品的退货政策。AI分析了客户的问题，并迅速提出了一个针对打折商品的具体退货政策回复，与常规退货政策略有差异。客服人员可以快速审核并直接发送这个建议的回复，响应迅速。

AI助手是客服人员的得力助手，它在互动中提供实时支持，能够迅速调取相关信息或建议回复，减轻客服人员的心理负担，让他们能够更快地处理客户问题。

Bird的AI助手为客服团队提供了详尽的分析工具，使他们能够追踪AI自主解决的对话数量以及转交给人工客服的数量。磨刀不误砍柴工，这些洞察有助于不断优化AI客服策略，调整人工客服的工作负荷。

应用案例：一位客服人员正在处理一个涉及数月内多项交易的账单问题。AI助手在旁辅助，监控对话，建议最相关的交易，并调取历史账单记录。它甚至能够根据类似问题的过去解决方案提出回复建议。这使得客服人员能够更快、更准确地解决问题，如虎添翼。

聊天机器人通常是客户的第一个数字化接触点，能够独立处理广泛的查询问题。Bird通过实施严格的规范来增强这一能力，防止错误信息，让公司对机器人提供的信息有更精确的控制。

应用案例：客户使用聊天机器人查询国际运输的状态。聊天机器人迅速调取实时追踪数据，并实时提供更新数据。然而，如果追踪信息不明确或延迟，聊天机器人会按照既定方针，在提供任何推测性信息之前将查询传送给人工客服，以确保客户始终收到最准确的回复。

洞察客户的真正需求，对于提供贴切、个性化的服务至关重要。AI通过情感分析和意图识别，能够洞悉客户输入的背后意图，从而做出更加精准有效的回应。

应用案例：客户发来一条含糊其辞的消息，比如“我账户有问题”，这可能涉及多种情况。AI根据过往互动和客户的账户历史，迅速识别出最可能的意图——如密码重置、账户锁定或账单问题等。随后，它为客服人员提供最相关的下一步行动提示，减少了反复沟通，迅速切入问题的核心。

AI能够自动生成对话摘要，为客服人员节省了手动整理客户笔记的时间。AI摘要和记录还能帮助保持客户在不同渠道或客服人员之间的互动连续性。

应用案例：在一次长时的电话会话后，AI迅速生成了通话的精炼摘要，突出了讨论的关键问题、尝试的解决方案和任何需要后续行动的事项。这个摘要随后被添加到客户的资料中。如果客户再次来电或通过其他渠道联系，下一位客服人员可以无缝衔接之前的对话，无需客户重复自己的情况。

现代客服团队遍布多个渠道和平台，AI支持自然也应当无所不在。

应用案例：一位客户通过Facebook发起了关于技术问题的对话。AI机器人首先回应，但随着对话深入，客户转而通过电子邮件寻求进一步帮助。AI在电子邮件中无缝继续对话，同时保留了社交媒体互动的全部上下文，帮助客户在各个渠道之间享受到连贯一致的体验，行云流水。

AI系统若能与现有的基础设施融为一体，包括客户关系管理（CRM）系统、应用程序和网络平台，便能发挥最大效能。这种互联互通让AI能够从多个渠道汇聚信息，全面而精准地回应客户的咨询。

应用案例：客户在公司网站上发起聊天，询问他们最近订单的进展。AI即刻与订单管理系统对接，获取最新的物流信息，并在无需人工介入的情况下直接告知客户。

Bird的AI系统对由机器人处理的所有信息进行分类和标记，使得在必要时人工客服能够轻松接手。当对话变得复杂，超出AI的处理能力时，可以无缝转交给人工客服，并保留完整的历史对话。

应用案例：客户与聊天机器人讨论账单争议。AI处理了初步查询，但随着问题变得复杂，AI将对话标记为需要人工介入。人工客服接手时，可以查看由AI分类整理的完整聊天记录，无需客户重复问题，便能对症下药。

AI系统要与时俱进，不断学习和进化，以保持其有效性。Bird提供了工具，让AI机器人能够随着时间的推移不断进行调整和优化，确保它们持续提供高质量的服务。Bird独有的思维导图功能让公司能够一览AI的所有回复，追溯它们在知识库中的出处，以及它们在对话中的运用情况。

应用案例：您发现客户经常询问知识库中未充分覆盖的特定产品特性。利用Bird的思维导图功能，您可以追踪AI如何处理这些咨询，并找出信息中的不足之处。然后，您可以更新知识库，增加更详尽的指导，以便未来更有效地处理AI支持的互动回复。

在数字化渠道日益盛行的今天，大多数客户在处理复杂问题或紧急咨询时，仍旧偏好电话的即时性和亲切感。数据显示，71%的Z世代、81%的千禧一代、86%的X世代以及高达94%的婴儿潮一代更倾向于通过电话联系客服。在这种情况下，AI驱动的语音机器人便能大显身手，它们不仅能缓解高呼叫量，还能帮助客户参与更复杂的对话。

Bird的语音机器人可以与公司现有的知识库深度融合，与客户进行自然、有深度的对话。它能够独立处理各种查询，并当场解决许多问题。但当客户的问题需要更细致的处理时，语音机器人不会简单地将电话转接——它会向人工客服提供详细的对话记录和摘要，让他们拥有解决这个问题所需的所有背景信息。

应用案例：一位客户来电反映涉及多个账户和数月交易的账单差异问题。语音机器人首先通过验证客户身份并收集问题细节来开始对话。随着客户解释问题，机器人从知识库中提取相关数据并尝试解决问题。当情况明显需要人工介入时，机器人无缝地将电话转接给客服，并提供完整的对话记录，包括已经尝试的任何故障排除步骤。客服随后可以接着机器人停下的地方继续，同时所有背景信息，迅速并解决问题，提升客户满意度。