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2023-09

三大应用场景,带您体验AI大模型在客户联络领域的价值

来源:tingyue
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在AI大语言模型(简称LLM大模型)加速行业“质变”的当下,AI商业化落地蕴含巨大价值已经成为了共识。所有企业都在探索如何训练出一个应用效率高、场景适配性强的大模型。与此同时,客服行业更是因其特有的对话场景,被广泛认为是大模型商业化应用落地最好的场景之一。

作为国内较早将大模型应用到智能客服领域的企业之一,合力亿捷大模型专研团队认为∶大模型对企业服务领域的核心价值是其具备的理解能力。因此,合力亿捷自研了客户联络场景下的大模型平台——MpaaS平台,将大模型理解能力与企业知识库相结合,以“效率提升、能力增长、决策支撑”为重点研发方向,赋能企业“服务-销售-管理”三大场景,助力企业服务效能提升。

人机协同
助力客户服务场景降本增效


LLM大模型技术与服务场景高度契合,将大模型与智能客服融合,能打造“1+1>2”的产品效果,并且更加精准、高效的为客户服务,助推企业在服务场景上降本增效,为企业增长找到新的突破口。

  • 智能知识库,提升知识库维护效率

作为服务场景重要帮手的智能客服机器人,实现智能应答的核心是企业知识,而企业知识的来源是知识库的构建。以往,客服机器人接待用户是基于「问答知识库」,当用户提出问题,机器人在知识库中检索「FAQ问答对」回复。
但传统的FAQ依靠运营人员整理,问答对的数量由业务场景复杂度决定,场景越复杂,需要梳理的问答对就越多。因此,运营人员无法在短时间内,梳理出相对完整的「FAQ问答对」以供机器人使用。

而现在,基于大模型应用构建的智能知识库,能实现一键导出坐席与客户的聊天内容,并将【聊天记录】智能生成【知识问答对】,在管理员【校验问答对】准确性后即可导入知识库使用。在大模型的助力下,将“人”从重复性工作中释放,辅助运营人员持续更新维护知识库,全面提升运营效率及服务满意度。

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  • 自动生成会话总结,客户需求理解更快一步

坐席每天都会接待大量的客户咨询或售后,据了解,单人1天可以处理50个“客户会话”,平均每月需要处理1000个“客户会话”。从大量的坐席与客户的会话中,综合理解、分析客户的需求,是一项即耗时、又费精力的大工程。
基于合力亿捷新推出的自动生成会话总结功能,在坐席与客户聊天后,系统自动生成规范、全面、准确、客观的会话总结,有效的减轻了坐席负担,管理员也能快速地审核跟进记录,并针对聊天会话进行多维度、细粒度的理解和分析,动态化地理解客户需求。

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此外,合力亿捷聚焦“AI技术+智能服务”,在服务场景上还打造了自动化填写工单、多语言翻译等功能,赋能坐席提升服务效率,升级服务品质。

AI跟进分析
辅助销售场景触客能力增长


不会跟进分析,80%的客户跟进都是无效的。在企业中,每位销售都在跟进着多位客户,但又常常不按规定填写跟进记录。管理者无法精准了解客户的跟进情况,难以指导销售有效跟进高价值客户,销售触客能力增长缓慢。

依托AI对话客户跟进分析功能,管理员基于合力亿捷云客服系统,就能一键生成销售跟进的客户数据分析结果,智能洞察当前客户数据存在的问题,并对问题进行更高维度的分析、处理,再针对性制定跟进策略。管理员也能及时辅助销售优化客户跟进流程,推动业务增长。

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另外,在销售与客户沟通过程中,还有根据客户意图快速推荐适合话术、在交流过程提供建议、SOP式指导下一步动作等功能,降低销售人员的培训成本,辅助提高销售效率和转化率,并使话术更加规范化和标准化。

数据分析驱动
洞察客户需求辅助管理决策


对于企业而言,数据分析是了解业务现状、推动业务决策的关键内驱力。作为庞大数据来源的客服中心,会产生大量通话、在线等有潜在价值的信息。但由于数据量过大,且各数据无法整合打通,形成了大量的数据孤岛。
因此,合力亿捷通过坐席工作量报表搭建了客服中心的“管理驾驶舱”,帮助管理者挖掘服务数据中的商业信息。结合LLM大模型,管理者智能生成数据分析结果,反馈当前客户数据的总结、存在的问题,并给出对应的建议方案。作为管理者与企业数据间的“纽带”,大模型让数据智能地流动起来,缩短了数据处理及分析时间,精准洞察客户诉求,优化服务流程。

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目前,合力亿捷依托大模型能力所打造的多样化应用,已经正式投入使用。欢迎感兴趣的企业客户,联系您的专属业务经理咨询。面对AI大语言模型引领的客户联络领域的范式变革,合力亿捷将持续深挖客户需求,助力“服务-销售-管理”环节闭环提效!

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