AI时代客户中心的数商、智商和情商,该文是关于中心类硕士学位毕业论文范文跟情商和智商和AI时代客户中心方面毕业论文模板范文.
中心论文参考文献：
熊谢刚
以算力、算法和数据为框架的新一轮人工智能的触角不断延伸,推动着呼叫中心向智能化升级纵深发展.如何打造“数商”、“智商”与“情商”兼备的AI时代的客户中心？智能化基础平台架构的能力建设是立身之本.
运营与管理中的数据智能与业务洞察
AI场景下的客户中心依靠机器智能在一定程度上优化了业务*的速度和流程,提升了客户体验,但中心运营管理最终的落点在于人,如何抓取和利用客户中心所累积的大数据来发现运营中的问题以支持业务的动态发展,同时提供给座席及时恰当的指导和帮助以提升绩效,这是极具管理价值的议题.
传统的呼叫中心数据分析依靠的是相对固化的报表,缺乏交互能力,无法实现实时的业务分析,在实际的业务运营中状况实时变化,中心必须具备较高的“数商”,管理者才能敏锐地捕捉到数据背后的逻辑走向,在短时间内快速完成海量数据的时效性分析,在直观的图形化分析结果中准确定位问题,从而推导出潜在的原因以及可能的解决方案.
如何才能让中心具备“数商”？底层平台是基础,大数据分析工具的数据建模是核心.
底层平台必须是包容的,从而随业务动态同步发展.通过AIconnector智能连接器不断将日新月异的新技术能力吸纳至底层平台,持续补充渠道交互以及智能的数据获取和分析的能力,比如把解决数据孤岛的区块链技术作为数据收集和交叉对比的能力支持,将图像及视频识别技术作为平台内置组件以丰富渠道交互渠道等；同时设置标准的API接口,为特定的业务形态和项目需求进行化建模做铺垫；此外底层平台的原始数据包括数据字典每个数据字段的含义必须是开放的,以方便管理者快速准确地理解模型含义,从而根据业务需求进行选择性加工和计算.
客户中心大数据分析工具的数据建模分为两个层次.首先,对客户中心全媒体的交互数据包括语音、微信、视频等基于其交互特征来按照通用的计算维度和指标进行计算,比如电话渠道上更多分析的是通话时长和平均响应时长的指标,微信渠道则更多会考虑有效的处理率和用户满意度等.其次,根据具体的业务项目进行化的数据建模,以数据组合加工的方式得出基于业务场景的数据分析结果,比如银行业务较多关注转换率、成单率等指标,把客户中心交互的数据与业务成单数据做组合计算就能得出每百通电话的成单率和交易金额等数据.
当客户中心具备足够高的“数商”之后许多有价值的针对性思考都可以得到快速验证,比如全媒体渠道上线之后对电话量的分流是多少？电话量大的时候能否让大量的来电消解在多媒体渠道？在来电高峰期对比分析实时的传统语音与多媒体渠道交互数据就能直观看出多媒体渠道是否具备消解部分高峰来电的能力；在下一代产品推广的节点通过数据趋势图提前预见高峰来电,适时增加座席人员并调整语音系统导航菜单,增加提示音,告知客户可在多媒体渠道获取相关服务.
运用大数据分析工具,可以基于贴合业务动态发展的深度计算模型来获得针对性强的数据分析、动态验证和逻辑洞察,从而辅助中心的运营与管理决策.
交互与运营中的机器智能与情感计算
计算机图像识别、语音识别、知识图谱与自然语言处理等人工智能技术赋予了客户中心看、听、读、说的能力,随着全媒体渠道的铺设,客户中心与客户的连接不断向多元化的边缘接触点分布,分散化的交互方式给客户旅程管理及体验提出了新的挑战,如何基于用户画像和市场营销模型实现精准化主动联络,提供跨渠道、跨平台的一致且连续的服务,利用AI智能提升座席的服务质量和业务绩效,成为了新的研究课题.
一个“智商”过人的客户中心带给客户的体验是什么样的？以银行场景为例,用户在银行浏览信用卡分期信息,客户中心立即识别出该用户在系统中的并感知到当前行为,于是在页面上弹出是否需要介绍信用卡分期的窗口,倘若用户点击同意则自动触发云呼叫,AI机器人开始向用户介绍信用卡分期的相关政策,在通话过程中用户做出分期的肯定答复后AI机器人自动帮用户完成账单业务*；如果用户未点击主动弹出的联络窗口而是在一段时间之后电话联系了银行,用户在电话接通之后听到的不再是标准的IVR导航菜单而是直接推送给用户特定的信息用分期的语音提示音.
如何才能实现客户中心的赋能？底层平台的智能感知能力是根本.在提供给用户的任意渠道或者接触点结合底层的用户画像及营销决策模型设定触发规则,以文本、视频、语音或预约座席进行回呼等多种富媒体的手段为用户提供主动联络和精准营销服务.以理财或者保险产品为例,当用户输入的金额大于企业设定的目标值则会弹出主动联络信息；指定某一项业务设置人工服务介入,当有空闲座席时弹出,无空闲座席则不主动弹出.
当座席与用户交互时,AI机器人全程提供“智商”与“情商”兼具的智能化辅助.
首先,辅助座席判断客户的意图,通过实时分析获取的语音流来适时地做知识库的推荐或者知识的推送.比如客户说出想要查询某款理财产品时AI机器人可以立即从知识库中搜索到这款产品的介绍推送给座席,提高了座席的工作效率.
第二,在营销的场景理解客户意图,做话术推荐.比如客户对某款产品不感兴趣,AI机器人会告诉座席如何继续推荐,起到一个销售辅助的作用.
第三,辅助进行实时质检.AI机器人可以在通话过程中辅助进行流程合规性操作,检查座席是否完成了相关流程的命中,包括判断是否涉及违禁语并在命中时触发后台告警.
第四,侦测判断客户的情绪.把客户的情绪变化直接呈现给座席,提示座席参考系统给出的指标进行对比从而适时调整服务方式.当感知到客户的情绪比较糟糕时会触发相关提醒,由管理者提前介入.
第五,监测座席人员的疲劳状态.将疲劳信息提交给运营主管,为排班决策提供有价值的信息参考.
新一代的客户中心是AI场景下的全接触中心,底层的大数据和AI综合智能支撑起平台上的每一个组件和功能,从而在交互层面无论是自助还是人工服务,座席资源的配置与管理、座席的辅助和赋能、整体的运营洞察赋予客户中心以“数商”、“智商”与“情商”.
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