不断变化的优先级，新政策的实施，工作场所的中断和预算的调整可能会导致客户服务方面的差距。随着客户需求的增加以及这些需求的复杂性，提供无缝的客户体验可能会成为一项艰巨的任务。服务成本必然会增加，不良的客户体验可能会导致人员流失，从而带来很高的收入风险。

在这种情况下，我们发现AI可以帮助企业更好地了解其客户，然后将这种理解转化为个性化的主动参与，从而有助于保护业务收入并降低成本。

•自大流行开始以来，公司的客户查询量急剧增加。

•不幸的是，由于锁定，公司处理突然涌入的请求的能力受到了影响。

•销售代表面临着解决他们认为本质上更加困难的客户问题(例如与财务困难相关的电话)的挑战。

•这导致更高的升级和更多的重定向/呼叫转移，从而导致更高的服务成本。

•客户也正在付出更大的努力来解决他们的问题。

通过逆向工程客户体验，将危机转化为机会

客户满意度，客户保留率和服务成本是三个关键的KPI，它们最终定义了任何企业的长期盈利能力。从我们的工作中，我们已经看到这些KPI的驱动程序是紧密相连的。

例如，对于我们的一位客户，“努力”是客户满意度的重要驱动力。但是，当我们使用机器学习模型分析客户交互时，我们看到了一些有趣的模式。“努力”正在推动保留率和服务成本。这些模型为我们提供了一个包含20多个驱动程序的网络图，这些驱动程序高度互连并且正在影响所有三个KPI，包括一些驱动程序本身。

这种见解迫使客户重新安排其服务和保留团队的工作方式。护理和服务渠道被认为是盈利能力的驱动力，并且加大了投入力度，将预测情报注入每个接触点以优化驱动力。

通过个性化客户服务交付来保护收入的综合方法

在对客户互动进行分析的基础上，我们将所有致电主题和问题分为三个层次：

•简单问题：重复，通话量大。

•复杂的问题：需要熟练的代理商协助。

•专门的服务问题：需要个性化的关注和开箱即用的服务/报价管理;通常涉及回调和多次交互。

将这些问题分类到不同的层中，可以创建特定于层的策略，以将AI集成到日常运营中。