在客户服务中使用 NLP 来提高效率的 9 种方法

几乎在每个家庭中，您都会发现 Amazon Alexa、Google Home 或 Apple Siri。 但拥有智能家居系统的6990 万人不仅仅用它们来播放自己喜欢的歌曲或查看天气。

如今，我们与技术的互动很大一部分涉及与智能机器或对话式人工智能系统进行“对话”，许多人正在使用这种机器学习技术来改善他们的客户服务互动。

事实上，研究表明聊天机器人可以处理80%的客户沟通。

这种方法之所以如此有效，是因为聊天机器人使用自然语言处理。 客户服务中的 NLP 通过提供快速的 24/7 响应时间和个性化交互来增强客户体验，从而降低成本并允许人工代理处理更复杂的问题。

在这篇文章中，我们将介绍在客户服务中使用 NLP 来提高联络中心效率的九种方法。

什么是自然语言处理？

自然语言处理是人工智能的一个分支，它使计算机和人类能够通过自然语言进行对话，即以一种听起来不像是在与 80 年代的机器人对话的方式进行对话。

NLP 是对话式 AI的重要组成部分，它使 AI 与客户的交互变得人性化，并在无需人工输入的情况下解决他们的疑问。 将其视为智能虚拟代理。 您的客户可以使用 NLP 聊天机器人来获得快速答案，而无需实际与另一端的人交谈。

在呼叫中心的背景下，NLP 可以轻松执行文本和情感分析、语言翻译、语音识别和主题分割等任务。 它可以理解单词、句子和语音上下文（或者在本例中为您的客户支持查询），并提供快速准确的答案，所有这些都无需人工干预。

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NLP 在客户服务中的好处

如今，大多数人对客户服务抱有很高的期望。 他们要求快速、准确和个性化的响应，并希望通过各种渠道（社交媒体、聊天、电子邮件、电话）与企业互动，这使得即使是最好的人工代理也难以跟上。 因此，公司被迫寻找更好的方法来满足这些不断增长的需求，同时又不影响质量或效率。

NLP 聊天机器人在客户服务中发挥着巨大作用，因为它们使自动化系统能够理解并响应客户的询问，并且可以接管日常任务，例如回答常见问题或将客户电话转接至正确的部门。

NLP 使聊天机器人能够：

• 理解用户输入：它分析和理解用户输入的文本或语音，包括识别消息背后的意图。
• 处理人类语言：它处理各种语言结构，例如语法、句法和语义，以理解输入。
• 生成响应：它对用户查询制定适当且与上下文相关的响应。
• 处理多语言通信：它支持多种语言的交互，从而为不同的用户群提供了可访问性。
• 学习和改进：它不断地从交互中学习，以随着时间的推移提高准确性和有效性。

因此，通过自动化基本或重复性任务并提供即时响应，NLP 可以帮助企业：

• 在不增加员工队伍的情况下处理更多的客户互动
• 分析大量数据以识别模式以提高服务质量
• 在客户和自动化系统之间提供更自然、更人性化的交互，这样这些对话就不会令客户感到反感
• 通过从社交媒体和评论等非结构化数据源中提取有价值的见解和模式，并执行客户反馈分析，改进工作流程和流程

简而言之，使用 NLP 支持的对话式 AI 可以让呼叫中心的聊天机器人解释用户输入、管理上下文查询并提供准确的响应，最终增强客户服务的用户体验和运营效率。

NLP 在客户服务中的示例

您可能已经知道亚马逊、星巴克和 Netflix 等公司都使用这项技术，但许多银行也使用 NLP 聊天机器人来协助客户进行查询和支持。

例如，银行的聊天机器人可以处理各种客户服务任务，例如：

• 回答常见问题（例如“你的工作时间是几点？”）
• 提供帐户信息（例如“我当前的余额是多少？”）
• 协助交易（例如“将 100 美元转入我的储蓄账户”）
• 解决常见问题（例如“我丢失了信用卡，我该怎么办？”）

这些聊天机器人理解并处理客户的自然语言输入，然后提供快速、准确的响应，这既方便了客户，又使人工客服人员能够处理更复杂的查询。

另一个例子是 Uber，一家按需乘车共享公司。 Uber 的智能回复系统（或应用内聊天）使用司机和乘客之间的自然语言处理来促进轻松沟通。 即使存在语言障碍，NLP 也能帮助解释消息并提供快速回复，并且通过语音命令，驾驶员可以始终将双手放在方向盘上。

Uber 拥有广泛的数据集和庞大的工程团队，这意味着他们有能力实施和完善 NLP 等先进技术。 下图可以帮助您直观地了解NLP 和机器学习如何创造更好的客户体验。

NLP 在客户服务中的 9 大用例

1) IVR 系统准确的呼叫路由

您是否曾经拨打过客户支持热线并需要说“账单”才能联系财务部门？ 如果是这样，您正在与交互式语音应答(IVR) 系统交谈。 IVR 是将短语（“更新我的信用卡”或“付款”）转换为将您转移到相应部门的基础技术。

客户可能会使用此系统联系您的团队。 当对话式人工智能成为系统的基础时，您可以准确地将他们的呼叫转移到最相关的线路，而IVR则成为智能虚拟助理（ IVA ）。

为什么？ 因为 NLP 了解呼叫者的请求，因此可以更好地帮助他们。 换句话说，您不需要要求客户“听取以下选项”来引导他们走向正确的方向。

只需要求客户用自己的话描述他们的需求，IVA 就可以快速分析并将呼叫路由到适当的部门或支持代理。 这不仅简化了流程，还通过减少等待时间并消除了导航复杂菜单系统的挫败感，显着改善了客户体验。

美国航空公司在其客户服务团队中使用 NLP 取得了显着的成果。 改造 IVR 系统后，他们：

• 将通话遏制率提高了 5%
• 每年为航空公司节省数百万美元
• 改善了整体客户体验

2) 快速发送客户支持票

当客户尝试联系您的客户服务时，您会向他们提供支持票。 然后，此交互会过滤到您的支持团队的队列中。 NLP 可以帮助简化这个过程。 由于对话式人工智能可以理解请求的主题，因此它可以将支持请求转移给最相关的人员，从而帮助更快地解决问题。

考虑这样一个场景：客户提交了一张票，说明“我需要帮助更改我的付款详细信息。” 在缺乏 NLP 功能的系统中，这张票可能会进入一般支持队列，需要人工干预来识别并将其重新路由到财务部门。

另一方面，配备 NLP 的支持平台可以立即从工单中的关键字和短语识别查询的财务性质。 然后，它可以自动将票证发送给适当的团队——在本例中为财务部门。

这种自动化加快了解决过程，减少了客户服务代理的工作量，并确保客户得到及时和相关的帮助，最终增强了整体客户体验。

3）了解客户反馈

客户反馈对于企业来说是宝贵的数据。 它可以帮助您修复产品的缺陷并确定人们喜欢哪些方面，这两者都是您的营销和广告活动的良好基础。

事实上，积极寻求和重视客户反馈可以显着提高品牌声誉 - 83% 的客户忠诚于征求并回应他们的投诉的品牌。

您无需花费数小时手动梳理此类定性客户数据。

NLP 有助于识别评论中常用的单词或短语，例如“现代”、“直观”和“昂贵”。 NLP 还可以找到反馈表中谈论的主题，例如“轻松入职”或“经济实惠的计划”。

您可以将 NLP 与情绪分析结合起来（更多相关信息请参见下面的第七点），并获得客户意见的顶层概述，使其成为通过反馈分析客户行为的一种省时有效的方法。

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4) NLP 和客户服务聊天机器人/实时聊天

人工智能聊天机器人可让您以客户喜欢的方式与客户沟通，并提供实时支持，而无需等待响应。

为什么在您的网站上使用实时聊天？ 因为这是客户更喜欢与公司联系的沟通渠道：46% 的人更愿意通过实​​时聊天进行联系，29% 的人更愿意通过电子邮件进行联系，16% 的人更愿意通过社交媒体进行联系：

请记住，虽然实时聊天和聊天机器人都用于客户服务，但它们并不完全相同。 聊天机器人使用人工智能（包括 NLP）来处理初始查询，而实时聊天（人工代理）则可以解决更复杂的问题。

许多企业将它们结合使用来提供全面的客户支持体验：

• 客户服务中的实时聊天：实时聊天提供客户和人工客户服务代理之间的实时通信。 这种直接交互非常适合处理需要个人接触或根本无法在常见问题解答类型页面上找到的复杂或细致入微的查询。 客户赞赏我们的即时响应以及与知识渊博的人工代表交谈的能力，他们可以解决他们的具体问题。
• 客户服务中由 NLP 提供支持的聊天机器人：另一方面，聊天机器人使企业能够提供实时支持，而无需人工干预。 通过利用 NLP，聊天机器人可以智能地响应客户的查询（大多数时候！）。 这项技术允许聊天机器人解释客户消息，即使它们包含语法错误或不完整的句子，以便他们可以在白天或晚上的任何时间获得帮助。

使用实时聊天和聊天机器人的主要优势之一是能够有效管理大量客户查询。 当您的客户支持团队不堪重负并且无法实时回答所有查询时，NLP 支持的聊天机器人可以介入提供帮助。 聊天机器人可以处理常规问题，然后将客户转交给人工代理来解决更复杂的问题。

例如， Cheapflights使用 NLP 支持的聊天机器人来管理客户查询。 该聊天机器人可以理解并回答各种问题，确保客户及时获得所需的帮助。

通过将实时聊天和 NLP 支持的聊天机器人相结合，公司可以提供最强大的客户支持，以满足客户的需求。

5) 用于代理支持的 NLP

您是否知道平均客户支持代理每天只能处理 21 个支持请求？ 很容易看出客服人员如何努力跟上客户的询问！顺便说一句，您可以计算每张工单的平均互动次数，以了解这些互动花费了您多少时间：

越来越多的代理商正在转向机器学习软件来应对这种高需求。 Salesforce 的“服务状态”报告发现，69% 的高绩效服务代理正在积极寻找使用人工智能的情况。

对话式人工智能可以处理不需要太多关注的查询。 这使客服人员有更多时间来处理需要人性化的复杂查询。 您的对话式人工智能可以处理以下问题：

• 技术支持： “我的三星电视上的 HDMI 输入在哪里？”
• 订单状态： “我的订单状态如何？”
• 帐户设置： “如何连接我的 Google Analytics 帐户？”

这些支持票将构成相当大的一部分。 但在处理完这些问题后，您的客服人员可以回答更复杂或情绪化的问题，例如：

• 帐户问题： “我的帐户被关闭，我需要尽快帮助。”
• 账单问题： “我的收费不正确，我需要退款。”
• 产品投诉： “我的产品到达时已损坏，我该怎么办？”

NLP 帮助客服人员提高运营效率的其他方式包括：

• 建议响应：根据客户查询向代理提供建议响应，以确保他们能够提供快速而准确的答复。
• 知识库集成：快速搜索知识库，向客服人员提供相关信息，以便更快地解决客户问题。
• 通话转录：将口语对话转换为文本，以用于记录保存、培训和质量保证目的。
• 对话摘要：自动总结任何长时间的客户交互，帮助客服人员了解上下文，而无需阅读整个对话日志。
• 多语言支持：实时翻译消息，使客服人员能够用客户的首选语言与客户沟通，而无需精通多种语言。

6）业务数据分析

之前，我们提到 NLP 如何帮助企业分析来自客户反馈的定性数据。 它还可以从其他地方挖掘信息，并列出供您的团队遵循的共同趋势。

考虑这样一个场景：您的企业通过电子邮件收到大量投诉或“您为什么离开我们？” 您的取消表格中包含调查问卷。 假设您有 150 份投诉需要提交。 您的取消表格要求人们勾选以下复选框之一：

• 令人困惑的入职流程
• 太贵
• 我没有时间

人们可能会勾选错误的方框，从而导致对问题的误解。 例如，您可能认为主要问题是成本，因为许多人选择了“太贵”的选项。 然而，计费流程实际上可能存在客户错误分类的更深层次问题。

因此，您可能会考虑根据反馈提高价格，认为这是可以接受的举动。 但实际上，核心问题是其他问题，例如计费流程的混乱。 NLP 有助于准确分类和分析客户反馈，以便您解决实际问题而不是误解数据。

在另一个例子中，假设有关新产品功能或最近更新的问题突然激增。 NLP 可以提醒您的团队进一步调查。 了解这些趋势使您的企业能够快速响应潜在问题、预测未来的支持需求并相应地调整资源。

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7) 情感分析和客户满意度

您可能已将客户反馈传递给您的支持团队。 但您如何知道人们总体上是否对您的产品或服务感到满意？ 您可能没有时间亲自梳理所有这些数据。

情感分析使用 NLP 来确定消息中的潜在情感。 例如，如果您从反馈表中得到以下回复：

• “与我交谈过的经纪人很棒。”
• “我的订单比我预想的更快到达。”
• “同步我的数据很容易。 感谢您整理入职文档！”

然后情感分析将接管并将这些词解释为情感。 在上面的例子中，这些词可能是“棒极了”、“更快”或“简单”。 然后机器学习系统会告诉你绝大多数反馈都是积极的。 这可以让您更好地了解自己的表现。

最好的部分是，您可以使用人工智能系统来扫描对您品牌的提及。 然后，您可以使用情绪分析来确定您获得的报道是否如您希望的那样好。

此外，NLP 可以分析客户消息，实时检测情绪和情绪，提醒客服人员注意沮丧或愤怒的客户，以便他们可以优先考虑并格外小心地处理这些互动。

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8) 语音转文本应用

语音搜索呈上升趋势：全球 50% 的人每天通过语音进行搜索。

部分原因是语音转文本设备。 我们要求我们的私人助理（包括 Google Home、Amazon Alexa 和 Siri）规划前往朋友家的最佳路线，提醒我们重要的活动和约会，并播放我们最喜欢的音乐或播客。

但这对您的客户服务意味着什么？ 那么，您可以使用语音识别系统来：

• 允许客户通过语音访问他们的帐户
• 将客户的查询从其母语翻译为您的母语
• 将您的软件与语音助手集成

如果没有 NLP，这些情况都不会起作用，NLP 会解释口语。 然后，您可以使用语音分析（或语音分析），这是更多呼叫中心应该利用的不太常见的分析之一，来分析和提高客户满意度。

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9) 知识库内置搜索栏

您网站上的搜索栏基本上是一个迷你搜索引擎。 很大一部分网站访问者在登陆网站时会直接进入搜索栏，尤其是但不限于电子商务网站。 这些查询的结果必须显示相关信息。 否则，用户将离开您的网站，这会影响跳出率、转化率和网站停留时间等关键指标。

但是，如果没有某种形式的 NLP，您网站的搜索栏将不会显示这些查询的相关信息。 机器学习软件解释这些查询的含义。 它理解用户正在寻找的内容，即使它不是正确的英语、包含语法错误或拼写错误。

以下是在网站搜索栏中使用 NLP 可以改善客户服务的几个原因：

• NLP 通过了解用户查询背后的上下文和意图来帮助提供更准确的搜索结果，以便用户快速找到他们正在寻找的内容。
• 用户可以用自然的会话语言输入查询，NLP 会有效地处理这些查询，因此客户不必使用特定的关键字或技术术语。
• 当用户快速找到相关信息时，他们不太可能立即离开网站，从而降低跳出率并保持潜在客户的参与度。
• 通过准确地解决客户的查询，NLP 驱动的搜索栏可以帮助用户找到满足其需求的产品或信息，从而增加购买的机会。
• 通过分析这些搜索查询，企业可以深入了解客户偏好、热门产品和常见问题，帮助制定策略并改进产品。

将 NLP 集成到您的搜索栏中意味着您的网站将更好地满足访问者的需求，从而提高客户满意度。

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客户服务中的自然语言处理是您应该在联络中心使用的机器学习的核心部分。

Nextiva 将 NLP 技术集成到我们的产品中，帮助企业转变其客户服务运营。 我们基于 NLP 的解决方案使企业能够自动执行日常查询、分析客户情绪并为支持代理提供实时帮助。

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客户服务中的 NLP 常见问题解答