一個全新的世界：人工智能在客戶支持中創造的令人興奮的新角色

隨著客戶服務領域找到與人工智能合作的新的、令人興奮的方式，組成支持團隊的角色、職責和職業道路正在被重塑。

在 Intercom，我們堅信人工智能將把客戶服務變成一個更充實、更有影響力和充滿機會的職業。 隨著我們的人工智能機器人 Fin 開始處理我們團隊一天中更多的重複查詢，我們的客戶服務代表有更多時間專注於復雜的客戶問題。 這使他們能夠應用和發展解決問題和建立關係的技能，成為我們的客戶在需要時可以諮詢的主題專家。

“許多未來的客戶服務角色將專注於最大化人類與人工智能的合作關係——這意味著客戶服務將不再是邁向不同職業的一步，而是最令人興奮的職業之一”

不僅如此，我們已經開始看到圍繞客戶服務中的人工智能出現了全新的角色和職責類別，重點是確保團隊的人工智能工具與支持團隊一起盡可能有效地工作，並提供為每位客戶提供最佳的體驗。

簡而言之，許多未來的客戶服務角色將共同努力，以最大限度地發揮人與人工智能的合作關係——這意味著客戶服務將不再是邁向不同職業的一步，而是最令人興奮的職業之一。 以下只是隨著客戶服務擁抱人工智能而出現的一些全新角色。

知識經理

正如一句老話所說，人工智能機器人的好壞取決於你為其提供的內容。 高質量的支持內容對於人工智能機器人的成功至關重要，因此在人工智能優先的世界中必須優先考慮知識庫的管理。

支持團隊非常適合發現差距、識別錯誤並改善支持內容的流程。 支持團隊內的知識管理並不新鮮，但傳統上它分散在整個團隊中，沒有特定的所有者，也很少有具體的流程，並且嚴重依賴於隊友之間傳遞的機構知識。

以下是與該角色相關的一些職責：

• 內容創建：填補支持內容中發現的任何空白，使現有文章保持最新狀態，並在產品發布或功能發布的同時創建新內容。
• 幫助中心管理：監控整個幫助中心內容的準確性，標記需要更新、替換或刪除的文章，並關注每條內容的瀏覽量以評估其價值。
• 對話分析：評估人工智能機器人提供的內容是否真正回答了客戶提出的問題，以及知識庫是否需要更新。
• 機器人性能分析：將機器人的性能與潛在的內容改進聯繫起來，以更好地滿足客戶需求。

儘管知識經理將是整個公司知識管理工作的專門協調員，但知識管理應該而且通常已經在支持團隊中每個人的職權範圍內。 如果您是一個小型支持團隊，並且無法聘請專門的知識經理，那麼您可以採取一些小步驟來開始在現有團隊內構建知識管理功能，為人工智能世界做好準備。輔助支持：

1. 與您的團隊合作，確定您需要 AI 機器人能夠回答的問題，並確保支持這些答案的內容是最新的、準確的且易於理解。 您可以從小事做起，重點關註十大常見問題解答。
2. 鼓勵支持代表跟踪人工智能機器人無法回答的問題，或者經常導致客戶要求與人工代表交談的問題。 簡單的內容更新就能解決問題嗎？
3. 您的支持團隊中是否有成員特別擅長或對創建內容表現出興趣？ 讓他們每週抽出幾個小時來解決團隊其他成員指出的差距和機會。
   邊走邊學！ 監控您的工作結果，並根據需要繼續更新和添加您的支持內容。

經過幾十年相同風格的客戶支持（客戶提出問題，支持代表回答）之後，這種新方法將需要輕微的文化轉變。 但我們相信它將改善您的團隊和客戶的體驗，最大限度地提高您的支持代表的知識，從而使客戶比以往任何時候都受益。 理想情況下，您第一次回答問題是最後一次，因為您的人工智能機器人將來任何時候再次被問到時都能夠回答相同的問題。

“當您為收件箱爆滿而苦苦掙扎時，很容易將對話視為清單上需要勾選的項目……但現實是，客戶對話只是客戶更大旅程中的一步”

我們正在使用我們的片段功能在對講支持團隊中實現這種文化轉變。 片段允許我們的團隊快速添加專門針對我們的 AI 機器人的內容，以提高其答案質量和覆蓋範圍，但在面向公眾的支持內容中不可用。 它鼓勵我們的支持團隊思考客戶旅程以及他們在此過程中可能遇到的挑戰，並使他們能夠通過高質量、有用的支持內容來應對這些挑戰。

查找有關優化 AI 機器人知識庫的更多提示

對話設計師

當您在收件箱爆滿的情況下苦苦掙扎時，很容易將對話視為清單上需要勾選的項目 - 客戶提出問題，您的團隊回答問題，僅此而已。 但現實是，客戶對話只是客戶更大旅程中的一步。

這就是對話設計師的用武之地 - 他們的作用是優化客戶的端到端支持體驗，涵蓋機器人、自動化和人工客戶服務，並找到無縫客戶支持的障礙。 該角色的出現表明客戶支持與客戶成功之間的聯繫日益緊密。 關注客戶旅程可以鼓勵採用更全面、更主動的方式來實現客戶體驗，而不是更傳統、反應式的客戶支持。

以下是與該角色相關的一些職責：

• 用戶體驗映射：為了讓您的客戶旅程真正無縫，用戶體驗必須流暢且直觀。
• 收集和解釋客戶反饋：對話設計者將依靠他們可以收集的有關客戶行為和偏好的所有信息（無論是來自客戶調查、對話、使用指標還是任何其他來源）來改善客戶體驗。
• 解決問題：一旦確定了客戶在旅程中面臨的障礙，就需要解決問題的技能來找出解決方法。
• 工作流程創建：找出引導客戶解決其查詢的最佳方式。 這需要深入了解用戶體驗、公司流程和支持平台的功能。

如何開始在現有團隊中培養這一職能：

1. 指定支持團隊成員來發現您的 AI 機器人缺少機會的領域，從而主動幫助您的客戶更有效地使用您的產品。 例如，您的機器人是否告訴客戶某個功能不足以滿足他們的需求，但沒有建議替代方案？
2. 確定實施工作流程的機會，以進一步減少團隊的工作量。 如果客戶要求退款，不要提供帶有說明的文章，而是設置一個自動化工作流程，允許他們在聊天中直接提交請求。
3. 鼓勵您的團隊記錄客戶活動的任何模式，並提出自動化和人工智能可以改善體驗的方法。
4. 如果您的團隊中有人對此領域特別感興趣，請提名他們成為您的人工智能工具及其功能的專家。 人工智能機器人仍然是令人難以置信的新事物，並且一直在添加新的特性和功能。 及時了解您的機器人可以做什麼，以便您的客戶能夠盡快看到好處。

在 Intercom，我們剛剛聘請了一位對話設計師 Fred Walton 來管理客戶的端到端體驗。 以下是他對客戶服務角色發展的想法：

對話分析師

人工智能機器人的神奇之處在於它們能夠以自然、人類的方式進行對話。 我們的用戶研究表明，人工智能機器人已經超越了客戶的期望，特別是與那些笨拙的機器人前輩相比。

這並不是人工智能幫助您推動業務改進的唯一方式。 通過使用人工智能分析客戶對話，您可以深入了解日常客戶對話中出現的措辭、語氣和細緻入微的產品術語。 但是，當需要解釋這些見解、識別潛在的改進以及推動支持團隊和更廣泛的業務變革時，您將需要一名對話分析師。

“使用人工智能驅動的分析，對話分析師可以揭示將影響公司每個團隊的關鍵客戶反饋”

對話設計師全面了解整個客戶旅程，與之相反，對話分析師專注於人工智能工具如何解釋客戶所說的內容以及如何改進其響應。 使用人工智能支持的分析，對話分析師可以顯示將影響公司每個團隊的關鍵客戶反饋。

以下是與該角色相關的一些職責：

• 數據分析：對話分析師需要超越數字來解釋其含義，並就客戶傳達問題的方式以及解決問題所需的答案得出有價值的見解。
• 了解自然語言處理 (NLP)： NLP 是大型語言模型 (LLM) 的核心。 為了了解人工智能機器人如何回答問題，對話分析師需要深入了解他們將這些答案組合在一起的方式。
• 報告：對話分析師收集的見解非常寶貴，不僅對於支持團隊，而且對於整個業務團隊，為產品、營銷、銷售等方面的決策提供信息。 以清晰、可行的方式報告這些發現是對話分析師的一項關鍵技能。
• 跨團隊協作：對話分析師必須能夠與整個企業的團隊定期、有效地合作，以確保溝通保持開放並採取關鍵改進措施。

如何開始在現有團隊中培養這一職能：

1. 每週花一些時間讓您的團隊分享他們在客戶對話中註意到的有趣問題或模式，並討論人工智能機器人報告中的見解和行動要點。
2. 有些人比其他人更適合數據分析和解釋。 如果您的團隊中有成員對客戶支持的這方面感興趣，那麼分析人工智能機器人的對話可能是擴展他們角色的令人興奮的機會。 讓這些隊友能夠抽出所需的時間來開始分析人工智能機器人對話的一小部分樣本，並就可以進行的改進貢獻他們的想法。

提示工程師/問題制定工程師

我們都對 ChatGPT 理解我們所問問題的能力感到驚嘆，無論我們的問題表述得多麼尷尬。 人工智能機器人可以提供開箱即用的“哇”體驗，但當涉及到公司特定的客戶查詢時，確保您的聊天機器人按照最高標準執行非常重要。 這就是及時工程師或問題表述工程師的用武之地。

提示工程師

OpenAI 創始人 Sam Altman 將提示工程稱為“令人驚嘆的高槓桿技能”，提示工程涉及深入了解 AI 機器人回答問題的方式、創建優化的提示並改進機器人的響應以實現最佳結果。 本質上，他們提出戰略問題以產生最佳結果，然後使用這些模板來為未來的響應提供信息。

在客戶服務領域，這意味著訓練機器人每次都能提供正確的答案，同時考慮到您公司的特定術語以及客戶表達查詢的方式以提供有用的答案，甚至可能是一些後續信息。

有人說，即時工程的作用不會持續太久——隨著未來的人工智能模型根據優化的提示進行訓練，這些角色可能會過時，或者，正如《衛報》所說：“在更廣泛的就業市場上，即時工程可能會成為最重要的角色。”電子表格管理或搜索引擎優化的方式——多種角色都需要這項技能，並且被招聘經理視為簡歷中的另一項羽毛。”

問題制定工程師

即時工程側重於特定人工智能工具的工作原理以及如何操縱它以產生最佳結果，而問題制定工程則解決客戶存在的更廣泛的問題領域。

該角色涉及識別和理解問題領域、分析它們並定義它們的焦點、範圍和邊界。 深入了解問題領域可以使機器人調整過程更加有效，並最終提供更好的客戶體驗。 經過問題制定工程師培訓，能夠深入了解客戶遇到的問題的機器人對於您的企業來說將是極其寶貴的資產- 他們不僅可以針對眼前的問題提出短期解決方案，還可以提出相關的改進意見，從而提升他們的體驗你的產品。

以下是與這些角色相關的一些職責：

• 了解您的人工智能工具：人工智能工具將以不同的方式響應提示，具體取決於支持它們的法學碩士以及它們所提取的源內容。 建立最合適的提示需要深入了解您正在使用的人工智能工具及其回答客戶查詢的方式。
• 了解客戶最緊迫的問題以及他們如何溝通這些問題：您的支持團隊將徹底了解最常見的問題領域以及客戶表達疑問的方式。 作為提示/問題制定工程師，您需要找到一種方法將這種經驗轉移到人工智能機器人。
• 測試和優化：當您測試方法、監控客戶反饋以及調整以優化提示或問題表述時，實驗將是該角色的主要部分。
• 用戶研究：定量和定性用戶研究將為上述實驗提供信息，為您選擇運行的測試提供方向。

如何開始在現有團隊中培養這一職能：

1. 鼓勵您的團隊不僅使用人工智能工具，還要全面了解它的工作原理、它如何處理您的支持內容以及它如何解釋所提出的問題。
2. 要求您的團隊記錄客戶未獲得所需答案的任何情況，並標記可能通過某些機器人調整來解決的任何模式。
3. Coursera 和 Udemy 等公司提供了大量在線即時工程學習和開發機會。 如果任何隊友對該領域感興趣，並且您的公司有學習和發展預算，請進一步研究這些提陞技能的機會。

支持設計策略師

該角色涉及對整個支持體驗進行鳥瞰，並確定人工智能和人類在客戶旅程的每個階段最適合的位置。

如果您是一名支持領導者，您可能會想，“我已經在這樣做了”，您是完全正確的。 這項工作可能會在一段時間內屬於支持領導者的職責範圍，但一旦人工智能成為行業標準，公司將通過無縫的服務交付以及最佳的人類與人工智能合作夥伴關係的協調來使自己脫穎而出。 這時就需要專門的支持設計策略師。

以下是與該角色相關的一些職責：

1. 流程分析和改進：隨著人工智能機器人與支持團隊完全集成，支持設計策略師必須不斷監控、更新和檢修遺留流程，以滿足快速增長的客戶期望。
2. 戰略和規劃：隨著人工智能改變工作世界，提前規劃似乎是一項艱鉅的任務，但隨著支持團隊習慣於與人工智能一起工作，支持設計策略師將弄清楚什麼是有效的，什麼是無效的，以及團隊應該實現什麼目標努力達到。
3. 資源管理：創建最佳的人類-人工智能支持策略需要適當的資源平衡； 即時間、團隊成員、工具和預算。
4. 與其他關鍵角色（例如對話設計師）協作：支持設計策略師將需要整個支持團隊的見解，以創建真正的整體支持策略。

制定整體支持設計策略的最佳第一步是在指導團隊完成這一巨大轉變時盡可能多地向他們學習。

如何開始在現有團隊中培養這一職能：

1. 讓團隊參與有關其角色的決策，並花時間全面討論更新、變更和實驗。
2. 通過承認團隊成員的擔憂，讓他們放心地擔心自己的角色安全，同時讓他們對人工智能將帶來的新職業和技能提昇機會感到興奮。
3. 保持溝通渠道暢通，並鼓勵您的團隊提供誠實的反饋，了解他們的感受以及他們的日常工作因向團隊引入人工智能而受到的影響。 如果某些東西不起作用，不要害怕改變它——隨著人工智能被納入越來越多的流程中，將會有大量的實驗。
4. 歡迎就團隊工作的各個方面提出建議，從提高工作流程效率到團隊流程自動化。
5. 想想如何在人類人工智能支持領域衡量您團隊的表現。 通過人工智能機器人處理過去佔用大量時間的重複查詢，他們可以將注意力轉向更有影響力的工作，並在收件箱之外花費更多時間。 這將如何反映在他們的目標、職業目標和績效評估中？

客戶服務職業的未來比以往任何時候都更加光明，我們在這裡討論的角色只是一個開始。 我們很高興看到隨著人工智能改變客戶服務領域及其他領域的工作性質，客戶服務角色變得越來越受歡迎。

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