在客戶服務中使用 NLP 來提高效率的 9 種方法

幾乎在每個家庭中，您都會發現 Amazon Alexa、Google Home 或 Apple Siri。 但擁有智慧家庭系統的6990 萬人不僅僅用它們來播放自己喜歡的歌曲或查看天氣。

如今，我們與技術的互動很大一部分涉及與智慧機器或對話式人工智慧系統進行“對話”，許多人正在使用這種機器學習技術來改善他們的客戶服務互動。

事實上，研究顯示聊天機器人可以處理80%的客戶溝通。

這種方法之所以如此有效，是因為聊天機器人使用自然語言處理。 客戶服務中的 NLP 透過提供快速的 24/7 回應時間和個人化互動來增強客戶體驗，從而降低成本並允許人工代理處理更複雜的問題。

在這篇文章中，我們將介紹在客戶服務中使用 NLP 來提高聯絡中心效率的九種方法。

什麼是自然語言處理？

自然語言處理是人工智慧的一個分支，它使電腦和人類能夠透過自然語言進行對話，即以一種聽起來不像是與 80 年代的機器人對話的方式進行對話。

NLP 是對話式 AI的重要組成部分，它使 AI 與客戶的互動變得人性化，並在無需手動輸入的情況下解決他們的疑問。 將其視為智慧虛擬代理。 您的客戶可以使用 NLP 聊天機器人來獲得快速答案，而無需實際與另一端的人交談。

在呼叫中心的背景下，NLP 可以輕鬆執行文字和情緒分析、語言翻譯、語音辨識和主題分割等任務。 它可以理解單字、句子和語音上下文（或在本例中為您的客戶支援查詢），並提供快速準確的答案，所有這些都無需人工幹預。

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NLP 在客戶服務的好處

如今，大多數人對客戶服務抱有很高的期望。 他們要求快速、準確和個人化的回應，並希望透過各種管道（社群媒體、聊天、電子郵件、電話）與企業互動，這使得即使是最好的人工代理商也難以跟上。 因此，公司被迫尋找更好的方法來滿足這些不斷增長的需求，同時又不影響品質或效率。

NLP 聊天機器人在客戶服務中發揮巨大作用，因為它們使自動化系統能夠理解並回應客戶的詢問，並且可以接管日常任務，例如回答常見問題或將客戶電話轉接至正確的部門。

NLP 讓聊天機器人能夠：

• 理解用戶輸入：它分析和理解用戶輸入的文字或語音，包括識別訊息背後的意圖。
• 處理人類語言：它處理各種語言結構，例如語法、句法和語義，以理解輸入。
• 產生回應：它對使用者查詢制定適當且與上下文相關的回應。
• 處理多語言通信：它支援多種語言的交互，從而為不同的用戶群提供了可訪問性。
• 學習和改進：它不斷地從互動中學習，以隨著時間的推移提高準確性和有效性。

因此，透過自動化基本或重複性任務並提供即時回應，NLP 可以幫助企業：

• 在不增加員工隊伍的情況下處理更多的客戶互動
• 分析大量數據以識別模式以提高服務品質
• 在客戶和自動化系統之間提供更自然、更人性化的交互，這樣這些對話就不會令客戶感到反感
• 透過從社群媒體和評論等非結構化資料來源中提取有價值的見解和模式，並執行客戶回饋分析，改善工作流程和流程

簡而言之，使用 NLP 支援的對話式 AI 可以讓呼叫中心的聊天機器人解釋使用者輸入、管理上下文查詢並提供準確的回應，最終增強客戶服務的使用者體驗和營運效率。

NLP 在客戶服務的範例

您可能已經知道亞馬遜、星巴克和 Netflix 等公司都使用這項技術，但許多銀行也使用 NLP 聊天機器人來協助客戶進行查詢和支援。

例如，銀行的聊天機器人可以處理各種客戶服務任務，例如：

• 回答常見問題（例如「你的工作時間是幾點？」）
• 提供帳戶資訊（例如「我目前的餘額是多少？」）
• 協助交易（例如「將 100 美元轉入我的儲蓄帳戶」）
• 解決常見問題（例如“我丟失了信用卡，我該怎麼辦？”）

這些聊天機器人理解並處理客戶的自然語言輸入，然後提供快速、準確的回應，這既方便了客戶，也使人工客服人員能夠處理更複雜的查詢。

另一個例子是 Uber，一家隨選乘車共享公司。 Uber 的智慧回覆系統（或應用程式內聊天）使用駕駛者和乘客之間的自然語言處理來促進輕鬆溝通。 即使存在語言障礙，NLP 也能幫助解釋訊息並提供快速回复，並且透過語音命令，駕駛員可以始終將雙手放在方向盤上。

Uber 擁有廣泛的資料集和龐大的工程團隊，這意味著他們有能力實施和完善 NLP 等先進技術。 下圖可以幫助您直觀地了解NLP 和機器學習如何創造更好的客戶體驗。

NLP 在客戶服務的 9 大用例

1) IVR 系統準確的呼叫路由

您是否曾經撥打過客戶支援熱線並需要說「帳單」才能聯繫財務部門？ 如果是這樣，您正在與互動式語音應答(IVR) 系統交談。 IVR 是將短語（「更新我的信用卡」或「付款」）轉換為將您轉移到相應部門的基礎技術。

客戶可能會使用此系統聯絡您的團隊。 當對話式人工智慧成為系統的基礎時，您可以準確地將他們的呼叫轉移到最相關的線路，而IVR則成為智慧虛擬助理（ IVA ）。

為什麼？ 因為 NLP 了解呼叫者的請求，因此可以更好地幫助他們。 換句話說，您不需要要求客戶「聽取以下選項」來引導他們走向正確的方向。

只需要求客戶用自己的話描述他們的需求，IVA 就可以快速分析並將呼叫路由到適當的部門或支援代理。 這不僅簡化了流程，還透過減少等待時間並消除了導航複雜菜單系統的挫折感，顯著改善了客戶體驗。

美國航空公司在其客戶服務團隊中使用 NLP 取得了顯著的成果。 改造 IVR 系統後，他們：

• 將通話遏制率提高了 5%
• 每年為航空公司節省數百萬美元
• 改善了整體客戶體驗

2) 快速發送客戶支援票

當客戶嘗試聯絡您的客戶服務時，您會向他們提供支援票。 然後，此互動會過濾到您的支援團隊的佇列中。 NLP 可以幫助簡化這個過程。 由於對話式人工智慧可以理解請求的主題，因此它可以將支援請求轉移給最相關的人員，從而幫助更快地解決問題。

考慮這樣一個場景：客戶提交了一張票，說明“我需要幫助更改我的付款詳細資訊。” 在缺乏 NLP 功能的系統中，這張票可能會進入一般支援隊列，需要人工幹預來識別並將其重新路由到財務部門。

另一方面，配備 NLP 的支援平台可以立即從工單中的關鍵字和短語識別查詢的財務性質。 然後，它可以自動將票證發送給適當的團隊——在本例中為財務部門。

這種自動化加快了解決過程，減少了客戶服務代理的工作量，並確保客戶得到及時和相關的幫助，最終增強了整體客戶體驗。

3）了解客戶回饋

客戶回饋對於企業來說是寶貴的數據。 它可以幫助您修復產品的缺陷並確定人們喜歡哪些方面，這兩者都是您的行銷和廣告活動的良好基礎。

事實上，積極尋求和重視客戶回饋可以顯著提高品牌聲譽 - 83% 的客戶忠誠於徵求並回應他們的投訴的品牌。

您無需花費數小時手動梳理此類定性客戶資料。

NLP 有助於識別評論中常用的單字或短語，例如「現代」、「直觀」和「昂貴」。 NLP 還可以找到反饋表中談論的主題，例如「輕鬆入職」或「經濟實惠的計劃」。

您可以將 NLP 與情緒分析結合（更多相關資訊請參閱下面的第七點），並獲得客戶意見的頂層概述，使其成為透過回饋分析客戶行為的省時有效的方法。

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4) NLP 和客戶服務聊天機器人/即時聊天

人工智慧聊天機器人可讓您以客戶喜歡的方式與客戶溝通，並提供即時支持，而無需等待回應。

為什麼在您的網站上使用即時聊天？ 因為這是客戶更喜歡與公司聯繫的溝通管道：46% 的人更願意透過實時聊天進行聯繫，29% 的人更願意透過電子郵件進行聯繫，16% 的人更願意透過社群媒體進行聯繫：

請記住，雖然即時聊天和聊天機器人都用於客戶服務，但它們並不完全相同。 聊天機器人使用人工智慧（包括 NLP）來處理初步查詢，而即時聊天（手動代理）則可以解決更複雜的問題。

許多企業將它們結合使用來提供全面的客戶支援體驗：

• 客戶服務中的即時聊天：即時聊天提供客戶和人工客戶服務代理之間的即時通訊。 這種直接互動非常適合處理需要個人接觸或根本無法在常見問題類型頁面上找到的複雜或細緻的查詢。 客戶讚賞我們的即時回應以及與知識淵博的人工代表交談的能力，他們可以解決他們的具體問題。
• 客戶服務中由 NLP 提供支援的聊天機器人：另一方面，聊天機器人使企業能夠提供即時支持，而無需人工幹預。 透過利用 NLP，聊天機器人可以智慧地回應客戶的查詢（大多時候！）。 這項技術允許聊天機器人解釋客戶訊息，即使它們包含語法錯誤或不完整的句子，以便他們可以在白天或晚上的任何時間獲得幫助。

使用即時聊天和聊天機器人的主要優勢之一是能夠有效管理大量客戶查詢。 當您的客戶支援團隊不堪重負並且無法即時回答所有查詢時，NLP 支援的聊天機器人可以介入提供協助。 聊天機器人可以處理常規問題，然後將客戶轉交給手動代理來解決更複雜的問題。

例如， Cheapflights使用 NLP 支援的聊天機器人來管理客戶查詢。 這個聊天機器人可以理解並回答各種問題，確保客戶及時獲得所需的幫助。

透過將即時聊天和 NLP 支援的聊天機器人相結合，公司可以提供最強大的客戶支援，以滿足客戶的需求。

5) 用於代理人支援的 NLP

您是否知道平均客戶支援代理每天只能處理 21 個支援請求？ 很容易看出客服人員如何努力跟上客戶的詢問！

越來越多的代理商正在轉向機器學習軟體來應對這種高需求。 Salesforce 的「服務狀態」報告發現，69% 的高績效服務代理正在積極尋找使用人工智慧的情況。

對話式人工智慧可以處理不需要太多關注的查詢。 這使客服人員有更多時間來處理需要人性化的複雜查詢。 您的對話式人工智慧可以處理以下問題：

• 技術支援： “我的三星電視上的 HDMI 輸入在哪裡？”
• 訂單狀態： “我的訂單狀態如何？”
• 帳戶設定： “如何連接我的 Google Analytics 帳戶？”

這些支持票將構成相當大的一部分。 但在處理完這些問題後，您的客服人員可以回答更複雜或情緒化的問題，例如：

• 帳戶問題： “我的帳戶已關閉，我需要盡快幫助。”
• 帳單問題： “我的收費不正確，我需要退款。”
• 產品抱怨： “我的產品到達時已損壞，我該怎麼辦？”

NLP 幫助客服人員提高營運效率的其他方式包括：

• 建議回應：根據客戶查詢向代理商提供建議回應，以確保他們能夠提供快速且準確的答案。
• 知識庫整合：快速搜尋知識庫，向客服人員提供相關信息，以便更快解決客戶問題。
• 通話轉錄：將口語對話轉換為文本，以用於記錄保存、培訓和品質保證目的。
• 對話摘要：自動總結任何長時間的客戶交互，幫助客服人員了解上下文，而無需閱讀整個對話日誌。
• 多語言支援：即時翻譯訊息，使客服人員能夠用客戶的首選語言與客戶溝通，而無需精通多種語言。

6）業務數據分析

先前，我們提到 NLP 如何幫助企業分析來自客戶回饋的質性資料。 它還可以從其他地方挖掘訊息，並列出供您的團隊遵循的共同趨勢。

考慮這樣一個場景：您的企業通過電子郵件收到大量投訴或“您為什麼離開我們？” 您的取消表格中包含問卷。 假設您有 150 份投訴需要提交。 您的取消表格要求人們勾選以下複選框之一：

• 令人困惑的入職流程
• 太貴
• 我沒有時間

人們可能會勾選錯誤的方框，從而導致對問題的誤解。 例如，您可能認為主要問題是成本，因為許多人選擇了“太貴”的選項。 然而，計費流程實際上可能存在客戶錯誤分類的更深層問題。

因此，您可能會考慮根據回饋提高價格，並認為這是可以接受的舉動。 但實際上，核心問題是其他問題，例如計費流程的混亂。 NLP 有助於準確分類和分析客戶回饋，以便您解決實際問題而不是誤解數據。

在另一個例子中，假設有關新產品功能或最近更新的問題突然激增。 NLP 可以提醒您的團隊進一步調查。 了解這些趨勢使您的企業能夠快速回應潛在問題、預測未來的支援需求並相應地調整資源。

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7) 情緒分析與顧客滿意度

您可能已將客戶回饋傳遞給您的支援團隊。 但您如何知道人們是否總體上對您的產品或服務感到滿意？ 您可能沒有時間親自梳理所有這些數據。

情緒分析使用 NLP 來確定訊息中的潛在情緒。 例如，如果您從回饋表中得到以下回應：

• “與我交談過的經紀人很棒。”
• “我的訂單比我預想的更快到達。”
• “同步我的資料很容易。 感謝您整理入職文檔！

然後情感分析將接管並將這些詞解釋為情感。 在上面的例子中，這些詞可能是「棒極了」、「更快」或「簡單」。 然後機器學習系統會告訴你絕大多數的回饋都是正面。 這可以讓您更了解自己的表現。

最好的部分是，您可以使用人工智慧系統掃描對您品牌的提及。 然後，您可以使用情緒分析來確定您獲得的報道是否如您希望的那樣好。

此外，NLP 可以分析客戶訊息，即時檢測情緒和情緒，提醒客服人員注意沮喪或憤怒的客戶，以便他們可以優先考慮並格外小心地處理這些互動。

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8) 語音轉文字應用

語音搜尋呈上升趨勢：全球 50% 的人每天透過語音進行搜尋。

部分原因是語音轉文字設備。 我們要求我們的私人助理（包括 Google Home、Amazon Alexa 和 Siri）規劃前往朋友家的最佳路線，提醒我們重要的活動和約會，並播放我們最喜歡的音樂或播客。

但這對您的客戶服務意味著什麼？ 那麼，您可以使用語音辨識系統來：

• 允許客戶透過語音存取他們的帳戶
• 將客戶的查詢從其母語翻譯為您的母語
• 將您的軟體與語音助理集成

如果沒有 NLP，這些情況都不會起作用，NLP 會解釋口語。 然後，您可以使用語音分析（或語音分析），這是更多呼叫中心應該利用的不太常見的分析之一，來分析和提高客戶滿意度。

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9) 知識庫內建搜尋欄

您網站上的搜尋欄基本上是一個迷你搜尋引擎。 網站訪客很大一部分在登陸網站時會直接進入搜尋欄，尤其是但不限於電子商務網站。 這些查詢的結果必須顯示相關資訊。 否則，用戶將離開您的網站，這會影響跳出率、轉換率和網站停留時間等關鍵指標。

但是，如果沒有某種形式的 NLP，您網站的搜尋欄將不會顯示這些查詢的相關資訊。 機器學習軟體解釋這些查詢的含義。 它理解用戶正在尋找的內容，即使它不是正確的英語、包含語法錯誤或拼寫錯誤。

以下是在網站搜尋欄中使用 NLP 可以改善客戶服務的幾個原因：

• NLP 透過了解用戶查詢背後的上下文和意圖來幫助提供更準確的搜尋結果，以便用戶快速找到他們正在尋找的內容。
• 使用者可以用自然的會話語言輸入查詢，NLP 會有效地處理這些查詢，因此客戶不必使用特定的關鍵字或技術術語。
• 當用戶快速找到相關資訊時，他們不太可能立即離開網站，從而降低跳出率並保持潛在客戶的參與度。
• 透過準確地解決客戶的查詢，NLP 驅動的搜尋欄可以幫助用戶找到滿足其需求的產品或訊息，從而增加購買的機會。
• 透過分析這些搜尋查詢，企業可以深入了解客戶偏好、熱門產品和常見問題，幫助制定策略並改善產品。

將 NLP 整合到您的搜尋欄中意味著您的網站將更好地滿足訪客的需求，從而提高客戶滿意度。

Nextiva + NLP = 更好的客戶體驗

客戶服務中的自然語言處理是您應該在聯絡中心使用的機器學習的核心部分。

Nextiva 將 NLP 技術整合到我們的產品中，幫助企業轉變其客戶服務營運。 我們基於 NLP 的解決方案使企業能夠自動執行日常查詢、分析客戶情緒並為支援代理提供即時協助。

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