我們經常收到業務詢問，智慧客服的評估標準是什麼。這是一個非常難以回答的問題，因為我們需要證明使用智慧客服的合理性並確保使用智慧客服將為企業帶來怎樣的效益。
儘管智慧客服解決方案沒有「真正的」評估標準，在這裡我列舉一些案例，希望能幫助大家從這些案例中能給你一些提示。
智慧客服是一種解決方案或一組解決方案，它能讓使用者獲得存取訊息，甚至自主執行一些簡單的任務，而無需客服人員的幫助。
那麼智慧客服可以處理或執行的查詢或任務有哪些？
在不聯絡客服人員的情況下追蹤包裹、要求報價或線上支付帳單，這些都是我們定期執行的業務任務。
在客戶查詢方面，並非所有查詢都可以透過智慧客服來處理，因為一些複雜的問題仍然需要人工幹預。但是，智慧客服解決方案在解決第 1 層重複查詢方面是非常有效。這些都是非常常見且頻率非常高的請求類型，有超過80%的用戶問題這些問題，佔用了大量資源，我們完全可以使用自動化來回答這些問題。
在嘗試量化智慧客服的指標時，每家企業都有自己的指標評估標準。以下是一些常用的指標，是需要定期更新數據及監控的。
「呼叫轉移」是指將客戶的查詢路由到備用服務管道，例如聊天機器人、常見問題解答、知識中心資料庫。呼叫轉移的目標是確保客戶以最有效的方式收到他們正在尋求的答案，並減少路由到人工座席的通話數量。這個指標指的是“通話”，也包括任何其他通訊根據，例如即時聊天和電子郵件。
測量呼叫偏轉率可能很複雜，因為我們正在嘗試測量沒有發生的事情！根據DB Kay & Associates的說法，一種方法是估計智慧客服成功的使用者百分比和轉人工的使用者百分比。這兩個百分比之間的差異表示偏轉率。
推動使用智慧客服管道對於任何企業來說都是一個令人期待的項目，它能改善/提高客戶體驗。但是，如果客戶對智慧客服提供給他們的工具不滿意，如果他們發現太難使用或效率低下，那麼智慧客服管道就不能被認為是成功的。必須透過調查、直接回饋和淨推薦值 (NPS) 追蹤每個智慧客服管道的客戶滿意度，以便清楚了解哪些管道最成功以及哪些管道需要改進。
確定智慧客服成功與否的簡單方法是追蹤智慧客服管道處理了多少客戶查詢，而沒有回報給人工代理。例如，這可以是「如何訂購」常見問題解答導致訂單而不是客戶發起的聊天會話的次數百分比，或者知識庫搜尋導致有用文章的次數百分比，由用戶評分指示文章「有用」或表明「這解決了我的問題」。
目前許多解決方案都會自動追蹤、計算並在提供相關報表，以及許多其他有用的指標。
讓我們先定義可以由客戶自己使用智慧客服管道解決問題的百分比。如前所述，並非所有查詢都可以透過智慧客服處理，更複雜的查詢需要人工幹預。多年人工智慧客服經驗告訴我們，這個百分比在很大程度上取決於業務場景、行業經驗甚至APP使用，但通常，50% 查詢可以由客戶自行解決。
在這 50% 中，我們需要量化有多少是冗餘或重複的。如前所述，人工坐席收到的約 80% 的查詢屬於該類別。這些是適合智慧客服的。
智慧客服的最大用處將是這兩個百分比的乘積，即 0.5 x 0.8 = 0.4，因此 40% 將是可以預期的最大智慧客服率。
最後，您需要考慮為您的工具提供動力的人工智慧的效率。透過正確的 AI、正確的內容和強大的行業知識庫，您的智慧客服解決方案對這些重複查詢的回答率可高達 80%。
因此，32% (0.4 x 0.8 = 0.32) 是智慧客服比率的一個很好的目標。
當然，這些只是範例，根據業務、行業或支援您的智慧客服解決方案的技術類型，結果可能會有很大差異，這可以為您提供了一個很好的對比基礎。
以上是談人工智慧客服指標的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
