利用语音 AI 增强客户理解：对话智能的作用

对于许多消费者来说，寻找合适的客户服务代表是一件既令人沮丧又令人愤怒的事情。他们被迫多次重复自己的问题和疑问，因为这些问题和疑问会被转交给不同的部门，这传达出一种信息：客户体验并不是首要任务，满足这些客户的基本需求也不是首要任务。这种交流让人感觉冷漠和不近人情，有时甚至在开始之前，就会破坏与企业的关系。

这些经历并非异常：2023 年，超过 60% 的消费者认为大多数公司都把他们当成一个数字来对待。B2B 客户的感觉也好不到哪里去。约 60% 的企业买家表示销售代表没有花时间去了解他们，而超过 70% 的人表示，他们的互动感觉就像是交易。

在当今市场，这对于公司而言是一种冒险行为。越来越多的消费者表现出更换品牌的意愿，因此依赖客户忠诚度并非稳妥之举。

为了帮助实现更好的消费者满意度，许多公司正在转向对话智能平台，将客户语音数据和人工智能分析相结合，以更好地了解客户的需求和体验，并在长期内产生更好的参与度。

客户服务中个性化的力量

对于想要与客户建立牢固关系或利用不断变化的市场动态吸引新客户的企业来说，个性化是关键。这不仅仅意味着在买家生日时向他们发送折扣代码。

公司必须能够准确评估和预测客户偏好的变化，并根据这些需求定制体验。消费者希望得到人工及时帮助，无论客户与哪位代表互动，服务都应该保持一致。

打造个性化客户服务和客户体验的综合策略不仅可以帮助公司建立客户群，还可以培养拥护者，从而带来新的商机。然而，收集大量数据的团队并不总是确定他们是否有效地使用了数据。例如，营销人员可以使用各种工具，包括营销分析和测量工具、客户关系管理平台和客户数据平台，但三分之二的人对他们如何使用客户数据为买家创造相关体验不满意，有很大的改进空间。

把顾客的声音放在第一位

企业需要更深入地思考哪些类型的数据能够支持个性化体验的发展。

虽然商业智能团队可以通过分析客户如何与网站互动以及他们进行购买的历程来做出深刻的观察，但客户之声 (VOC) 程序在了解客户偏好、需求和问题方面也可以发挥关键作用。

在 VOC 计划中，调查和问卷是常用工具，可提供有关客户满意度和偏好的结构化数据。深入访谈和焦点小组提供定性见解，使企业能够了解客户期望的细微差别。社交媒体监控和情绪分析还可以捕捉实时反馈和更广泛的公众舆论。

然而，客户给公司的反馈越来越少，特别是当他们对服务或产品不满意时。相反，他们可能会完全放弃产品或服务，完全不参与其中，公司几乎得不到任何反馈。因此，捕捉客户的声音需要更有创意的新倾听工具。

对话智能平台正在整合语音人工智能，以帮助公司解决这些数据管理问题，释放客户洞察的声音，并最终推动更智能的客户互动。

语音 AI 模型可以捕捉对话，快速将其转录为文本，并对这些对话数据执行复杂的分析。

语音 AI 模型（包括语音转文本 AI 和语音 LLM）可以执行以下任务：

• 转录
• 说话人分类
• 脏话过滤
• 自动语言检测
• 总结
• 情绪分析
• 主题检测
• PII 编辑

公司可以利用这些 AI 模型构建强大的对话智能工具和平台，以支持 VOC 计划，为整个公司的销售、客户支持和其他团队提供信息。无需依赖耗时或昂贵的调查和焦点小组，每次客户服务或销售互动都会立即成为宝贵的数据来源，推动明智的决策和战略改进。

Echo AI 使用语音 AI 模型开发了对话智能工具，展示了这种可见性对企业领导者和经理的意义。借助 Echo AI 的工具，用户可以总结客户对话，标记“取消我的订阅”等关键词，并确定销售电话或客户支持互动中双方的整体情绪。这些数据可用于监控个人账户并满足特定的服务需求，或汇集到更大的数据集中，让公司能够回答诸如“本季度客户流失的主要原因是什么？”之类的问题。

对话智能数据和见解还可以集成到存储其他形式的客户和销售数据的平台中，使领导者能够全面了解其业务，并更有效地在团队和部门之间分享见解。然后，每个接触点都可以根据消费者的独特体验进行定制。

利用人工智能和人性化触觉定制客户体验

在与客户互动时，听到能够理解并理解客户挑战的人声非常重要。语音 AI 和对话智能工具可以增强公司的能力，帮助客户服务代表更好地了解客户的需求和痛点，并创造个性化的体验，让客户长期满意。

探索 AssemblyAI 语音 AI 模型

图片来源：Shutterstock