在人工智能驱动的客户服务和客户服务自动化时代，技术支持每天都在发展，客户服务主管的工作也十分艰巨。他们处境艰难，但技术能够帮助他们显著改善运营。与此同时，传统呼叫中心正逐渐成为过去。
然而，当这些客户支持自动化工具和数字渠道表现不佳时，公司必须在传统工具包之外掌握全新的绩效改进方法。根据麦肯锡的一项调查，与 2019 年相比，最近一段时间，希望改善客户体验自动化的客户服务领导者的比例增加了 19 个百分点。
在这篇博文中，我们将探讨 12 个最常见 推特数据 的客户服务挑战，以及您的组织如何解决这些挑战。
它们在这里：
客户服务挑战 1：跨多个渠道提供一致的体验：
如今，大多数客户都希望企业能够提供跨多个接触点（包括数字渠道和实体渠道）的统一体验。要提供这种全渠道支持，您需要进行初步研究，了解客户经常光顾的地方以及他们对您的品牌的评价。
解决方案：
采用 AI 驱动的全渠道客户服务策略，无缝集成 收入分析及预测 所有交互渠道，确保您获得客户数据和交互的统一视图。培训您的员工并投资于良好的 CRM 解决方案，以便在所有沟通渠道之间实现平稳过渡，而不会丢失背景信息。
客户服务挑战2：处理大量咨询
挑战：
随着组织的发展，必然会有大量客户咨询。客户服务团队会发现自己接听了很多令人沮丧的客户电话。响应时间和解决问题的时间可能会更长，一些咨询会在不同部门之间转移。所有这些都会让客户感到不受欢迎，从而导致客户忠诚度下降。
解决方案：
解决这一挑战的方法是实施良好的自助服务选项，以便客户可以自助服务。这与 Gartner 的调查结果相吻合，该调查称，如果组织无法通过 美国数据 自助服务解决客户服务问题，38% 的 Z 世代和千禧一代可能会放弃解决该问题。客户可以使用知识库、聊天机器人和虚拟助手等自助服务选项来接管人工代理的重复性和简单任务。
客户服务挑战3：知识管理
产品或服务的技术越先进，客户服务团队有效解决技术问题就越困难。企业必须确保所有客户服务代理都拥有最新、准确且易于获取的知识。实施人工智能客户服务工具可以帮助集中和简化知识管理。如果没有这一点，很有可能出现响应不一致、解决时间更长，并最终导致客户失望。
解决方案：
解决这一挑战需要企业构建一个具有内置搜索功能的集中知识库，并将其与现有的客户服务工具集成。除此之外，组织还必须建立适当的流程以持续更新内容。最后，必须对代理进行适当的培训，以正确利用知识资源做出准确、快速的响应。