客戶參與的下一個前沿領域：支持 AI 的客戶服務
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人工智能支持的客戶服務現在是機構提供個性化、主動體驗以推動客戶參與的最快、最有效的途徑。
如何吸引客戶並讓他們保持參與是整個企業對消費者 (B2C) 領域的組織關注的焦點問題，其中數字平台的去中介化繼續侵蝕傳統的商業模式。敬業的客戶更加忠誠，與他們選擇的品牌有更多的接觸點，並在他們的生命週期中創造更大的價值。
然而，金融機構往往難以確保其他移動應用程序中介服務中典型的深度消費者參與。訪問銀行應用程序的平均時間僅為訪問在線購物應用程序的一半，而訪問遊戲應用程序的時間僅為四分之一。因此，客戶服務提供了為數不多的機會之一，可以將金融服務互動轉變為令人難忘和持久的參與。
這些客戶越來越難取悅。例如，三分之二的千禧一代希望獲得實時客戶服務，四分之三的客戶希望獲得一致的跨渠道服務體驗。隨著成本壓力的上升速度至少與服務期望的上升速度一樣快，顯而易見的應對措施——增加更多訓練有素的員工來提供優質的客戶服務——並不是一個可行的選擇。
因此，公司正在轉向 AI 來提供客戶想要的主動、個性化服務，以及他們想要的時間和方式——有時甚至在他們知道自己想要它之前。對於轉型後的組織，支持 AI 的客戶服務可以提高客戶參與度，從而增加交叉銷售和追加銷售機會，同時降低服務成本。僅在全球銀行業，麥肯錫在 2020 年進行的研究估計，人工智能技術每年可能帶來高達 1 萬億美元的附加價值，其中改進後的客戶服務佔很大一部分。1個
雖然一些領先機構現在正在通過應用程序和新界面（如社交和便捷支付系統）轉變他們的客戶服務，但整個行業的許多機構仍在迎頭趕上。機構發現，充分利用 AI 工具來轉變客戶服務不僅僅是部署最新技術的情況。客戶服務領導者面臨著從選擇最重要的人工智能用例到將技術與遺留系統集成以及尋找合適的人才和組織治理結構等挑戰。
但如果做得好，人工智能支持的客戶服務轉型可以為企業釋放巨大的價值——創造一個更好的服務、更高的滿意度和增加客戶參與度的良性循環。
人工智能客戶參與的風險和承諾
多種融合因素使得基於 AI 的客戶服務轉型比以往任何時候都更有說服力。其中最重要的是：提高客戶對機器主導的對話式 AI 交互的接受度（甚至偏愛度）。與此同時，消息平台等相關技術越來越容易獲得，隨著機構可以收集和分析的數據池的不斷擴展，客戶行為也越來越容易理解。
三大挑戰
但挑戰也迫在眉睫。第一，複雜性。COVID-19 大流行是向自助服務數字渠道遷移的主要催化劑，客戶繼續表現出對數字服務渠道作為“第一接觸點”的偏好。因此，客戶越來越多地轉向聯絡中心和輔助聊天功能來滿足更複雜的需求。這就提出了第二個問題：更高的期望. 客戶對用於交易活動的自助服務渠道的信心使他們期望更多涉及的請求獲得類似的結果。因此，企業正在迅速採用對話式人工智能、主動推動和預測引擎來轉變客戶服務體驗的每一點。然而，這些舉措提高了對備受追捧的技能的需求，產生了第三個挑戰：勞動力市場緊縮，導致客戶服務主管難以填補關鍵職位。
領導者如何履行 AI 的客戶參與承諾
人工智能支持的客戶參與領域的領導者致力於通過五個成熟度級別進行持續的投資、學習和改進之旅。在第一級，服務主要是手動的、紙質的和高接觸的。在第五級——成熟度等級的最高級一端——公司正在提供主動的、以服務為主導的參與，這使他們能夠通過人工智能和數字渠道處理超過 95% 的服務交互（見側邊欄，“什麼是人工智能驅動的客戶服務成熟度看起來像”）。
最成熟的公司往往在電子商務、出租車聚合和互聯網 (OTT) 媒體服務等數字原生行業開展業務。在銀行、電信和保險等更傳統的 B2C 領域，一些組織已達到成熟度等級的第三級和第四級，最先進的參與者開始向第五級推進。這些企業正在使用人工智能和技術，通過自助服務工具、改進的應用程序、新界面、動態交互式語音響應 (IVR) 和聊天來支持主動和個性化的客戶參與。
一些領先的機構已經達到了描述公司 AI 驅動的客戶服務成熟度的五個級別的第四級。
打造引人入勝的人工智能客戶服務
為了實現 AI 支持的客戶服務的承諾，公司可以將重新構想的跨所有客戶接觸點的參與願景與適當的 AI 支持的工具、核心技術和數據相匹配。
人工智能支持服務中的人為因素
人工智能驅動並不意味著只有自動化。聊天機器人和類似技術確實可以提供主動的客戶服務，減少人工協助的數量和成本，同時簡化客戶體驗。然而，估計有75% 的客戶在其持續體驗中使用多種渠道。2個因此，一個重新構想的人工智能支持的客戶服務模型涵蓋了所有接觸點——不僅是數字自助服務渠道，還包括分支機構或社交媒體平台上代理支持的選項，人工智能可以在這些平台上實時幫助員工提供高質量的結果。
甚至在客戶取得聯繫之前，人工智能支持的系統就可以預測他們可能的需求並為座席生成提示。例如，系統可能會標記客戶的信用卡賬單高於平時，同時還會突出顯示最低餘額要求並建議提供付款計劃選項。如果客戶來電，座席不僅可以立即解決問題，還可以提供支持以加深關係，並有可能避免客戶以後再打來電話。
人工智能服務領域：一家亞洲銀行的經驗
總而言之，下一代客戶服務將人工智能、技術和數據結合起來，重新構想客戶服務。這就是亞洲一家快速發展的銀行在發現自己面臨越來越多的投訴、解決時間緩慢、服務成本上升以及自助服務渠道使用率低的情況下所採取的方法。
在 12 個月的時間裡，該銀行重新構想了參與度。它改進了現有渠道，改進了自助服務選項中的直通式處理，同時推出了新的專用視頻和社交媒體渠道。為了推動個性化體驗，服務渠道得到了人工智能決策的支持，包括語音和情緒分析，以實現自動意圖識別和解決。增強的測量實踐可根據客戶參與願望、目標和服務水平協議實時跟踪績效，而新的治理模型和流程可處理服務請求積壓等問題。
支撐這一願景的是 API 驅動的技術堆棧，未來可能還包括邊緣技術，如下一步最佳行動解決方案和行為分析。最後，整個轉型是通過集成運營模式實施和維持的，將服務、業務和產品領導者以及能力建設學院聚集在一起。
轉型使自助服務渠道的使用增加了一倍到三倍，服務交互減少了 40% 到 50%，服務成本降低了 20% 以上。輔助渠道的發生率下降了 20-30%，改善了客戶和員工的體驗。
把握機遇
為了在使用客戶服務促進參與方面超越競爭對手，金融機構可以從關註一些必要條件開始。
- 展望服務的未來，將客戶及其參與置於核心位置，同時定義要實現的戰略價值——例如，與現有客戶分享更大的錢包份額？特定服務、業務線或人口統計的擴展？
- 重新思考每個客戶接觸點，無論是數字接觸點還是輔助接觸點，以及增強體驗同時提高效率的機會。
- 最大化每次客戶服務互動，加深客戶關係，建立忠誠度，並在客戶的生命週期中創造更大的價值。
- 利用人工智能和端到端技術堆棧，提供更加主動和個性化的客戶服務體驗，支持客戶和員工的自助服務和決策制定。
- 採用敏捷和協作的方法來推動轉型，由來自組織不同業務和支持職能的 SME 組成。
通過重新構想以 AI 為主導的功能，將客戶服務全面轉變為參與度，可以改善客戶體驗、降低成本並增加銷售額，從而幫助企業在客戶生命週期內實現價值最大化。對於機構而言，現在是採取行動的時候了。
關於作者
Avinash Chandra Das是麥肯錫班加羅爾辦事處的副合夥人，Malcolm Gomes是合夥人，Ishwar Lal Patidar是專家。Greg Phalin是夏洛特辦公室的高級合夥人，Rakshit Sawhney是古爾岡辦公室的副合夥人，Renny Thomas是孟買辦公室的高級合夥人。
作者要感謝 Amit Gupta、John Larson 和 Thomas Wind 對本文的貢獻。
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