自然语言搜索如何帮助减少案例升级并提高客户满意度

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今天的客户在大流行后变得更加精通数字技术并希望自给自足他们不仅希望通过各种数字渠道自行查找有关您的业务的信息，还希望无需致电客户支持即可自行快速解决问题。 为了满足这一客户需求，许多组织已转向聊天机器人、智能虚拟助理 (IVA) 和其他基于 AI 的解决方案，为客户提供解决问题的 DIY 途径。但是很少有组织能够通过这些实施取得切实的成果。为什么？因为大多数机器人、IVA 和类似的解决方案都无法有效地解决用户的问题。根据麦肯锡最近关于这一主题的研究，超过 70% 的受访组织已经部署了 AI 聊天机器人和 IVR，但只有 10% 的公司表示他们已经看到真正的客户采用。

现有解决方案失败的根本原因是什么IDC 估计所有数据中有 是非结构化或自由形式的这就是答案所在。如果不将数据放入结构化格式，搜索工具就无法有效工作，因为它们无法有效地解释人类语言和处理基于文本的支持文档，例如产品信息和政策文档。结果，当客户尝试使 泰國電話號碼 用这些工具来寻找答案时，这通常会变成徒劳，迫使客户致电支持代理。如果支持人员没有正确的工具来找到客户正在寻找的答案，客户的体验就会受到影响，业务也会受到影响。 为了帮助客户和代理找到正确的答案并减少案例升级，用户需要一种能够很好地理解人类语言（问题）和处理非结构化文本数据（文档等）的工具。



支持自然语言的搜索可能是一种很有前途的方法 自然语言搜索是一种智能搜索解决方案，允许个人使用自己的话来表达问题——就像他们在与人交谈一样——并立即将所有相关答案返回给用户。当客户或支持代理对特定产品或服务有疑问时，她可以将问题输入搜索栏或聊天机器人，并收到指向包含答案的确切句子和段落的结果列表；因此，无需筛选结果列表或整个文档来查找相关信息。这就像客户有指定的客户支持代表（或员工有私人助理）随时待命，为她指出她需要的最准确的信息。 自然语言处理技术发展迅速，搜索引擎现在可以理解特定领域的、更复杂的问题——即使是那些具有令人困惑的短语和复杂意图的问题。