电子邮件自动回复和起草协助

人工智能电子邮件工作流程可缩短常见客户请求的响应时间，同时保持准确性和个性化。连接到 CRM 后，AI 可以对传入消息进行分类，生成个性化回复草稿，并将其排队等待。

第 1 步：分类和优先级。人工智能扫描电子邮件，分析内容，并根据定义的规则分配优先级分数。

第 2 步：CRM 个性化。 AI 访问客户的 CRM 记录以提取上下文，例如订阅级别或最近的购买情况，并使用个性化令牌自动插入。

第 3 步：草稿生成。人工智能会创建一份简洁的品牌回复草稿，以满足客户的具体询问。

第 4 步：人工审核。人工代表会审核草稿的准确性和语气，进行必要的编辑，然后将回复发送给客户。

作为支持代表，撰写电子邮件回复是我工作的重要组成部分，这需要我的努力。比你想象的更年轻。如果我在措辞或处理敏感问题上遇到困难，我经常会向同事或经理寻求帮助，这会减慢每个人的速度。人工智能绘图辅助消除了这一瓶颈。它节省了时间，同时保持了比以往更高的准确性。结果呢？一致且及时的客户支持体验。

带有 AI 答案的帮助中心

客户希望尽快得到解决，这通常意味着自助。人工智能增强的帮助中心允许客户提出自然语言问题并获得即时、经过验证的答案。

人工智能使用检索增强生成 (RAG) 直接从知识库中提取准确的响应。然后它会引用来源，以便客户知道该信息是值得信赖的，并可以在将来参考。

自助服务内容已成为当今时代票务偏转和客户满意度的强大驱动力。现在，人工智能通过连接用户使其变得更加有效访问者可以直接获得他们需要的确切信息，而无需强迫他们搜索完美的关键字。

同样的人工智能技术还支持幕后代理。当客户提交票证时，人工智能会分析他们的询问，显示相关的知识库内容，并用它来起草准确的品牌回复。

作为客户支持代表，我的一个常见经历是处理客户询问，找到完美的操作指南，然后将其发送给他们，结果他们却说他们已经看过但找不到。人工智能通过实时分析客户问题并自动显示适当的文档来消除这种挫败感，而不需要他们输入完美的关键字。

工单自动分类和优先级

客户服务 AI 自动分类和优先级可缩短响应时间，并确保紧急问题得到快速解决。当收到新票时，人工智能会分析消息内容，情绪和关键短语来确定问题及其严重性。每张票证都会自动标记并确定优先级，确保将其发送给正确的代理或团队。

构建分类工作流程时，从广泛的、可审核的标签集开始，该标签集易于维护并反映团队收到的查询类型。例如：

计费。 订单。 技术的。 消除。 抱怨。

人工智能将根据工作流程规则和描述自动将工单分类到这些标签中，然后分配优先级分数。例如，带有负面语言的“投诉”将收到高优先级标志，而一般的“订单查询”将在队列中排名较低。对于经理来说，AI 工单分类可以揭示客户询问的常见趋势，为人员配置、培训和报告提供有价值的信息。

当我担任支持代表时，我曾经手动对票证进行分类。疯了，我知道，对吧？我会仔细阅读客户的问题并给出答案根据不同的功能和产品领域，从下拉菜单中选择票证类型。

有时甚至不清楚票证的内容，或者它可能同时属于多个类别。这是一个缓慢且有时令人困惑的过程，销售代表经常完全跳过对工单进行分类。人工智能消除了这一麻烦，为销售代表腾出了时间，并帮助经理更准确地报告并识别趋势。

为代理商提供人工智能搜索和文章建议

人工智能搜索和文章建议减少了培训时间，并帮助代理根据批准的知识内容提供一致、准确的答案。 AI工作流程如下：

第 1 步：代理交互。客服人员开始输入对客户的回复。 步骤 2：情境分析。人工智能副驾驶可以分析对话上下文、客户的历史记录以及客服人员正在进行的文本。 第三步：建议。人工智能会自动建议前两到三篇最相关的知识库文章来帮助解决问题e 机票。 第四步：回顾。销售代表审查 AI 文章建议并将其包含在回复中或使用它向客户提供准确的分步说明。

人工智能搜索和文章建议就像将您最有经验的同事内置到您的服务台中。我曾经在棘手的案例上向我的队友寻求帮助，并花费无数分钟挖掘合适的知识文章并发送给客户。

这非常耗时，而人工智能已经使它不再是问题。答案和知识代表只需在需要时出现就可以了。当我还是一名销售代表时，这种技术还只是科幻小说，现在它已包含在 中。

如何衡量人工智能自动化客户服务任务的影响

团队可以通过跟踪偏差率、平均解决时间 (TTR)、座席负载减少 (ALR) 和客户满意度 (CSAT) 来衡量 AI 客户服务自动化的影响。

偏转率

偏转率是o的百分比f 客户询问完全由人工智能代理或自助服务解决，无需联系人工代表。较高的偏转率意味着人工智能工作流程和知识库可以有效地处理查询，否则会使人类代表陷入困境。

平均解决时间 (TTR)

平均解决时间衡量从打开票证到完全解决问题所需的时间。人工智能路由、分类和起草都应该缩短解决时间。如果实施人工智能客户服务工作流程后 TTR 降低，那么团队就会知道它正在产生积极的影响。

代理负载减少 (ALR)

客服人员负载减少衡量的是由于人工智能处理而节省的工单数量或客服人员时间。 ALR展示了AI如何减轻工作量。即使票务量保持稳定，销售代表也可以处理更多案件，同时减少倦怠。

客户满意度（CSAT）

CSAT 衡量客户如何评价其整体支持体验。实施良好的人工智能客户服务工作流程应该ld 与更高的 CSAT 相关，因为客户可以从比以往更快、更准确地解决问题中受益。

将定性反馈与可衡量的结果联系起来

定量指标显示正在发生的情况，但定性反馈告诉团队原因。客户和支持团队是定性洞察的最佳来源，因为他们可以分享与 AI 代理交互和使用 AI 客户服务工作流程的第一手资料。

在 中，代表可以赞成或反对 AI 建议并添加注释。客户可以在自动交互后执行相同的操作。这种反馈对于微调工作流程很有帮助。例如，如果代理因人工智能回复过于正式或偏离主题而反复否决，则表明需要重新训练模型或更新相关知识库文章。

随着时间的推移，团队可以将这些定性数据与解决时间和 CSAT 等硬指标相关联。如果点赞率高的建议符合持续带来更快的解决方案或更高的满意度，领导者有证据表明人工智能正在提高效率和客户体验。

有关 AI 自动化和客户服务的常见问题解答 如何让人工智能听起来不像机器人？

防止人工智能回复听起来机器人的最佳方法是将自动化与人类监督相结合。使用人工智能处理日常请求和起草回复，但始终包括人工审核步骤，以确保语气和同理心。在 中，Breeze AI 可以起草回复，但销售代表仍会在发送前进行批准和编辑，从而保持快速且人性化的回复。

此外，通过品牌声音的明确示例对人工智能进行微调，可确保响应符合准则和客户期望。

我应该首先自动化什么？

从大批量、低复杂性的任务开始。密码重置、订单状态检查和一般常见问题解答等任务可以通过 AI 客户代理轻松处理，例如 . 也是初始自动化的另一个很好的候选者。

H如何阻止人工智能给出错误答案？

使用检索增强生成 (RAG) 来限制 AI 对外部资源的访问。 RAG 仅从经过验证的知识库获取答案，而不是从开放的互联网中获取答案，从而防止出现幻觉和不准确的信息。为了获得最佳结果，知识内容应保持最新。

如何让客服人员加入人工智能？

将人工智能客户服务自动化构建为对代表现有工作流程的增强。确保他们了解人工智能将处理他们工作中的日常部分，防止倦怠，并使他们能够专注于更充实、高价值的客户互动。

如何利用 AI 处理多语言支持？

现代人工智能副驾驶，包括 ，可以翻译并生成多种语言的回复，但真正的关键是拥有准确的本地化知识库。翻译应该首先从表现最好的文章开始，然后人工智能从那些经过验证的来源中检索答案。这种方法确保答案仍然存在无论语言或地区如何，在所有客户互动中都符合品牌且完全正确。

通过客户服务人工智能自动化构建更智能的支持

客户服务人工智能自动化是迄今为止我在服务领域见过的最具颠覆性和最有益的变化。但它不是一个一劳永逸的工具。

实施人工智能自动化需要深思熟虑的策略、清晰的沟通和有意的定位，以便让销售代表参与新的人工智能增强工作流程。它还需要持续的人类监督。如果没有适当的审查和反馈循环，即使是最聪明的人工智能也可能会陷入机器人般的、令人沮丧的反应。

HubSpot 的人工智能客户服务平台可以轻松集成这些工作流程，同时保持人性化的中心。原生 CRM 数据促进个性化，因此每个自动响应和人工智能生成的草稿都基于真实的客户背景。

当我从事支持工作时，这些工具还不存在。我花了countl搜索文章和回答基本常见问题解答的时间。经历过这次经历后，我很清楚人工智能驱动的客户服务工作流程将改变游戏规则。

人工智能将销售代表从重复性任务中解放出来，帮助他们提高创造性解决问题的技能，并为更真诚的客户联系腾出空间。