聊天機器人客服對企業有哪些幫助?該如何建立客服機器人?

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你知道嗎?獲得1位新客戶的成本,是保留既有客戶的5倍!企業為滿足客戶的需求,提供許多售前、售後服務,但客服人員終究很難做到24小時隨時待命,若客戶在非上班時間遇到問題,那就沒有人員能立刻協助解決。採用聊天機器人就能夠有效改善這個問題,讓客戶和企業建立起全新的互動模式,透過文字的溝通,使問題能夠進一步得到解答。以下就來瞭解採用聊天機器人客服能為企業帶來哪些好處?若想要建置聊天機器人可以怎麼做?
圖片來源:Freepik

聊天機器人客服對企業有什麼幫助?

1.減少人力成本

若企業採用聊天機器人,在進行線上客服問答時,能夠第一線為客服人員過濾問題,減少人員工作負擔,像是協助回答一些常見或簡單的問題,若無法解決再轉由真人客服回答,讓真人能夠將時間用來處理較複雜,需提供客製化方案或深度諮詢的內容上。

 

2.維持服務一致性

根據設定的方式,客戶在不同的時間或渠道都能夠獲得相同的標準答案,相較真人客服可能因經驗或習慣的不同,可能會採取不一樣的回應方式,聊天機器人客服則可確保維持相同的服務品質。

 

3.提高客戶滿意度

客戶對企業每加深5%的印象,就可以期望客戶多願意付出20%~30%的長久價值。採用聊天機器人能夠提供24小時的即時客服,當同時有大量的問題湧入時,也可減少客戶的等待時間,以提升服務效率並增強客戶對企業的信任和忠誠度,為雙方建立起長期的良好關係。

根據研究顯示,客服的平均回覆時間如下,每當等待客服回應的時間愈長,就會使客戶逐漸失去耐心,甚至導致企業流失客戶。

  • 網站線上客服:2 分鐘
  • 社群管道:10 小時
  • E-mail 客服:17 小時
資料來源:Omnichat Blog


4.提供聊天數據做為分析

透過聊天機器人,可幫助收集客服時所產生的對話紀錄,提供企業進行分析,幫助深入瞭解客戶的需求和喜好,將分析結果用來作為產品服務優化的依據,引導企業做出更具體的決策。

 

聊天機器人能夠協助進行哪些客服工作?

1.招呼語

當客戶進入線上客服聊天室時,招呼語內容可詢問客戶需要什麼服務,或是提供幾個選項給予客戶做選擇,像是查詢附近門市、近期促銷活動、系統操作問題、產品保固問題等等,引導客戶發問問題,若需要轉為真人客服時,也可以在前一個階段就收集好客戶的個人資訊及問題內容,加速客戶解決問題。

 

2.回答常見問題

透過預先建立好的資料庫,聊天機器人能夠協助回覆常見的客服問題,像是產品規格、如何退換貨、如何下單、如何查詢保固等等,當客戶輸入問題時,第一時間就能夠提供客戶解答,節省大量的處理時間並提升客服體驗。

 

3.追蹤訂單和更新

當客戶需要查詢訂單狀態或更改內容時,聊天機器人能夠及時給予協助,像是更改產品收件地址、收件人連絡電話、取消訂單重新下訂等,可有效幫助降低客戶因訂單問題需尋求客服的次數,也透過滿足客人的需求,避免訂單因無法即時處理問題而流失的風險。

 

4.引導客戶完成任務

透過於線上聊天室對話的方式,聊天機器人可逐步引導客戶完成特定的行為,例如填寫客戶基本資訊、服務申請表單、搜尋產品資訊等等,能夠提供更自助式及個人化的客戶服務內容。

 

5.資料收集和整理

客戶所提出的投訴或是回饋的內容,可以藉由聊天機器人來協助收集,並將這些資料提供給對應的人員處理或改善,對於企業未來所提供的產品服務優化有一定的幫助,之後遇到類似問題時,也能透過這些經驗處理得更加完善。

 

如何建立自動回覆客服機器人?

1.定義客戶服務目標

若企業想要建立起客服機器人,首先需先定義出有哪些客戶服務,例如希望機器人能夠協助回覆產品訊息、常見問題,甚至是訂單內容等等,有了明確的目標之後,就能夠接著處理下一個階段。

 

2.設計對話流程

根據過去的客服聊天紀錄,可以分析出客戶想要知道哪些事情,例如保固時間、訂單查詢等,從這些內容按照重要性、時間序、同類項目作排列,當客戶觸發某個內容,就由聊天機器人給予相對應的答案。設計對話流程的內容還需包含招呼語、用戶輸入的處理方式、常見問題的答案內容、錯誤處理以及結束對話的方式。

 

3.訓練及優化客服機器人

當聊天機器人正式開始協助客服工作後,仍需要有專人進行監控及更新,確認回覆內容的正確性、效率,以及最後是否能解決客戶問題等等,再根據實際狀況隨時調整。當企業提供新的服務內容,或是客戶有了新的需求,企業也得隨時更新資料庫所儲存的回答內容,確保聊天機器人能夠提供準確的答案,並有效率的處理客戶的問題。

 

4.定義需要人工回答的問題

建議將聊天機器人定位成企業客服的一項輔助工具,而不是完全取代真人客服,根據客戶提出問題的複雜程度,來決定是否要轉為真人處理,尤其是需要客製化、個性化的服務,以利維持客服滿意度及企業的專業形象。

 

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原文首發於「Lale快報」網站,原文頁面連結

CC BY-NC-ND 2.0 授权

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