CCW 市场研究 ： 生成 AI 的现状

客户联系周数字 市场研究： 生成AI的状态 MARCH2024 生成AI的状态 在客户接触技术方面，创新之轮始终在旋转。新功能和解决方案不断涌现，有望发现更好的数据，释放新的效率并展现卓越的体验。 然而，每隔一段时间，就会出现一种更具变革性的技术。这种技术不仅代表了优化现有性能的解决方案，还促使领导者重新考虑他们对客户联系的看法。 在许多联络中心领导人、业务主管和技术爱好者的眼中，生成AI属于这种游戏变革的解决方案类别。生成AI不仅仅是一种自动化死记硬背的联络中心流程的方法，它还承诺有机会提升客户联系的几乎每个方面。从加强自助服务，到促进个性化，到简化运营，再到提升代理体验，生成人工智能可能会改变领导者处理许多长期联络中心任务、挑战和目标的方式。 诚然，联络中心社区很少缺乏热情。然而，更难以捉摸的是获得结果的特定途径。随着生成性AI炒作的不断发展，精明的领导者将寻求更具体的方向，以追求哪些用例，哪些策略需要重新思考，哪些结果需要衡量。 CCWDigital对生成AI状态的深入研究的产品，这项市场研究提供了答案。它揭示了联络中心领导者如何接近他们的生成式人工智能投资，自助服务和员工体验目标是最关键的，哪些风险因素值得认真考虑，以及联络中心战略必须如何转变以适应人工智能驱动的未来。 客户联系周 目录 2生成AI的状态 4方法论和人口统计 4关于作者 5关键发现 6生成AI的状态：全谈还是全谈？ 8生成的AI风险和考虑因素：品牌准备好智能投资了吗？ 11生成AI对自助服务意味着什么 14生成AI对代理体验意味着什么 18下一步：重新思考联络中心员工的角色 21如何在联络中心操作AI工作流 25如何通过智能方法转换您的CX到AI 30CX转换的框架：释放生成性回答能力的三个阶段 35生成AI时代的Agent经验再思考 39为什么生成型AI是拥抱变革和提升客户和员工参与度的关键 432024联络中心决策者指南 51利用GenAI增强最佳实践的3个步骤 55超越嗡嗡声：使GenAI成为有形的游戏规则改变者 59Appendix 602024编辑日历 61与团队会面 客户联系周数字 |3 方法论和人口统计 为了评估生成AI的状况，CCWDigital于2024年3月进行了一项全面调查。该调查针对负责其组织的联络中心，客户体验，运营和/或营销职能的人员，该调查揭示了领导者对生成AI计划的想法，担忧和愿景。 例如，受访者的职称包括客户服务总监，客户体验总监，客户关怀高级总监，营销副总裁，客户关怀主管，联络中心高级副总裁、客户参与副总裁、客户成功高级总监、运营副总裁、客户成功副总裁、客户解决方案副总裁、客户服务助理副总裁。 受访者代表了各种规模的公司和大多数主要行业。 关于作者 BrianCantor CCWDigital首席分析师 CUStoMERMANAGEMENTPRRACTICE 客户管理实践 BrianCantor是CCWDigital的首席分析师和总监，CCWDigital是全球在线社区和客户联系专业人士研究中心 。在他的角色中，Brian领导所有客户体验，联络中心，技术和员工参与研究计划 对于CCW。CCWDigital的文章，特别报告，评论，信息图表，高管访谈，网络研讨会和在线活动覆盖了超过150,000个社区。 Brian是以客户为中心的热情倡导者，经常在主要的CX会议议程上发言。他还就客户体验和业务发展战略为组织提供建议。 客户联系周 关键发现 1 对于生成式人工智能的变革潜力，人们不乏乐观情绪。81%的联络中心领导者希望这项技术能够产生有意义的影响。 2 与这种乐观情绪相符合的是，86%的人计划进行生成性人工智能投资，超过一半的人今年正在对这些计划采取有意义的行动。 3 在他们追求解决方案时，“易于实施”是首要的投资考虑因素。其他优先事项包括用户体验、对客户体验的影响、技术成本和风险因素。 4 当涉及到潜在的风险时，数据保护代表了一个特别增长的担忧。对不准确或不一致的通信的警惕，以人为中心的CX的损失以及客户操纵也在增加。 5 绝大多数领导者认为自助服务需要更个性化和更坚决。幸运的是，70%的人相信生成人工智能可以帮助实现这些目标。 6 7 领导者特别相信生成AI能够培养与上下文更相关、更有能力根据客户数据采取行动的自助服务。 尽管他们认为这对代理人的体验有明显的好处，但联络中心的领导者敏锐地意识到员工的保留。大多数人承认，代理商担心潜在的失业、人情味的减少、与新解决方案相关的学习曲线，以及人工智能可能对客户情绪(以及与这些客户对话的语气)产生的负面影响。 8 一旦他们减轻了这些担忧，领导者就可以利用生成人工智能来解决长期存在的痛点。代理人努力和沮丧的最大来源包括查找客户问题的答案，访问或更新知识库，访问有关客户及其过去互动的信息，以及获得内部支持。 9 考虑到这些重点，面向代理人的关键投资优先事项包括用于知识管理的人工智能、实时援助和指导、呼叫记录和记录，以及实时客户数据。 10 认识到“人工智能处理简单的问题，让代理人可以专注于复杂的问题”的潜在场景，大多数联络中心领导人认识到有必要重新考虑招聘和培训、绩效管理和薪酬。 生成AI的状态：全谈还是全谈？ 关于生成AI的变革潜力的头条新闻是不可避免的，但是对技术的实际热情是不可否认的吗？联络中心领导者是否确定生成AI是他们通向更快乐的代理商和客户的途径？更重要的是，他们是否在这种乐观情绪背后投入了投资资金？ 这些问题的答案通常倾向于肯定的方向。领导者确实相信，生成式AI可以有意义地改变客户联系功能的关键方面，并且他们开始在其运营中实施该技术。 高达81%的联络中心领导者认为生成式人工智能将产生影响，35%的人相信它将不辜负最高的炒作。与此同时，只有6%的人担心生成式人工智能对客户联系功能几乎没有影响。 鉴于乐观情绪，大多数联络中心领导人正在认真评估这一点也就不足为奇了 -如果不追求-2024年的生成AI计划。一个不平凡的15％的人说他们已经在热切地投资 36％的人正在对选定的用例采取行动，并开始评估性能。 类似的36％的联络中心领导者主要（尽管充满信心）处于计划阶段 ，而只有14％的人仍不登上生成AI列车。 随着86%的人确认他们的合法利益，生成式AI解决方案将在2024年获得公平的震动。他们正在接受整个客户联系社区的支持，因此将有机会展示一些结果。 这些最初的结果会带来什么？客户联系社区在这个问题上存在分歧，56%的人预计对电子商务有更清晰的影响，44%的人认为对电子商务有影响。 当然，如果生成式AI不辜负炒作，那么它将在两个方面都取得成果。通过帮助品牌 生成AI解决方案可以智能地自动化繁琐的任务，并更快地满足客户和员工的需求，绝对可以提高运营效率。通过培养更多个性化的自助服务和更多的咨询代理支持，这些解决方案还应该带来更高质量的体验。 为了体验这种双重的成功，品牌必须建立正确的目标，识别正确的用例 ，制定互补的策略并减轻潜在的风险因素。如果不仔细考虑AI旅程的每个阶段，品牌将不会简单地浪费他们的 实现这两个目标的机会。相反，他们将努力实现投资的任何一种回报。 以下哪项最能描述贵公司对生成AI的潜在影响的乐观态度？ 哪个最能描述您的联络中心/CX团队在2024年如何开展生成AI 计划？ 14.65%高承诺：我们正在积极投资，我们对技术的真正投资回报率负责 36.36%计划：我们肯定会投资于选定的用例，并开始/将开始监控影响/结果 35.35%早期计划：我们可能会进行一些投资，但我们主要专注于评估技术和用例 13.64%没有计划：最多，我们只是在轻描淡写地评估这项技术 到2024年底，您是否希望您的生成式AI解决方案对效率或体验质量产生更大的影响？ 34.85%非常乐观-这将是联络中心/CX功能的真正游戏规则改变者 46.46%谨慎乐观-它可能不会显着改变一切，但会产生明显的影响 13.13%有点悲观-这可能会影响操作的某些部分，但绝对不会辜负炒作 5.56%非常悲观-不要指望它会产生有意义的影响 56.06%成本/效率 43.94%体验质量/满意度 生成的AI风险和考虑因素：品牌准备好智能投资了吗？ 在投资联络中心技术方面，成功不仅仅在于打开支票簿并采取行动。这是关于采取正确的行动，优先考虑最重要的因素，同时批判性地思考新的解决方案或计划对整体运营可能意味着什么。 当涉及到对生成AI的投资时，联络中心领导人认为，邪教程度是最重要的考虑因素。 在评估和追求生成式AI投资时，近93%的联络中心领导者专注于易于实施。几乎有许多人优先考虑具有直观，用户友好体验的解决方案。通过优先考虑易于实施和使用的解决方案，联络中心领导者希望避免众所周知的阻碍技术投资的干扰和不确定性。 他们意识到漫长的IT部署会带来成本、助长挫折感和延迟进度，因此他们希望寻求“可行”的解决方案。他们希望立即开始实施生成式AI，以便他们可以专注于完善技术，而不是准备技术。 为了快速确保客户和员工采用他们的新AI工具，领导者将同时优先考虑直观，诱人和有益的界面。用户以抵制变化而闻名，即使这种变化从长远来看是有益的。因此，必须部署能给人留下深刻第一印象的AI解决方案-并确保用户立即接受。 其他主要考虑因素对客户体验和情绪(91%)、成本(91%)和主要风险因素 (90%)的影响。 无论领导者多么自豪地认为将联络中心吹捧为“价值中心”，成本显然仍然很重要。联络中心领导者不会为其生成的AI投资获得无限的预算，这意味着 当您评估和实施生成AI解决方案时，这些因素是最重要的吗？ 是否 他们将寻求提供最直接、最明显的“物有所值”的解决方案。 这些领导者认识到需要在客户体验上竞争，但拒绝让成本考虑削弱他们取悦客户的能力。他们既不能选择会对体验产生不利影响的讨价还价解决方案，也不能以牺牲生产性互动为代价实现过度自动化。目标是找到让客户更快乐和更忠诚的解决方案。 与旧的学校自动化解决方案相比，生成AI技术积极地建议代理商并创建面向客户的沟通。这自然会引入风险因素，领导者可以理解地考虑这些风险 因为他们决定部署哪些解决方案，以及部署它们的力度。 尽管在许多组织的雷达上，相对较小的投资考虑因素包括对员工人数的影响，对新员工技能的需求以及技术的行业特殊性。 在将员工考虑因素排在列表的底部时，联络中心领导者可能会暴露短视，矛盾的思维。 如果一位领导者相信人工智能技术的力量，但不相信它会刺激失业，那么这位领导者就会认同“人工智能将处理简单的问题，使代理人能够专注于复杂的问题。“代理人和主管当然需要新的技能来处理这项更高价值的工作;之前的CCW数字研究证实，只有16%的联络中心领导人认为他们的代理人已经拥有至关重要的下一代能力。 因此，不担心员工人数的领导者应该非常注意提高员工的技能。否则 ，他们将把员工转移到没有受过培训的复杂的咨询工作中，从而导致效率低下，无效的支持经验。 鉴于许多联络中心都处于其生成式AI旅程的早期阶段，因此可以理解的是，行业特殊性目前并不是当务之急。但是，如果品牌希望其生成式AI解决方案能够在没有过度风险的情况下促进高度个性化和相关的客户互动，那么尽早追求特定行业的解决方案将变得至关重要。没有 保证该工具可以为他们的特定行业和客户工作，品牌将只能自动化有限数量的用例。 易于实施 93.26% 92.35% 用户体验/界面的简易性 91.28% 对客户体验和情绪的影响 技术成本 9.69% 90.31% 90.82% 风险（不准确、客户操纵、安全挑战等） 12.37% 87.63% 对员工工作、工作流程、效率和流程的影响 13.33% 86.67% 呼叫量、效率和/或自助服务利用率 15.31% 84.69% 对员工体验和情绪的影响 16.33% 83.67% 管理/培训/调整/优