行业投资评级 - 报告未明确提及行业投资评级 核心观点 - 生成式AI将彻底改变客户服务和支持领域 到2028年 数字客户服务 对话式用户界面和生成式AI将重塑客户服务[14] - 到2025年 80%的客户服务和支持组织将以某种形式应用生成式AI 以提高代理生产力和客户体验[14] - 客户服务部门将承担品牌影响者和销售生成器的双重角色[14] 客户服务现状 - 传统客户服务代理依赖多个分散的信息源来满足客户需求 这些不连贯的应用程序通常需要数周培训 即使使用这些应用程序 代理仍难以快速回答问题或跟踪完整的客户历史记录[6] - IT创新缓慢 成本高 实施时间长 投资不足的客户服务部门员工承受客户无法快速解决查询的挫败感 导致高压力水平 一些人离职 公司不得不花费更多资金招聘和培训新员工[7] - 客户服务代表的中位流失率为25%[5][7] 生成式AI在客户服务中的应用 - 生成式AI驱动的聊天机器人和虚拟对话代理可以理解自然语言 响应复杂查询 甚至主动预测客户需求 帮助转移常规查询 释放人工代理处理需要更深层次同理心和理解的问题[10] - 生成式AI工具可以提供更准确 相关和及时的数据 代理可以利用这些信息进行追加销售和交叉销售目标产品和服务 增加平均订单价值 识别哪些客户可能是高级产品和服务 保修 维护计划等的理想候选人[13] - 生成式AI虚拟代理可以自动创建与客户联系后的摘要 发送外发短信/电子邮件 并为主管监控分析 其高效的全天候服务有助于减少人工代理必须解决的案例数量[31] 客户服务转型 - 组织应从传统的被动服务中心转变为更主动 技术注入的中心 以增加客户 忠诚度和业务增长[15] - 七项变革性杠杆包括提供个性化全渠道客户旅程 部署生成式AI全渠道客户服务中心 整合生成式AI虚拟代理并赋予人类生成式AI能力 优化劳动力 确保内/外包战略的可持续性和成功 工业化智能主动外展互动 监控业务绩效并确保价值跟踪[16][18][19][31][42] - 组织应评估客户旅程并确定所有可能的品牌接触点 评估IT格局 创建愿景以构建考虑其数据 技术格局 战略 劳动力优化和目标运营模式的路线图[4][17] 客户服务的重要性 - 73%的商业领袖表示客户服务与业务绩效之间存在直接联系[24][25] - 忠诚客户往往花费更多 重复购买远远超过新客户的平均支出 提供出色的客户服务应该是每个品牌的首要关注点[23] - 赢得新客户的成本远高于保留老客户 因此将更多投资资金转移到服务方面是有意义的[22] 成功案例 - Fortive通过使用RAG AI框架构建的聊天机器人显著缩短了响应时间 客户和代理都更加满意[46][47][48] - Eneco eMobility通过Microsoft Copilot in Dynamics 365 Customer Service提高了代理生产力 将平均总结时间减少了50% 培训时间从四小时减少到一小时 许可成本降低了一半[49][50][52][56][57] 未来展望 - 云服务提供商和专业软件供应商现在提供基于云的CCaaS(联络中心即服务)解决方案 可以将每次客户互动转化为更快解决问题 巩固品牌亲和力和促进销售的机会[53] - 随着客户期望的提高和竞争的加剧 企业不能继续忽视服务在创造持久印象中的作用 否则将错失更高销售额和更好客户及员工体验的机会[59]