1、IBM 商业价值研究院 对标洞察 虚拟客服技术 的价值 借助基于 AI 的系统，改善客户 服务，提高财务业绩 nMoRmMnQwPrQtMpOqNrMpRaQbPbRpNpPmOrRjMnMpNeRpNuMbRoPmPwMrQtRuOoPvM 1 要点 显著的经济效益 99% 的调研受访者表示，使用虚拟客服 技术 (VAT) 有助于降低每次联系的成本。 Forrester Consulting 近期开展的一项调研 估计，实施虚拟客服技术的大型组织每次客 户对话可节省 5.5 美元的成本。1 我们的分 析显示，平均处理率为 64%，最高与最低 的差距为 38%。94% 的虚拟客服技术领先 者企业

2、已经达到或超过了业务案例的目标。 满意度得分提高 一些企业担心虚拟客服技术可能会导致客户 和员工满意度大幅下降。实际上，我们发现 客户和客服代表满意度分别平均提高了 8% 和 7%。客服人员的平均处理时间缩短了 12%。虚拟客服技术领先者企业取得的成就 更出色：客户和客服代表满意度分别平均提 高 12% 和 9%，处理时间缩短了 15%。领 先者企业率先实施虚拟客服技术，将其与后 端系统整合，并使用大量的客户联系内容对 其进行训练。 迎接挑战 新冠病毒疫情肆虐之际，虚拟客服技术能力 成熟的企业能够快速扩大运营，确保业务连 续性。这些企业中的大多数都提高了客户满 意度。 作者：Joe Petro

3、ne、 Gillian Orrell 和 Carolyn Heller Baird 告别实验，投入实用 虚拟客服技术 (VAT) 的发展势头迅猛。如果您最近致电企 业的客户服务电话，或就服务、产品或付款问题进行在线 交谈，那么很有可能已经体验过虚拟客服技术。虚拟客服 技术之所以热度大增，原因在于该技术似乎无所不能：提 高客服质量、改善体验、降低成本以及增加收入。 新冠病毒疫情推动虚拟客服技术的采用进入超快车道。在 发生紧急事件时，高速度和简便性成为关键的任务要求， 现成可用的解决方案在几小时内即可完成实施。而经过深 思熟虑后设计、开发和部署的虚拟客服技术则可以为企业 及其用户（包括客户、员工和

4、客服人员）带来更多价值。 到目前为止，有关虚拟客服技术表现的实际数据仅限于个 别案例研究，企业很难进行有意义的比较。在开展本次调 研时，我们知道企业需要得到以下四个关键问题的答案： 基于 AI 的虚拟客服技术的效率如何？ 推动虚拟客服技术实现价值的关键属性和实践有哪些？ 基于 AI 的虚拟客服技术对客户、最终用户和客服人员 有何影响？ 虚拟客服技术对企业绩效有何影响？ 2 99% 的受访者表示， 由于使用了 虚拟客服技术，客户满意度 有所提高。 20% 由于使用了虚拟客服技术， 客服人员满意度平均提高了 20%。 96% 的企业超越、达到或有望达 到实施虚拟客服技术的预期 投资回报率。 我们的

5、分析表明，虚拟客服技术几乎对每一项指标都有积 极影响，包括客户满意度、员工满意度以及企业收益，而 且绝大多数的受访企业 (96%) 已经超越、达到或有望达到 预期的投资回报率 (ROI)。 有了详细的指标和对标分析，决策者现在可以使用针对性更 强、关联度更大的数据评估自己当前和提议的虚拟客服技术 计划。无论身处数字化之旅的哪个阶段，他们都可以使用这 些信息来确定如何增强客户服务或帮助热线解决方案。 调研方法 IBM 商业价值研究院 (IBV) 与牛津经济研究院共同开展了 一项调研，采访了 33 个国家 / 地区中 12 个行业的 1,005 名受访者，收集企业日常使用的虚拟客服技术的实际表现

6、数据。这些企业使用虚拟客服技术的时间不等，最短 6 个 月，最长已超过四年。2 我们收集了以下三种类型的虚拟客服技术实施的数据： 1. 虚拟客服技术直接与外部客户互动 2. 虚拟客服技术直接与内部客户（如员工、合同工和供应 商）互动 3. 虚拟客服技术为帮助热线客服人员提供支持，通常称为 “客服助手技术”。 （要了解更多信息，请阅读第 15 页的“调研方法”。） 3 来源：IBM 商业价值研究院 评估虚拟客服技术的表现 结合虚拟客服技术的工作方式所独有的全新指标（见图 1） 以及受该技术影响的传统客服中心指标， 衡量该技术的表现。 1. 意图识别 意图是客户进行联系的目的，例如，在联系过程中质

7、疑费用 或询问有关产品的问题。每次联系的意图各不相同，而且客 户在每次联系时可能有多个意图。 虚拟客服技术经过训练后， 可以分别识别和响应每个意图，这种行为要比传统的关键字 搜索复杂得多。 客户可能会问：“我该怎么结账？”从虚拟客服技术的角度 而言，他们的意图是“结账”。根据客户表达意图的多种方 式训练虚拟客服技术，以识别真正的客户意图，这对于成功 实施和维护该技术而言至关重要。不应低估虚拟客服技术的 编程技能，只有具备了适当的技能，才能提出恰当的分类问 题（请参阅第四页的“洞察：对话式用户体验 (UX) 设计”）。 在所有三种类型的虚拟客服技术实施中，所有受访者的平均 意图识别率为 68%。

8、在虚拟客服技术直接与外部客户互动 的情况中，平均意图识别率为 70%。在实施智能客服助手 的情况中，平均意图识别率为 65%。这可能反映了企业在 针对外部客户的虚拟客服技术系统上进行了更大的投资。 图 1 客服中心表现的新衡量指标 1 虚拟客服技术直接与客户或最终用户互动 意图识别 2 范围内细分 虚拟客服技术是否了解客 户的需求？ 68% 中位数 75% 标杆 3 虚拟客服技术是否经过训 练，可以满足客户需求？ 处理率 虚拟客服技术是否满足所 有客户需求？ 64% 中位数 70% 标杆 转接人工客服 64% 中位数 70% 标杆 由客服助手虚拟客服技术支持的人工客服 1 意图识别 65% 中

9、位数 75% 标杆 2 范围内细分 62% 中位数 70% 标杆 来电联系 4 洞察：何为虚拟客服技术 虚拟客服技术是指一种自动化部署，结合使用机器学习、 自然语言处理、自然语言生成、情绪分析、语言翻译、语 音转文本、机器人流程自动化 (RPA) 和光学字符识别 (OCR) 等人工智能 (AI) 技术或功能，自动开展对话；有时还包括 后端处理步骤，以便为最终用户提供服务。 可能采用 / 也可能不采用聊天机器人的形式。某些聊天 机器人结合了机器学习和自然语言处理功能，符合虚拟 客服技术的条件。 集成式语音响应 (IVR) 系统，只有在使用人工智能为会 话体验提供支持，并且不将用户输入限于一组特定

10、的关 键字时，方可被视为虚拟客服技术。 洞察：对话式用户体验 (UX) 设计 对话式用户体验 (UX) 设计是一个新兴的设计领域，重点关 注于创建可以进行自然对话的系统。用户只需通过词语即 可进行交流，无论以语音还是文本的形式。这就需要从社 会科学中学习有关人类如何进行对话的正式合宜的知识。 某些聊天机器人和语音助手仅限于回答问题或执行指令， 而使用自然对话的虚拟客服技术则可以执行广泛的活动， 包括问候和道别。虚拟客服技术的目标是达成相互理解， 它包含许多自然的机制， 用于显示和修正误解。 在此基础上， 设计师可以打造反映企业品牌形象的体验。3 2.范围内细分 虚拟客服技术识别客户的意图后，如

11、果经过训练，它也应 该知道如何支持该意图。在所有受访者中，来电联系人的 意图落在虚拟客服技术受训范围内的平均比例为 63%。最 低和最高范围内细分比例相差 36%。 3. 处理 企业衡量处理率的方式并非千篇一律。一些企业将处理率 定义为由虚拟客服技术完全解决的客户联系的百分比。考 虑到虚拟客服技术尚未或永远不会处理某些类型的联系， 这种定义可能导致较低的处理率。 在本次调研中，处理率是指虚拟客服技术经过训练后可以 应对并且无需转接给人工客服或需要人工客服参与的客户 联系比例。 根据联系程度衡量处理率是一种实用的方法，尽管当某些 （并非全部）客户通过虚拟客服技术满足客户意图时，这 种方法可能会低

12、估该技术的实现率。必须使用复杂和自动 化的分析技术公平地衡量处理率，这对于将来的发展非常 重要。 相关受访者的平均处理率为 64%。报告显示，最低和最高 处理率相差 38%。这个差距并不小，会对财务绩效产生巨 大影响。虚拟客服技术处理的每一次联系都意味着节省客 服人员的时间。根据 IBV 对人工处理所有联系所需时间的 分析，该技术每处理一次联系，平均可节省 4 分钟的客服 人员处理时间。 处理的效果与机器学习和系统集成因素密切相关（请参阅 第 6 页的“某北美杂货连锁店：外包给 AI”）。例如，在 处理率最高的受访者中，有 66% 表示他们的虚拟客服技术 可以代表客户执行复杂的操作，而在处理率

13、最低的受访者 中，仅有 23% 表示可以做到这一点。 5 影响虚拟客服技术表现的因素 许多因素都有可能影响虚拟客服技术的表现，包括战略意 图、投资水平、维护人员的技能以及选择实施的特定技术， 例如用于自然语言处理的解析器的标准。美国某大型连锁 药店对从虚拟客服技术转接给客服人员的联系人进行了情 绪分析，这样一来，客服人员就可以快速优先接待存在不 满风险的客户。这样就能够直接影响最重要的指标：客户 满意度。 有些因素会影响个别指标，而另一些则可能会影响涉及多 个指标的更广泛的表现（见图 2）。机器学习和系统集成 因素对表现的相对水平的影响最大，而且两者相互关联。 机器学习因素：虚拟客服技术的使用

14、时间越长，经过训练、 可以处理的内容就会越多，因此该技术的表现就越好。 系统集成因素：虚拟客服技术与其他系统的集成度越高， 该技术所采取行动的复杂性就越高，实现的结果也越好。 组织因素：某些特定情况（例如，以跟踪结果为侧重）以 及某些与行业相关的方面（例如，客户联系的复杂性和数 字化技术的使用）可能会影响该技术的表现。 图 2 影响虚拟客服技术表现的因素 机器学习因素 使用期限 所属范围内的不同意图的数量 正在处理的客户联系的百分比 正在处理的客户联系数量 系统集成因素 虚拟客服技术与其他系统的集成度 虚拟客服技术可以采取的行动的复 杂性 组织因素 实施的虚拟客服技术的类型 虚拟客服技术投资水

15、平 关注表现的侧重点 行业 6 某北美杂货连锁店：外包给 AI 杂货连锁店面临的竞争日益激烈，而利润微薄，因此客 户忠诚度至关重要。北美某大型杂货连锁店认识到，通 过智慧客户服务中心，可以实施更强大、更广泛的忠诚 度计划。招聘、培训和留住呼叫中心客服人员非常困难。 该连锁店需要一种经济高效、 可预测并且可扩展的方法， 以最小的资本投入来应对不断增长的话务量和复杂性。 该公司在 IBM 的帮助下，设计、构建并运行企业认知 呼叫中心解决方案，将虚拟客服技术与语音技术集成在 一起。这个解决方案中的通话流程旨在优化客户体验， 同时降低运营成本，并为将来的扩展做好准备。 通过与后端系统集成，该虚拟客服技

16、术系统可以对来电 者进行身份验证并采取行动。每次来电都记录在公司的 客户关系管理系统中，该系统可以像跟踪人工客服那样 跟踪解决方案的表现。该连锁店只需为成功处理的来电 付费，每个处理的来电平均可节省 40% 的成本。这就 相当于将呼叫中心外包给了虚拟客服技术。 75% 62% 74% 63% 80% 66% 领先者企业的特征 我们的分析确定了为数不多的一组虚拟客服技术 开拓者（105 个），我们称之为“领先者企业”。每个领先者企业都表现出 以下三个关键属性，这些属性都源于经过深思熟虑的业务决策： 虚拟客服技术的早期采用者 大部分来电联系都在虚拟客服技术的处理能力范围内 虚拟客服技术与后端系统实

17、现高度集成。 在我们的调研中，领先者企业占样本的 10%，以基本相同的 比例分布于所有受访行业、地区和所有三种虚拟客服技术实施 类型。领先者企业还表示，在过去三年中，他们在收入和利润 方面的表现均比竞争对手出色。他们在用于衡量虚拟客服技术 效率的核心指标方面的表现也优于其他受访者（见图 3）。 图 3 领先者企业的虚拟客服技术效率远远超过其他企业 意图识别 领先者企业 其他企业 处理率* 首次联系 解决率 * 本次调研中对“处理率”的定义如下：虚拟客服技术经过 训练后可以应对并且无需转接给人工客服或无需人工客服 参与的客户联系的比例。 7 “第一个版本是最糟的。” 某英国金融服务业虚拟客户技术

18、开发人员 持续改进 持续改进是虚拟客服技术表现的一个关键组成部分。虚拟 客服技术的评审与再次训练可由技能高超的人员或者自动 化方法来执行。尽管所有受访者均表示使用了自动化技术， 但其他企业使用人工方法的比例更高，达到 41%，而领先 者企业中的这一比例为 33%。 领先者企业用于选择要评审的虚拟客服对话的方法与其他 企业截然不同。他们使用的技术更为广泛，方法更为复杂 （见图 4）。 领先者企业不只是被动地衡量，他们还主动出击。几乎所 有领先者企业都根据评审结果扩大了虚拟客服技术的范 围，而做到这一点的其他企业只有 59%。无论是增加虚 拟客服技术训练，还是对界面进行升级，领先者企业始终 在积极

19、采取行动，持续改进表现（见图 5）。 图 4 如何选择要评审的虚拟客服对话 客户意图 图 5 最近 30 天的虚拟客服质量评审结果 虚拟客服范围扩大 30% 49% 74% 86% 情绪或语气分析结果 缺少 SLA 的联系 74% 51% 神经语言程序置信度 64% 14% 特定的来电类别，例如：放弃通话或由人工客服接听 58% 51% 数量多，处理率低 58% 45% 算法 55% 36% 随机 领先者企业 其他企业 68% 55% 64% 2% 13% 82% 91% 增加虚拟客服训练 客户界面更改 虚拟客服范围缩小 领先者企业 其他企业 59% 59% 82% 8 香港某银行：持续增强虚

20、拟客 服技术带来回报 为了提高客户服务有效性，简化交流过程，香港某主要 银行推出了业界首个 AI 虚拟助手，以解答小额业务客 户有关服务选择方面的问题。在过去三年中，这种虚拟 客服技术迅速扩展， 现已支持 13 种服务， 包括账户服务、 支付平台、账单支付服务和信用卡，提供中文（广东话 和普通话）、英语以及其他多种语言的对话服务。 如今，该公司的虚拟客服技术可与客户交流，处理汇款 等个人银行业务请求，并且还与该银行的电子银行服务 集成。该虚拟客服技术系统获得了超过 15 个奖项，该 渠道的客户使用率增长了 6 倍。 此次成功促使该银行在其商业银行业务数字互动平台上 实施虚拟客服技术。结果同样令

21、人印象深刻：用户调研 表明，满意率达到 75%，虚拟客服技术渠道的使用率 增长了 10 倍。 领先者 企业 其他企业 领先者 企业 其他企业 46% 22% 8% 13% 11% 33% 15% 10% 19% 23% 88% 69% 68% 48% 41% 72% 45% 42% 61% 64% 虚拟客服技术的影响 虚拟客服技术直接影响客户、 客服人员以及企业的经济收益。 对客户的影响 企业采用虚拟客服技术的原因多种多样，但到目前为止，提 到最多的原因是改善客户体验（请参阅“香港某银行：持续 增强虚拟客服技术带来回报”）。46% 的领先者企业和 33% 的其他企业认为这是最重要的推动因素，

22、没有之一 （见图 6） 。 图 6 实施虚拟客服技术的原因 最重要的 原因 所有原因 客户体验 提升品牌差异化 改善客服人员体验 降低成本 增加收入 9 99% 的受访者表示，由于使用虚拟客服技术，所有来电联 系的客户满意度都朝着积极的方向变化。换句话说，无论改 善客户体验是否是实施虚拟客服技术的驱动力，实际上，所 有受访者都表示由于使用了该技术，客户满意度有所提高。 绝大多数的领先者企业都认为虚拟客服技术 对客户满意度 产生“显著积极”的影响（见图 7）。 图 7 使用虚拟客服技术对客户满意度的影响 沃达丰：虚拟客服技术大获成功 沃达丰集团成为全球首批采用客服技术提供客户服务的 电信企业之一

23、，该集团将这种技术包含在客户体验战略 和数字转型计划之中。如今，沃达丰的 AI 数字助手 TOBi 在英国、欧洲、非洲和中东地区得到广泛应用。 TOBi 提供了一个模块化的中心平台，用于连接各种渠 道，确保各个市场优先使用能够满足客户个人喜好和需 求的渠道。部署的渠道包括短信、My Vodafone 应用、 本地 Vodafone 主页、Facebook、WhatsApp 和 Amazon Alexa。 结果是，发送消息的沃达丰客户数量比致电呼叫中心的人 数多了一倍。目前在意大利，三分之二的客户联系通过 TOBi 进行处理。 70% 63% 12% 8% 25% 领先者企业 其他企业 73%

24、67% 最近 30 天的客户满意度 领先者企业 其他企业 使用虚拟客服技术后，客户 满意度发生的变化 虚拟客服技术对客户满意度的影响 2%1% 12% 20% 有些负面影响 没影响 有些积极影响 显著积极影响 10 对客服人员的影响 客服人员在获得适当的工具和支持后，感受到自身受到重 视和得到帮助，因此更有可能为客户提供更出色的体验。 心怀不满的客服人员离职后，寻找接替人员的成本最高可 达现任员工薪水的 33%。4 领先者企业尤其渴望改善客服人员体验；其中 68% 认为这 一点是采用虚拟客服技术的原因之一。我们的数据表明， 该技术正在这一方面发挥积极的影响。通过计算所有受访 者报告的最新变化，

25、作为当前客服人员满意度的百分比， 我们确定，虚拟客服技术对当前客服人员满意度的平均贡 献率是 20%，这让人印象深刻。 虚拟客服技术还会影响客服人员的处理时间。使用该技术 后，客服人员的处理时间平均缩短 12%，而领先者企业则 平均缩短 15%。 调研结果显示，使用该技术带来的唯一轻微不利影响是造 成客服人员离职。最新数据显示，客服人员主动离职率年 均提高 1%。和通常的客服中心离职率相比，这并不是一个 很大的比例，但这一趋势要引起注意。这个结果可能表明， 虚拟客服技术是某些客服人员决定离职的一个因素，但这 也有助于提高那些留下来的客服人员的满意度。 对财务业绩的影响 通过减少客服人员处理客户

26、来电所花的时间，也相应地降低 了服务成本。无论企业是通过使用虚拟客服技术支持客服人 员以减少人力付出，还是为客户或员工提供该技术以实现自 助服务或进行初期干预，都会产生显著的财务影响。 例如，一项由 IBM 委托 Forrester Consulting 开展的调研 发现，企业使用 IBM Watson Assistant 后，每次处理的 对话平均可节省 5.50 美元的成本。Watson Assistant 是一 个对话式 AI 平台，支持用户使用人类自然语言与业务系统 进行互动。 Forrester Consulting 保守估计， 在今后三年内， 处理率可达到 25%，节省的成本将超过

27、1300 万美元。5 在我们的调研中，受访者介绍了使用虚拟客服技术带来的 收入和利润效益。所有受访者都表示，虚拟客服技术为企 业收入的增长做出了贡献，平均增长率达到 3%。那些使用 虚拟客服技术直接与外部客户互动的受访者的总收入增加 了 50 亿美元。6 此外，99% 的受访者表示，虚拟客服技术降低了每次联系 的成本，其中 25% 的受访者表示降低了 20% 或更多。 领先者企业尤其享受虚拟客服技术带来的好处：既提高了 满意度，又降低了成本（见图 8）。 图 8 领先者企业使用虚拟客服技术所带来的平均影响 3% 收入增加 12% 14% 客户满意度 * 首次联系 解决率 * -18% 每次联系

28、 的成本 -15% 人工客服处理 时间 NPS 5% -18% 处理来电联系 的全职员工数 * 增加的百分比 11 投资回报率 54% 的受访者表示已经实现或超越了实施虚拟客服技术 的预期投资回报率 (ROI)。94% 的领先者企业取得了这种 成就，而其他企业的这个比例仅为 49%（见图 9）。受访 者平均需要两年时间实现预期的 ROI。那些超过预期 ROI 的企业使用虚拟客服技术的平均时间仅为六个月，时间最 长的为两年半。 在所有受访者中，有 64% 依据回报率阈值做出是否使用 虚拟客服技术的决策，而这样做的领先者企业的比例接近 四分之三。领先者企业的平均收益率阈值为 25%，几乎 是其他受

29、访者的两倍。 优化虚拟客服技术投资 企业积极转变基础架构、平台和云战略以及虚拟客服技术 投资。虚拟客服技术在客户服务方面的成熟度很大程度上 取决于企业能否关联和利用内外部数量不断增长的客户数 据。云技术是在各种渠道和生态系统中实现这一目标的关 键推动力量。 超过 200 名受访者提供了有关所在企业在帮助热线系统中 使用云技术的洞察。他们都表示在云端使用客户关系管理 (CRM)、聊天消息传递系统以及虚拟客服技术。相当数量的 领先者企业指出，他们为帮助热线系统制定了完全整合的 云战略（见图 10）。 图 9 虚拟客服技术投资回报率的实现情况 图 10 将帮助热线系统迁移到云端的战略 64% 30%

30、 46% 42% 6% 5% 7% 44% 56% 19% 68% 13% 领先者企业 其他企业 领先者企业 其他企业 尚未实现投资回报率，不确定能否实现 尚未实现投资回报率，但有望实现 已实现预期的投资回报率 超越了预期的投资回报率 为帮助热线系统制定了完全整合的云战 略以及具体的行动计划和 KPI 为帮助热线系统制定了云战略以及具体 的行动计划和 KPI 为帮助热线系统制定了云战略，但未制 定具体的行动计划和 KPI 12 “新冠病毒疫情的爆发给虚拟客服技术的使用创造 了机会。疫情促使我们进行创新，冒着风险快速实 施已经计划好的项目。启动、测试以及迭代的速度 越快，从中获得的价值就越多。”

31、 澳大利亚某电信企业 HR 数字化转型负责人 疫情影响 受到新冠病毒疫情危机的影响，目前正是在商业环境发挥虚 拟客服技术优势的理想时机。大多数受访者表示，由于疫情 爆发，客服中心的来电数量激增。由于在虚拟客服技术方面 投入了更多的资金，因此领先者企业已做好充分准备来收获 效益。 29% 的领先者企业表示，他们大幅增加了虚拟客服技术的范 围内意图数量，其他企业的这个比例仅为 8%。四分之三的 领先者企业相应地增加了负责评审和训练该技术的全职员工 (FTE) 人数，而 59% 的其他企业在这方面无所作为。 领先者企业在疫情期间专注于扩展和增强虚拟客服技术，他 们正在享受回报。其中几乎半数的领先者企

32、业表示意图识别 能力“显著”提高，而只有 23% 的其他企业做到这一点。 更多的领先者企业还表示提高了处理率和首次联系解决率。 只有刚超过半数的其他受访企业表示，在虚拟客服技术的支 持下，来电客户的满意度有所提高，而做到这一点的领先者 企业达到 70%。更多的领先者企业还发现客服人员满意度大 幅提高。 值得说明的是，经历疫情冲击的大多数受访者都成为虚拟客 服技术的忠实“粉丝”，其中大部分希望增加对该技术的投 资（见图 11）。 图 11 由于新冠病毒疫情的爆发，几乎所有领先者企业和半数以上 的其他受访企业都计划增加对虚拟客服技术的投资 1% 9% 44% 47% 9% 5% 49% 36% 领

33、先者企业 其他企业 新冠病毒疫情对企业未来六个 月的虚拟客服技术投资产生的 影响 虚拟客服技术投资显著增加 虚拟客服技术投资有所增加 对虚拟客服技术投资没有影响 虚拟客服技术投资有所减少 虚拟客服技术投资大幅减少 13 行动指南 虚拟客服技术的价值 无论组织在使用虚拟客服技术方面处于成熟、中级还是初 级阶段，都要先确定期望实现的业务价值以及衡量成功的 方法。Forrester Consulting 的一项调研估计，大型组织可 在 6 个月内收回投资。7 参与 IBM 商业价值研究院调研 8 的受访者表示，各项指标的收益最高可达： 成本节省 50% 客户满意度提高 18% 首次联系处理率提高 2

34、0% 客服人员满意度提高 20% NPS 提高 15% 使用虚拟客服技术的收入贡献率增加 9%。 如果您现在尚未开始使用虚拟客服技术： 如果需要立即 “止血” ， 可在几天内以最小可行产品 (MVP) 的形式部署虚拟客服技术，并开始使用。 采取措施，自动进行数千次对话，以扩展产能，实现业 务连续性并增强客服能力。 专注于那些不会对下游产生额外影响或对可能实施的其 他技术形成依赖的目标。 利用 CCaaS 合作关系，培养“随处工作”的能力。 如果您已经开始使用虚拟客服技术： 通过开展敏捷共创，制定意图识别计划，以扩展虚拟客服 技术的覆盖范围；训练虚拟客服技术，使其可以识别和处 理大多数的来电联系

35、。 确保计划与客户体验之旅协调同步，保证各个渠道和所有 其他业务线的客户互动实现 100% 的一致性。 通过实现数据和云解决方案现代化，提高个性化水平，增 强预测和主动解决客户查询的能力。 定期进行价值评估， 及时淘汰过时技术， 不断完善解决方案。 如果您想取得最终的成功： 投入必要的时间和资金，将虚拟客服技术与后端系统适当 整合，尤其是在开发较为复杂的用例以及需要整合虚拟客 服技术以实现内容智能化的情况下。 创建虚拟客服技术人才中心，有目的地管理发展，协调衡 量指标，优化自动化技术的使用，开展持续改进活动。 利用 AI 和数据来优化用户体验，提高客户互动的个性化水 平，培养高价值的互动，增强

36、企业数字品牌形象。 在评估系统中构建纵向联系视图， 以便大幅减少重复联系。 14 无论贵组织的虚拟客服技术使用处于哪个阶段，都需要考 虑其他一些因素和步骤。在整个过程中整合这些行动将有 助于确保长期成功。 建立治理机制，实现持续改进： 采用更广泛的战略愿景打造虚拟客服技术体验，通过治 理计划监督整个企业的虚拟客服技术实施情况。 确定用于监视平台、渠道和变更管理的一致流程。 制定一系列一致的指标、KPI 和报告方法，支持新的业 务目标、数字品牌以及客户和员工的期望。 培养核心能力以支持全新数字角色，构建所需的服务， 助力计划中的数字化变革。 扩展到整个企业： 思考在整个企业范围的所有业务线扩展虚拟客服技术 可以为客户和员工带来的价值。 像支持真人员工一样支持虚拟员工。投入所需的时间和 资金，将虚拟客服技术与所有必要的后端系统实现整 合，以支持每个渠道中与客户和员工的端到端互动。 通过训练，扩大虚拟客服技术的覆盖范围，使其能够识 别客户需要支持的绝大多数情况。 优化自动化技术的使用，开展持续改进活动。