您的AI客户服务代理只与您提供的数据一样好。您需要收集一些现有的客户服务对话，支持门票和内部文件。
然后，您需要花时间清理数据并ize数据，以便有效地培训AI代理。我总是更喜欢启动这些事情，而不是采取任何捷径。详细详细介绍所有内容，以确保您可以使用可靠的信息。
相信我，当您的AI客户服务经纪人准确响应时，它会有所回报，从而最大程度地减少您正在进行的后端手动培训。
快速提示：我发现拥有100个稳定，准确的文件比1,000个杂乱无章的文件更好。
步骤4：设计对话流程。没有人希望他们的AI代理人感觉像是一个问题迷宫。您必须绘制来回互动，就像客户与产品互动一样。想想从基本问题到“嗯，我需要人类”时刻，您的用户可能会采取的每一个可能的道路。
如果有帮助，请拿起笔并勾勒出它。流程图将帮助您在对话中发现任何死胡同或尴尬的循环，然后才能使您的客户感到沮丧。您的目标是使每一次互动都像与人类服务代理商聊天一样自然。
当客户撞墙并需要进一步的帮助时，请确保他们可以以最小的努力顺利过渡到真实的人。
步骤5：像专业人士一样训练您的经纪人。培训不是一劳永逸的交易。您将进行初步培训和持续的发出后培训。以我自己的经验领导这些项目，为您的团队提供时间，特别是为了进行培训和优化，这很有帮助。这包括重新访问日志，AI客户服务代理提供了不准确的信息，不了解客户查询或引导用户通过某种LOophole。
提醒：即使您是临时的，您也需要在新版本或产品发布时更新您的AI客户服务代理。在这里，拥有一个小型，专门负责您的人工智能的团队派上用场。
第6步：将您的AI连接到您的技术堆栈。集成对于从AI客户服务代理那里获得最大收益非常重要。您需要将其与现有工具，尤其是您的CRM和知识库联系起来。这些将是培训您的AI服务代理并允许其实时访问您的客户数据库的组成部分。
这样做，您可以授权您的AI客户服务代理商进行我们之前谈论的个性化体验。
步骤7：运行一个测试焦点组。现在您已经创建了对话流，训练了您的AI代理并将其连接到您的更大的技术堆栈，现在该在发布前进行一些测试了。
通过与实际人类的对话流动。在daPPER，我们与我们的客户支持团队进行了几轮内部测试，让他们“打破”聊天机器人，以便我们可以确定这些领域的即时培训。
同样，在更公共的层面上，我们使用与客户忠诚度社区的测试小组在Skybound上做了类似的事情。无论采用哪种方法，只需在启动之前测试和迭代。
步骤8：部署和监视。好吧，因此您的AI客户服务代理人已直播。现在是监视和优化的繁琐阶段。
我发现您一开始可能必须做很多事情。您很可能会在不考虑的对话流中有区域，没关系。
现在是通过新培训，创建新的流量和编辑现有的培训来进行优化的时候。我前面提到的每天和每周培训课程将在这里派上用场。我喜欢想到这个阶段类似于工作票价的类似 - 清除了队列。
ma肯定要：
跟踪关键指标，例如分辨率时间，客户满意度以及AI的查询百分比（即偏转率）。 密切关注聊天日志中的直接和情感分析的客户反馈。请记住，您的重点应该是持续改进以保持最佳性能和客户体验，尤其是如果您拥有更新的产品或服务。
AI客户服务代理的未来AI客户服务代理商是企业运营和与客户建立联系的重大转变。他们提供快速，个性化和可扩展的支持，数据显示的是客户今天的期望。我自己的经验表明这些好处是真实的。
展望未来，客户支持中的AI只会变得更加重要。我认为我们会看到更多个性化的服务，可以预测客户需求的AI，以及AI和人类代理之间更好的团队合作。
在研究和写这篇文章时文章，我想起了 - - 并了解了周围的新数据点 - AI时代迅速增长的客户期望。
我认识到客户现在希望AI增强其互动的各个方面。对于我们直接与客户合作的人，这是关于随着人工智能在日常生活中变得更加普遍的期望如何发展。这是客户服务的新现实。
