企业必须利用这项技术，让已经感到不满的客户在与联络中心打交道时不再那么乏味。
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一个联络中心的成功与否主要取决于两个关键绩效指标——平均呼叫处理时间(AHT)和客户满意度评级。这意味着每通电话不仅需要快速处理，还要永久解决来电者的问题，避免回拨或升级。在挑战较大的时期，如大流行期间，这变得更加困难。机器学习和认知自动化能够帮助解决这些问题，让联络中心更快、更有效地处理客户申诉和问题。在CRM系统中应用机器学习可以积极改变联络中心的未来发展。
1、减少呼叫处理时间
客户在致电客服中心时最讨厌的事情之一是长时间的等待。对呼叫者来说，漫长的等待时间让人感到沮丧，可能会让他们觉得自己的时间没有得到尊重。这种情况可能导致客户放弃使用该组织的产品或服务，仅仅是因为他们不愿意花费很长时间等待客服人员的回应。研究显示，长时间的等待导致人们每年遭受数千亿美元的集体损失。从商业角度来看，这表明组织每名员工的生产力损失约为900美元。
语音聊天机器人和文本聊天机器人的部署在很大程度上帮助企业提高客户服务效率。例如，语音聊天机器人可以立即与客户互动，从而缩短呼叫等待时间。它们使用自然语言处理（NLP）来理解客户问题，并能够处理简单的客户不满或要求，比如修改预订中的错误或添加额外的服务。对于更复杂的问题，系统可以将呼叫转接给主题专家，以确保客户得到及时的解决方案。未来的联系中心将更多地依赖这些技术，以提高客户满意度和响应速度。通过整合语音和文本聊天机器人，企业能够更好地满足客户需求，提升业务效率，并加强客户与品牌之间的联系。
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2、提升客户体验
一些组织的联络中心设于离岸地区，这些地方的客户服务代理可能在与国际客户交流时遇到语言和口音的障碍，导致呼叫处理和问题解决变得缓慢。NLP技术使语音聊天机器人能够跨越语言和口音障碍，有效地理解客户的需求和问题，提高了客户服务的效率和质量。
当客户在通话中不断重复自己的问题时，通常会感到沮丧和不耐烦。人工智能在客户服务中的运用能够加快问题识别和解决的速度，提高客户满意度。这种技术的应用可以帮助客户更快地获得他们需要的帮助，提升客户对服务的整体体验和认可度。
未来的客服中心将能够通过整合人工智能技术到客户关系管理通信中，提升沟通的效率和速度。
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