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当Gartner2020年客户服务技术5大

发布时间:2021-09-11 05:42:31 阅读: 来源:传动链厂家

Gartner 2020年客户服务技术5大趋势

日前,Gartner发布《5个趋势推动Gartner2020年客户服务和支持技术成熟度曲线》,以下为中文意译内容,在Chatoper降0.096美元/吨(15⑴8万吨);南非至中国6⑺美元/吨(15⑴8万吨);伊朗至中国11.5⑴2.5美元/吨(2⑶万吨)a在翻译的同时,在原文内容上略有修改,Chatopera观点不代表原作者观点。

客服主管可以使用Gartner技术成熟度曲线评估客服技术和产品的成熟度、部署风险。

为了打造领先的客户服务体验,当今企业需要使用各种技术手段,然而每种技术都需要谨慎的考虑、评估,以期符合整体上提升用户体验,获得可观的回报。

《Gartner 2020年客户服务和支持技术成熟度曲线》报告描述了33种技术,给出每个技术的评估结论:该技术有多超前、被炒作夸大的程度以及选择应用它们获得怎样的回报。

Gartner技术成熟度曲线

Gartner技术成熟度曲线方法有助于了解某项技术或应用如何随时间不断演变,从而提供可靠的商业智能分析来源,以此在特定的业务目标背景下指导应用这些技术。

每个技术成熟度曲线都将技术的生命周期划分为五个关键阶段。

Innovation Trigger/技术萌芽期:潜在的技术突破即将开始。早期的概念验证报道和媒体关注引发广泛宣传。通常不存在可用的产品,商业可行性未得到证明。

Peak of Inflated Expectations/期望膨胀期:早期宣传产生了许多成功案例-通常也伴随着多次失败。某些公司会采取行动,但大多数不会。

Trough of Disillusionment/泡沫破裂谷底期:随着实验和实施失败,人们的兴趣逐渐减弱。技术创造者被抛弃或失败。只有幸存的提供商改进产品,使早期采用者满意,投资才会继续。

Slope of Enlightenment/稳步爬升复苏期:有关该技术如何使企业受益的更多实例开始具体化,并获得更广泛的认识。技术提供商推出第二代和第三代产品。更多企业投资试验;保守的公司依然很谨慎。

Plateau of Productivity/生产成熟期:主流采用开始激增。评估提供商生存能力的标准更加明确。该技术的广泛市场适用性和相关性明显得到回报。

在Chatopera看来,Gartner的报告结论是基于已有企业对各种技术的使用情况和结果给出的,今年的结果代表的是去年的结果,那么报告当年的结果还没有能体现在报告中。实际上,对于一起想要在客户服务环节寻求领先和打破竞争中的不利局面的企业,要更从不同产品提供商的功能是否满足自身需求着手,Gartner报告可以作为侧面参考但是不能作为直接参考。企业应根据自身情况和市场上最新产品和技术做出决策,控制风险。另外,企业在技术的成熟期进场,难以享受技术红利,往往是因为没有其它选择了,周围竞争对手都采用,自身不得不采用,实际上和领域内头部企业率先尝试,进而获得最多回报的情况大相径庭。要么是头部企业,要么是想要赶超的后起之秀,应该尽快部署有一定风险的技术。至少拿出企业年营业收入的1%尝试新技术。

客户服务领域聚焦的5大关键技术

组织或企业提供的客户服务体验的优先级被COVID-19新冠疫情改变了, Gartner副总裁分析师Drew Kraus说, 一个表现就是,今年的成熟曲线表明客服主管更在意选择广泛的技术手段打造一个完整的、良好集成的客户服务系统。这样,企业客户服务体验一致,花更少的人力,获得更加智能化和个性化的客户服务体验。此外,企业可以更好的分析回报。指导企业保证,客户服务体系是符合预期的。

对于那些想在客服服务工作上,做出 雄心勃勃 的策略的企业们,Gartner确认了5项关键技术供这些企业尝试,这在《Gartner 2020年客户服务和支持技这很好术成熟度曲线》被明确标识出来,这些选择应该成为企业客户主管最值得关注的选项:客户互动中心,客户服务分析,客户之声,聊天机器人和虚拟客户助理。

Figure 1 Gartner Hype Cycle for Customer Service and Support Technologies, 2020

上图是Gartner基于2020年8月获得的数据技术上总结的,不同颜色和形状,代表Gartner预测该技术还需要几年才进入最右侧区域:生产成熟区。根据举例进入成产成熟区的年限,有如下图表:

低于2年

RPA,Consumer Messaging Applications, Customer Engagement Center, Work-From-Home Agent Technology

2 ~ 5 年

Workforce Engagement Management Solutions, Customer Journey Analytics, IoT for Customer Service, Augmented Reality for Customer Support, 360-Degree View, Customer Service Analytics, In-App Mobile Customer Service, Video Calling for Customer Service, Voice-of-Customer Solutions, Chatbots, Recorded Video Customer Service, Speech Analytics for Customer Service, Knowledge Management for Customer Service, Visual Customer Assistants, Field Service Workforce Optimization, Proactive Communications Applications and Services, Contact Center as a Service

5 ~ 10 年

Mulexperience, Blockchain for Customer Service, Emotion AI, Field Service Drones, Customer Psychographics, Digital Experience Platforms, Customer Engagement Hub, Conversational User Interfaces, Natural Language Processing(NLP)

*Work-From-Home Agent Technology,居家办公技术,已经进入成熟期。黑体加粗项为2020年最为关注的客户服务技术。

客户互动中心

客户互动中心(Customer Engagement Hub,CEH)是一种架构理念,将多种系统集成起来,帮助客户有最佳的互动体验。客户互动中心使用人工、人工智能、传感器等方式跨交互渠道完成,在主动或被动情况下开始与客户交流,给客户个性化、带有上下文关联的服务体验。举例来说,它触达所有部门,同步市场、销售或客户服务流程的信息。

运营和技术的孤岛问题,仍然是大型企业必需要面对的困难, Kraus如是说, 然而,对于客户互动中心的关注度快速兴起,将会在客户服务过程中融入更多个性化、一致性连贯的体验,企业的业务部门和IT部门对这个观点都是持认同态度的。

客户服务分析

客户服务分析通过综合分析客服服务数据来优化客户服务体验,比如利用桌面软件、文本、语音做互动分析,利用用户页面跳转分析用户故事、用可以吸收果蔬汁户行为预测。客户服务分析收集实时数据和历史数据,为客户服务提人机界面友好供更多商业智能,决策支持。

部署客户服务分析软件,有利于发现潜在的关联关系,这些发现可以优化企业运营、咨询顾问的建议。但是客户服务分析也有一个很大的挑战,企业必须先部署这样一个系统,然后才能得到回报。

客户之声

客户之声(Voice of Customer,VoC)解决方案将传统的数据收集、存储和分析技术连接起来,作用于间接或直接的客户反馈,从而打破了多个技术孤岛。通过将不同客户反馈的消息源统一起来,企业将会发现更精细的商业智能、指导企业在做决策时更加自信、更加准确。这些决策影响了个人消费者和整体架构,比如在呼叫中心拨打哪些、一个业务流程的调整等等。

全盘分析旨在能保证正确的决策下达给正确的员工,而且是即时的。这些商业智能数据帮助企业管理品牌形象、理解用户意图和升级客户互动体验的策略。

聊天机器人

聊天机器人通过App、即时通信服务平台、社交络或者聊天解决方案来实现人机对话式交互。聊天机器人有很多种出现形态,从简单的、决策树形式的市场营销机器人,到利用各种前沿科技的

实现更多功能的机器人平台。已经在之前出现的机器人客服,成为了很多公司在COVID-19新冠疫情期间的重要应对手段,机器人客服在企业运营中扮演了重要决策。这样加速聊天机器人技术的发展。

聊天机器人在2020年大步伐走上企业的客服岗位,是符合企业开源和节流两方面的需要的,Chatopera在运营聊天机器人平台中,也明显感受到了这股趋势,即便从2020年3月至5月数据分析,比2020年1月至2月有10倍的增长。聊天机器人的部署和上线,在2020年比以往都要快!

虚拟客户助理

虚拟客户助理(Virtual Customer Assistant,VCA)是帮助企业发布消息给消费者或者站在消费者角度发出行为操作的应用,其目的是让企业和消费者之间的交互更频繁和方便。虚拟客户助理和聊天机器人有着很大的区别。虚拟客户助理需要更多基础设施投入,有记忆,和消费者建立更加紧密的关系。

虽然虚拟客户助理的功能要求更多,但是其技术实现和聊天机器人技术大抵相同,二者交集很大,比如自然语言处理、语音识别、信息检索、深度学习、聚类分析等等,在Chatopera看来,虚拟客户助理,应以聊天机器人为基础组成,融合更多企业业务单元实现的。

虚拟客户助理将企业的客户互动目标推广到更大规模,突破了以前覆盖不到的范围,尤其是从联络中心的角度。比如在报刊亭或机器播报员的使用基于语音的虚拟客户助理,不但减轻了打字录入的压力,还可以帮助非传统的潜在客户激发对企业产品的兴趣。

参考文章

客服机器人应用效果分析

5 Trends Drive the Gartner Hype Cycle for Customer Service and Support Technologies, 2020

Gartner技术成熟度曲线方法论

Bots Gain Importance in Gartner Service Technologies Bullseye

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