产品召回的自主客户查询解决方案
通过S Ramachandran，Lakshminarasimhan N 2020年3月|文章| 10分钟阅读|本文的电子邮件
制造商在具有挑战性的情况下，在客户查询中，制造商面临需求飙升，无计划的产品召回。人工智能可以自主地管理客户查询的弹性需求，提供快速设置和分辨率。它具有成本效益，可以提高客户忠诚度，并充当交叉销售和upsell的工具。
产品召回是指将可能构成安全危险的产品从销售、分销或消费中移除的行动。由于监管机构、制造商、批发商、零售商或客户的报告，召回可能会发生。产品召回的数量和复杂性都在增加。
例如，产品召回了美国汽车部门的竞选活动，在过去十年中看到了上升趋势。来自国家公路交通安全管理局的数据在2018年显示了一座峰值，超过1,000人召回影响接近3500万辆。
同样，根据经济合作与发展组织(oecd)的数据，消费品行业的召回事件也在不断增加。12019年经济委员会的全球知名度召回活动报告于2018年39个国家报告了3,700次召回。
为了证明召回的有效性，理想情况下，每个单独的产品召回案例都必须有客户的签字和反馈，根本原因的文件，解决方案，以及纠正措施(如果有的话)。
然而，根据国家公路交通安全管理局的数据，2018年6至10年使用年限的车辆平均召回完成率低至56%，这给驾驶者的健康和安全带来了风险。2
因此，NHTSA提出了四点建议，以帮助实现产品召回100%完成:提高所有权数据的可靠性;改进与客户的沟通方式;激励客户、经销商、供应商参与召回;更好地与供应商接触。
显然，其中很大一部分是与客户的沟通。但是沟通也是最难管理的。一旦宣布召回，就需要管理入站查询的激增。客户的数据必须被彻底、安全、准确地记录下来，并以一种敏感的方式帮助改善而不是加剧已经受到影响的品牌客户体验。
由于召回的不可预测性，计划由工作人员处理产品召回的查询既不具有经济上的吸引力，也不可行。同样，外包这个问题也不简单。让合作伙伴团队安全访问企业系统需要时间，而且每个查询的知识和系统访问都是特定的和不同的。
但是，AI可能是一个解决方案，因为它可以帮助自动化过程的许多元素，并且可以敏捷，并且足够灵活，以适应每个特定召回的需求。但现代AI超越自动化。它可以使用情感分析和神经网络来更好地反应和响应客户互动。总的来说，它可以减少所需的人为干预量，并加快整个过程。
AI用于速度和灵敏度
人工智能系统可以在几天内建立起来，产品手册、规格和测试数据可以用来训练系统。通过使用神经网络感知人类情感，人工智能识别图像或语音序列中的模式，观察语音语调、音量、节奏和音质的变化。类似地，情感分析可以分析文本数据，如电子邮件或聊天记录，以获取情感信息。
即插即用的方法可以无缝地跨多个通信渠道采用，比如电子邮件、电话和聊天机器人(图1)。机器人流程自动化可以用来模仿人类的行为，以访问任何数据需求的其他企业系统，避免后端集成。
图1. AI可以在整个召回过程中敏感地管理与客户的交互
计划一个情感敏感的人工智能回忆程序
人工智能可以在数字工具的支持下，实现一个全面的、全渠道的产品召回程序(图2)。人工智能可以决定要发送的准确通信，将客户的偏好与他或她以前的历史记录相匹配。人工智能可以负责响应管理，通过个人交互帮助理解受影响客户的情绪。
因此，人工智能可以在大规模、基于情感的产品召回策略中发挥关键作用，以增强人类员工的能力。
图2。AI可以专门用于响应管理，并可以反馈到解决过程中
有五个区域可以应用于召回过程，以帮助改善客户的交互。该工具可以单独使用或作为集成平台使用，从而实现无缝切换，不会丢失上下文。但是，每个工具都可以提供重大的商业利益。
语音通话
当出现问题时，语音电话是最常见的联系客户的媒介。回忆也没有什么不同，但人工智能减少了对人为因素的需求，语音界面拥有自动语音识别、文本到语音转换器和自然语言生成等组件。
人工智能可以帮助设计大规模的、基于情感的产品召回策略，而无需人工协助
印孚瑟斯目前正与一家全球电信和大众传媒公司合作，试行语音到文本的转换，该系统将根据历史通话记录自动对通话类型进行分类。对于召回，历史电话记录可以根据客户描述的问题、问题的根本原因或解决方案进行审查和分类。这将有助于设计人工智能系统，以及该系统如何与未来电话召回的整体流程相关联。展望未来，通过呼叫分析、交付情绪和通话持续时间分析，增强是可能的。
用于客户查询解决的电子邮件工作台
基于电子邮件的客户查询的自主处理首先是根据基于底层问题的传入电子邮件的分类。可以使用多种技术，例如自然语言处理（图3）。
图3。使用人工智能解决电子邮件的典型过程
可以从企业系统(如ERP或CRM)查询缺失的数据，然后根据可用数据制定自动的电子邮件回复。可以为每个电子邮件回复提供一个置信度，并且根据随后的阈值，系统可以决定是否需要在发送回复给客户之前进行手动审查。
印孚瑟斯(Infosys)实现了一个基于人工智能的电子邮件工作台，每月为客户处理5万多封电子邮件，其中大多数都将扫描文件作为附件。业务需要从非结构化电子邮件和文档中提取关键信息，对它们进行分类，并将每个电子邮件映射到将要提出的50种服务请求中的一种。
实现简化了案件处理过程，为产品召回的人类客户服务代理商提供了30％的减少。
实时响应的聊天机器人
由于虚拟客户助理或聊天禁令，Gartner Research由于部署而导致客户查询减少70％。因此，Gartner预测了25％的客户支持操作将在2020年接触Chatbots。3.
在广泛的级别，机器人可以分为两种类型：
- 知识机器人响应客户查询。
- 需要执行工作的操作机器人，例如填写形式。
具有可重用组件和加速器的行业专用机器人加快了召回设置过程，并提供了深入的领域知识。
聊天机器人可以通过从产品手册、常见问题和规范等文档构建知识树来配置。bot构建决策树来回答查询，而用户可以通过bot工作室工具配置业务逻辑或对话流。通过与现有前端渠道(如社交媒体、手机或网络)集成，机器人无需编写代码，就能提供无缝的终端用户体验。
印孚瑟斯为一家电子制造公司实施的订单管理和发票解决方案涵盖了29个用例。必须通过搜索特定属性从客户ERP系统中提取与订单相关的信息。
随着AI提供客户支持，在计划内的产品召回期间，自主客户查询分辨率可以致力于有意义的客户参与和快速产品回忆分辨率
Infosys的聊天机器人在两个月内交付使用，减少了15%的票务量，现在每天有超过260名用户使用它。
文档管理
在产品召回中，组织以不同格式从客户，合作伙伴和员工提供大量的非结构化文件。这些文件通常由操作代理手动处理。它们被接收为扫描图像或以其他格式，审查和验证，数据存储在数据库或事务管理系统中。
虽然一些组织考虑将AI和RPA用于此类流程的智能自动化，但仍然很难将这些技术与遗留系统集成。因此，组织不能从这样的实现中提取潜在的价值。这就产生了开发统一用户界面的业务需求，将企业数据、洞察力和操作结合在一起。
Infosys实现了自动化文档提取计划，用于自动化“了解您的客户”倡议。每个客户配置文件都是从非结构化文档创建的，从扫描文档提取关键属性的进程开始。为主题专家提供了一个门户网站，以查看，编辑和批准提取的属性。
在影响方面，自动化将平均案例时间从60分钟缩短到10分钟，缩短了83%。
一个集成所有工具的认知工作台
汽车行业机构发布的研究显示，消费者对召回事件的了结始终缺乏兴趣。4主要原因是缺乏时间，不知道乘坐车辆修理和困惑的地方。
然而，认知工作台是一个将人工智能中的数字工具结合在一起的平台，以提供无缝的客户查询解决体验。这是通过在通道之间切换的单个平台来交付的，没有丢失上下文或连续性(图4)。
AI和RPA可以有效地管理召回过程，并在提高客户体验的同时促进成本削减
因此，认知工作台不仅可以提高与单个客户共享的信息的准确性和相关性，如果参与度处理得当，它还可以成为交叉销售和升级销售的工具。
图4.基于客户查询分辨率的认知工作台
更丰富，更深，不仅更快
产品制造商已经将人工智能和RPA视为传统客户服务代理的有效替代方案，从而节约成本。事实上，根据IDC的数据，自动化客户服务代理是2019年人工智能投资的最大行业用例。5
虽然人工智能可以减弱计划外产品召回期间客户查询的峰值，但自动客户查询解决方案也可以通过及时解决产品召回建立更丰富、更深入的客户参与。
因此，通过驾驶有效管理召回过程，AI和RPA不仅节省成本，而且还提供了改善客户参与和忠诚度的机会。
