解锁人工智能的力量，提升客户连接

在一场微小的竞争中，通信服务提供商（CSPs）正在寻找工具或实践来帮助他们领先一步。随着通信服务市场的收入预计将达到 $337 billion 的水平，显然有很多利益在争夺。为了探索 CSPs 如何在这个日益增长的市场中获得竞争优势和领先地位，让我们来看看与客户以他们的方式建立联系以及利用生成式人工智能（GenAI）来个性化这些交互的潜在影响。

对于 CSPs 来说，终极目标是将潜在的客户问题转化为增强客户体验和驱动忠诚度的有意义的步骤。以前，CSPs 可以预测某人打电话的可能性，并且会有一个通用的、纯粹的反应解决方案。这些预测是基于大型、非特定的样本大小，并且不太个性化，客户被视为数字或需要解决的问题，而不是人。随着客户分析的演进（感谢人工智能），CSPs 可以比以往任何时候都更个性化，并根据客户的具体需求量身定制每次对话。

打破一刀切的模式

CSPs 不仅仅是客户旅程中的向导，他们是制图师和气象学家，告诉向导何时可以安全地旅行。CSPs 不能仅仅专注于客户旅程的一个小部分，而应该使用所有可用的工具来提供从开始到结束的良好体验。有了 GenAI、客户旅程分析和映射，CSPs 可以更无缝地上下文化他们的独特客户数据，并在客户意识到之前预测他们的下一步行动。通过这样做，他们可以提供个性化的体验，让客户回来并将他们与竞争对手区分开来。

现在，GenAI 是基于在巨大的公共数据集上训练的模型，它们提供了有趣的信息，但这些信息对所有人都可用。为了真正获得有价值的见解，模型需要被增强到它们支持的行业。为什么这是相关的？因为 CSPs 有机会用他们的独特结构化和非结构化数据来完善这些模型，这些数据与他们的行业相关。这一更高级别的数据智能也将使他们能够与客户在更个人化的层面上进行互动。

那么什么呢？

这种方法的重大变化是，CSPs 不能仅仅满足于预测“什么”，即问题是什么；他们必须积极地领先于“那么什么”，找到问题的根源并探索如何解决它。例如，仅仅知道账单混乱是呼叫中心流量的主要驱动因素是不够的 – “什么” – 他们需要了解是什么导致了账单混乱 – “那么什么” – 以及如何防止它。通过这种积极的方法，值得记住，并非所有的摩擦都是坏的，如果你为此做好准备。然而，防止混乱将比为客户澄清账单更有价值。

有了这种积极性，值得思考“那么什么”以及 CSPs 在反应之后的下一步行动。假设 CSPs 问客户他们对账单的哪些部分感到困惑，然后深入探讨这些困惑，而不是回避问题？如果客户对意外的费用感到困惑，接下来会发生什么？CSPs 应该使用这种直接的反馈来个性化体验，通过逐步导航来解释账单的变化和原因。这种收费的细目有助于客户了解每次收费背后的“为什么”，并提供清晰的、有上下文的解释，让客户了解即将发生的事情。但是，CSPs 不应该就此止步 – 如果他们理解了混乱并与客户互动，也许他们可以创建一个更好的服务，根据客户的需求量身定制。CSPs 应该努力提供一个动态的服务目录，直接引导客户体验，寻求个性化的客户反馈，所有消费者都想要的客户参与。

除了运行分析来识别问题，GenAI 还将使 CSPs 能够优先考虑外联沟通和交互 – “什么” – 而不为每次参与添加额外的工作量给人类代表 – “那么什么”。与他们现在可以将基本分析工作交给 GenAI 类似，当员工有更多时间专注于赋予工作意义的任务时，他们会更快乐、更满意。GenAI 允许他们这样做：卸载更多平凡的任务，以便他们可以专注于更有意义的项目。这意味着不仅客户体验有所改善，员工体验也会更好。这种高效分析和员工专注于客户的结合也将防止个人化方面的错误，否则可能会让客户反感，而不是增强整体客户体验。

积极性 + 个性化 = 快乐的客户

快乐的客户和改善的员工效率一直是（并且应该继续成为）CSPs 的优先事项，但还有一个额外的好处：增加收入的能力。通过充分利用 GenAI，CSPs 可以更快地了解客户的需求，这将增加忠诚度、驱动新的促销活动并创造市场差异化。如往常一样，底线的底线是客户体验，快乐的客户始终带来竞争优势。

游戏正在为 CSPs 改变。GenAI，当正确使用时，将成为让 CSPs 预测和解决客户需求的工具，即使客户自己还没有意识到这些需求 – 这就像拥有一个客户满意度的水晶球。它不仅仅是让客户高兴；员工也可以摆脱平凡的任务，专注于真正重要的事情。通过了解客户问题背后的“那么什么”，并积极主动地提出创新解决方案，CSPs 不仅仅是在做让客户高兴的生意；他们也在通往增加收入和在竞争中领先的道路上。