人工智能改善情绪智能的概念听起来可能是一个悖论。 编码算法毕竟不是人类移情的最自然的补充。 然而，客户体验(C X)领导者理解人工智能驱动的技术可以改变企业理解核心受众的方式。

客户服务代理受益于实时和历史情绪分析，这种分析将阅读情绪的猜测排除在外，特别是在电话或基于文本的数字交互中。 这给了企业提供超个性化体验所需的洞察力。 事实上，人工智能驱动的情绪分析数据有大量的用途，提高CX专业人员的情绪智力。

对于大多数公司来说，衡量客户满意度的过程在旅途中发生得太晚了。 传统的客户反馈调查通常会在事实发生后对经验进行评级，导致过时的数据在目前对代理商没有帮助。 积极主动的客户服务需要实时分析，以获得积极的解决方案和更有影响力的连接。

由于人工智能驱动的自然语言处理，机器学习和计算语言学，客户服务专业人员可以在他们的谈话甚至开始之前看到准确的情感分析数据，促进一种强调移情和建立关系的服务文化..

以下是人工智能技术可以改善企业情绪智力的几种方法，因此，也可以改善整体客户体验。

人工智能驱动的自助服务选项司空见惯。 例如，聊天机器人和虚拟代理等自助服务渠道严重依赖人工智能，因此变得越来越可靠。

事实上，消费者研究表明，从2018年底到2019年底，chatbot的使用率几乎上涨了10%。 今天，虚拟代理可以在执行日常任务的同时进行动态对话，为客户提供必要的工具，使其能够足智多谋和自力更生。 这意味着以较低的成本更快地解决问题，同时允许联络中心代理将注意力集中在更高影响的问题上。

除了自动响应能力，自助服务渠道还得到人工智能驱动的情感分析数据的帮助。 当自助服务体验不像代理辅助交互那样令人满意或有用时，这些信息可以诊断。

当需要现场代理时，情绪分析可以认识到紧迫性，并相应地为客户提供路线。 这项技术所提供的洞察力不会停止在那里。 情感分析数据可以分层在智能路由之上，将客户与适当的代理实时连接起来，部分是基于个性。

传统上，联系中心将客户查询路由给能够解决问题的第一个可用代理，即使代理不是客户最好的个性和沟通风格匹配。 当时，路由未能考虑到个人兼容性，将客户服务降低到一个快速约会过程，在那里交互可能是混乱和不可预测的。

预测行为路由通过将客户的个性特征和沟通风格与最兼容的代理匹配，智能地将正确的客户与正确的代理配对。 这个配对工具甚至可以使联系中心能够根据特定的目标重新校准它们的路由设置，例如提高CSAT或最大化上传速率。

强大的人工智能算法已经训练和改进了数百万的客户服务交互，使预测行为路由成为可能。 这项技术可以确定客户是否有同情心和关怀，逻辑和合理，创造性和嬉戏，或这些个性的对比。

每个触摸点都提供一个独特的配置文件，说明这些不同的特性。 本质上，行为分析揭示了在社交媒体帖子中文本背后的人或电话另一端的声音。 联系中心不仅可以确定客户的情感构成，而且可以将客户引导到具有情感装备的代理，以提供卓越的客户服务。

由于预测行为路由将客户与最合适的代理配对，因此两者在相同波长上所需的能量较少。 因此，联系中心代理被授权与客户创建持久的连接，因为基线通信标准被设置..

当熟练程度而不是情感兼容性成为联系中心路由的唯一重要因素时，已经过去了。 客户现在可以与代理接触，他们同时具备足够的能力和同情心来处理他们的查询，通过优化交换帮助减少平均处理时间。

智能路由本身并不能保证完美的NPS和CSAT结果.. 即使是最有同情心的员工也会遇到沟通上的差距，阻碍优秀的服务。 展示客户情绪，推荐下一步最佳行动，以及在服务时为代理商消除日常任务的干扰，可以帮助弥合这些裂痕，减轻冲突或误解的风险。

这项技术评估来自各种触摸点的客户输入，包括电话、短信、电子邮件、聊天会话甚至社交媒体评论。 在将这些沟通的情绪标记为“积极的”、“中性的”或“消极的”之后，这些解决方案可以创建一个详细的客户简介，为联系中心代理提供对相关偏好和需求的全面了解。 使用这些数据，代理可以优先考虑复杂问题的更多技术方面，以确保第一次接触解决。

对于联络中心，人工智能不仅仅是衡量情绪。 它为情感领域之外的代理提供了价值。 它还可以自动化责任和程序，不可避免地将不必要的时间和精力用于每个交互。 常规功能，如数据输入、交换应用程序和内部通信，都是为代理自动化的。

虽然自动化的兴起引起了人们对它将如何影响员工的一些担忧，但人工智能已经被证明是提供客户服务的联络中心代理的可靠副驾驶。 在数字时代，代理可能不得不同时兼顾多个客户，同时操作他们的各种后端系统。 消除平凡的任务无疑会有所帮助。

对联系中心更有帮助的是自动提示，提醒代理建议下一步。 通过分析大量的客户互动，人工智能可以识别特定询问的适当行动方针，并提供建议的答复。 在这种情况下，可以区分哪些答复----通过涉及相同和类似事项的所有其他查询确定----最有可能解决这一问题。

人工智能给接触中心带来了推拉动态.. 一方面，它通过告知客户的个性和沟通方式，将代理轻轻地推向一个重视移情的工作空间。 另一方面，人工智能通过自动化传统的、日常的工作负载，将代理从联系人中心的后端系统中拉出来。 在这两种情况下，AI改善了客户代理体验，因为关系构建成为CX的中心优先事项。

解锁特殊客户服务的关键是识别系统缺陷和漏洞。 确定客户沮丧的根源不仅有助于解决手头的问题，而且有助于解决联系中心今后的缺点。

接触中心的人工智能不仅仅是一个感觉探测器。 它可以提取强大的洞察力，如客户挫折的根源。 除了负面情绪之外，客户挫折感可能是最准确的客户满意度检测器，如NPS，以及任何潜在的服务问题。

正如CX领导人所知，有很多因素和原因可能导致挫折。 例如，一个品牌的产品或服务可能无法满足预期。 人工智能感知的根本原因-从交互分析中检测到-可以挑出产品缺陷，从而打开产品重新设计的可能性。

它还可以揭示一家公司的宏观趋势。 消除许多客户存在的根本原因问题将确保客户服务团队不需要担心未来的困境，减少联系量。

除了根本原因外，依赖语音和文本理解的交互分析工具还能够发现合规问题，并观察培训机会。 因此，发现和修复这些异常可能导致客户服务团队的批发变化。

协调一个系统性的问题自然会结束客户的痛点，这反过来又会减少客户的挫败感.. 联系中心领导也不能忽视培训要素。 每个问题都提供了机会。 识别结构问题只会使代理更清楚陷阱隐藏在哪里，提高单个代理的性能和联系中心的操作。

在人工智能技术的帮助下，CX领导人现在可以看到他们所处理的每一个客户的整体情况，使他们更接近实现相互理解和满意的客户体验。

虽然人工智能可能会减轻一些代理的负担，但它并不会使客户的体验非人化。 相反，AI优化了代理的工作流程，让他们拥抱与客户的个人和强大的联系。

与顾客的更好的联系会导致更忠诚的消费者，而忠诚的消费者则会成为品牌倡导者。 培养一个满意的核心受众应该是每个公司、小企业或企业的目标，而最新的技术只会使积极参与变得更容易。

随着越来越多的消费者选择数字和自助服务渠道，人工智能已经成为客户体验的重要工具。