首次联系解决率 (FCR) 增加

传统的电子邮件票务系统没有智能注释和摘要功能。这意味着员工必须阅读整个对话才能找到问题和细微差别。这增加了总体响应时间并降低了客户满意度。

除了缺少注释之外，代理必须手动对工单进行分类的传统流程也很困难。手动错误和高工单量意味着关键问题被降级，响应时间增加。由于消息量太大，一些工单甚至可能会丢失。

由于大多数传统票务系统都遵循一些基本规则，因此团队必须围绕这些规则构建工作流程。这意味着，每当问题超出日常工作流程时，团队就必须制定特定的解决方法。由于人工智能系统可以适应不同的挑战，因此这个问题得到了缓解。

许多传统的电子邮件票务系统使用表格对票务进行分类。这让客户很失望，因为他们在提出投诉之前必须处理各种术语和多种选择。人工智能系统可以自动对这些投诉进行分类，而不是依靠客户，从而缓解这种情况。

传统票务系统经常出现技术故障，包括性能缓慢菲律宾电话号码甚至系统完全崩溃，导致票务发行方和客户延误和沮丧。对过时技术和遗留系统的依赖限制了组织的灵活性和增长潜力，对创新构成了重大障碍。

传统的非 AI 电子邮件票务系统也不像 AI 系统那样具有可扩展性。这是因为它们依赖于手动流程来对票务进行分类和排序。因此，随着票务量的增加，继续使用传统工作流程的唯一方法是增加团队人数。

人工智能系统正面解决了这些问题，并实现了采用人工智能进行电信客户整个售票流程的自动化。这对整个客户服务团队产生了重大影响。

人工智能电子邮件票务系统对支持团队有何影响？

让我们通过检查其直接影响的高阶指标和 KPI 来了解人工智能电子邮件票务系统对支持团队的影响。

人工智能电子邮件票务系统解决的第一个障碍是效率。由于您的客户服务代表会根据他们的技能自动获得分配给他们的票务，因此他们可以更加专注于手头的任务。

这简化了整个流程，而且由于 AI 会外汇电子邮件列表自动回答重复的问题，他们也有更多时间处理复杂问题。这意味着客户查询会得到应有的关注，他们可以更快地解决复杂问题。

更快的解决时间与更高的 CSAT和收入直接相关。

86%的客户在 2-3 次糟糕的客户服务体验后会离开企业。当您信任手动流程时，糟糕的客户体验会增加，因为错误更容易发生。

人工智能电子邮件票务系统减少了这些错误，并提高了响应和解决率。正如我们从上述 Appen 结果中看到的那样，减少的幅度也很大。

这种大幅减少有助于公司留住

客户更长时间，从而提高终身价值 (LTV) 和净收入保留率 (NRR)。客户流失率也会降低，因为这些指标与客户流失成反比。

电子邮件票务 AI 系统的另一个卓越品质是能够根据个人的专业知识分配票务。由于客户投诉会被过滤到团队中最熟练的成员，因此他们更有可能为他们提供解决方案。

这减少了客户必须返回客户支持来解决问题的次数，并提高了首次联系解决率 (FCR)。

客户支持通常是企业中员工流动率最高的部门。虽然这种情况发生的原因有很多，但其中一个原因是工作可能变得重复。人工智能电子邮件票务系统通过自动处理 80% 的重复电子邮件，减少了客户支持团队工作的重复性。