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们规模很小，无法像大型团队一样提供积极主动的客户服务。感觉就像他们在与自己的软件的战斗中落败了——他们努力解决技术问题，却始终看不到硝烟。

您知道，即使是一家无法负担更多内部员工的小型企业，也必须有更好的方法。您不想外包。您的 SaaS 产品有潜力成为优秀的产品，但目前还存在许多客户不满意的障碍。

如果您能在客户提出问题之前就解 奥地利电话号码资料 决它们，情况会怎样？您之前听说过“预测性”客户服务，但因为其与人工智能有关而将其置之不理——您一直认为对您的团队来说实施人工智能的成本太高或太复杂。

虽然预测性客户服务确实经常采用基于人工智能的软件来预测客户需求，但将其集成到现有工作流程中并不一定成本高昂或困难。

“预测性”客户服务与“主动性”客户服务有何不同？
我们之前在博客上写过有关主动客户支持的文章。

那么，“预测性”和“主动性客户服务”之间有什么区别？有区别吗？虽然这两种支持方法都在寻找消除负面反馈循环和预测需求的方法，但主要区别在于每种方法中工具的利用方式：



预测性客户服务使用数据分析、机器学习模型、自然语言处理和理解 ( NLP + NLU ) 以及 AI 软件来预测需求。在任何这些情况下，您的目标都是在客户联系之前使用软件识别问题（即痛点、摩擦等） 。
主动式客户服务依靠自动化规则等方式发送针对常见查询的预设回复。或者，它利用知识库为客户提供全天候支持。在这两种情况下，您的目标都是在问题升级之前解决问题。
人工智能在预测客户服务中扮演什么角色？
我想明确地告诉大家，人工智能肯定会使整个过程变得更加容易操作并且节省时间。

软件最初增加的成本可能会阻碍注重预算的企业，但提高生产力（无需分配已经捉襟见肘的员工）的权衡绝对是值得的。

人工智能可以分析大型、复杂的数据集，并随着输入更多数据而不断改进。这在需要NLP（自然语言处理）根据客户反馈等定性数据预测未来趋势的领域尤其有用。

数据分析工具（例如 Delighted）可以检测反馈趋势以预测客户服务。
例如，您可以采用（手动或通过软件）：

统计模型：包括回归分析和决策树。这些模型使用历史数据来识别随时间变化的趋势并预测未来结果。
基于规则的模型：基于使用“规则”（如果 X，则 Y）的算法来预测未来结果。
在客户服务中，人工智能通常用于预测功能使用情况、流失或摩擦区域。它通过分析大量数据来实现这一点。定期手动完成这项工作效率不高。

信贷机构和提供商经常采用基于人工智能规则的模型来检测申请人的风险水平。
想想你是否曾经申请过贷款。可能存在某种评分系统，根据信用评分、债务和收入来预测你的“风险”水平。这是一个基于规则的模型的例子。

让小型企业更轻松地获得预测性客户服务（3 个影响深远的用例