重复客户的姓名、将客户分组、调整等待信息……这就是联络中心历来在个性化方面所做的努力。
然而，由于掌握了更多的数据和先进技术，服务运营部门现在可以更进一步，为个人量身定制联络中心体验。
从本质上讲，这就是超个性化，虽然大多数人认为这是市场营销和销售团队的术语，但服务领导者也可以接受这一概念，以改变他们的联络中心旅程。
为此，他们必须首先考虑：超个性化联络中心体验是什么样的？
1. 主动+先发制人许多供应商将对话自动化视为联络中心的未来，称其能够快速、高效地回答客户的问题。
然而，古老的原则终究是正确的：最好的服务就是没有服务。
要做到这一点，联络中心就必须在客户到达之前，永远站在客户的未来角度考虑问题。
因此，他们必须确定业务方向，以支持当今客户选择对未来的影响。
这是一项艰巨的任务。但是，有了质量管理工具，品牌就可以开始调查顾客在购买特定商品或使用特定服务后经常遇到的问题。
接下来，他们可以考虑如何彻底消除这些问题。如果不可能做到这一点，那就考虑一下： 在联系公司之前，顾客可能会面临哪些问题？
品牌如何做到这一点的一个很好的例子就是远程资产监控技术。这些技术可追踪数字设备的性能，当出现问题时，它们会通过利用物联网（IoT）连接的 API 通知联络中心。
收到信号后，联络中心可以启动工作流程，代表客户解决问题，或者通过客户喜欢的渠道通知客户，并为他们提供自主解决问题的工具。
归根结底，这种策略需要数据的完整性和对客户终身价值的重视。不过，这种方法能将客户旅程超个性化，消除不必要的接触点。
2. 由人工智能代理主导不可能预先解决所有客户问题。但是，借助意图跟踪，联络中心可以规划大多数问题，并至少部分实现自动化。
该过程始于 AI 代理通过各种渠道接待客户并判断他们的联系原因。
有了这些信息，人工智能代理可以尝试使用内部知识源自主解决查询，或者让客户获得基于规则的自助服务体验。
自助服务体验不必在客户联系的同一渠道上进行。相反，全渠道联络中心应该能够根据意图将客户重定向到提供最佳体验的渠道。
或者，假设查询无法完全自动化。在这种情况下，AI 代理可以收集联系人队列中的相关信息，并将其提供给现场代理，以便他们从交互一开始就个性化体验。
最后，当 AI 代理移交给现场代理时，它可以利用预测引擎来解释最佳代理来解决客户的查询，并筛选各种客户数据点。
另一种越来越受欢迎的路由技术是通过 WEM 解决方案发现哪些代理能够最好地处理特定查询，并设置算法以便他们获得更多此类联系。结果：更好的客户、员工和业务成果。
3. 精心策划考虑那些过于棘手或价值过高而无法自动处理的联系人。解决流程通常是怎样的？
人工智能在这方面可以提供帮助，它可以扫描客户对话记录，找到最佳路径，并通过座席协助解决方案共享这些知识。
在此基础上，这些解决方案将引导座席人员沿着正确的路径前进，实时共享来自内部解决方案的数据，帮助现场座席人员实现超个性化并加速体验。
联络中心还可以进行流程挖掘，以发现流程中的过程并将其自动化。
例如，即时座席人员可能需要填写表格。人工智能可以通过扫描内部系统来帮助自动填写表格，从而简化客户服务流程，并使其更加个性化。
4. 体贴入微当即时座席人员与客户接触时，他们可以使用各种技巧来实现个性化体验。
例如，如果客户似乎时间紧迫，座席人员应营造一种紧迫感。或者，如果客户很生气，他们应该给予肯定、同情和安慰。
这些都是老生常谈的话题。然而，在联络中心忙碌的一天中，这些经验很容易被遗忘。
这就是座席助理工具的用武之地，它提供实时指导，为座席人员提供利用这些软技能的实时机会，使他们更有亲和力，并建立联系。
这类工具可以通过跟踪实时客户情绪来提供指导。随着时间的推移，这些工具将变得更加智能，能够准确定位客户的情绪以及座席人员如何唤起客户的情绪。
有了这种洞察力，联络中心就能发现最佳实践，并通过座席助理应用程序对座席人员进行指导和强化。
5. 从摇篮到坟墓从接待客户的人工智能座席到接触后的跟进，许多联络中心现在都拥有了从头到尾超个性化服务体验的工具。
接触后跟进可能包括人工智能生成的解决方案摘要，供座席人员审查，并通过一键式流程发送。这样，客户就有了切实的参考。
联络中心还可以考虑：对于这种意图，是什么因素经常促使客户重复联系？然后，在接触后的后续行动中，嵌入有用的信息片段，预先阻止后续行动。
但要注意的是，过多的信息可能会引起新一轮的联系。不过，通过适当的测试，这不仅是一种使联络中心体验超个性化的切实方法，而且还能提高首次联络解决率（FCR）。
并非所有联络中心平台都支持这种超个性化。一些第一代云提供商已经落后于人工智能创新曲线，因为它们不是云原生的，而是依靠点解决方案来增强其平台。
相反，服务领导者应该选择能够无缝嵌入 AI 解决方案的供应商。供应商的发布节奏是判断是否符合要求的指标。如果供应商没有每月发布大量更新和增强功能，那就值得高度关注。
