改善航企客戶服務，人工智能與數據分析結果能幫多少？

2018年03月19日

幾家美國航企經曆了2017年多個航班中斷事件後，顯然需要認真審視自己的客戶服務策略。遺憾的是，由于有些航企在一些地區處于近乎壟斷的地位，因此所提供的客戶服務常常不盡如人意。而這種不好的服務傷害到的，常常是經濟艙乘客。而高端常飛旅客則享受著迥然不同的客戶體驗。

隨著越來越多的客戶服務糾紛事件在社交媒體曝光，各航企也不得不設法解決在此方面的短板。各航企已發現了人工智能有助于管理超售、行李丟失和解決客戶其他痛點問題的能力，因此未來我們會看到人工智能等新興科技在航企的服務中發揮更加重要的作用。

航企怎樣使用基于人工智能的新興工具

人工智能是一個涵蓋廣泛的科技類型。其利用邏輯、決策樹、預測分析模型或機器學習來模仿人類智能，涵蓋了利用程序控制邏輯的系統和更高級的系統以及基于曆史或動態數據集的學習技術。

由人工智能驅動的工具正在與客戶服務團隊並肩執行大量不同任務。例如：此類工具經設置後可解決客戶的很多問題，包括辦理登機牌、通知登機口變更以及其他可輕松“推送”至客戶手機的數據。就客戶服務而言，人工智能型聊天機器人和虛擬助手日益廣泛的應用正在 改變客戶接收最新信息的方式。

此類解決方案和交互式語音應答系統讓航企能夠以經濟劃算的方式解答客戶提出的大量問題。冰島航空便是在臉書Messenger平臺上使用聊天機器人的航企之一。其通過這項技術讓乘客能夠以會話的方式查詢和預訂航班。用戶輸入其出行的詳細信息，系統則能夠理解“預訂航班”或“預訂經停航班”之類的詞彙。需要付款和選座時，該系統能夠無縫暢通地將頁面切換至冰島航空的官網。

各航企也在其業務中增加了人工智能技術。這樣代理就能夠利用這項技術完成更複雜的任務。若客戶因預計會出現惡劣天氣而希望變更航線，前往另一個目的地，人工智能便能夠向代理提供正確的選項，再由代理采取必要的措施。一些航企也開始在行李托運這一令客戶頭疼的流程中納入人工智能技術。

達美航空和新西蘭航空等航企正在利用人工智能和生物識別技術使得乘客在不需要人工介入的情況下也能夠完成登機手續辦理和行李托運。機器人和生物識別攝像頭能夠通過面部識別來驗證身份，再確認是否存在行李限制，無需乘客排長隊等待，便可將其直接送至登機口。

達美航空還使用了一項交互式語音應答方案。其特色是能夠進行自然語言處理。該系統覆蓋了數百個能夠附屬于客戶來電的客戶“標簽”，且是真人代理可見的。因此，真人代理通過交互式語音應答系統接收到來電請求時，便已經了解了來電者問題的相關背景。該智能系統可以通過實際的對話解析客戶真正需要什麽。

利用人工智能解決超售問題

解決超售問題是人工智能和數據的又一應用實例。各航企都在利用能夠收集乘客人口數據的解決方案，並相應調整自己提供的內容，使之與乘客可能存在的需求相匹配。因此，如果出現超售的情況，航企就能夠利用智能數據了解乘客群的相關信息，並向三口之家提供樂高樂園門票或向單人乘客提供現金作為補償。

如果更明智地利用人工智能，則最終導致類似“拖曳乘客事件”的超售噩夢是可以避免的。例如：人工智能程序可向航企提供幾乎實時的數據，讓其根據航班變更和延誤了解哪些乘客會登機。人工智能可利用預測性分析結果來確定讓某人登上某個航班是否為最合邏輯的舉措。也就是說，是否確定某位乘客或更多乘客需要下機。如果是，那麽可以另外提供哪些選項來避免這種情況出現，或至少讓受影響的乘客心情能夠好一些。

數據分析結果和客戶滿意度

盡管預訂和簡單的變更可在線上輕松解決，但仍有大量客戶認為自己在有問題時更願意與客戶服務代理交談。由于惡劣天氣或機械故障導致航班延誤時，乘客尤其希望有人盡快替他們改簽航班。

而許多此類呼叫中心缺乏的，都是與客戶來電的實際通話內容確切匹配的數據。這些呼叫中心或許有辦法記錄來電、來電時長和類似數據，但卻無法提供與實際對話內容相關的數據。

而這樣的解決方案可在語音分析平臺找到。此類平臺能夠錄入完整的來電對話內容，並將其轉換為可查詢的文本。這樣，管理人員就能夠監測和改進代理的表現。此類解決方案擁有巨大的價值，因為其為航企提供了能夠分析和分類的數據。近年來，人工智能通過機器學習和深度學習方法改進了語言模型的應用，使得驅動分析方案的語音識別技術在准確性上有了極大提升。

總體來看，語音分析讓航企的客戶服務管理人員能夠分析所有的來電、聊天與郵件內容，找出客戶體驗存在的趨勢，包括積極趨勢與消極趨勢。例如突然之間有大量乘客投訴某機場的地勤工作人員，或者系統還能夠發現某航企未運營有航班的一條城市配對航線有來自成千上萬名乘客的需求等。

這樣的系統幫助航企了解客戶喜好、向其展示怎樣利用預測模型來防止負面事件演變出嚴重的後果。分析方案足夠好的話，將捕獲來自多個客戶服務渠道的內容，這樣管理人員就能夠極為清晰地觀察客戶服務代理的表現並了解整個客戶曆程。

為何要利用自動化技術來了解客戶互動率

航企利用自動化技術分析對話內容，就能夠讓客戶服務代理了解其與客戶的互動通常有怎樣的語境，並讓其明白該怎樣改進。此類高級解決方案不僅能夠了解代理是否遵守了適當的規章制度，還能夠了解代理是否利用了有共鳴性的語言和正確的語調。預測模型能夠有助于識別是什麽語言帶來了積極的客戶體驗或期望的結果。航空出行可能會讓人壓力重重，由于惡劣天氣或飛機維修出現延誤時尤其如此，因為人們可能會由此錯過假期和人生中的其他重要事件。

能夠在聊天機器人、交互式語音應答方案和呼叫中心中利用人工智能的航企，能夠更快地向客戶交付服務，並向客戶提供更多有關聯性的信息。民航業由于參與方衆多而極為複雜。航企必需采用能夠充分利用所有數據點以及消除超售和行李丟失等問題的技術。同時，基于人工智能的工具也能夠為呼叫中心的代理提供持續的反饋意見。

表現一直欠佳的客戶服務代理要麽就其需要改進的領域接受培訓，要麽就讓出自己的位置。表現一直優秀的代理則可適當獲得獎勵，並可將其成功用于對話的語言融入到對其他代理進行的培訓中。這樣做，才能夠讓代理向乘客提供的客戶服務質量實現提升。（本文編譯自tnooz）

新聞來源：旅航同行