当谈到客户关系时，保持竞争力正成为不断发展的行业中的一项重大挑战。顾客的要求越来越高。他们的要求变得越来越复杂。面对某些客户问题，公司很难提供快速且令人满意的解决方案。
他们遇到了许多与客户以及顾问内部相关的问题：
- 客户服务面临大量的请求，管理和控制起来特别困难。
- 顾问面临许多低附加值的请求，这占用了他们的时间并降低了他们处理更复杂请求的效率。
- 客户还会浪费时间搜索所需信息，有时甚至无法完成购买过程。
- 客户服务人员无法总是找到正确的信息来满足客户期望，从而导致客户沮丧和满意度下降。
结果导致整体满意度下降，直接影响公司的声誉和品牌形象，最终导致销售额下降。
为了解决这些问题，了解如何组织和管理公司内部的知识以及采用聊天机器人等先进的客户关系工具正成为公司的必需。自然语言处理和生成式人工智能是支持公司进行知识管理、支持客服人员工作以及在整个购买过程中为客户提供持续帮助的技术。
要了解有关管理客户服务和知识的更多信息，请查看我们的专门文章：
- 如何创建和优化客户知识库？ 7个关键步骤！
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生成式人工智能之前：NLP 时代
在生成式人工智能出现 WhatsApp 数据 之前，传统的聊天机器人使用自然语言处理(NLP)技术和决策树来响应用户并指导他们解决问题。这种形式的人工智能可以分析和理解用户请求，然后选择采取的行动来最准确地响应客户请求。
持续自动化和意图分析
最初，NLP 聊天机器人主导的方法旨在通过响应客户请求来实现客户服务自动化，以提供全天候服务。这项技术允许聊天机器人收集数据以改善用户体验。它是一个聊天机器人，可以让你随时回应客户。
当客户向 NLP 聊天机器人写 如何使用登陆页面生成卖家线索 下他们的请求时，后者会试图检测客户表达的意图。一旦捕捉到这个意图，聊天机器人就会对其进行分析，并从预定义的响应云中选择最合适的响应。这些响应是为了回答客户的所有假设请求而创建的元素，并被注入到聊天机器人中。
例如，客户提出以下问题：“我如何退货？ »
聊天机器人能够检测到自然的回复意图，并通过将客户重定向到正确的服务或快速为他们提供解决问题所需的资源来回应客户。
NLP 的问题
基本上，NLP 聊天机器人的 电话行销名单 更传统方法并不是处理客户服务的好方法。然而，考虑到某些请求的复杂性及其有时非常不寻常的表述，NLP 聊天机器人不再是足够可靠和连贯的工具来提供最佳响应。