我們都有過這種經驗：電話一直在等候，反覆聽著同一段令人煩躁的音樂，懷疑到底會不會有人接聽。在 2025 年，這種經驗不只令人沮喪，更是毫無必要。
多年來，企業處理客戶支援的方式只有一道簡單的公式：工單越多，就聘用越多客服人員。但這種策略無法有效擴展。我很清楚，因為我在 HubSpot、Sprinklr、Adobe 等業界領導企業帶領客戶成功團隊時，親自嘗試過。無論我們聘用多少客服人員，同樣的挑戰總是一再浮現：
- **等待時間過長：**需求往往超過招募速度，讓客戶苦苦等候。
- **服務品質不一：**品質取決於客服人員的人力與經驗。
- **成本高昂：**單靠增加人力來擴展，既昂貴又耗時。
與此同時，客戶的期望已經改變。他們現在期待快速、個人化且主動的支援，許多企業卻仍仰賴為「等待尚可接受」的年代所打造的被動模式。
傳統支援模式並非為當今的需求而設計。企業需要可擴展、全天候運作的解決方案，而 AI 驅動的客戶支援正指引出一條道路。
AI 對客戶支援的商業影響
客戶流失每年讓美國企業損失 $168 billion，且有 65% 的客戶曾因服務體驗不佳而更換品牌。訊息很明確：快速、有效的支援，如今比以往任何時候都更是一項競爭優勢。
客戶期望與過時支援模式之間的落差日益擴大，而這正是 AI 發揮作用之處。AI 驅動的支援已經帶來成果：
- 更高的客戶滿意度：銀行平台 Rho 運用 Maven AGI 改善內部訓練並加快解決速度，即使支援需求每月成長 12%，仍維持 95% 的 CSAT。
- 客戶問題解決時間平均縮短 60%：我們客戶的顧客問題獲得更快解決，真人客服的生產力也提升了一倍。
這些改善不只是效率的提升。AI 正將客戶支援轉變為可擴展的職能，同時改善客戶與員工的體驗。
提供智慧化的解決方案
第一波 AI 驅動的支援著重於基本的聊天機器人。如今的 AI 則能即時、準確且個人化地解決問題。
在 Maven，我們打造的平台已協助自主解決高達 93% 的客戶詢問，這個平台能夠：
- 從 CRM、帳務系統和內部知識庫擷取即時資料，提供個人化回覆，
- 從每次互動中持續學習，提升準確度並預測未來需求。
以常見的帳單問題為例：傳統上，客戶可能要操作互動式語音應答（IVR）系統、等候 20 分鐘才接通客服人員，而且還得多次重複說明問題。我昨晚就和 xFiniity/Comcast 經歷了這一切，真的非常令人沮喪。憑藉 AI 的進步與我們所打造的技術，客戶可以立即獲得個人化的解決方案——無論是費用明細、退款選項，還是主動調整——完全不需要真人客服。
無需等待。沒有制式回覆。沒有挫折。
真人客服的定位
AI 正在重塑真人客服的角色，讓他們能專注於更複雜、更高價值的工作。支援團隊不必再處理重複性的詢問，而能將時間投入解決問題、建立關係，以及主動與客戶互動。
像 Rho 這樣的企業，已經在客戶滿意度與客服生產力兩方面都看到改善。
Rho 營運暨客戶體驗資深副總裁 Stas Johnson-Chyzhykov 表示：「我們的目標是盡量減少團隊花在瑣碎事務上的時間，讓他們專注於高複雜度的任務，真正發揮專業所長。」
將例行詢問交由 AI 處理後，團隊的投入度更高，也更有能力處理有意義的客戶互動。
支援的未來：主動、預測、零阻力
我投入整個職涯所面對的挑戰，從未像現在這樣關鍵，也從未像現在這樣有解。我們在客戶身上看到的真正機會，不只是更快解決問題，而是在問題發生前就預見它。我們的技術已經交到客戶手中，協助他們從被動支援轉向主動互動。以下是一些例子：
- 預測分析將標記高風險帳戶，讓團隊在客戶考慮離開前及時介入。
- 情緒分析將偵測客戶的挫折感，在不滿轉化為流失前升級處理。
- 自動化工作流程將在客戶察覺之前，就解決登入失敗或帳單差異等常見問題。
充分發揮 AI 潛力的企業將樹立新標準。而那些不這麼做的企業呢？他們只會讓客戶繼續等待。
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