客戶支援成本高昂，成效卻令人失望
在當今的客服環境中，沒有人是贏家。
客服人員要面對重複性工作、繁重的工單量、雜亂的文件，以及升級處理的延誤。客戶一再解釋問題、等待答覆而感到沮喪，企業也難以滿足客戶對優質服務的期待。高達 90% 的消費者期望客服能「立即」回應，而且超過半數的消費者表示，只要有過 1 次糟糕的客服經驗，就會放棄該公司、改用競爭對手。
儘管問題重重，每張支援工單的平均成本仍高達 $40，主要是人力成本，也包括用來儲存知識的多套重疊系統。Maven AGI 執行長 Jonathan Corbin 認為，客戶支援是亟需全面革新的痛點。他表示：「現有系統與孤立的資料，讓企業難以用具成本效益的方式提供優質體驗。長久以來，企業一直以為支援只有 2 種選擇：低成本，或高品質。」
訓練 GPT-4，樹立客戶支援新標準
過去已有許多企業嘗試以聊天機器人提供客服，但整體體驗大多不盡理想。機器人常誤解問題、給出無用的答案，或聽起來就像機器人。當時的 AI 模型還不夠先進，無法提供媲美真人的回答。
GPT-4 改變了這一切。產品長 Eugene Mann 表示：「GPT-4 是我們第一次看到近似人類智慧的技術，能夠解決溝通的最後一哩路。」
Maven AGI 分 3 個階段，將 GPT-4 訓練至符合客服情境：
- Maven 處理並匯入大量、多元的內容，不論格式為何。包括知識庫資訊，以及來自 Salesforce、Zendesk、Freshdesk、Slack、簡訊等平台的客戶互動紀錄。
- Maven 與 CRM 及企業 API 整合，理解使用者的情境，藉此提供個人化回應，並代表使用者執行動作。結合內容、情境與 API，Maven 運用 GPT-4 的能力配合每家企業獨特的語氣，並以 GPT-4 的推理能力回答問題、執行動作及建議後續步驟。
- 接著，Maven 會進行自我評估，嚴格分析自己的答案，確保有把握提供正確的答案與動作。
技術長 Sami Shalabi 表示：「這一代 AI 相較上一代模型的優勢之一，在於針對任何單一客戶，其實並不需要太多資料。大規模評估才是真正的關鍵。Maven 的做法已透過超過 1M 次客戶互動獲得驗證。我們的平台提供支援、CX 與產品主管所需的工具，讓他們能自信地回答客戶提出的任何問題。」
在多個接觸點全面提升支援品質
Maven AGI 提供完整的通路組合，打造更好的支援體驗，每個通路都展現了以 GPT-4 建構客製化代理的不同優勢：
- 對於想要自助服務的客戶，Smart Search 能在對外的知識庫或說明中心即時提供正確答案。
- 對於需要直接支援的客戶，AI 聊天機器人運用 GPT-4 的自然對話能力，引導客戶自行快速找到許多問題的答案。Maven AGI 會自動判斷問題是否超出能力範圍，並可將其轉給客服人員。
- 客戶問題升級後，由 AI 與真人協同合作。Maven 運用 GPT-4 的快速處理能力，即時向客服人員推薦資源與回覆。客戶不需提供太多背景資訊，因為 Maven 能參考包含答案的過往互動，或找出知識庫中不易察覺的內容。
由於 Maven 原生整合大多數 CRM 與支援工具，並能匯入結構化或非結構化資料，因此可以立即開始回覆工單、協助客服人員。在初始訓練後，它也會持續學習。
HubSpot 與 Tripadvisor 等企業導入 Maven AGI 後皆獲得正面成果。在所有導入 Maven AGI 的組織中，平均成果如下：
- 自主回答 93% 的客戶支援問題
- 解決客戶問題的平均時間縮短 60%
- 客服人員生產力提升至 2 倍，有更多時間與客戶真人互動，花更少時間尋找客戶問題的正確回覆。
- 每張工單成本從 $40 降至 $8，降幅達 80%。
計畫以 OpenAI 模型為基礎打造更多應用
對 Maven AGI 而言，運用 AI 改善客戶支援只是起點。他們看見運用 OpenAI 基礎模型改善其他業務職能與流程的巨大潛力。
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Maven AGI 的目標是釋放被困在輸入／輸出型工作中的人類潛能。客戶互動不僅限於支援，結合 Maven 與 OpenAI 的技術，將能強化支援、銷售與行銷等面向客戶職能之間的協調。
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