课程ID:37200

李勇:数据分析培训|借助AI重塑客服流程,提升服务效率与客户体验

在AI驱动的金融服务转型浪潮中,企业如何突破客服运营效率低下的困境?这门课程结合前沿数据分析技术与AI应用,帮助学员识别并优化客服流程中的痛点,实现智能化转型。通过实际案例和系统性学习,掌握从数据分析到流程重塑的全链路能力,助力企业提升服务质量与客户满意度。

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曹大嘴老师
  • AI赋能探索AI技术在客服领域的应用前景,理解其在提升服务效率与客户体验方面的潜力。
  • 数据分析学习数据分析方法,识别客服运营中的痛点与优化机会,为智能化转型奠定基础。
  • 流程重塑掌握新型客服流程设计与人机协作模式,推动企业向智能客服转型。
  • 技术应用深入了解Agent和RPA等技术的应用方法,为客服场景的智能化提供技术支持。
  • 转型评估构建数据驱动的客服转型评估体系,确保转型过程的有效性与可持续性。

从数据到智能:构建高效客服转型的全新框架 课程涵盖AI赋能、数据分析应用、流程设计与技术实现等多个维度,帮助学员全面掌握客服转型的关键要素,构建高效的智能客服体系,提升企业竞争力。

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全方位解析客服转型的关键环节

通过深入分析和实践,课程将帮助学员在多个关键环节上实现突破,从而构建高效的智能客服组织。
  • 智能客服发展趋势

    分析传统客服模式的局限性及AI技术在客服领域的应用现状,了解行业转型的必要性。
  • AI能力实战

    通过实操演示掌握智能问答、咨询服务与业务办理的AI应用,提升实际操作能力。
  • 客服数据分析

    学习关键指标体系设计与会话质量评估,利用数据分析工具识别效率瓶颈。
  • AI工具应用

    熟悉智能客服技术栈,掌握各种AI工具在客服场景中的具体应用方法。
  • 人机协作流程

    设计高效的人机协作流程,确保人机交互的顺畅与效果。
  • 新流程实施

    掌握变革管理策略与员工培训体系,推动新流程的有效落地。
  • 技术实现路径

    深入理解Agent与RPA等新技术的集成应用,规划实施路径,确保技术落地。
  • 案例分析

    通过真实案例分析,加深对智能客服解决方案设计与实施的理解与应用。
  • 成果展示

    通过小组讨论与汇报,分享各自的优化方案,提升团队协作与创新能力。

掌握客服转型的实战技术与策略

完成课程后,学员将具备从数据分析到流程设计的全方位能力,为企业的智能客服转型提供有力支持。
  • AI大模型应用

    理解AI大模型在客服场景中的能力边界,提升对AI技术的应用能力。
  • 痛点识别

    运用数据分析方法识别客服运营中的关键痛点,为优化提供依据。
  • 新型流程设计

    设计基于AI的新型客服流程,提升客户服务的智能化水平。
  • 技术应用能力

    掌握Agent和RPA等技术在客服场景中的具体应用方法,增强技术实力。
  • 转型评估能力

    建立数据驱动的客服转型评估体系,确保转型的有效性与可持续性。
  • 协同工作能力

    提升团队在流程重塑中的协同工作能力,推动组织的整体转型。
  • 案例分析能力

    通过案例学习,提升对实际应用场景的分析与解决能力。
  • 变革管理能力

    掌握推动新流程落地的变革管理策略,提升组织变革的适应能力。
  • 创新思维

    培养创新思维,推动客服流程的持续优化与提升。

解决企业在客服转型中的核心问题

通过系统的学习与实践,帮助企业有效解决客服转型中的关键问题,提升整体运营效率。
  • 运营效率低下

    通过数据分析与AI技术,识别并优化客服流程,提升整体运营效率。
  • 人力成本高企

    运用智能客服解决方案,降低人力成本,实现更高效的资源配置。
  • 服务体验不一致

    通过流程重塑与AI应用,确保客户在不同渠道获得一致的服务体验。
  • 技术应用不当

    帮助企业掌握AI与自动化工具的有效应用,避免技术浪费与失效。
  • 转型评估缺失

    建立数据驱动的评估体系,确保转型过程中的每一步都能得到有效监控与调整。
  • 员工抗拒变革

    通过变革管理策略与培训,减轻员工对新流程的抵触,促进新模式的接纳。
  • 协同工作障碍

    提升不同部门之间的协同能力,确保信息流通与工作效率。
  • 创新能力不足

    通过案例学习与创新思维训练,提升团队的创新能力与市场适应能力。
  • 市场竞争压力

    借助智能客服转型,增强企业在市场中的竞争力,提升客户忠诚度。

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