Email Dataset

人工智能工具可以定期分析客户数据以识别趋势、偏好和痛点。

例如，人工智能可能会发现许多买家会询问运输时间。有了这些信息，您就可以更新网站或营销材料，让这些细节更加明显，减少客户联系的需要。

这种技术的分析用途正变得越来越流行。Gartner 预测，到 2025 年，80% 的支持团队将应用 AI来改善客户服务体验和代理效率。

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需要了解的 8 个关键 AI 客户支持应用程序
在实施 AI 客户服务工具之前，您必须了解它们的工作原理。这些基础 保加利亚赌博数据 知识将帮助您根据企业的独特用例选择合适的软件。

以下是您需要了解的八种人工智能技术和应用。

自然语言处理（NLP ）

人工智能理解和处理人类语言的基础。如果没有 NLP，人工智能聊天机器人就无法理解和创建文本。

机器学习

人工智能工具使用数据和算法来改进自身，使得响应更加准确和个性化。

大型语言模型(LLM)

经过大量文本数据训练的先进人工智能模型可以理解并生成更自然、更细致、更像人类的文本。

生成式人工智能

一种可以创建内容（例如图像、文本甚至音乐）来与客户互动的人工智能。

情绪分析

AI 使用 NLP 和机器学习来判断文本中的情感，从而做出更具同理心和情境感知的回应。

预测分析

人工智能利用历史数据和机器学习来预测未来的客户行为、主动响应并个性化互动。

聊天机器人

一种对话式人工智能，它使用上述所有技术来适当地响应客户并将查询发送给合适的人工代理。

全渠道支持

AI 可以处理跨多个渠道（例如电子邮件、聊天和社交媒体）或联络中心的查询，以确保无缝的客户体验（CX）。



了解这些术语和技术意味着您在寻找人工智能解决方案时会获得更好的信息 - 并且更有可能选择那些产生积极影响的解决方案。