Zoom On Zoom：我们如何由内而外重塑客户体验

随着 AI 革命的尘埃落定，客户体验为何需要升级已显而易见。为了保持品牌忠诚度，如今的消费者期望获得即时、准确的解决方案、自助式聊天机器人、个性化互动以及多渠道选择。然而 65% 的消费者表示在经历负面体验后会放弃品牌，因此重新评估客户体验计划以确保客户满意度比以往任何时候都更加重要。 

正如一些客户体验分析师预测的那样，普通虚拟代理将更加深度地融入客户互动平台，为响应式 AI 代理的普及铺平道路，从而提供更加个性化的体验。伴随这一转型，企业需要通过提升 AI 代理的能力，使其能够自主处理低价值的交互事务，从而释放人工代理的精力，让他们可以专注于更复杂的任务，以此提升企业的客户体验能力。

在 Zoom，我们通过由 Zoom 员工构建并部署的 AI 优先的自助服务解决方案 Zoom 虚拟坐席，亲眼见证了这一转型。作为更广泛的 Zoom CX 产品套件的一部分，ZVA 使客户能够随时获得所需的支持。无论是搜索“加入会议”或“升级账户”等常见问题的帮助，还是将问题上报给坐席，我们的客户都可以快速准确地解决其问题。 

自从我们开始通过 Zoom 网站向客户提供这项技术以来，我们实现了 97% 的自助解决率— 即在 100 次客户与智能虚拟坐席的对话中，有 97 次无需人工坐席介入即可成功解决问题。这一成功推动了更广泛的改进：我们的客户满意度 (CSAT) 提升了 28%，查询不匹配率降低了 35%，平均处理时间也有所减少。 

但我们在开始时并非如此。 

与许多快速发展的公司一样，Zoom 的前景和技术需求在不断发展，先前的聊天机器人功能很快就无法满足我们的需求。我们需要一个可扩展的解决方案，使我们能够保持我们想要维持的高水平客户满意度。由于每个月有数以百万计的客户请求和聊天机器人会话，是时候做出改变了。

如今的消费者渴望个性化体验，高达 85%的消费者期望客服人员态度友善，82% 期望他们具备专业知识。。自 2022 年 Zoom Contact Center 推出以来，我们收购了对话式 AI 平台 Solvvy，并着手开发 Zoom Virtual Agent (ZVA)。

在 Zoom Virtual Agent 的工作流开发过程中，我们发现了关于客户旅程的新洞察，这些是旧版聊天机器人所缺失的。借助先进的指标体系与深度分析能力，我们的团队能够准确定位客户在何处、以何种方式寻求帮助，并重新设计工作流以加速问题解决。

而在构建与优化工作流方面，流程也变得前所未有的简单。借助 Zoom AI Studio 中的无代码设置，上手十分便捷。我们只需用自然语言定义虚拟代理的使命，连接所需的知识与数据源，再启用可执行实际操作的技能即可。从查询订单、更新账户到处理退货等操作，都可以交给 Zoom Virtual Agent 来完成。上线前，我们还可以进行情景模拟演练，查看该坐席在真实场景下的表现。

这类可快速测试并随时调整的改进，正在带来实实在在的价值。Yuliya 分享了这些变化为团队及客户带来的影响：

“现在，AI 的对话能力可以跟随对话进程，即使客户中途切换话题也不受影响。它始终保持同理心，从知识库中调取所需信息，并即时搭建引导式工作流，让客户在一次顺畅的体验解决所有问题。”

作为消费者，谁没遇到过这种情况：和聊天机器人聊着聊着就卡住了，问题怎么也推进不了？既无法获得有效帮助，又无法转接至人工客服。而借助 Zoom Virtual Agent，当对话需要转接给人工客服时，AI 专家助理会将完整的对话上下文一并移交，实现无缝交接，客户无需重复说明情况。

Zoom Virtual Agent 通过具备对话记忆与推理能力的智能体 AI，突破了传统的一问一答模式。这意味着它能跨多个步骤理解上下文，随对话变化灵活调整，必要时还能自主执行操作，而不是把客户硬塞进固定的决策流程。

通过与 ServiceNow（众多受支持的第三方应用之一）深度集成，Zoom Virtual Agent 可在自助对话中调取所需上下文，访问近 4,000 篇知识库文章，并直接执行操作。将如此大量的文章纳入知识库后，我们就能围绕不同主题训练 Zoom Virtual Agent，而无需投入时间为每个具体意图构建范围有限的专用流程。最终结果是更快解决问题、答案更加准确，客户体验也顺畅得多。

通过集成后端系统并运用自动化技术，Zoom Virtual Agent 还可更高效地解决各类具体的客户问题。例如在 Zoom，我们首先通过 API 获取客户账户详情，随后利用 AI 分析客户所处情境，规划解决步骤，从而确定最佳处理流程。这样一来，我们就能对许多用例实现个性化处理，而无需为每一种场景单独开发一套工作流。

针对更复杂的问题，我们采用先进的检索增强生成（RAG）技术。通过为 RAG 提供一个内容全面的文章库，Zoom Virtual Agent 能够交叉引用多个知识库来源，为客户生成更全面、更精准且更个性化的答案。这意味着自助服务可以解决大多数问题，加快处理速度，并缩短整体处理时长。数字客户体验负责人 Jeff Harling 对这一成果感到非常兴奋：

“RAG 技术的集成对我们而言是一次重大突破。它借助 AI 显著提升了 Zoom Virtual Agent 回答客户更抽象问题的能力。”

理解客户旅程意味着研究用户如何以及在何处找到他们所需的支持。这需要挖掘更深层次的数据。传统上，坐席辅助工具往往仅从首次查询（通常是问候语）中提取文章，这无法为理解客户问题提供太多见解。借助 ZVA，我们的客户支持团队能够获取所需信息，以调整流程来匹配客户意图。 

“我非常喜欢能够查看查询记录，并通过筛选特定查询来识别客户的需求。”Yuliya 评论道，“我可以看到关于我们匹配到某个意图的频率或是否存在未匹配情况的分析。这些信息显示了我需要调整或添加意图的地方，这正是帮助我们快速降低未匹配查询数量的关键。” 

我们不仅可以帮助客户更快地解决问题，我们目前使用的 AI 聊天机器人还能处理我们每月收到的数以百万计的自助服务互动信息，从而减轻了支持坐席的负担。

此外，据报道，93% 的客户可能会在提供卓越客户服务的公司进行重复购买。ZVA 的智能路由功能使客户能够将对话升级至人工坐席，并将聊天记录无缝转移，而无需客户重复描述问题。这不仅简化了客户与坐席之间的互动，还让客户服务坐席能够更深入地了解客户需求，从而解决问题。我们的客户满意度 (CSAT) 评分不断上升，以及诸如“无需改进，这是我体验过的最佳服务助手”的反馈表明，ZVA 正在帮助我们实现客户所期望的卓越服务。

如今，客户使用自助服务比以往更便捷。不同于市面上许多需要大量编写关键词变体的聊天机器人，我们专有的智能体 AI 能力可基于客户的自然语言，准确理解其需求。我们的新一代 Zoom Virtual Agent 甚至能够处理复杂问题：它会记住此前对话中的关键信息，并像人工客服一样主动追问以澄清需求。此外，Zoom Virtual Agent 内置自然语言理解（NLU），可从容应对出乎意料的提问、不同口音以及发音不清等情况，在无需升级到人工处理的情况下也能妥善解决棘手问题。与传统“基于规则”的聊天机器人相比，这种更高水平的智能不仅维护成本更低、总体拥有成本（TCO）更优，也能带来更好的客户体验。

在当前普遍要求“用更少资源做更多事”的环境下，增聘客服人员或将工作外包往往并不可行。此外，新员工入职培训往往耗时、成本高，甚至存在风险。Gartner 预测聊天机器人将在未来几年成为主要的客户服务渠道，因此越来越多的企业正在探索将 AI 融入客户体验以保持竞争优势。

Zoom Contact Center 和 Zoom Virtual Agent 可帮助您在企业内部利用 AI 与机器学习，实现更可观的投资回报。我们的客户体验解决方案构建于 Zoom 平台之上，可与主流 CRM 系统及服务台软件集成，从而助力您有效扩展客户服务规模。借助 AI 驱动的平台，我们让团队更智能地协同工作，以满足客户日益增长的期望。

了解我们如何为您提供帮助：

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