客户期望因渠道而异，这就是为什么许多企业通过各自的渠道来处理和评估 CSAT。例如，由于聊天通常速度快且具有事务性，客户可能不太愿意在聊天结束时进行 CSAT 调查，但可能更愿意通过电子邮件进行点滴 CSAT 调查。当 CSAT 按渠道细分时，企业可以在与客户互动的各种渠道中更有针对性地改善客户体验。
比较人类驱动和人工智能驱动体验的满意度
许多企业都特别关注人工智能主导的服务，以便他们可以开始跟踪人工智能投资的投资回报率。客户服 墨西哥赌博数据 务和支持领导者不仅试图量化人工智能处理简单查询的效果，而且还试图了解人工智能和代理主导服务之间的客户体验差异。
为了了解两种服务类型之间的细微差别，建议分别评估人工解决的查询和机器人解决的查询，以推动更有针对性的改进。
例如，机器人交互的 CSAT 现在可能涵盖更多更简单的查询。人工智能是否能够正确理解客户查询？人工智能是否提供了正确的帮助中心文章？如果需要人工协助，过渡是否快速无缝？然后，企业可以回顾他们的聊天流程，看看哪些逻辑和流程可以更顺畅。
这些评估与人与人之间的互动 客户至上组织的基础：CX 是全公司的目标 不同，后者现在可能涵盖更多复杂的查询。客服人员是否在 SLA 范围内做出响应？升级是否因产品错误而发生，客服人员是否能够以同理心处理？是否有合适的主题专家 (SME) 参与其中，他们是否迅速做出响应？这些见解使企业能够更深入地了解哪些领域（客户旅程、产品改进、运营等）应该改进。
如果客户查询先由 AI 处理，然后再转交给客服人员，结果会怎样？根据目标，CSAT 可以归因于多个断点。有些公司可能会选择将聊天中的一些查询归功于 AI，然后才需要将后续问题上报给客服人员。其他公司可能会将解决方案归功于关闭工单的客服人员。无论如何，每个断点都提供了深入研究如何更有效地解决问题的机会。
增强团队能力，提高 CSAT
客户服务团队仍然是卓越客户体验的支柱。人工智能不会取代人类支持；相反，它将允许人类做只有人类才能做得最好的事情，无论是提供富有同理心的回应还是深入解决技术含量高的问题。
为了让客服人员发挥出最佳水平，他们需要拥有合适的工具和流程。这意味着可以轻松访问客户数据、实时团队协作、实用的 AI 帮助、更自动化的工作流 细胞数量 程和可操作的指标。
这些原则让 Front 屡获殊荣的支持团队的平均 CSAT 达到 98% — 比行业平均水平高出 13 个百分点。为了帮助您的团队实现同样的目标，我们最近公开了我们支持团队的剧本。