在杂货零售中利用Rasa对话式 AI

客户的期望值越来越高，杂货店面临着满足这一需求的挑战。卓越的客户服务直接且显着地影响销售和客户忠诚度，特别是考虑到四分之三的客户会在提供卓越客户体验 （CX） 的企业上花费更多。

事实证明，零售业中的人工智能正在改变游戏规则。通过增强客户互动和简化流程，人工智能正在为客户服务设定新的标准。AI 驱动的系统可以管理复杂的查询，提供个性化帮助，并确保流畅的购物体验。

Rasa 正在引领这一转型，帮助主要零售客户提高客户满意度并降低运营成本。通过集成 Rasa 的对话式 AI，企业可以更有效地响应客户需求，从而提高客户忠诚度和运营效率。

在这篇博客中，我们将研究杂货零售如何与人工智能一起发展。我们将讨论传统挑战，展示 Rasa 的解决方案如何发挥作用，并提供对实际应用的见解，展示复杂的 AI 技术如何增强卓越服务。

杂货零售的现状

当今市场充斥着杂货零售商面临的在线和店内挑战，例如：

• 波动的供应链
• 多样化的消费者偏好
• 对无缝购物体验的需求不断增长

积极主动的客户服务确保购物体验顺畅愉快。在问题给客户带来不便之前解决问题的一些策略包括：

• 个性化推荐
• 及时更新产品可用性
• 响应迅速的客户支持

卓越的客户服务可以让客户感到被重视和理解，从而大大增加他们回头客的可能性。这种方法可以建立忠诚度并鼓励口碑推广。

但是，人工智能如何帮助解决这些问题呢？当我们继续下一部分时，很明显，并非所有的人工智能解决方案都是平等的，传统的聊天机器人往往无法满足现代需求。

传统聊天机器人面临的挑战

在杂货零售中，传统的聊天机器人经常会遇到各种问题，这些问题会对客户满意度和运营效率产生负面影响。以下是主要挑战的细分：

处理可变性和复杂性：杂货店购物者的问题范围从产品可用性到过敏问题。传统的聊天机器人通常不理解这些问题的多种提问方式（即啰嗦、文化细微差别、拼写错误等），从而导致客户感到沮丧。

善解人意的回应：客户期望得到理解和同理心，尤其是在处理退款或产品问题等问题时。传统的聊天机器人会以僵化的、预定义的答案做出回应，通常无法提供积极的客户体验所必需的类似人类的交互。

增加运营成本：由于其功能有限，传统聊天机器人经常将问题上报给人工代理。这会中断客户服务流程，通常会为每次交互增加 20-60 秒，因为实时座席必须查看以前的聊天历史记录。如果聊天是在下班后进行的，客户必须等到第二天才能回复。

客户忠诚度风险：Zendesk 报告称，超过一半的消费者会在一次糟糕的体验后转向竞争对手。此外，超过一半的人在处理客户支持时感到压力和疲惫，这凸显了对更强大的聊天机器人的迫切需要。

Rasa 的对话式 AI 用例

我们将探讨 Rasa 的对话式 AI 应用程序如何专门增强杂货零售业的运营。

处理退款请求

客户在遇到问题时希望得到快速而直接的解决方案，例如收到发霉的蘑菇。我们最新的对话式 AI 技术 CALM（具有语言模型的对话式 AI）将退款请求映射到定义的工作流程中。这样可以有效地管理和理解各种退款情况，并指导客户解决问题。

提高客户参与度

四分之三的消费者希望人工智能能够与人类代理服务水平相匹配。借助 Rasa，您可以主动帮助客户满足同理心的需求，例如验证订单详细信息、发放退款以及跟进个性化优惠（即退款后相关商品的折扣）。

自定义操作和流程管理

一致性对于维持客户信任至关重要。Rasa 技术确保逻辑对话流畅，即使客户偏离或重新访问以前的话题也是如此。建立紧密的流程可以有效地管理对话，并在整个交互过程中保持准确性和理解。

追加销售和交叉销售

通过根据上下文推荐产品，增加收入并改善购物体验。例如，如果客户提到周末烧烤的计划，助手可以根据当前的天气预报和客户的购买历史推荐相关产品，例如烧烤酱或餐具。

Rasa 的对话式 AI 在杂货零售中的优势

Rasa 的对话式 AI 通过以下几种有效的方式增强客户互动和运营效率，从而改变杂货零售业：

提高客户满意度

通过高效解决查询，Rasa 减少了对人工座席干预的需求。此功能至关重要，因为 40% 的座席报告说，当客户无法独立完成任务时，他们会感到沮丧。借助 Rasa，客户可以享受更快的解决方案，从而显著提高满意度和忠诚度。

提高运营效率并降低成本

对话式 AI解决方案简化了客户交互，从而减少了座席在通话或实时聊天上花费的时间。通过最大限度地减少座席的参与，Rasa 有助于节省宝贵的时间和资源，使客户服务流程更加高效。

利用数据提供更好的服务

Rasa 的技术增强了消费者数据的使用，解决了一个常见问题，即 60% 的客户服务代理认为缺乏消费者数据是提供有效服务的障碍。通过更好的数据集成，座席可以更了解情况并做好准备。

确保无缝的全渠道通信

40%的消费者高度重视多种通信选项，70%的消费者希望座席能够跨渠道拥有完整的背景信息，Rasa的技术确保了所有平台的无缝集成。无论客户是通过电话、网络还是移动设备联系，他们都会收到一致且明智的回复。

积极主动的客户参与

您可以通过提供个性化推荐和及时的促销活动来主动与客户互动。这改善了客户体验，并为额外的销售开辟了机会，有效地将日常互动转化为创收时刻。

在需求成为问题之前预测需求

在这个行业中，超过 50% 的消费者在一次糟糕的体验后转向竞争对手，并且客户疲劳很常见——超过一半的人报告说在与客户支持互动时压力增加——Rasa 积极解决问题的方式改变了游戏规则。它预测客户需求并在问题升级之前提供解决方案。

结论

在杂货零售业取胜的关键在于您如何与客户沟通。Rasa 的对话式 AI可以帮助您使这些交互变得有意义和高效，从而超越客户期望、简化运营并提高成本效益。

深入了解客户需求并以建立忠诚度和满意度的方式做出响应，将传统聊天机器人解决方案与高级对话式 AI 区分开来。凭借无缝的全渠道支持和积极的客户参与等功能，Rasa确保每次互动都是给客户留下深刻印象和留住客户的机会。

原文链接：https://rasa.com/blog/leveraging-conversational-ai-in-grocery-retail/