产品详细介绍

[24]7.ai 是一家专注于客户体验管理（Customer Experience Management，CXM）的解决方案与服务提供商，核心产品为 [24]7 Engagement Cloud。该平台将多年的全球联络中心运营经验与人工智能技术相结合，为企业提供从获客、服务到忠诚度经营的一体化客户体验能力。

[24]7 Engagement Cloud 属于 CCaaS（Contact Center as a Service，联络中心即服务）平台，通过统一的云端架构，将语音、在线聊天、消息、社交媒体等多种渠道整合在一起，帮助品牌在每一个客户触点上提供一致、顺畅的体验。平台重点强调以下几方面能力：

  1. 自动化与智能应答
    利用 AI 和自然语言理解技术，为客户提供即时、准确的自动化回答，覆盖常见问题与标准流程，显著提升首次问题解决率（FCR），减少等待时间和人工坐席压力。

  2. 个性化与情境化体验
    平台通过整合历史互动记录、行为数据和业务规则，为每位客户生成个性化、动态的交互内容。在不同渠道和会话中保持上下文连续，使客户无需重复描述问题，提升整体满意度。

  3. 精准营销与目标触达（Targeting）
    借助 [24]7 Target 等能力，企业可以设计个性化、动态和高度定向的营销与服务信息，在合适的时间、合适的渠道触达合适的用户，从而提升转化率和数字化渠道采用率。官方案例显示，某全球品牌通过该能力实现了约 180 万美元的增量营收。

  4. 全量互动分析与洞察
    平台支持对 100% 客户互动进行分析，而不仅仅是抽样。通过语音与文本分析、情绪识别和趋势洞察，帮助企业发现服务瓶颈、优化话术脚本、改进流程，并将洞察快速转化为可执行的运营动作。

  5. ACE 全球运营框架
    [24]7.ai 提供名为“ACE”的全球运营框架，将最佳实践、流程标准和绩效管理方法嵌入平台与服务中，帮助跨区域、多语言的大型企业在全球范围内保持一致的服务质量和运营效率。

  6. 坐席赋能与工作体验优化
    平台为人工坐席提供智能辅助工具，如推荐应答、知识库快速检索、下一步行动建议等，使坐席在每一次互动中都能更高效、更有信心地解决问题，从而提升坐席体验并降低培训成本。

凭借在联络中心运营领域的深厚经验，[24]7.ai 将数据、流程与技术深度融合，帮助企业在数字化转型中实现：

  • 数字渠道采用率大幅提升
  • 客户满意度与忠诚度显著提高
  • 收入与转化率获得量级级别的增长

平台已被全球多家大型品牌采用，覆盖电信、零售、金融、消费品等多个行业，并通过成功案例验证了其在自动化服务、在线聊天解决率提升和营收增长方面的实际效果。

简单使用教程

以下为企业采用 [24]7 Engagement Cloud 的简明上手流程，帮助你快速理解从接入到运营优化的大致步骤：

  1. 需求梳理与目标设定

    • 明确当前客户服务与营销中的主要痛点，例如：呼叫量过高、在线聊天解决率低、数字渠道使用率不足等。
    • 设定可量化目标，如：提升首次解决率、缩短平均处理时长、提高自助服务占比、增加转化率或增量营收等。

  2. 渠道与场景规划

    • 确定需要接入的平台渠道：电话、网站在线客服、App 内消息、社交媒体、短信等。
    • 为每个渠道梳理典型客户旅程和关键场景，例如：账单查询、订单跟踪、套餐变更、售后支持、促销活动触达等。

  3. 接入 [24]7 Engagement Cloud 平台

    • 与 [24]7.ai 团队或合作伙伴对接，完成账号开通与基础配置。
    • 将现有联络中心系统、CRM、工单系统等与平台进行集成，确保客户数据和历史记录可以在各渠道共享。
    • 配置品牌信息、服务时间、语言偏好等基础参数。

  4. 设计自动化流程与对话

    • 使用平台提供的可视化流程设计工具，搭建常见问题和标准业务流程的自动化对话，如：身份验证、信息查询、简单变更操作等。
    • 为不同客户群体配置个性化规则，例如：针对新用户、VIP 用户或特定活动人群推送不同的欢迎语和引导路径。
    • 预设从机器人到人工坐席的无缝转接逻辑，确保复杂问题可以快速升级处理。

  5. 配置坐席工作台与知识库

    • 为人工坐席开通登录账号，配置权限和队列分配规则。
    • 在坐席工作台中启用智能推荐、知识库检索等功能，导入常见问题解答和业务文档。
    • 根据业务线或语言划分坐席团队，确保不同类型请求能路由到合适的坐席组。

  6. 启用分析与监控

    • 在平台中开启互动分析功能，对语音和文本会话进行实时与历史监控。
    • 设置关键指标（KPI）仪表盘，如：解决率、平均响应时间、客户满意度、机器人拦截率、转化率等。
    • 定期查看报表和趋势，识别高频问题、流程瓶颈和客户情绪变化。

  7. 持续优化与 ACE 框架应用

    • 结合 ACE 全球运营框架的最佳实践，对话术、流程和路由策略进行迭代优化。
    • 根据分析结果调整自动化覆盖范围，将更多标准化场景交给机器人处理，释放人工坐席处理高价值问题。
    • 对坐席进行针对性培训，利用平台提供的互动回放和案例分析提升整体服务水平。

  8. 扩展到营销与增长场景

    • 在服务稳定运行后，进一步启用 [24]7 Target 等精准触达能力，将平台用于交叉销售、促销活动和个性化推荐。
    • 通过 A/B 测试不同消息内容和触达策略，优化转化率和营收表现。
    • 将成功经验复制到更多国家、品牌或业务线，实现全球范围的统一客户体验管理。

通过以上步骤，企业可以逐步完成从传统联络中心向 AI 驱动的全渠道客户体验平台的升级，在提升客户满意度的同时，实现运营效率和业务增长的双重提升。