HubSpot 高级用户 Rachel 如何通过 Expertise AI 将人工实时聊天需求减少 94%

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94%
人工实时聊天需求减少
3500+
90 天内的对话
< 1%
实时聊天按钮点击
HubSpot 高级用户 Rachel 如何通过 Expertise AI 将人工实时聊天需求减少 94%

简介

当 Rachel 从以前的工具迁移到 Expertise AI 时，她的目标很简单：减少实时聊天负载，改善答案，并在她的 HubSpot 中捕获更清晰的数据，而不会破产。在 90 天内，她记录了约 3,500 次对话，只有约 6% 需要人工交接，这意味着约 94% 由 AI 解决。

这意味着人工支持减少了 94%...相当令人兴奋。
— Rachel Bjerstedt

挑战

  • 她以前的工具按对话收费，导致每年账单超过 10,000 美元。相比之下，Expertise AI 在所有付费计划中都包含无限对话。
  • Rachel 想要一种更简单的方法来分析对话，发现重复出现的差距，并编写有针对性的培训，而无需手动导出和整理数据。
  • 她以前的工具限制了渠道和机器人灵活性，这意味着聊天机器人没有 Messenger 连接，单一机器人约束，使扩展和实验更加困难。
我想运行一个过滤器并查看最常见的问题...找出这些时刻何时发生，以便我可以调整我的培训。
— Rachel Bjerstedt

解决方案

Rachel 实施了 Expertise AI 并依靠四种能力：

  • 包含无限对话： Expertise AI 在所有付费计划中包含无限对话，因此由于她拥有高流量网站，这帮助她将成本削减了 80% 以上。然后在实时聊天相关的地方，AI 会推荐一个链接到仅嵌入 HubSpot 实时聊天的页面。这帮助她保留了两全其美。
  • Knowledge Gap 智能： 她使用 Knowledge Gap 过滤器和 Knowledge Gap 主题来显示用户困惑的地方，例如测试程序/学术政策，这样她就可以编写精确的新培训来防止重复混淆。
  • 集成的潜在客户捕获 + CRM 字段映射： 她配置了小部件，在两条消息后（高意图）询问联系详情，并将名/姓 + 自定义字段（"学生类型"）直接映射到 HubSpot，无需手动清理。
  • 灵活的渠道和多个机器人： 与她以前的工具不同，Expertise AI 支持多个机器人和更广泛的集成（包括 Messenger）。她正在计划第三个机器人，甚至为员工提供内部帮助机器人。
我印象深刻。我认为你们做得非常出色。我无法给予足够高的评价。
— Rachel Bjerstedt
Excel High School Website

结果

约 94% 自动解决

90 天内 3,500 次对话；约 216 次升级（约 6%）→ 其余由 Expertise AI 处理。

降低实时聊天负载

Rachel 的专用实时聊天按钮的点击次数不到 1%，因为大多数用户在聊天中获得他们需要的内容。

更清晰的 CRM 数据

名/姓和自定义属性（例如学生类型）可靠地映射；对话附带上下文和评论。

更快的迭代

Knowledge Gap 主题显示内容缺失的地方，因此 Rachel 可以在问题变成工单之前修复培训。

结论

Rachel 从回答问题转变为不断改进它们。使用 Expertise AI，她：

  • 准确地识别用户卡在哪里，
  • 在正确的时刻使用正确的字段捕获更好的潜在客户，并且
  • 将干净、映射的数据发送到她的 CRM，无需胶带。

或者用她的话说："这相当令人兴奋。"