1. 首次呼叫解决率（FCR）

2. 平均处理时长（AHT）

3. 客户满意度（CSAT）

客户满意度（CSAT）是衡量客户体验质量的重要指标，AI通过个性化的互动、减少等待时间和加速问题解决，极大地提升了客户满意度。AI技术能够实时分析客户的历史数据，提供量身定制的服务。通过分析客户的过往行为和偏好，AI可以在客户首次接触时就提供最相关的产品或服务建议，确保客户感受到更高效、精准的服务。

4. 净推荐值（NPS）

AI还通过主动提供解决方案和预防问题的发生，进一步提高了客户的满意度。通过个性化的推荐和客户行为预测，AI不仅提高了客户的购买意图，还增强了他们的推荐意愿。随着客户忠诚度的增强，NPS得以提升，品牌的口碑和客户的推荐度显著增加。

5. 客户费力度（CES）

客户费力度（CES）反映了客户在解决问题过程中的费力程度。AI通过优化自助服务功能和提高交互效率，显著降低了客户费力度分数。AI技术使得客户能够通过聊天机器人和语音助手快速解决问题，而无需复杂的操作和长时间的等待。AI可以在客户需求的早期阶段就提供相关支持，避免客户经历冗长的解决过程，从而提升了服务的便捷性和易用性。

6. 坐席流失率

坐席流失率反映了坐席员工的稳定性和满意度，AI技术能够有效降低这一指标。通过减少坐席的重复性工作和压力，AI释放了大量人力资源，使坐席能够专注于更具挑战性和创造性的任务。AI不仅提供了自动化的日常任务处理，还通过坐席协助工具帮助坐席快速解决复杂问题，提升了他们的工作能力和成就感。

7. 每次联络成本

8. 销售转化率

AI技术在提升销售转化率方面发挥了显著作用。通过客户数据分析和需求预测，AI能够为客户提供更加个性化的产品推荐和服务建议，从而增加了销售的成功率。AI通过分析客户的购买历史和偏好，预测客户的未来需求，并在适当的时机推送相关的产品或促销信息，确保客户在最合适的时机收到最合适的推荐。

9. 服务质量监控

10. 服务水平协议（SLA）遵守率

11. 呼叫放弃率

12. 自助服务解决率