随着人工智能逐步接管较为简单的客户联系，顾客体验 的领导者需要结合通话复杂度和问题解决情况来分析平均处理时长（AHT），从而了解运营中实际发生的情况。
人工智能正在将更多常规工作从呼叫中心的排队系统中分流出去。密码重置、订单更新、简单的账户咨询以及其他直截了当的请求，越来越多地通过自助服务和自动化渠道来处理。那些仍然联系到客服代表的客户，往往是需要帮助处理特殊情况、复杂流程或需要人工判断的问题。
对于联络中心而言，这种转变正在改变那些熟悉的绩效指标背后的计算逻辑。呼叫量可能会下降，但客服代表需要处理的工作却变得更加困难。即使自动化技术减少了服务需求并降低了整体服务成本，平均处理时间（AHT）仍可能上升。当客服代表不得不应对交接失误、系统脱节，或是那些从未围绕客户旅程设计的流程时，平均处理时间可能会进一步攀升。
MetricNet在2026年9月针对人工智能驱动的联络中心所做的分析也发现了同样的“案例组合效应”：处于前四分之一水平的运营中心能将58%的联络需求进行分流，并在无需人工客服介入的情况下解决38%的联络需求。随着人工智能接管了更简单、耗时更短的联络需求，人工客服剩余的工作量变得更加复杂，平均处理时间（AHT）可能会上升。
对于顾客体验 （顾客体验 ）的领导者而言，随着平均处理时间（AHT）的上升，现在需要更深入地分析这一数据背后的实际工作情况。通话复杂度、首次联系解决率（FCR）、重复联系、客户满意度（CSAT）以及每次联系成本等指标，为判断客服代表是否面临困难，或是是否在解决仍需其介入的互动上花费了更多时间，提供了必要的背景信息。
为什么AHT会传达错误的信息
假设某呼叫中心接到了100通电话。其中80通是简单的密码重置，平均处理时间（AHT）非常短；而剩下的20通则是更复杂的问题，解决起来需要更长时间。
一旦自助服务消除了大部分密码重置来电，平均值就会发生变化，因为最短的交互不再计入其中。客服代表处理的来电总量可能减少了，但平均处理时间（AHT）却会上升，因为剩余工作中耗时较长的部分所占比例大幅增加。
在仪表盘上，这种增长可能会被视为性能问题。实际上，运营效率可能反而提高了：常规需求由其他环节处理，而客服人员则专注于那些仍需耗费时间、需要判断力和支持的互动。
风险在于，领导者在看到数据上升时，若未能理解其背后的变化原因，便会做出反应。为了将平均处理时间（AHT）降下来而产生的压力，可能会迫使客服代表在那些最需要妥善解决的互动中草率处理。
AHT 很容易测量，但也容易被误解。
实时指导必须能促成问题的解决
对于复杂的互动，实时指导有助于客服人员在互动过程中正确处理问题，从而降低客户需要再次联系的可能性。
一位客服代表可能完成了处理该请求所需的九个步骤中的五个。平均处理时长（AHT）因此下降，通话看起来很高效。但客户还是会回电，因为某项必要操作从未执行，或者相关信息未能传达给后续团队。
“下一步最佳行动”指引可帮助客服人员引导客户完成那些没有固定顺序的客户旅程。客户可能从第四步开始，根据对话中的情况返回第二步，然后继续前进到第八步。
衡量成功的最有力标准是：此次互动是否让客户更接近问题的解决。
某些交互需要支持更完善的代理
COPC Inc. 最近与一家医疗保健客户合作，探讨是否应将涉及敏感信息的预约电话转为自动化处理。部分患者已临近生命终点，有些情况下，是家属代其致电。
每次通话可能需要25分钟，因此效率确实是一个值得关注的问题。更充分地运用人工智能，旨在通过提供更全面的背景信息、更简洁的工作流程以及减少处理请求的步骤，来协助客服人员。目标是将原本25分钟的互动时间缩短至10到12分钟，同时仍能提供该情况所需的人工支持。
密码重置和订单更新更容易实现自动化。而涉及敏感信息、风险较高的交互往往需要更多的人工判断。实时指导有助于客服人员更高效地处理此类对话，同时将重点放在问题解决上。
该指标必须随着工作的进展而不断完善
随着人工智能承担越来越多的常规交互任务，转交给人工客服的工作内容也随之发生变化。当管理者将当前的AHT数据与历史基准或人工智能应用前的绩效数据进行比较时，AHT的变化可能显得有悖常理。
这一背景应纳入人工智能战略和投资回报率（ROI）的讨论中。在自动化处理消除了排队队列中数千个简短、简单的联系请求后，平均处理时间（AHT）的上升可能意味着截然不同的情况。领导者需要先弄清楚影响该指标的具体因素，再利用它来判断人工智能投资是否改善了运营状况。
同样的原则也适用于更广泛的顾客体验 数据。人工智能正在改变工作的发生地点、客户联系客服代表的方式，以及客服代表需要解决的问题。领导者解读绩效数据的方式必须跟上这些变化。
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代理辅助只是人工智能在顾客体验 运营中必须证明其价值的五个关键领域之一。如需了解更多信息，请下载COPC的综合指南， 《确保客户体验中心（顾客体验 ）面向未来：从人工智能热潮转向可衡量的商业成果》。本指南深入探讨了COPC在人才发展、实时互动、自助服务、数据分析及治理等五大领域衡量成果的框架。
