去年，Genesys 推出了标记化模型来重新构想联络中心定价。
在此过程中，CCaaS 魔力象限领导者面临着许多行业竞争对手都在努力解决的一个关键问题：基于许可的定价模式的消亡。
这些模型将联络中心的技术成本与其代理席位数量挂钩。
然而，由于人工智能承诺减少联络中心员工数量，CCaaS 供应商却给自己带来了麻烦。
因此，许多公司开始重新考虑他们的定价模式，以保障他们的业务并确保对客户的公平。
这让他们想到了几种可能的替代方案。然而，每种方案都有其缺点。
联络中心人工智能定价难题
基于消费的人工智能模型是一种备受推崇的基于座位定价的替代方案。
毕竟，它们支持按使用付费，提供实验的自由，并且对于联系量波动的联系中心来说有很多好处。
然而，消费路线需要灵活的财务规划方法，而许多企业并不具备这种能力。
Constellation Research 副总裁兼首席分析师 Liz Miller 说：“人们不喜欢账单波动。”
随着人工智能驱动的互动增多，以及季节性互动开始扩大，公司看到了不可预测的价格飙升——这是首席财务官特别不喜欢的。
一个更可预测的替代方案是订阅定价。这种模式简化了财务规划，并为联络中心提供稳定、可预测的流量。
然而，它也有缺点。例如，它的固定性质意味着一些企业支付的费用可能远远超过他们实际使用的费用。
鉴于这些缺陷，更多创新的人工智能模型已脱颖而出。
首先， Zendesk 最近尝试了基于结果的定价。对于许多客户来说，这是一个极具吸引力的选择，因为他们只有在取得成功后才付费。然而，根据每个客户的具体情况来定义“成功”需要大量的谈判。
类似的模型让供应商和客户分析联络中心 AI 带来的收入，以分配收益。虽然这可能会激发密切的最终用户关系，但它同样难以定义并增加了复杂性。
最后，考虑一种免费增值模式，免费提供“入门级”AI用例。随着客户开始使用更多，他们可能会转向付费计划。然而，这些计划可能不符合客户的需求。此外，这种“分层蛋糕”模式可能会导致成本螺旋式上升。
正如所有这些例子所表明的那样，定价问题没有灵丹妙药。但是，凭借其 AI Experience 代币，Genesys 可能找到了最接近灵丹妙药的方法。
Genesys 标记化模型
借助 Genesys Cloud AI Experience 令牌，联络中心可以选择他们想要部署的 AI 功能，并且只为他们使用的功能付费。
因此，如果服务团队想要实施虚拟代理、预测参与工具、人工智能摘要等，他们可以采用模块化方法并扩大规模。
这种模块化至关重要，它使得人工智能实施的策略更加谨慎，避免了完全消费主导模式的波动性。
此外，它允许联络中心在发展过程中激活新的 AI 功能，因此他们无需花费不必要的开支即可进行实验。
Genesys 产品营销 AI 总监 Arpita Maity在Genesys 博客文章中进一步分享了该模型的优势。
“人工智能代币化是一种通过为使用成本分配固定计量单位来实时跟踪人工智能参与度的方法，”她说。“这可以帮助各种规模的企业动态高效地分配资源。
通过仅为您实际使用的 AI 功能付费，标记化提供了一种可扩展、经济高效的方式将 AI 集成到您的运营中。
这种可扩展性对于帮助联络中心预测 AI 维护成本尤其重要，以便他们可以考虑总拥有成本 (TCO) 并更好地衡量投资回报率 (ROI)。
因此，Genesys 制定了一项与行走、爬行、运行联络中心 AI 策略相一致的策略。
当然，有些人可能希望深入研究，但这种方法符合供应商作为强大、可靠的 CCaaS 合作伙伴的整体定位。
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