7 způsobů, jakými call centra využívají umělou inteligenci k uvolnění času pro své agenty a zákazníky

Studie společnosti CCW Digital ukazuje, že až 62 % kontaktních center zvažuje investice do automatizace a umělé inteligence. Současně jsou mnozí spotřebitelé ochotni využívat samoobslužné možnosti nebo komunikovat s chatboty, zejména pokud jim to umožňuje vyhnout se dlouhým čekacím dobám. To představuje ideální příležitost pro lídry kontaktních center, aby prozkoumali různé technologie a našli ty, které nejlépe vyhovují jejich cílům a potřebám zákazníků.

Průmysl call a kontaktních center, jehož kořeny sahají zpět do dob před internetem, čelí jedinečným výzvám při přijímání inovací založených na umělé inteligenci. To platí zejména pro týmy, které zpracovávají citlivé údaje klientů. Rozhodnutí, zda tyto úkoly delegovat na boty, je obtížné. Nicméně ti, kteří rychle přijmou nové automatizační technologie, pravděpodobně uvidí významný nárůst produktivity ve srovnání se svými konkurenty.

Čtěte dále a prozkoumejte konkrétní aplikace umělé inteligence přizpůsobené pro kontaktní centra. Použité moudře, tyto technologie mohou nejen ušetřit čas agentům a volajícím, ale také zvýšit celkovou efektivitu operací.

Umělá inteligence Voicebot

Očekávat, že lidský agent zodpoví každý hovor rychle a pozorně, je obtížné. Aby se toto proces zjednodušilo, mnohé týmy nyní přechází na sofistikované řešení konverzační umělé inteligence schopné porozumět zákazníkům a vést přirozené konverzace. Tyto boty mohou zpracovat FAQs a základní úkoly, uvolňující agenty pro složitější problémy.

Zatímco mít AI-založený voicebot, který komunikuje s vašimi volajícími, může na začátku znít děsivě, existuje spousta případů, kdy to může být užitečné. Vždyť IVR (Interaktivní hlasová odpověď) byla jednou z prvních automatizací, které byly kdy ve call centru zavedeny, a použití voicebotu jako součásti nastavení je jen dalším krokem v jeho vývoji.

Navíc lze schopnosti umělé inteligence integrovat s tradičními IVR systémy, nabízející samoobslužné možnosti prostřednictvím telefonní klávesnice, jako je možnost spojit se s živým agentem. Tato funkce se stává especialmente užitečnou během špičkových časů, kdy objemy hovorů prudce rostou. Často zákazníci mohou preferovat rychlou odpověď od botu než dlouhou čekací dobu na lidského respondenta.

Rozpoznání řeči a textu

Implementace AI poháněných text-to-speech (TTS) a speech-to-text (STT) schopností může významně zvýšit flexibilitu vašeho kontaktního centra. Tyto technologie umožňují automatickou a reálnou konverzi mezi řečí a textem, nabízející širokou škálu aplikací.

Například agenti mohou provádět průzkumy pomocí dynamicky aktualizovaných scénářů, které systém nahlas čte volajícímu, eliminující potřebu předem nahraných zpráv. Podobně STT technologie usnadňuje bezúdržbovou transkripci hovorů zákazníků bez nutnosti manuálního vstupu agentů. To nejen šetří čas, ale také shromažďuje rozsáhlá zákaznická data, umožňující hlubší analýzu zákaznického chování a preferencí.

Analýza sentimentu a tónu

Zatímco přepisy záznamů hovorů poskytují cenná data pro umělou inteligenci, aby porozuměla každé zákaznické preferenci, často postrádají emocionální nuance konverzace. To je místo, kde analýza sentimentu vstupuje do hry. Používáním strojového učení mohou tyto systémy prozkoumat záznamy hlasů, aby identifikovaly signály, které přispívají k úspěchu nebo neúspěchu hovorů. S časem se umělá inteligence stává schopnější poskytovat lepší doporučení. Například může navrhnout úpravy scénáře kontaktního centra, přizpůsobující nabídky produktů a služeb individuálním zákaznickým potřebám a preferencím, zlepšující tak zákaznickou spokojenost a efektivitu kontaktního centra.

Navíc existují také AI-založené detektory lži, které prozkoumávají záznamy hlasů, nejen pro emocionální signály, ale také pro známky podvodu. To může být besonders užitečné ve scénářích, kde je ověření autenticity informací zásadní.

Biometrie hlasu

Ověření identity volajícího je zásadní pro bezpečnost operací kontaktního centra, ale může být zdlouhavé, když se provádí manuálně. Umělá inteligence zjednodušuje tento proces prostřednictvím automatizovaného rozpoznávání hlasu, nabízející rychlejší a bezpečnější proces ověření.

Tato technologie rychle identifikuje zákaznický hlas a porovnává ho s existujícími vzorky, rychle detekující jakékoli vzorce. Tento rychlý proces nejen snižuje riziko podvodu a krádeže identity, ale také zlepšuje vícefaktorové ověření. Nejvíce důležité je, že šetří čas agentům, eliminuje potřebu manuálního ověření a urychluje interakce se zákazníky bez ohrožení bezpečnosti.

Automatizované směrování tiketů

Automatizované směrování tiketů inteligentně kategorizuje a směruje zákaznické dotazy na nejvhodnější oddělení nebo agenta. Například zákaznická žádost o problém s fakturací je automaticky identifikována umělou inteligencí a směrována na oddělení fakturace, zatímco technická žádost o podporu je směrována přímo na technickou podporu. Přesné třídění je založeno na obsahu zákaznické žádosti, často identifikované prostřednictvím klíčových slov nebo povahy dotazu.

Tento přístup znamená, že zákazníci již nemusí být přesměrováni několikrát mezi různými odděleními, což významně snižuje jejich čekací doby a frustraci. To vede k více organizovanému pracovnímu postupu pro kontaktní centrum, umožňující agentům vyhnout se nesprávně směrovaným hovorům, a tím zlepšuje produktivitu.

Školení s pomocí umělé inteligence

Umělá inteligence může poskytnout agentům personalizované školicí zkušenosti. Tento přístup využívá datově řízené poznatky odvozené z výkonu agenta a zákaznické zpětné vazby, aby přizpůsobil školicí programy, které cílí na konkrétní oblasti zlepšení. Například, pokud agent pravidelně dostává zpětnou vazbu týkající se rychlosti své reakce, systém umělé inteligence se může zaměřit na zlepšení jeho dovedností v časovém managementu.

Navíc může umělá inteligence analyzovat typy dotazů, které agent běžně zpracovává, a poskytnout specializované školení v těchto konkrétních oblastech. Tento přístup zajišťuje, že školení je relevantní a vysoce efektivní, přizpůsobené jedinečným silám a slabostem každého agenta, a rozvíjí dovednosti, které potřebují nejvíce. To vede k více kompetentní a sebevědomé pracovní síle, schopné řešit zákaznické potřeby účinněji.

Reálná asistence pro agenty

Během živých interakcí se zákazníky mohou systémy umělé inteligence analyzovat konverzaci v reálném čase a poskytovat agentům okamžité návrhy, informace a řešení relevantní k zákaznickému dotazu. Například, pokud zákazník diskutuje o konkrétním problému s produktem, systém umělé inteligence může okamžitě vyhledat nejrelevantnější pokyny pro řešení problému, umožňující agentovi rychlou a informovanou odpověď.

<p Navíc, pokud agent narazí na besonders složitý dotaz, systém umělé inteligence může agenta provést nejúčinnějším způsobem dotazování nebo dokonce navrhnout přesměrování hovoru na specializovanější oddělení nebo odborníka.

Kromě toho může tento přístup také navrhnout relevantní příležitosti pro cross-sell nebo up-sell na základě zákaznické historie a aktuální konverzace, a tím nejen řešit okamžitý problém, ale také zlepšovat zákaznickou angažovanost.

Závěr

Implementace umělé inteligence ve vašem kontaktním centru nemusí být zpočátku zásadní, ale pohyb v tomto směru by mohl výrazně zvýšit konkurenceschopnost. Pokud se automatizace v odvětví kontaktních center provede správně a opatrně, může pomoci řešit dotazy rychleji a produktivněji, umožňující pracovní síle soustředit se na náročnější úkoly, které vyžadují kreativní myšlení za hranicemi schopností libovolného scénáře.