7 måder, hvorpå callcentre bruger kunstig intelligens til at låse op for tid til deres agenter og kunder

En undersøgelse foretaget af CCW Digital afslører det op til 62 % af kontaktcentrene undersøger mulighederne for at investere i automatisering og AI. Samtidig er mange forbrugere villige til at bruge selvbetjeningsmuligheder eller chatte med chatbots, især hvis det hjælper dem med at undgå lange ventetider. Dette giver en ideel mulighed for kontaktcenterledere til at udforske forskellige teknologier for at finde ud af, hvad der bedst stemmer overens med deres mål og opfylder deres kunders behov.

Call- og kontaktcenterindustrien, med sine rødder, der strækker sig tilbage til tiden før internettet, står over for unikke udfordringer, når de adopterer AI-baserede innovationer. Dette gælder især for teams, der håndterer følsomme klientdata. At beslutte, om disse opgaver skal uddelegeres til bots, er en svær opgave. Alligevel vil de, der hurtigt tager nye automatiseringsteknologier til sig, sandsynligvis se en bemærkelsesværdig stigning i produktiviteten i forhold til deres konkurrenter.

Læs videre og udforsk specifikke AI-applikationer, der er skræddersyet til kontaktcentre. Brugt fornuftigt kan disse teknologier ikke kun spare tid for agenter og opkaldere, men også forbedre den overordnede effektivitet af operationer.

AI Voicebots

At forvente, at menneskelige agenter besvarer hvert opkald hurtigt og opmærksomt, er en stor opgave. For at strømline dette vender mange hold sig nu til sofistikerede samtale-AI-løsninger i stand til at forstå kunder og indgå i naturlige samtaler. Disse bots kan håndtere ofte stillede spørgsmål og grundlæggende opgaver, hvilket frigør agenter til mere komplekse problemer.

Selvom det umiddelbart kan lyde skræmmende at have en AI-baseret voicebot, der taler med dine opkaldere, er der masser af brugssager, hvor dette kan være nyttigt. Når alt kommer til alt, var IVR (Interactive Voice Response) en af ​​de første automatiseringer, der nogensinde blev introduceret i callcenterindustrien, og at bruge en voicebot som en del af opsætningen er blot endnu et skridt i udviklingen.

Desuden kan AI-funktioner integreres med traditionelle IVR-systemer, der tilbyder selvbetjeningsmuligheder via telefonens tastatur, såsom muligheden for at oprette forbindelse til en live-agent. Denne funktion bliver især praktisk i spidsbelastningsperioder, hvor opkaldsvolumen stiger i vejret. Ofte foretrækker kunderne måske et hurtigt svar fra en bot frem for en lang ventetid på en menneskelig responder.

Tale- og tekstgenkendelse

Inkorporering af AI-drevet tekst-til-tale (TTS) og tale-til-tekst (STT)-funktioner kan forbedre fleksibiliteten i dit kontaktcenter markant. Disse teknologier giver mulighed for automatisk konvertering i realtid mellem tale og tekst og tilbyder en bred vifte af applikationer.

For eksempel kan agenter udføre undersøgelser ved hjælp af dynamisk opdaterede scripts, som systemet læser højt for den, der ringer, hvilket eliminerer behovet for forudindspillede beskeder. Tilsvarende letter STT-teknologi den ubesværede transskription af kundeopkald uden at kræve manuelt input fra agenter. Dette sparer ikke kun tid, men samler også omfattende kundedata, hvilket muliggør en dybere analyse af kundernes adfærd og præferencer.

Følelses- og toneanalyse

Selvom transskriptioner af opkaldsoptagelser giver værdifuld data til AI for at forstå hver enkelt kundes præferencer, overser de ofte samtalens følelsesmæssige nuancer. Det er her, sentimentanalyse kommer i spil. Ved hjælp af maskinlæring kan disse systemer dykke ned i stemmeoptagelser for at identificere signaler, der bidrager til opkalds succes eller fiasko. Med tiden bliver AI dygtig til at tilbyde bedre anbefalinger. For eksempel kan den foreslå justeringer af callcenterets manuskript, skræddersy produkt- og serviceforslag til individuelle kunders behov og præferencer, hvilket forbedrer både kundetilfredshed og callcenterets effektivitet.

Desuden er der også AI-baserede løgnedetektorer der undersøger stemmeoptagelser, ikke kun for følelsesmæssige signaler, men også for tegn på bedrag. Dette kan være særligt nyttigt i scenarier, hvor det er afgørende at verificere oplysningernes ægthed.

Stemmebiometri

Det er afgørende for sikkerheden i callcenterdrift at verificere en opkalders identitet, men det kan være besværligt, når det gøres manuelt. AI strømliner dette gennem automatiseret stemmegenkendelse, hvilket giver en hurtigere og mere sikker verifikationsproces.

Denne teknologi identificerer hurtigt en kundes stemme og matcher den med eksisterende prøver, hvilket hurtigt opdager eventuelle mønstre. Denne hurtige proces reducerer ikke kun risikoen for svindel og identitetstyveri men forbedrer også multi-faktor autentificering behandle. Vigtigst er det, at det sparer agenter tid ved at fjerne behovet for manuel verifikation og fremskynde kundeinteraktioner uden at kompromittere sikkerheden.

Automatiseret billetruting

Automatiseret ticketrouting kategoriserer og dirigerer intelligent kundehenvendelser til den mest passende afdeling eller agent. For eksempel identificeres en kundehenvendelse om et faktureringsproblem automatisk af AI'en og dirigeres til faktureringsafdelingen, mens en teknisk supporthenvendelse går direkte til det tekniske supportteam. Den præcise sortering er baseret på indholdet af kundens anmodning, ofte identificeret via nøgleord eller forespørgslens art.

Denne tilgang betyder, at kunder ikke længere skal flyttes flere gange mellem forskellige afdelinger, hvilket reducerer deres ventetider og frustration markant. Dette fører til en mere organiseret arbejdsgang for callcentret, hvilket giver agenter mulighed for at undgå forkerte opkald og derved forbedre produktiviteten.

AI-forbedret træning

Kunstig intelligens kan give agenter skræddersyede træningsoplevelser. Denne tilgang bruger datadrevne indsigter fra agentens egne præstationsmålinger og kundefeedback til at skræddersy træningsprogrammer, der er målrettet specifikke forbedringsområder. Hvis en agent f.eks. konsekvent modtager feedback vedrørende hastigheden af ​​deres respons, kan AI-systemet fokusere på at forbedre deres tidsstyringsevner.

Derudover kan AI analysere de typer forespørgsler, en agent ofte håndterer, og tilbyde specialiseret træning inden for disse specifikke områder. Denne metode sikrer, at træningen er relevant og yderst effektiv, imødekommer hver agents unikke styrker og svagheder og udvikler de færdigheder, de har mest brug for. Dette fører til en mere kompetent og selvsikker arbejdsstyrke, der er i stand til at imødekomme kundernes behov mere effektivt.

Realtidshjælp til agenter

Under live-interaktioner med kunder kan AI-systemer analysere samtalen i realtid og give agenter øjeblikkelige forslag, informationer og løsninger, der er relevante for kundens forespørgsel. Hvis en kunde f.eks. diskuterer et specifikt produktproblem, kan AI-systemet straks hente de mest relevante fejlfindingsretningslinjer frem for agenten, hvilket giver mulighed for et hurtigt og informeret svar.

Desuden, hvis en agent støder på en særlig kompleks forespørgsel, kan AI-systemet guide dem gennem den mest effektive spørgsmålslinje eller endda foreslå at overføre opkaldet til en mere specialiseret afdeling eller ekspert.

Derudover kan denne tilgang også foreslå relevante krydssalgs- eller mersalgsmuligheder baseret på kundens historik og aktuelle samtale, hvorved ikke blot det umiddelbare problem løses, men også kundeengagementet forbedres.

Konklusion

Implementering af AI i dit callcenter virker måske ikke afgørende endnu, men at bevæge sig i den retning kan øge konkurrenceevnen markant. Når det gøres korrekt og forsigtigt, kan automatisering i kontaktcenterindustrien hjælpe med at løse forespørgsler hurtigere og mere produktivt, hvilket giver arbejdsstyrken mulighed for at fokusere på mere krævende opgaver, der kræver kreativ tænkning ud over mulighederne i ethvert script.