7 måder, hvorpå call centre bruger AI til at låse op tid for deres agenter og kunder

En undersøgelse af CCW Digital afslører, at op til 62% af kontaktcentre overvejer 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 præsenterer en ideel mulighed for kontaktcenterledere for at udforske forskellige teknologier for at finde, hvad der bedst stemmer overens med deres mål og tilfredsstiller deres kunders behov.

Kald- og kontaktcenterindustrien, med sine rødder tilbage til dage før internettet, står over for unikke udfordringer, når det kommer til at adoptere AI-baserede innovationer. Dette er særligt sandt for hold, der håndterer følsomme kundedata. At beslutte, om man skal delegere disse opgaver til bots, er en svær beslutning. Alligevel vil de, der hurtigt omfatter nye automatiseringsteknologier, sandsynligvis opleve en bemærkelsesværdig øgning i produktivitet i forhold til deres konkurrenter.

Læs videre og udforsk specifikke AI-anvendelser tilpasset kontaktcentre. Brugt klogt kan disse teknologier ikke kun spare tid for agenter og kaldere, men også forbedre den samlede effektivitet af operationerne.

AI-voicebots

At forvente, at menneskelige agenter besvarer hver samtale hurtigt og opmærksomt, er en stor ordre. For at strømline dette er mange hold nu begyndt at bruge avancerede conversational AI-løsninger i stand til at forstå kunder og engagere sig i naturlige samtaler. Disse bots kan håndtere FAQs og grundlæggende opgaver, hvilket frigør agenter til mere komplekse problemer.

Selv om det kan lyde skræmmende at have en AI-baseret voicebot, der samtaler med dine kaldere, er der mange brugstilfælde, hvor dette kan være nyttigt. Efter alt var IVR (Interaktivt StemmeSvar) en af de første automatiseringer, der nogensinde blev introduceret i kaldcenterindustrien, og brugen af en voicebot som en del af opsætningen er blot endnu et skridt i dens udvikling.

Desuden kan AI-kapaciteter integreres med traditionelle IVR-systemer, der tilbyder selvbetjeningsmuligheder via telefonens tastatur, såsom muligheden for at tilslutte sig en live-agent. Denne funktion bliver særligt håndig under peak-tider, hvor antallet af opkald eksploderer. Ofte kan kunderne foretrække en hurtig respons fra en bot over en lang ventetid for en menneskelig responder.

Tale- og tekstgenkendelse

Inklusion af AI-drevne tekst-til-tale (TTS) og tale-til-tekst (STT) kapaciteter kan betydeligt forbedre fleksibiliteten af dit kontaktcenter. Disse teknologier muliggør automatisk og i realtid konvertering mellem tale og tekst, hvilket tilbyder en bred vifte af anvendelser.

For eksempel kan agenter udføre undersøgelser ved hjælp af dynamisk opdaterede manuskripter, som systemet læser højt for kaldere, og eliminerer dermed behovet for forudindspillede meddelelser. Lignende kan STT-teknologi let omgårende transkription af kundesamtaler uden krav om manuel indtastning fra agenter. Dette sparer ikke kun tid, men indsamler også omfattende kundedata, der muliggør en dybere analyse af kundeadfærd og præferencer.

Sentiment- og toneanalyse

Selv om transkriptioner af samtaleoptagninger giver værdifulde data for AI til at forstå hver enkelt kundes præferencer, mangler de ofte de emotionelle nuancer i samtalen. Her kommer sentimentanalyse ind i billedet. Ved hjælp af maskinel læring kan disse systemer dykke ned i lydoptagninger for at identificere tegn, der bidrager til succes eller fiasko af samtaler. Over tid bliver AI dygtig til at tilbyde bedre anbefalinger. For eksempel kan det foreslå justeringer af kontaktcentermanuskriptet, tilpasse produkt- og servicesuggestioner til enkelte kundes behov og præferencer, og forbedre både kundetilfredshed og kontaktcenter-effektivitet.

Derudover findes der også AI-baserede løgnedetektorer, der undersøger lydoptagninger, ikke kun for emotionelle tegn, men også for tegn på bedrag. Dette kan være særligt nyttigt i scenarier, hvor verificering af informationsægthed er afgørende.

Voice-biometri

Verificering af en kalders identitet er afgørende for sikkerheden i kaldcenteroperationer, men kan være besværligt, når det udføres manuelt. AI strømliner dette gennem automatiseret stemmegenkendelse, der tilbyder en hurtigere og sikrere verificeringsproces.

Denne teknologi identificerer hurtigt en kundes stemme og matcher den med eksisterende eksempler, og detektérer hurtigt mønstre. Denne hurtige proces reducerer ikke kun risikoen for svindel og identitetsstød, men forbedrer også flerfaktorautentificering-processen. Det vigtigste er, at det sparer agenter tid ved at fjerne behovet for manuel verificering, hvilket accelererer kundeinteraktioner uden at kompromittere med sikkerheden.

Automatiseret billet-routning

Automatiseret billet-routning kategoriserer og dirigerer kunde forespørgsler intelligent til den mest egnede afdeling eller agent. For eksempel vil en kunde forespørgsel om en faktureringsproblematik automatisk blive identificeret af AI og dirigeret til faktureringsafdelingen, mens en teknisk supportforespørgsel går direkte til teknisk supportteam. Den præcise sortering baseres på indholdet af kundens anmodning, ofte identificeret gennem nøgleord eller anmodningens natur.

Denne tilgang betyder, at kunder ikke længere behøver at blive overført flere gange mellem forskellige afdelinger, hvilket betydeligt reducerer deres ventetid og frustration. Dette fører til en mere organiseret arbejdsgang for kaldcenteret, der tillader agenter at undgå misrettede opkald, og dermed forbedrer produktiviteten.

AI-forbedret træning

Kunstig intelligens kan give agenter tilpassede træningsoplevelser. Denne tilgang bruger data-drevne indsigt, der er afledt fra en agents egen præstationsmetrik og kunde tilbagemelding, til at tilpasse træningsprogrammer, der målretter specifikke områder for forbedring. For eksempel, hvis en agent konsekvent modtager tilbagemelding omkring svartid, kan AI-systemet fokusere på at forbedre deres tidshanteringsevner.

Desuden kan AI analysere de typer af forespørgsler, en agent ofte håndterer, og give specialiseret træning i disse specifikke områder. Denne metode sikrer, at træningen er relevant og højst effektiv, og tilpasser sig hver agents unikke styrker og svagheder, og udvikler de færdigheder, de har mest brug for. Dette fører til en mere kompetent og selvbevidst arbejdsstyrke, der kan håndtere kundebehov mere effektivt.

Realtidsassistance for agenter

Under live-interaktioner med kunder kan AI-systemer analysere samtalen i realtid og give agenter øjeblikkelige forslag, information og løsninger, der er relevante for kundens forespørgsel. For eksempel, hvis en kunde diskuterer et specifikt produktproblem, kan AI-systemet straks hente de mest relevante fejlfindingsskemaer for agenten, og tillade en hurtig og informeret respons.

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

Dette tilgang kan også foreslå relevante cross-sell eller up-sell-muligheder baseret på kundens historik og nuværende samtale, og dermed ikke kun løse det umiddelbare problem, men også forbedre kundeengagement.

Konklusion

Implementering af AI i dit kaldcenter kan ikke synes essentiel endnu, men at bevæge sig i den retning kan betydeligt forbedre konkurrenceevnen. Når det udføres korrekt og med forsigtighed, kan automatisering i kontaktcenterindustrien hjælpe med at løse forespørgsler hurtigere og mere produktivt, og tillade arbejdsstyrken at fokusere på mere krævende opgaver, der kræver kreativt tænkning ud over hvad nogen script kan tilbyde.