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 overvejer at investere i automatisering og kunstig intelligens. Samtidig er mange forbrugere villige til at bruge selvbetjeningsmuligheder eller chatte med chatbots, især hvis det hjælper dem med at springe lange ventetider over. Dette giver en ideel mulighed for kontaktcenterledere til at udforske forskellige teknologier for at finde det, der bedst passer til 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

Mens transskriptioner af opkaldsoptagelser giver værdifulde data til AI for at forstå hver kundes præferencer, savner de ofte de følelsesmæssige nuancer i samtalen. Det er her, sentimentanalyse kommer ind i billedet. Ved at bruge maskinlæring kan disse systemer dykke ned i stemmeoptagelser for at identificere signaler, der bidrager til succes eller fiasko for opkald. Med tiden bliver AI dygtig til at give bedre anbefalinger. For eksempel kan det foreslå justeringer af callcenterets script, skræddersy produkt- og serviceforslag til individuelle kundebehov og præferencer, hvilket øger både kundetilfredshed og callcentereffektivitet.

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

Bekræftelse af en opkalders identitet er afgørende for sikkerheden i callcenterdrift, men kan være besværligt, når det gøres manuelt. AI strømliner dette gennem automatiseret stemmegenkendelse, der tilbyder en hurtigere, sikker verifikationsproces.

Denne teknologi identificerer hurtigt en kundes stemme og matcher den med eksisterende samples og registrerer hurtigt 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 billetruting kategoriserer og sender kundehenvendelser intelligent til den bedst egnede afdeling eller agent. For eksempel identificeres en kundeforespørgsel om et faktureringsproblem automatisk af AI'en og dirigeres til faktureringsafdelingen, mens en teknisk supportforespørgsel går direkte til det tekniske supportteam. Den præcise sortering er baseret på indholdet af kundens forespørgsel, ofte identificeret gennem nøgleord eller henvendelsens karakter.

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 datadrevet indsigt afledt af en agents egne præstationsmålinger og kundefeedback til at skræddersy træningsprogrammer, der er rettet mod specifikke forbedringsområder. For eksempel, hvis en agent konsekvent modtager feedback vedrørende hastigheden af ​​deres respons, kan AI-systemet fokusere på at forbedre deres tidsstyringsevner.

Ydermere kan AI analysere de typer forespørgsler, en agent ofte håndterer og give specialiseret træning inden for disse specifikke områder. Denne metode sikrer, at træningen er relevant og yderst effektiv, idet den tager højde for 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. For eksempel, hvis en kunde diskuterer et specifikt produktproblem, kan AI-systemet straks hente de mest relevante fejlfindingsretningslinjer 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 kryds- eller opsalgsmuligheder baseret på kundens historie og aktuelle samtale, og derved ikke kun løse det umiddelbare problem, men også øge kundeengagementet.

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.