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

En undersøgelse af CCW Digital afslører, at op til 62% af kontaktcentre ser på 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 kontaktcenterledere en ideel mulighed for at udforske forskellige teknologier for at finde det, der bedst matcher deres mål og opfylder deres kunders behov.

Kald- og kontaktcenterbranchen, der har 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. Det er en svær beslutning, om man skal delegere disse opgaver til botter. Men de, der hurtigt omfavner nye automatiseringsteknologier, vil sandsynligvis opleve en betydelig øgning i produktivitet i forhold til deres konkurrenter.

Læs videre og udforsk specifikke AI-anvendelser, der er tilpasset kontaktcentre. Når de bruges klogt, kan disse teknologier ikke kun spare tid for agenter og kaldere, men også forbedre den overordnede effektivitet af operationerne.

AI-voicebots

At forvente, at menneskelige agenter skal besvare hvert opkald hurtigt og opmærksomt, er en stor ordre. For at strømline dette er mange hold nu begyndt at bruge avancerede conversational AI-løsninger, der kan forstå kunder og engagere sig i naturlige samtaler. Disse botter kan håndtere FAQ og grundlæggende opgaver, hvilket frigør agenter til mere komplekse problemer.

At have en AI-baseret voicebot, der samtaler med dine kaldere, kan lyde skræmmende at første, men der er mange brugstilfælde, hvor dette kan være nyttigt. Efter alt var IVR (Interactive Voice Response) en af de første automatiseringer, der nogensinde blev introduceret i callcenterbranchen, og at bruge en voicebot som en del af opsætningen er bare 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 opkaldsvolumen eksploderer. Ofte kan kunderne foretrække en hurtig respons fra en bot frem for en lang ventetid for en menneskelig responder.

Tale- og tekstgenkendelse

At integrere AI-drevne tekst-til-tale (TTS) og tale-til-tekst (STT)-kapaciteter kan betydeligt forbedre fleksibiliteten af dit kontaktcenter. Disse teknologier tillader automatisk og realtidskonvertering mellem tale og tekst, hvilket giver en bred vifte af anvendelser.

For eksempel kan agenter udføre undersøgelser ved hjælp af dynamisk opdaterede manuskripter, som systemet læser højt for kaldere, hvilket eliminerer behovet for forudindspillede meddelelser. Lignende kan STT-teknologi lette transskriptionen af kundesamtaler uden at kræve manuel indput fra agenter. Dette sparer ikke kun tid, men giver også omfattende kundedata, der muliggør en dybere analyse af kundeadfærd og præferencer.

Sentiment- og toneanalyse

Selvom transskriptioner af opkaldsoptagelser giver værdifuld data til AI for 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 lydoptagelser for at identificere tegn, der bidrager til succes eller fiasko i opkald. Over tid bliver AI dygtigere til at give bedre anbefalinger. For eksempel kan det foreslå justeringer af kontaktcentermanuskriptet, tilpasse produkt- og servicesuggestionerne til enkelte kunders behov og præferencer, hvilket forbedrer både kundetilfredshed og kontaktcenter-effektivitet.

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

Voicebiometri

At verificere en kalders identitet er afgørende for sikkerheden i kontaktcenteroperationer, men kan være besværligt, når det gøres manuelt. AI strømliner dette gennem automatiseret stemmegenkendelse, der tilbyder en hurtigere og mere sikker verificeringsproces.

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

Automatiseret billetdirigering

Automatiseret billetdirigering kategoriserer og dirigerer kunde forespørgsler intelligent til den mest egnede afdeling eller agent. For eksempel kan en kunde forespørgsel om en faktura problem automatisk identificeres af AI og dirigeres til faktura afdelingen, mens en teknisk support forespørgsel går direkte til teknisk support team. 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 multiple gange mellem forskellige afdelinger, hvilket betydeligt reducerer deres ventetid og frustration. Dette fører til en mere organiseret arbejdsgang for kontaktcenteret, der tillader agenter at undgå misrettede opkald, hvilket forbedrer produktiviteten.

AI-forbedret træning

Kunstig intelligens kan give agenter en tilpasset træningserfaring. Denne tilgang bruger data-drevne indsigt, der er afledt fra en agents egen præstationsmålinger og kunde feedback til at tilpasse træningsprogrammer, der fokuserer på specifikke områder for forbedring. For eksempel, hvis en agent konsekvent modtager feedback om svartid, kan AI-systemet fokusere på at forbedre deres tidssstyring.

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, tilpasset hver enkelt agents unikke styrker og svagheder, og udvikler de færdigheder, de har brug for. Dette fører til en mere kompetent og selvbevidst arbejdsstyrke, der kan håndtere kundens behov mere effektivt.

Realtidsassistance for agenter

Under live-interaktioner med kunder kan AI-systemer analysere samtalen i realtid og give agenterne 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 fejlfinding vejledninger for agenten, hvilket giver en hurtig og informeret respons.

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

Derudover kan denne tilgang også foreslå relevante cross-sell eller up-sell muligheder baseret på kundens historik og nuværende samtale, hvilket ikke kun løser det øjeblikkelige problem, men også forbedrer kundeengagement.

Konklusion

At implementere AI i dit kontaktcenter kan måske ikke synes essentiel endnu, men at bevæge sig i den retning kunne betydeligt forbedre konkurrenceevnen. Når det gøres korrekt og forsigtigt, kan automatisering i kontaktcenterbranchen hjælpe med at løse forespørgsler hurtigere og mere produktivt, hvilket giver arbejdsstyrken mulighed for at fokusere på mere krævende opgaver, der kræver kreativt tænkning ud over enhver scripts kapacitet.