Model dan platform AI

7 Cara Pusat Panggilan Menggunakan AI untuk Membuka Waktu bagi Agen dan Pelanggan

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Sebuah studi oleh CCW Digital mengungkapkan bahwa hingga 62% pusat panggilan sedang mempertimbangkan untuk berinvestasi dalam otomatisasi dan AI. Pada saat yang sama, banyak konsumen bersedia menggunakan opsi layanan mandiri atau berbicara dengan chatbot, terutama jika itu membantu mereka melewati waktu tunggu yang lama. Ini mempresentasikan kesempatan ideal bagi pemimpin pusat panggilan untuk mengeksplorasi berbagai teknologi untuk menemukan apa yang paling sesuai dengan tujuan mereka dan memenuhi kebutuhan pelanggan mereka.

Industri pusat panggilan dan kontak, dengan akar yang membentang kembali ke hari-hari sebelum Internet, menghadapi tantangan unik ketika mengadopsi inovasi berbasis AI. Ini terutama benar untuk tim yang menangani data klien yang sensitif. Memutuskan apakah untuk mendelegasikan tugas-tugas ini kepada bot adalah keputusan yang sulit. Namun, mereka yang dengan cepat mengadopsi teknologi otomatisasi baru kemungkinan akan melihat peningkatan produktivitas yang signifikan dibandingkan dengan pesaing mereka.

Teruslah membaca dan jelajahi aplikasi AI khusus yang dirancang untuk pusat panggilan. Digunakan dengan bijak, teknologi ini tidak hanya dapat menyelamatkan waktu bagi agen dan penelepon tetapi juga meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.

AI Voicebot

Mengharapkan agen manusia untuk menjawab setiap panggilan dengan cepat dan dengan penuh perhatian adalah tugas yang sulit. Untuk menyederhanakan ini, banyak tim sekarang beralih ke solusi AI konversasional yang canggih yang dapat memahami pelanggan dan terlibat dalam percakapan alami. Bot ini dapat menangani FAQ dan tugas dasar, membebaskan agen untuk masalah yang lebih kompleks.

Sementara memiliki voicebot AI yang berbicara dengan penelepon Anda mungkin terdengar menakutkan pada awalnya, ada banyak kasus di mana ini dapat berguna. Setelah semua, IVR (Interactive Voice Response) adalah salah satu otomatisasi pertama yang diperkenalkan di industri pusat panggilan, dan menggunakan voicebot sebagai bagian dari pengaturan adalah langkah selanjutnya dalam pengembangannya.

Selain itu, kemampuan AI dapat diintegrasikan dengan sistem IVR tradisional, menawarkan opsi layanan mandiri melalui tombol telepon, seperti opsi untuk terhubung dengan agen langsung. Fitur ini menjadi sangat berguna selama waktu puncak ketika volume panggilan melonjak. Seringkali, pelanggan mungkin lebih memilih respons cepat dari bot daripada menunggu lama untuk merespons manusia.

Pengenalan Suara dan Teks

Mengintegrasikan kemampuan AI yang ditenagai oleh teks-ke-suara (TTS) dan suara-ke-teks (STT) dapat meningkatkan fleksibilitas pusat panggilan Anda secara signifikan. Teknologi ini memungkinkan konversi otomatis dan waktu nyata antara suara dan teks, menawarkan berbagai aplikasi.

Misalnya, agen dapat melakukan survei menggunakan skrip yang diperbarui secara dinamis, yang sistem baca dengan keras kepada penelepon, menghilangkan kebutuhan akan pesan yang direkam sebelumnya. Demikian pula, teknologi STT memfasilitasi transkripsi tanpa usaha dari panggilan pelanggan tanpa memerlukan input manual dari agen. Ini tidak hanya menyelamatkan waktu tetapi juga mengumpulkan data pelanggan yang luas, memungkinkan analisis yang lebih dalam tentang perilaku dan preferensi pelanggan.

Analisis Sentimen dan Nada

Sementara transkrip rekaman panggilan menyediakan data yang berharga untuk AI untuk memahami preferensi pelanggan, mereka sering melewatkan nuansa emosional dari percakapan. Ini adalah tempat analisis sentimen berperan. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, sistem ini dapat meneliti rekaman suara untuk mengidentifikasi petunjuk yang menyumbang keberhasilan atau kegagalan panggilan. Seiring waktu, AI menjadi lebih terampil dalam menawarkan rekomendasi yang lebih baik. Misalnya, itu dapat menyarankan penyesuaian pada skrip pusat panggilan, menyesuaikan saran produk dan layanan dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan individu, meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi pusat panggilan.

Selain itu, ada juga detektor kebohongan berbasis AI yang memeriksa rekaman suara, tidak hanya untuk petunjuk emosional tetapi juga untuk tanda-tanda penipuan. Ini dapat sangat berguna dalam skenario di mana verifikasi keaslian informasi sangat penting.

Biometrik Suara

Memverifikasi identitas penelepon sangat penting untuk keamanan dalam operasi pusat panggilan tetapi dapat menjadi proses yang membosankan ketika dilakukan secara manual. AI menyederhanakan ini melalui pengenalan suara otomatis, menawarkan proses verifikasi yang lebih cepat dan aman.

Teknologi ini dengan cepat mengidentifikasi suara pelanggan dan mencocokkannya dengan sampel yang ada, dengan cepat mendeteksi pola. Proses ini tidak hanya mengurangi risiko penipuan dan pencurian identitas tetapi juga meningkatkan proses autentikasi multifaktor. Yang paling penting, ini menyelamatkan waktu agen dengan menghilangkan kebutuhan untuk verifikasi manual, mempercepat interaksi pelanggan tanpa mengorbankan keamanan.

Pengaturan Tiket Otomatis

Pengaturan tiket otomatis mengategorikan dan mengarahkan pertanyaan pelanggan ke departemen atau agen yang paling sesuai. Misalnya, pertanyaan pelanggan tentang masalah penagihan secara otomatis diidentifikasi oleh AI dan diarahkan ke departemen penagihan, sementara pertanyaan dukungan teknis langsung menuju ke tim dukungan teknis. Pengaturan yang tepat didasarkan pada isi permintaan pelanggan, sering diidentifikasi melalui kata kunci atau sifat pertanyaan.

Pendekatan ini berarti pelanggan tidak perlu lagi dipindahkan beberapa kali antar departemen yang berbeda, secara signifikan mengurangi waktu tunggu dan frustrasi mereka. Ini juga menghasilkan alur kerja yang lebih terorganisir untuk pusat panggilan, memungkinkan agen untuk menghindari panggilan yang salah, sehingga meningkatkan produktivitas.

Pelatihan Ditingkatkan dengan AI

Kecerdasan buatan dapat menyediakan agen dengan pengalaman pelatihan yang disesuaikan. Pendekatan ini menggunakan wawasan yang didorong oleh data yang berasal dari metrik kinerja agen dan umpan balik pelanggan untuk menyesuaikan program pelatihan yang menargetkan area perbaikan tertentu. Misalnya, jika agen secara konsisten menerima umpan balik tentang kecepatan respons mereka, sistem AI dapat fokus pada meningkatkan keterampilan manajemen waktu mereka.

Selain itu, AI dapat menganalisis jenis pertanyaan yang sering ditangani oleh agen dan menyediakan pelatihan khusus di area-area tersebut. Metode ini memastikan bahwa pelatihan relevan dan sangat efektif, memenuhi kekuatan dan kelemahan unik setiap agen dan mengembangkan keterampilan yang mereka butuhkan. Ini menghasilkan tenaga kerja yang lebih kompeten dan percaya diri, mampu menangani kebutuhan pelanggan dengan lebih efektif.

Bantuan Waktu Nyata untuk Agen

Selama interaksi langsung dengan pelanggan, sistem AI dapat menganalisis percakapan secara waktu nyata dan menyediakan agen dengan saran, informasi, dan solusi instan yang relevan dengan pertanyaan pelanggan. Misalnya, jika pelanggan membahas masalah produk tertentu, sistem AI dapat segera menarik pedoman perbaikan yang paling relevan untuk agen, memungkinkan respons yang cepat dan terinformasi.

Lebih lanjut, jika agen menghadapi pertanyaan yang sangat kompleks, sistem AI dapat membimbing mereka melalui jalur pertanyaan yang paling efektif atau bahkan menyarankan untuk memindahkan panggilan ke departemen yang lebih spesialis atau ahli.

Selain itu, pendekatan ini juga dapat menyarankan peluang penjualan silang atau peningkatan berdasarkan riwayat dan percakapan pelanggan saat ini, sehingga tidak hanya memecahkan masalah langsung tetapi juga meningkatkan keterlibatan pelanggan.

Kesimpulan

Mengimplementasikan AI di pusat panggilan Anda mungkin tidak tampak penting saat ini, tetapi bergerak ke arah itu bisa secara signifikan meningkatkan daya saing. Ketika dilakukan dengan benar dan hati-hati, otomatisasi di industri pusat kontak dapat membantu menyelesaikan pertanyaan dengan lebih cepat dan produktif, memungkinkan tenaga kerja untuk fokus pada tugas yang lebih menantang yang memerlukan pemikiran kreatif di luar kemampuan skrip apa pun.

Alex adalah seorang peneliti keamanan siber dengan lebih dari 20 tahun pengalaman dalam analisis malware. Ia memiliki keterampilan penghapusan malware yang kuat, dan ia menulis untuk berbagai publikasi keamanan untuk berbagi pengalaman keamanannya.