コールセンターが AI を活用してエージェントと顧客の時間を解放する 7 つの方法

CCW Digital の調査により、次のことが明らかになりました。 コンタクト センターの最大 62% 自動化と AI への投資を検討しています。 同時に、多くの消費者は、特に長い待ち時間を省略できる場合には、セルフサービス オプションを使用したり、チャットボットとチャットしたりすることに前向きです。 これは、コンタクト センターのリーダーにとって、さまざまなテクノロジーを検討して、自社の目的に最も合致し、顧客のニーズを満たすものを見つける理想的な機会となります。

コールセンターおよびコンタクト センター業界は、そのルーツがインターネット以前の時代にまで遡り、導入時に独特の課題に直面しています。 AIベースのイノベーション。 これは、クライアントの機密データを扱うチームに特に当てはまります。 これらのタスクをボットに委任するかどうかを決定するのは難しい判断です。 それでも、新しい自動化テクノロジーをすぐに採用した企業は、競合他社に比べて生産性が顕著に向上する可能性があります。

続きを読んで、コンタクト センター向けにカスタマイズされた特定の AI アプリケーションを探索してください。 これらのテクノロジーを賢く使用すると、エージェントと発信者の時間を節約できるだけでなく、全体的な業務効率も向上します。

AI ボイスボット

人間のエージェントがすべての電話に迅速かつ丁寧に応答することを期待するのは至難の業です。 これを合理化するために、多くのチームが現在、洗練されたソリューションに目を向けています。 会話型 AI ソリューション 顧客を理解し、自然な会話ができる。 これらのボットは FAQ や基本的なタスクを処理できるため、エージェントはより複雑な問題に対処できるようになります。

AI ベースのボイスボットが発信者と会話するのは、最初は怖く聞こえるかもしれませんが、これが役立つユースケースはたくさんあります。 結局のところ、IVR (自動音声応答) は、コールセンター業界に初めて導入された自動化の XNUMX つであり、セットアップの一部としてボイスボットを使用することは、その開発のもう XNUMX つのステップにすぎません。

さらに、AI 機能を従来の IVR システムと統合し、ライブ エージェントに接続するオプションなど、電話のキーパッドを介したセルフサービス オプションを提供できます。 この機能は、通話量が急増するピーク時に特に便利です。 多くの場合、顧客は人間の対応者を長時間待つよりも、ボットからの迅速な応答を好む場合があります。

音声とテキストの認識

AI を活用した Text-to-Speech (TTS) および Speech-to-Text (STT) 機能を組み込むと、コンタクト センターの柔軟性が大幅に向上します。 これらのテクノロジーにより、音声とテキスト間の自動かつリアルタイムの変換が可能になり、幅広いアプリケーションが提供されます。

たとえば、エージェントは動的に更新されるスクリプトを使用して調査を実施でき、システムが発信者にそのスクリプトを読み上げるため、事前に録音されたメッセージが不要になります。 同様に、STT テクノロジーを使用すると、エージェントによる手動入力を必要とせずに、顧客の通話を簡単に文字に起こすことができます。 これにより、時間が節約されるだけでなく、広範な顧客データが収集され、顧客の行動や好みをより深く分析できるようになります。

感情とトーンの分析

通話録音のトランスクリプトは、AI が各顧客の好みを理解するための貴重なデータを提供しますが、会話の感情的なニュアンスが見逃されることがよくあります。ここで感情分析が役に立ちます。これらのシステムは、機械学習を利用して音声録音を詳細に調査し、通話の成功または失敗に寄与する手がかりを特定できます。時間が経つにつれて、AI はより適切な推奨事項を提供できるようになります。たとえば、コールセンターのスクリプトの調整を提案し、個々の顧客のニーズや好みに合わせて製品やサービスの提案を調整し、顧客満足度とコールセンターの効率の両方を向上させることができます。

さらに、 AIベースの嘘発見器 感情的な手がかりだけでなく、欺瞞の兆候がないかどうかも含めて、音声録音を精査します。 これは、情報の信頼性の検証が重要なシナリオで特に役立ちます。

音声バイオメトリクス

発信者の身元確認は、コールセンター運営のセキュリティにとって非常に重要ですが、手動で行うと面倒な場合があります。 AI は自動音声認識を通じてこれを合理化し、より迅速で安全な検証プロセスを提供します。

この技術は、顧客の声を迅速に識別し、既存のサンプルと照合して、あらゆるパターンを迅速に検出します。 この迅速なプロセスにより、詐欺のリスクが軽減されるだけでなく、 個人情報の盗難 だけでなく、 マルチファクタ認証 プロセス。 最も重要なことは、手動検証の必要性を排除することでエージェントの時間を節約し、セキュリティを損なうことなく顧客とのやり取りを迅速化できることです。

自動チケットルーティング

自動化されたチケット ルーティングにより、顧客からの問い合わせがインテリジェントに分類され、最適な部門やエージェントに転送されます。 たとえば、請求に関する問題に関する顧客の問い合わせは AI によって自動的に識別され、請求部門に転送されますが、テクニカル サポートの問い合わせは直接テクニカル サポート チームに送られます。 正確な並べ替えは、顧客のリクエストの内容に基づいて行われます。多くの場合、キーワードや問い合わせの性質によって識別されます。

このアプローチにより、顧客は異なる部門間で何度も異動する必要がなくなり、待ち時間とイライラが大幅に軽減されます。 これにより、コールセンターのワークフローがより組織化され、エージェントが誤った通話を回避できるようになり、生産性が向上します。

AI を活用したトレーニング

人工知能は、エージェントにカスタマイズされたトレーニング エクスペリエンスを提供できます。 このアプローチでは、エージェント自身のパフォーマンス指標と顧客からのフィードバックから得られたデータ主導の洞察を使用して、特定の改善領域を対象としたトレーニング プログラムを調整します。 たとえば、エージェントが応答速度に関するフィードバックを継続的に受け取っている場合、AI システムは時間管理スキルの向上に重点を置くことができます。

さらに、AI はエージェントが頻繁に処理するクエリの種類を分析し、それらの特定の分野に特化したトレーニングを提供できます。 この方法により、トレーニングが適切で非常に効果的になることが保証され、各エージェントの固有の長所と短所に対応し、最も必要なスキルを開発できます。 これにより、より有能で自信を持った従業員が生まれ、顧客のニーズにより効果的に対応できるようになります。

エージェント向けのリアルタイム支援

顧客とのライブ対話中に、AI システムは会話をリアルタイムで分析し、顧客の質問に関連する提案、情報、解決策をエージェントに即座に提供できます。 たとえば、顧客が特定の製品の問題について話し合っている場合、AI システムはエージェントに最も関連性の高いトラブルシューティング ガイドラインを即座に引き出し、情報に基づいた迅速な対応を可能にします。

さらに、エージェントが特に複雑な質問に遭遇した場合、AI システムは最も効果的な質問の流れをエージェントに案内したり、より専門的な部門や専門家に電話を転送することを提案したりすることもできます。

さらに、このアプローチでは、顧客の履歴や現在の会話に基づいて、関連するクロスセルまたはアップセルの機会を提案することもできるため、差し迫った問題を解決するだけでなく、顧客エンゲージメントも向上します。

まとめ

コールセンターへの AI の導入はまだ必須ではないように思えますが、その方向に進むことで競争力が大幅に向上する可能性があります。 コンタクト センター業界の自動化は、正しく慎重に行われれば、クエリをより迅速かつ生産的に解決できるようになり、従業員はスクリプトの能力を超えた創造的思考を必要とする、より要求の高いタスクに集中できるようになります。