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CCW Digital의 연구에 따르면 최대 62%의 연락 센터가 자동화 및 AI에 투자하는 것을 고려하고 있다.同時에 많은 소비자가 셀프 서비스 옵션을 사용하거나 채팅봇과 채팅을 하려는 경향이 있으며, 특히 길고 기다리는 시간을 건너뛰는 데 도움이 된다면 더욱 그렇다. 이것은 연락 센터 리더들이 다양한 기술을 탐색하여 목표와 고객의 요구에 가장 잘 부합하는 것을 찾는 데 이상적인 기회를 제공한다.
콜 및 연락 센터 산업은 인터넷 이전의 시대부터 뿌리를 가지고 있으며, AI 기반 혁신을 도입할 때 고유한 도전을 직면한다. 특히 민감한 고객 데이터를 처리하는 팀에게 이것은 특히 사실이다. 이러한 작업을 봇에 위임하는지 여부를 결정하는 것은 어려운 결정이다. 그러나 새로운 자동화 기술을 신속하게 채택하는 사람들은 경쟁자보다 생산성의 상당한 증가를 보게 될 것이다.
계속 읽고 연락 센터를 위해 맞춤형으로 설계된 특정 AI 애플리케이션을 탐색하십시오. 지혜롭게 사용되면 이러한 기술은 에이전트와 호출자에게 시간을 절약할 뿐만 아니라 전체 운영의 효율성을 향상시킬 수 있다.
AI 음성봇
인간 에이전트가 모든 호출을 신속하게並且 주의 깊게 응대하도록 기대하는 것은 높은 요구이다. 이를 간소화하기 위해 많은 팀은 고객을 이해하고 자연스러운 대화에 참여할 수 있는 고급 대화형 AI 솔루션을 사용하기 시작했다. 이러한 봇은 FAQ 및 기본 작업을 처리하여 에이전트가 더 복잡한 문제에 집중할 수 있다.
호출자와 대화하는 AI 기반 음성봇을 사용하는 것이 처음에는 무서울 수 있지만, 이것이 유용할 수 있는 많은 사용 사례가 있다.毕竟, IVR(Interactive Voice Response)은 연락 센터 산업에서 처음 도입된 자동화 중 하나였으며, 설정의 일부로 음성봇을 사용하는 것은 단지 그것의 발전이다.
또한, AI 기능을 전통적인 IVR 시스템과 통합하여 전화 키패드에서 셀프 서비스 옵션을 제공할 수 있다. 예를 들어, 라이브 에이전트와 연결하는 옵션이다. 이 기능은 콜 볼륨이 급증하는 피크 시간 동안 특히 유용하다. 종종 고객은 인간 응답자의 긴 대기 시간보다 봇의 빠른 응답을 선호한다.
음성 및 텍스트 인식
AI 기반 텍스트 음성 변환(TTS) 및 음성 텍스트 변환(STT) 기능을 통합하면 연락 센터의 유연성을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 기술은 음성과 텍스트를 자동으로 실시간으로 변환하여 다양한 응용 프로그램을 제공한다.
예를 들어, 에이전트는 시스템이 호출자에게 큰 소리로 읽어주는 동적으로 업데이트된 스크립트를 사용하여 설문조사를 수행할 수 있다. 이는 사전 녹음된 메시지의 필요성을 제거한다.同様하게, STT 기술은 에이전트의 수동 입력 없이 고객 콜을 쉽게 전사할 수 있다. 이것은 시간을 절약할 뿐만 아니라 고객의 행동과 선호도에 대한 깊은 분석을 가능하게 하는 광범위한 고객 데이터를 수집한다.
감정 및 톤 분석
콜 녹음의 전사본은 각 고객의 선호도에 대한 귀중한 데이터를 제공하지만, 대화의 감정적 뉴앙스를 종종 놓치게 된다. 이것이 감정 분석이 필요한 이유이다. 기계 학습을 사용하여 이러한 시스템은 성공 또는 실패의 호출에 기여하는 단서를 식별하기 위해 음성 녹음을 조사할 수 있다. 시간이 지남에 따라 AI는 더 나은 추천을 제공하는 데 능숙해진다. 예를 들어, 콜 센터 스크립트의 조정을 제안하거나 제품 및 서비스 제안을 개인 고객의 요구와 선호도에 맞게 맞출 수 있다. 이것은 고객 만족도와 연락 센터 효율성을 모두 향상시킨다.
또한, AI 기반 거짓말 탐지기와 같은 기술도 있으며, 음성 녹음을 분석하여 감정적 단서뿐만 아니라 속임수의 징후를 찾는다. 이것은 정보의 진위를 확인하는 것이 중요할 수 있는 시나리오에서 특히 유용하다.
음성 생체 인증
호출자의 身分을 확인하는 것은 연락 센터 운영에서 보안에 중요하지만 수동으로 수행하는 경우 번거로울 수 있다. AI는 자동 음성 인식을 통해 더 빠르고 보안이 향상된 확인 과정을 제공한다.
이 기술은 고객의 음성을 신속하게 식별하고 기존 샘플과 일치시켜 패턴을 빠르게 감지한다. 이 빠른 프로세스는 사기와 신분 도용의 위험을 줄이는 데 도움이 되며, 다중 요소 인증 프로세스를 강화한다. 가장 중요한 것은 에이전트의 시간을 절약하여 수동 확인의 필요성을 제거하고 보안을 손상하지 않으면서 고객 상호 작용을 가속화한다는 것이다.
자동 티켓 라우팅
자동 티켓 라우팅은 고객의 문의를 가장 적합한 부서 또는 에이전트로 지능적으로 분류하고 전달한다. 예를 들어, 청구 문제에 대한 고객의 문의는 자동으로 AI에 의해 식별되어 청구 부서로 라우팅되며, 기술 지원 문의는 기술 지원 팀으로 직접 전달된다. 이러한 정밀한 분류는 고객의 요청 내용, 종종 키워드 또는 문의의 성격을 통해 식별된다.
이 접근법을 사용하면 고객이 더 이상 여러 부서 사이를 전환할 필요가 없으므로 대기 시간과沮丧이 크게 줄어든다. 이것은 연락 센터의 작업 흐름을 더 조직적이고 효율적으로 만든다. 에이전트는 잘못된 호출을 피할 수 있으며, 이는 생산성을 향상시킨다.
AI 강화 교육
인공 지능은 에이전트에게 맞춤형 교육 경험을 제공할 수 있다. 이 접근법은 에이전트의 성과 지표 및 고객 피드백에서 파생된 데이터 기반 통찰력을 사용하여 특정 개선 영역을 대상으로 하는 교육 프로그램을 맞춤 설정한다. 예를 들어, 에이전트가 일관되게 응답 속도에 대한 피드백을 받는 경우, AI 시스템은 시간 관리 기술을 향상시키는 데 집중할 수 있다.
또한, AI는 에이전트가 자주 처리하는 유형의 쿼리를 분석하여 특정 영역에 대한 전문 교육을 제공할 수 있다. 이 방법은 교육이 관련性이 cao이고 매우 효과적이며, 각 에이전트의 고유한 강점과 약점에 따라 필요한 기술을 개발하는 데 도움이 된다. 이것은 고객의 필요를 더 효과적으로 해결할 수 있는 더 능력 있고 자신감 있는 작업력을 이끌어낸다.
에이전트를 위한 실시간 지원
고객과 실시간으로 상호 작용하는 동안, AI 시스템은 대화 내용을 분석하여 에이전트에게 즉각적인 제안, 정보 및 고객의 문의와 관련된 솔루션을 제공할 수 있다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 문제에 대해 논의하는 경우, AI 시스템은 에이전트에게 가장 관련性이 cao한 문제 해결 지침을 즉시 가져올 수 있다. 이를 통해 신속하고 정보에 입각한 응답이 가능하다.
또한, 에이전트가 특히 복잡한 쿼리를遇遇하는 경우, AI 시스템은 가장 효과적인 질문 라인이나 더 전문적인 부서 또는 전문가에게 전화를 전환하는 것을 제안할 수 있다.
또한, 이 접근법은 고객의 기록과 현재 대화에 기초하여 관련된 크로스 판매 또는 업셀링 기회를 제안할 수 있다. 즉, 즉각적인 문제를 해결하는 것뿐만 아니라 고객 참여를 향상시키는 데 도움이 된다.
결론
연락 센터에서 AI를 구현하는 것이 아직 필수는 아니지만, 이러한 방향으로 나아가는 것이 경쟁력을 크게 향상시킬 수 있다. 연락 센터 산업에서 자동화를 신중하게 수행할 때, 이는 쿼리를 더 빠르고 생산적으로 해결하는 데 도움이 될 수 있다. 또한, 労働力を 더 어려운 작업에 집중할 수 있게 한다. 이러한 작업은ใด한 스크립트의 능력 범위를 넘어서는 창의적思考을 필요로 한다.
