7 måter kontaktssentra bruker AI for å låse opp tid for deres agenter og kunder

En studie av CCW Digital avslører at opptil 62% av kontaktssentra ser på å investere i automatisering og AI. Samtidig er mange forbrukere villige til å bruke selvbetjeningsalternativer eller chatte med chatboter, spesielt hvis det hjelper dem å unngå lange ventetider. Dette presenterer en ideell mulighet for kontaktssentraleiere til å utforske ulike teknologier for å finne hva som best stemmer overens med deres mål og møter kundenes behov.

Kontaktssenter- og callcenterbransjen, med sine røtter tilbake til dager før internett, møter unike utfordringer når det gjelder å adoptere AI-baserte innovasjoner. Dette er spesielt sant for team som håndterer sensitive kundedata. Å bestemme om å delegere disse oppgavene til boter er en vanskelig avgjørelse. Likevel, de som raskt omfavner nye automatiseringsteknologier, vil sannsynligvis se en merkbar økning i produktivitet over sine konkurrenter.

Les videre og utforsk spesifikke AI-applikasjoner tilpasset kontaktssentra. Brukt viselig, kan disse teknologiene ikke bare spare tid for agenter og ringere, men også forbedre den totale effektiviteten i operasjonene.

AI-voiceboter

Å forvente at menneskelige agenter skal svare på hver samtale raskt og oppmerksomt er en stor ordre. For å strømlinjeforme dette, har mange team nå begynt å bruke sofistikerte conversasjons-AI-løsninger som kan forstå kunder og engasjere i naturlige samtaler. Disse botene kan håndtere FAQ og grunnleggende oppgaver, og frigjøre agenter for mer komplekse problemer.

Mens det kan høres skremmende ut at en AI-basert voicebot samtaler med dine ringere, finnes det mange brukstilfeller der dette kan være nyttig. Etter all, var IVR (Interaktivt TaleSvar) en av de første automatiseringene som ble introdusert i callcenterbransjen, og å bruke en voicebot som en del av oppsettet er bare et skritt videre i utviklingen.

Videre kan AI-kapasiteter integreres med tradisjonelle IVR-systemer, og tilby selvbetjeningsalternativer via telefonens tastatur, som muligheten til å koble til en liveagent. Denne funksjonen blir spesielt håndig under toppetider når samtalevolumer skyter i været. Ofte kan kunder foretrekke en rask respons fra en bot fremfor en lang ventetid for en menneskelig responder.

Tale- og tekstgjenkjenning

Inkludering av AI-drevne tekst-til-tale (TTS) og tale-til-tekst (STT) kapasiteter kan betydelig forbedre fleksibiliteten til ditt kontaktssenter. Disse teknologiene tillater automatisk og sanntidsomvandling mellom tale og tekst, og tilbyr en rekke anvendelser.

For eksempel kan agenter utføre undersøkelser med dynamisk oppdaterte skript, som systemet leser høyt til ringeren, og eliminerer behovet for forhåndsinnspilte meldinger. Liksom STT-teknologi lett kan transkribere kundesamtaler uten å kreve manuell innputt fra agenter. Dette sparer ikke bare tid, men samler også omfattende kundedata, og muliggjør en dypere analyse av kundeadferd og preferanser.

Sentiment- og toneanalyse

Mens transkript av samtaleopptak gir verdifull data for AI til å forstå hver enkelt kundes preferanser, mangler de ofte de emosjonelle nyansene i samtalen. Dette er der sentimentanalyse kommer inn. Ved å bruke maskinlæring, kan disse systemene dykke ned i lydopptak for å identifisere signaler som bidrar til suksess eller fiasko i samtaler. Over tid blir AI mer dyktig i å gi bedre anbefalinger. For eksempel kan det foreslå justeringer av kontaktssenterskriptet, og tilpasse produkt- og tjenestetilbud til enkelte kundes behov og preferanser, og forbedre både kundetilfredshet og kontaktssentereffektivitet.

Videre finnes det også AI-baserte løgndetektorer som skanner lydopptak, ikke bare for emosjonelle signaler, men også for tegn på bedrag. Dette kan være spesielt nyttig i scenarioer der verifisering av informasjonsautentisitet er kritisk.

Voice-biometri

Å verifisere en ringers identitet er kritisk for sikkerhet i kontaktssenteroperasjoner, men kan være tungvint når det gjøres manuelt. AI strømlinjeformer dette gjennom automatisert talegjenkjenning, og tilbyr en raskere og mer sikker verifiseringsprosess.

Denne teknologien identifiserer raskt en kundes stemme og matcher den med eksisterende eksempler, og raskt oppdager eventuelle mønster. Denne raske prosessen reduserer ikke bare risikoen for bedrag og identitetstyveri, men forbedrer også flerfaktorautentisering-prosessen. Viktigst av alt, det sparer agenter tid ved å fjerne behovet for manuell verifisering, og øker kundesamtaler uten å kompromittere sikkerheten.

Automatisert billett-ruting

Automatisert billett-ruting kategoriserer og dirigerer kundehenvendelser intelligent til den mest passende avdeling eller agent. For eksempel, en kundehenvendelse om et fakturingsproblem automatisk identifiseres av AI og dirigeres til fakturingsavdelingen, mens en teknisk støttehenvendelse går rett til teknisk støtte-team. Den presise sorteringen baseres på innholdet i kundens forespørsel, ofte identifisert gjennom nøkkelord eller forespørselens natur.

Dette tilnærmingen betyr at kunder ikke lenger trenger å bli overført flere ganger mellom ulike avdelinger, og reduserer betydelig ventetid og frustrasjon. Dette fører til en mer organisert arbeidsflyt for kontaktssenteret, og lar agenter unngå feilrettede samtaler, og forbedre produktivitet.

AI-forbedret opplæring

Kunstig intelligens kan gi agenter skreddersydd opplæringsopplevelse. Denne tilnærmingen bruker data-drevne innsikter fra en agents eget prestasjonsmetrisk og kundetilbakemelding til å tilpasse opplæringsprogrammer som målretter spesifikke områder for forbedring. For eksempel, hvis en agent konsekvent mottar tilbakemelding om svartid, kan AI-systemet fokusere på å forbedre deres tidshanteringsevner.

Videre kan AI analysere typene av forespørsler en agent ofte håndterer, og gi spesialisert opplæring i disse områdene. Denne metoden sikrer at opplæringen er relevant og høyt effektiv, og tilpasser hver agents unike styrker og svakheter, og utvikler ferdighetene de trenger mest. Dette fører til en mer kompetent og selvtrygg workforce, i stand til å håndtere kundens behov mer effektivt.

Sanntidsassistans for agenter

Under live-samtaler med kunder kan AI-systemer analysere samtalen i sanntid, og gi agenter umiddelbare forslag, informasjon og løsninger relevante for kundens forespørsel. For eksempel, hvis en kunde diskuterer et bestemt produktproblem, kan AI-systemet umiddelbart hente frem de mest relevante feilsøkingsrettledningene for agenten, og tillate en rask og informert respons.

Videre, hvis en agent møter en spesielt kompleks forespørsel, kan AI-systemet guide dem gjennom den mest effektive linjen av spørsmål, eller til og med foreslå overføring av samtalen til en mer spesialisert avdeling eller ekspert.

I tillegg kan denne tilnærmingen også foreslå relevante krys-salg eller oppgraderingsmuligheter basert på kundens historikk og nåværende samtale, og ikke bare løse det umiddelbare problemet, men også forbedre kundesamarbeidet.

Konklusjon

Å implementere AI i ditt kontaktssenter kan ikke synes essensielt ennå, men å bevege seg i den retningen kunne betydelig forbedre konkurranseevnen. Når det gjøres riktig og forsiktig, kan automatisering i kontaktssenterindustrien hjelpe med å løse forespørsler raskere og mer produktivt, og lar arbeidsstokken fokusere på mer krevende oppgaver som krever kreativ tenkning utenfor noen skripts muligheter.