7 способов, которыми колл-центры используют ИИ для освобождения времени для своих агентов и клиентов

Исследование CCW Digital показало, что до 62% колл-центров рассматривают возможность инвестирования в автоматизацию и ИИ. В то же время многие потребители готовы использовать самообслуживание или общаться с чат-ботами, особенно если это помогает им избежать длительных ожиданий. Это представляет собой идеальную возможность для лидеров колл-центров изучить различные технологии, чтобы найти то, что лучше всего соответствует их целям и удовлетворяет потребностям их клиентов.

Отрасль колл- и контакт-центров, имеющая свои корни в дни до Интернета, сталкивается с уникальными проблемами при принятии инноваций на основе ИИ. Это особенно верно для команд, которые обрабатывают конфиденциальные данные клиентов. Решение о том, чтобы делегировать эти задачи ботам, является трудным. Однако те, кто быстро принимает новые технологии автоматизации, вероятно, увидят заметный рост производительности по сравнению с конкурентами.

Продолжайте читать и изучайте конкретные применения ИИ, адаптированные для колл-центров. Используя эти технологии мудро, их можно не только сэкономить время для агентов и звонящих, но и повысить общую эффективность операций.

Голосовые боты ИИ

Требовать от человеческих агентов отвечать на каждый звонок быстро и внимательно – это высокая планка. Чтобы оптимизировать этот процесс, многие команды сейчас обращаются к сложным решениям ИИ для разговора, способным понимать клиентов и вести естественные разговоры. Эти боты могут обрабатывать часто задаваемые вопросы и базовые задачи, освобождая агентов для более сложных проблем.

Хотя наличие голосового бота ИИ, разговаривающего с вашими звонящими, может показаться страшным сначала, есть много случаев, когда это может быть полезно. Ведь IVR (Интерактивная система голосового ответа) была одним из первых автоматизаций, введенных в отрасль колл-центров, и использование голосового бота в качестве части настройки – это просто очередной шаг в ее развитии.

Кроме того, возможности ИИ можно интегрировать с традиционными системами IVR, предлагая самообслуживание через телефонную клавиатуру, например, возможность соединиться с живым агентом. Эта функция становится особенно полезной во время пиковых часов, когда объем звонков взлетает. Часто клиенты могут предпочитать быстрый ответ от бота долгому ожиданию за ответом человека.

Распознавание речи и текста

Включение возможностей ИИ для текст-в-речь (TTS) и речь-в-текст (STT) может значительно повысить гибкость вашего колл-центра. Эти технологии позволяют автоматически и в реальном времени конвертировать речь в текст и наоборот, предлагая широкий спектр применений.

Например, агенты могут проводить опросы, используя динамически обновляемые сценарии, которые система читает вслух звонящему, исключая необходимость предварительно записанных сообщений. Аналогично, технология STT облегчает безусильную транскрипцию звонков клиентов без необходимости ручного ввода агентов. Это не только экономит время, но и собирает обширные данные о клиентах, позволяя глубже проанализировать поведение и предпочтения клиентов.

Анализ настроений и тона

Хотя транскрипты записей звонков предоставляют ценные данные для ИИ, чтобы понять предпочтения каждого клиента, они часто не отражают эмоциональных нюансов разговора. Вот где находит применение анализ настроений. Используя машинное обучение, эти системы могут проникнуть в записи голоса, чтобы выявить сигналы, которые способствуют успеху или провалу звонков. Со временем ИИ становится более умелым в предложении лучших рекомендаций. Например, он может предложить корректировки сценария колл-центра, адаптируя предложения продуктов и услуг к индивидуальным потребностям и предпочтениям клиентов, повышая удовлетворенность клиентов и эффективность колл-центра.

Кроме того, существуют детекторы лжи на основе ИИ, которые изучают записи голоса, не только для эмоциональных сигналов, но и для признаков обмана. Это может быть особенно полезно в ситуациях, когда проверка аутентичности информации имеет решающее значение.

Голосовая биометрия

Проверка личности звонящего является важной для безопасности в операциях колл-центра, но может быть утомительной, когда выполняется вручную. ИИ оптимизирует этот процесс посредством автоматического распознавания голоса, предлагая более быструю и безопасную процедуру верификации.

Эта технология быстро идентифицирует голос клиента и сопоставляет его с существующими образцами, быстро обнаруживая любые закономерности. Этот быстрый процесс не только снижает риск мошенничества и кражи личности, но и улучшает многофакторную аутентификацию. Самое главное, это экономит время агентов, исключая необходимость ручной верификации и ускоряя взаимодействие с клиентами без компрометации безопасности.

Автоматическая маршрутизация тикетов

Автоматическая маршрутизация тикетов интеллектуально категоризирует и направляет запросы клиентов в наиболее подходящий отдел или агента. Например, запрос клиента о проблеме с выставлением счета автоматически определяется ИИ и направляется в отдел выставления счетов, в то время как запрос на техническую поддержку направляется напрямую в команду технической поддержки. Точная сортировка основана на содержании запроса клиента, часто определяемом по ключевым словам или характеру запроса.

Этот подход означает, что клиентам больше не нужно перенаправляться несколько раз между разными отделами, значительно снижая время ожидания и раздражение. Это приводит к более организованному рабочему процессу для колл-центра, позволяя агентам избегать неправильно направленных звонков, тем самым повышая производительность.

Обучение на основе ИИ

Искусственный интеллект может предоставить агентам индивидуальный опыт обучения. Этот подход использует данные, полученные из показателей производительности агента и обратной связи клиентов, чтобы адаптировать программы обучения, нацеленные на конкретные области для улучшения. Например, если агент последовательно получает обратную связь о скорости своего ответа, система ИИ может сосредоточиться на улучшении навыков управления временем.

Кроме того, ИИ может анализировать типы запросов, которые агент часто обрабатывает, и предоставлять специализированное обучение в этих конкретных областях. Этот метод гарантирует, что обучение является актуальным и высокоэффективным, адаптированным к уникальным сильным и слабым сторонам каждого агента, и развивающим навыки, которые им наиболее необходимы. Это приводит к более компетентной и уверенной рабочей силе, способной более эффективно решать потребности клиентов.

Реальное содействие агентам

Во время живого взаимодействия с клиентами системы ИИ могут анализировать разговор в реальном времени и предоставлять агентам мгновенные предложения, информацию и решения, актуальные для запроса клиента. Например, если клиент обсуждает конкретную проблему с продуктом, система ИИ может сразу же предоставить наиболее актуальные рекомендации по устранению неполадок, позволяя агенту быстро и осведомленно реагировать.

Кроме того, если агент сталкивается с особенно сложным запросом, система ИИ может руководить им по наиболее эффективной линии вопросов или даже предложить перенаправить звонок в более специализированный отдел или эксперта.

Дополнительно, этот подход может также предлагать актуальные возможности для кросс-продаж или апсейла на основе истории клиента и текущего разговора, тем самым не только решая непосредственную проблему, но и повышая вовлеченность клиентов.

Заключение

Внедрение ИИ в ваш колл-центр может не казаться необходимым пока, но движение в этом направлении может существенно повысить конкурентоспособность. Когда это делается правильно и осторожно, автоматизация в отрасли колл-центров может помочь решить запросы быстрее и более продуктивно, позволяя рабочей силе сосредоточиться на более сложных задачах, требующих творческого мышления за пределами возможностей любого сценария.