7 sätt callcenter använder AI för att låsa upp tid för sina agenter och kunder

En studie av CCW Digital avslöjar att upp till 62% av kontaktcenter överväger att investera i automatisering och AI. Samtidigt är många konsumenter villiga att använda självbetjäningsalternativ eller chatta med chatbots, särskilt om det hjälper dem att undvika långa väntetider. Detta presenterar en idealisk möjlighet för kontaktcenterchefer att utforska olika teknologier för att hitta vad som bäst motsvarar deras mål och tillgodoser deras kunders behov.

Kontaktcenterbranschen, med sina rötter som sträcker sig tillbaka till dagarna före internet, står inför unika utmaningar när det gäller att anta AI-baserade innovationer. Detta är särskilt sant för team som hanterar känsliga kunddata. Att bestämma om man ska delegera dessa uppgifter till botar är ett svårt beslut. Men de som snabbt antar nya automatiseringsteknologier kommer troligen att se en betydande ökning av produktiviteten jämfört med sina konkurrenter.

Läs vidare och utforska specifika AI-tillämpningar som är anpassade för kontaktcenter. Används på ett klokt sätt kan dessa teknologier inte bara spara tid för agenter och ringsignal, utan också förbättra den övergripande effektiviteten i verksamheten.

AI-röstbotar

Att förvänta sig att mänskliga agenter ska besvara varje samtal snabbt och uppmärksamt är en hög förväntning. För att effektivisera detta vänder sig många team nu till avancerade konversationsbaserade AI-lösningar som kan förstå kunder och engagera sig i naturliga samtal. Dessa botar kan hantera vanliga frågor och grundläggande uppgifter, vilket frigör agenter för mer komplexa frågor.

Medan det kan verka skrämmande att ha en AI-baserad röstbot som samtalar med dina ringsignaler, finns det många användningsfall där detta kan vara användbart. Efter allt var IVR (Interaktiv röstrespons) en av de första automatiseringarna som någonsin introducerades i kontaktcenterbranschen, och att använda en röstbot som en del av konfigurationen är bara ett steg i dess utveckling.

Dessutom kan AI-funktioner integreras med traditionella IVR-system, som erbjuder självbetjäningsalternativ via telefonens tangentbord, såsom möjligheten att ansluta till en levande agent. Den här funktionen blir särskilt användbar under toppar när samtalsvolymerna skjuter i höjden. Ofta kan kunder föredra ett snabbt svar från en bot över en lång väntan på en mänsklig svarare.

Tal- och textigenkänning

Att införliva AI-drivna text-till-tal (TTS) och tal-till-text (STT) funktioner kan avsevärt förbättra flexibiliteten i ditt kontaktcenter. Dessa teknologier möjliggör automatisk och realtidskonvertering mellan tal och text, vilket erbjuder en mängd olika tillämpningar.

Till exempel kan agenter genomföra undersökningar med dynamiskt uppdaterade manus, som systemet läser högt för ringsignalen, vilket eliminerar behovet av förinspelade meddelanden. På samma sätt underlättar STT-tekniken den ansträngningsfria transkriptionen av kundsamtal utan att kräva manuell inmatning från agenter. Detta sparar inte bara tid utan samlar också in omfattande kunddata, vilket möjliggör en djupare analys av kundbeteende och preferenser.

Sentiment- och tonanalys

Medan transkriptioner av samtalstillfällen tillhandahåller värdefull data för AI att förstå varje kunds preferenser, missar de ofta de emotionella nyanserna i samtalet. Här kommer sentimentanalysen in i bilden. Med hjälp av maskinlärande kan dessa system dyka in i röstinspelningar för att identifiera signaler som bidrar till framgången eller misslyckandet med samtal. Över tid blir AI skickligare på att erbjuda bättre rekommendationer. Till exempel kan det föreslå justeringar av kontaktcentermanuset, anpassa produkt- och tjänsteförslag till enskilda kundbehov och preferenser, vilket förbättrar både kundtillfredsställelse och kontaktcenterEffektivitet.

Dessutom finns det också AI-baserade lögnedetektorer som granskar röstinspelningar, inte bara för emotionella signaler utan också för tecken på bedrägeri. Detta kan vara särskilt användbart i scenarier där verifiering av informationens äkthet är avgörande.

Röstbiometri

Att verifiera en ringsignals identitet är avgörande för säkerheten i kontaktcenterdriften, men kan vara besvärligt när det görs manuellt. AI strömlinar denna process genom automatisk röstigenkänning, vilket erbjuder en snabbare och säkrare verifieringsprocess.

Denna teknik identifierar snabbt en kunds röst och matchar den med befintliga prover, vilket snabbt upptäcker eventuella mönster. Denna snabba process minskar inte bara risken för bedrägeri och identitetsstöld, utan förbättrar också flerfaktorsautentiseringen. Det viktigaste är att det sparar agenter tid genom att ta bort behovet av manuell verifiering, vilket påskyndar kundinteraktioner utan att kompromissa med säkerheten.

Automatiserad biljettdirigering

Automatiserad biljettdirigering kategoriserar och dirigerar kundförfrågningar intelligent till den mest lämpliga avdelningen eller agenten. Till exempel identifieras en kundförfrågan om ett faktureringsproblem automatiskt av AI och dirigeras till faktureringsavdelningen, medan en teknisk supportförfrågan går direkt till tekniska supportteamet. Den exakta sorteringen baseras på innehållet i kundens begäran, ofta identifierad genom nyckelord eller arten av förfrågan.

Detta tillvägagångssätt innebär att kunder inte längre behöver överföras flera gånger mellan olika avdelningar, vilket avsevärt minskar deras väntetider och frustration. Detta leder till en mer organiserad arbetsflöde för kontaktcenter, som möjliggör för agenter att undvika felriktade samtal, vilket förbättrar produktiviteten.

AI-förbättrad utbildning

Artificiell intelligens kan ge agenter skräddarsydda utbildningserfarenheter. Detta tillvägagångssätt använder data-drivna insikter som härrör från en agents egna prestationer och kundfeedback för att anpassa utbildningsprogram som riktar sig till specifika områden för förbättring. Till exempel, om en agent konsekvent får feedback om svaretiden, kan AI-systemet fokusera på att förbättra deras tidsledning.

Dessutom kan AI analysera de typer av förfrågningar som en agent ofta hanterar och ge specialiserad utbildning inom dessa specifika områden. Denna metod säkerställer att utbildningen är relevant och högst effektiv, anpassad till varje agents unika styrkor och svagheter och utvecklar de färdigheter de behöver mest. Detta leder till en mer kompetent och självsäker arbetskraft, som kan hantera kundbehov mer effektivt.

Realtidsstöd för agenter

Under liveinteraktioner med kunder kan AI-system analysera samtalet i realtid och ge agenter omedelbara förslag, information och lösningar som är relevanta för kundens förfrågan. Till exempel, om en kund diskuterar ett specifikt produktproblem, kan AI-systemet omedelbart hämta de mest relevanta felsökningsguiderna för agenten, vilket möjliggör ett snabbt och informerat svar.

Dessutom, om en agent möter en särskilt komplex förfrågan, kan AI-systemet vägleda dem genom den mest effektiva frågeställningen eller till och med föreslå att överföra samtalet till en mer specialiserad avdelning eller expert.

Dessutom kan detta tillvägagångssätt också föreslå relevanta möjligheter för korsförsäljning eller uppförsäljning baserat på kundens historia och nuvarande samtal, vilket inte bara löser det omedelbara problemet utan också förbättrar kundengagemanget.

Slutsats

Att implementera AI i ditt kontaktcenter kan inte verka avgörande ännu, men att röra sig i den riktningen kan avsevärt öka konkurrenskraften. När det görs korrekt och försiktigt kan automatisering i kontaktcenterbranschen hjälpa till att lösa förfrågningar snabbare och mer produktivt, vilket möjliggör för arbetskraften att fokusera på mer krävande uppgifter som kräver kreativt tänkande utöver något manus.