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

En studie av CCW Digital visar att upp till 62% av kontakcenter 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 kontakcenterchefer att utforska olika teknologier för att hitta vad som bäst motsvarar deras mål och tillgodoser kundernas 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 känslig kunddata. Att bestämma om man ska delegera dessa uppgifter till botar är ett svårt beslut. Men de som snabbt antar nya automatiseringsteknologier kommer sannolikt att se en betydande ökning av produktivitet jämfört med sina konkurrenter.

Läs vidare och utforska specifika AI-tillämpningar anpassade för kontaktcenter. Används på rätt sätt kan dessa teknologier inte bara spara tid för agenter och ringande, 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 conversational 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.

Att ha en AI-baserad röstbot som samtalar med dina ringande kan verka skrämmande till en början, men det finns många användningsfall där detta kan vara användbart. Efter allt var IVR (Interaktiv röstsvar) en av de första automatiseringarna som någonsin infördes i kontaktcenterbranschen, och att använda en röstbot som en del av installationen är bara ett steg i dess utveckling.

Dessutom kan AI-funktioner integreras med traditionella IVR-system, vilket erbjuder självbetjäningsalternativ via telefonens knappsats, till exempel möjligheten att ansluta till en levande agent. Den här funktionen blir särskilt användbar under toppar när samtalstrycket ökar. Ofta föredrar kunder en snabb respons från en bot framför en lång väntan på en mänsklig svarare.

Tal- och textigenkänning

Att införa AI-drivna text-till-tal (TTS) och tal-till-text (STT) funktioner kan avsevärt förbättra flexibiliteten i ditt kontaktcenter. Dessa teknologier möjliggör automatisk och realtidsomvandling 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 ringande, vilket eliminerar behovet av förinspelade meddelanden. Likaså underlättar STT-tekniken den ansträngningsfria transkriberingen av kundsamtal utan att agenter behöver göra manuella ingrepp. 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 samtalsspelningar tillhandahåller värdefull data för AI att förstå varje kunds preferenser, saknar de ofta de emotionella nyanserna i samtalet. Här kommer sentimentanalysen in. Med hjälp av maskinlärning kan dessa system granska röstinspelningar för att identifiera ledtrådar som bidrar till framgång eller misslyckande i samtal. Med tiden blir AI skickligare på att ge bättre rekommendationer. Till exempel kan det föreslå justeringar av kontaktcentermanuset, anpassa produkts och tjänsteerbjudanden till individuella 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 ringandes identitet är avgörande för säkerheten i kontaktcenterdriften, men kan vara besvärligt när det görs manuellt. AI förenklar detta 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 äventyra säkerheten.

Automatiserad biljettvägning

Automatiserad biljettvägning kategoriserar och dirigerar kundförfrågningar intelligent till den mest lämpliga avdelningen eller agenten. Till exempel identifieras en kundförfrågan om en fakturaproblem automatiskt av AI och dirigeras till faktureringavdelningen, medan en tekniskt supportförfrågan går direkt till tekniskt supportteam. 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 gör att agenter kan undvika felriktade samtal och därmed förbättra produktiviteten.

AI-förbättrad utbildning

Artificiell intelligens kan ge agenter anpassade utbildningsupplevelser. Detta tillvägagångssätt använder data-drivna insikter som hämtats från en agents egna prestandamätningar och kundfeedback för att anpassa utbildningsprogram som riktar sig mot specifika områden för förbättring. Till exempel, om en agent konsekvent får feedback om svaretiden, kan AI-systemet fokusera på att förbättra deras tids hantering.

Dessutom kan AI analysera de typer av förfrågningar en agent ofta hanterar och ge specialiserad utbildning inom dessa specifika områden. Detta tillvägagångssätt 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 arbetsstyrka, som kan hantera kundernas behov 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 en snabb och informerad respons.

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 vara avgörande ännu, men att röra sig i den riktningen kunde signifikant öka konkurrenskraften. När det görs på rätt sätt och med försiktighet kan automatisering i kontaktcenterbranschen hjälpa till att lösa förfrågningar snabbare och mer produktivt, vilket gör att arbetsstyrkan kan fokusera på mer krävande uppgifter som kräver kreativt tänkande bortom förmågan hos något manus.