7 способів, як контактні центри використовують штучний інтелект для звільнення часу для своїх агентів і клієнтів

Дослідження CCW Digital показало, що до 62% контактних центрів розглядають можливість інвестицій в автоматизацію та штучний інтелект. Водночас багато споживачів згодні використовувати самовобслуговування або розмовляти з чат-ботами, особливо якщо це допоможе їм уникнути тривалих часів очікування. Це створює ідеальну можливість для лідерів контактних центрів дослідити різні технології, щоб знайти те, що найкраще відповідає їхнім цілям і задовольняє потреби клієнтів.

Індустрія викликів і контактних центрів, коріння якої сягає часів до Інтернету, стикається з унікальними викликами при прийомі інновацій на основі штучного інтелекту. Це особливо вірно для команд, які обробляють чутливу клієнтську інформацію. Рішення про делегування цих завдань ботам є складним. Однак ті, хто швидко приймає нові технології автоматизації, ймовірно, побачить помітне збільшення продуктивності над своїми конкурентами.

Продовжуйте читати та досліджуйте конкретні застосування штучного інтелекту, розроблені для контактних центрів. Використовуючи ці технології мудро, їх можна не тільки заощадити час для агентів і дзвоників, але також підвищити загальну ефективність операцій.

Голосові боти

Очікувати, що людські агенти будуть відповідати на кожен дзвінок швидко і уважно, – це висока вимога. Щоб оптимізувати це, багато команд зараз звертаються до складних розв’язань штучного інтелекту, які здатні розуміти клієнтів і вступати в природні розмови. Ці боти можуть обробляти запитання та базові завдання, звільняючи агентів для більш складних питань.

Хоча розмова з клієнтами через бота на основі штучного інтелекту може спочатку здаватися страшною, існують багато випадків, коли це може бути корисно. Адже IVR (інтерактивна голосова відповідь) був одним із перших автоматизмів, введених в індустрію контактних центрів, а використання голосового бота як частини налаштування є просто наступним кроком у його розвитку.

Крім того, можливості штучного інтелекту можна інтегрувати з традиційними системами IVR, пропонуючи самовобслуговування через телефонну клавішу, наприклад, можливість зв’язатися з живим агентом. Ця функція стає особливо корисною під час пікових періодів, коли об’єм дзвонків стрімко зростає. Часто клієнти можуть віддавати перевагу швидкій відповіді від бота над довгим очікуванням на відповідь людини.

Розпізнавання мови та тексту

Включення можливостей штучного інтелекту з тексту в мову (TTS) і мови в текст (STT) може суттєво підвищити гнучкість вашого контактного центру. Ці технології дозволяють автоматично і в реальному часі перетворювати мову на текст і навпаки, пропонуючи широкий спектр застосувань.

Наприклад, агенти можуть проводити опитування за допомогою динамічно оновлюваних сценаріїв, які система програває клієнту, усуваючи необхідність попередньо записаних повідомлень. Аналогічно, технологія STT полегшує беззусильне транскрибування клієнтських дзвонків без необхідності ручного вводу з боку агентів. Це не тільки економить час, але також збирає обширні дані про клієнтів, дозволяючи глибше аналізувати поведінку та переваги клієнтів.

Аналіз настрою та тону

Хоча транскрипти записів дзвонків надають цінну інформацію для штучного інтелекту щодо розуміння переваг кожного клієнта, вони часто не враховують емоційних нюансів розмови. Саме тут вступає в дію аналіз настрою. Використовуючи машинне навчання, ці системи можуть аналізувати записи голосу, щоб визначити сигнали, які сприяють успіху або провалу дзвонків. З часом штучний інтелект стає більш майстерним у наданні кращих рекомендацій. Наприклад, він може пропонувати корективи сценарію контактного центру, адаптуючи пропозиції продуктів і послуг до індивідуальних потреб і переваг клієнтів, підвищуючи як задоволеність клієнтів, так і ефективність контактного центру.

Крім того, існують детектори брехні на основі штучного інтелекту, які аналізують записи голосу, не тільки для емоційних сигналів, але також для ознак обману. Це може бути особливо корисно в сценаріях, коли верифікація автентичності інформації є важливою.

Голосова біометрія

Верифікація особистості клієнта є важливою для безпеки операцій контактного центру, але може бути трудомісткою при ручному виконанні. Штучний інтелект оптимізує це за допомогою автоматичного розпізнавання голосу, пропонуючи швидшу та безпечну процедуру верифікації.

Ця технологія швидко ідентифікує голос клієнта та зіставляє його з існуючими зразками, швидко виявляючи будь-які закономірності. Цей швидкий процес не тільки знижує ризик шахрайства та крадіжки особистості, але також підвищує багатофакторну аутентифікацію. Найважливіше, що це економить час агентів, усуваючи необхідність ручної верифікації, прискорюючи взаємодію з клієнтами без компрометації безпеки.

Автоматичне маршрутизація тікетів

Автоматичне маршрутизація тікетів інтелектуально категоризує та направляє запитання клієнтів до найбільш підходящого відділу або агента. Наприклад, запит клієнта щодо проблеми з рахунком автоматично розпізнається штучним інтелектом і направляється до відділу рахунків, тоді як запит щодо технічної підтримки напряму направляється до технічної команди. Точна сортування здійснюється на основі змісту запиту клієнта, часто визначається за допомогою ключових слів або характеру запиту.

Цей підхід означає, що клієнтам більше не потрібно перенаправляти між різними відділами, суттєво знижуючи час очікування та розчарування. Це призводить до більш організованого робочого процесу для контактного центру, дозволяючи агентам уникнути неправильно спрямованих дзвонків, таким чином підвищуючи продуктивність.

Навчання, покращене штучним інтелектом

Штучний інтелект може надавати агентам персоналізовані навчальні досвіди. Цей підхід використовує дані, отримані з власних показників продуктивності агента та зворотної зв’язі клієнтів, для створення навчальних програм, які націлені на конкретні області вдосконалення. Наприклад, якщо агент постійно отримує зворотню зв’язь щодо швидкості його відповідей, система штучного інтелекту може зосередитися на поліпшенні його навичок часу.

Крім того, штучний інтелект може аналізувати типи запитів, з якими агент часто працює, і надавати спеціалізоване навчання в цих конкретних областях. Цей метод гарантує, що навчання є актуальним і надзвичайно ефективним, орієнтуючись на унікальні сильні сторони та слабкості кожного агента, розвиваючи навички, яких їм найбільше потрібно. Це призводить до більш компетентної та впевненої робочої сили, здатної ефективніше задовольняти потреби клієнтів.

Функція реального часу для агентів

Під час живих взаємодій з клієнтами системи штучного інтелекту можуть аналізувати розмову в реальному часі та надавати агентам миттєві пропозиції, інформацію та розв’язання, актуальні для запиту клієнта. Наприклад, якщо клієнт обговорює певну проблему з продуктом, система штучного інтелекту може негайно вивести найбільш актуальні рекомендації з виправлення, дозволяючи агенту надати швидку та інформовану відповідь.

Крім того, якщо агент зустрічає особливо складне запитання, система штучного інтелекту може направити його через найбільш ефективний шлях питань або навіть пропонувати перевести дзвінок до більш спеціалізованого відділу або експерта.

Крім того, цей підхід також може пропонувати актуальні можливості для продажу чи підвищення рівня обслуговування на основі історії клієнта та поточної розмови, тим самим не тільки розв’язуючи негайну проблему, але також підвищуючи взаємодію з клієнтом.

Висновок

Реалізація штучного інтелекту в вашому контактному центрі може ще не здаватися суттєвою, але рух у цьому напрямку міг би суттєво підвищити конкурентоспроможність. Коли це робиться правильно та обережно, автоматизація в індустрії контактних центрів може допомогти вирішувати запитання швидше та продуктивніше, дозволяючи робочій силі зосередитися на більш складних завданнях, які вимагають творчого мислення за межами можливостей будь-якого сценарію.