7 способів кол-центрів використовувати ШІ, щоб розблокувати час для своїх агентів і клієнтів

Про це свідчить дослідження CCW Digital до 62% контакт-центрів планують інвестувати в автоматизацію та ШІ. У той же час багато споживачів готові використовувати варіанти самообслуговування або спілкуватися з чат-ботами, особливо якщо це допомагає їм пропустити тривалий час очікування. Це дає ідеальну можливість для керівників контакт-центрів вивчити різні технології, щоб знайти те, що найкраще відповідає їхнім цілям і потребам клієнтів.

Індустрія колл-центрів і контакт-центрів, коріння яких сягає корінням у дні до появи Інтернету, стикається з унікальними проблемами під час впровадження Інновації на основі ШІ. Це особливо вірно для команд, які обробляють конфіденційні клієнтські дані. Важко вирішити, чи делегувати ці завдання роботам. Тим не менш, ті, хто швидко освоює нові технології автоматизації, швидше за все, побачать помітне підвищення продуктивності в порівнянні з конкурентами.

Читайте далі та досліджуйте конкретні програми штучного інтелекту, створені для контакт-центрів. При розумному використанні ці технології можуть не тільки заощадити час для агентів і абонентів, але й підвищити загальну ефективність операцій.

AI Voicebots

Очікувати, що агенти-людини швидко й уважно відповідатимуть на кожен дзвінок, є важким завданням. Щоб спростити це, багато команд зараз звертаються до складних розмовні рішення ШІ здатний розуміти клієнтів і вести природні розмови. Ці боти можуть обробляти поширені запитання та базові завдання, звільняючи агентів для більш складних проблем.

Хоча голосовий робот на основі штучного інтелекту, який розмовляє з абонентами, спочатку може здатися страшним, є багато випадків використання, де це може бути корисним. Зрештою, IVR (інтерактивна голосова відповідь) була однією з перших засобів автоматизації, коли-небудь представлених у індустрії кол-центрів, і використання голосового бота як частини налаштування є лише ще одним кроком у її розвитку.

Крім того, можливості штучного інтелекту можна інтегрувати з традиційними системами IVR, пропонуючи варіанти самообслуговування за допомогою клавіатури телефону, наприклад можливість підключення до живого агента. Ця функція стає особливо зручною в години пік, коли кількість викликів різко зростає. Часто клієнти можуть віддати перевагу швидкій відповіді від бота, ніж довгому очікуванню людини.

Розпізнавання мовлення та тексту

Включення можливостей перетворення тексту в мовлення (TTS) і мовлення в текст (STT) на основі ШІ може значно підвищити гнучкість вашого контакт-центру. Ці технології дозволяють здійснювати автоматичне перетворення в режимі реального часу між мовленням і текстом, пропонуючи широкий спектр застосувань.

Наприклад, агенти можуть проводити опитування за допомогою динамічно оновлюваних сценаріїв, які система читає вголос абоненту, що усуває потребу в попередньо записаних повідомленнях. Подібним чином технологія STT полегшує транскрипцію дзвінків клієнтів без необхідності ручного введення агентами. Це не тільки економить час, але й збирає велику кількість даних про клієнтів, що дозволяє глибше аналізувати поведінку та вподобання клієнтів.

Аналіз настрою та тону

Хоча стенограми записів розмов надають цінні дані для ШІ, щоб зрозуміти вподобання кожного клієнта, вони часто пропускають емоційні нюанси розмови. Ось тут і вступає в дію аналіз настроїв. Використовуючи машинне навчання, ці системи можуть заглиблюватися в записи голосу, щоб ідентифікувати підказки, які сприяють успіху чи невдачі дзвінків. З часом штучний інтелект починає надавати кращі рекомендації. Наприклад, він може запропонувати коригування сценарію кол-центру, пристосовуючи пропозиції щодо продуктів і послуг до індивідуальних потреб і вподобань клієнтів, підвищуючи як задоволеність клієнтів, так і ефективність кол-центру.

Крім того, є також Детектор брехні на основі ШІ які ретельно перевіряють записи голосу не лише на емоційні підказки, а й на ознаки обману. Це може бути особливо корисним у сценаріях, коли перевірка автентичності інформації має вирішальне значення.

Біометрія голосу

Перевірка особи абонента має вирішальне значення для безпеки в роботі кол-центру, але може бути обтяжливою, якщо виконувати її вручну. AI спрощує це за допомогою автоматичного розпізнавання голосу, пропонуючи швидший і безпечний процес перевірки.

Ця технологія швидко ідентифікує голос клієнта та зіставляє його з наявними зразками, швидко виявляючи будь-які шаблони. Цей швидкий процес не тільки зменшує ризик шахрайства, але й крадіжки особистих даних але також покращує багатофакторна аутентифікація процес. Найважливіше те, що це економить час агентів, усуваючи потребу в ручній перевірці, прискорюючи взаємодію з клієнтом без шкоди для безпеки.

Автоматизована маршрутизація квитків

Автоматизована маршрутизація квитків розумно класифікує та направляє запити клієнтів до найбільш підходящого відділу чи агента. Наприклад, запит клієнта про проблему з виставленням рахунків автоматично визначається штучним інтелектом і направляється до відділу виставлення рахунків, тоді як запит технічної підтримки надходить безпосередньо до команди технічної підтримки. Точне сортування базується на змісті запиту клієнта, який часто визначається за допомогою ключових слів або характеру запиту.

Цей підхід означає, що клієнтів більше не потрібно багаторазово переводити між різними відділами, що значно скорочує час очікування та розчарування. Це призводить до більш організованого робочого процесу для кол-центру, дозволяючи агентам уникати неправильних викликів, тим самим підвищуючи продуктивність.

Навчання за допомогою AI

Штучний інтелект може надати агентам персоналізований досвід навчання. Цей підхід використовує дані, отримані на основі власних показників ефективності агента та відгуків клієнтів, щоб адаптувати навчальні програми, спрямовані на конкретні сфери вдосконалення. Наприклад, якщо агент постійно отримує відгуки щодо швидкості своєї реакції, система штучного інтелекту може зосередитися на вдосконаленні його навичок управління часом.

Крім того, ШІ може аналізувати типи запитів, які часто обробляє агент, і проводити спеціалізоване навчання в цих конкретних областях. Цей метод гарантує, що навчання є актуальним і високоефективним, враховуючи унікальні сильні та слабкі сторони кожного агента та розвиваючи навички, які їм найбільше потрібні. Це створює більш компетентну та впевнену в собі робочу силу, здатну ефективніше задовольняти потреби клієнтів.

Допомога агентам у реальному часі

Під час живої взаємодії з клієнтами системи штучного інтелекту можуть аналізувати розмову в режимі реального часу та надавати агентам миттєві пропозиції, інформацію та рішення, що стосуються запиту клієнта. Наприклад, якщо клієнт обговорює конкретну проблему з продуктом, система штучного інтелекту може негайно підібрати найбільш релевантні вказівки щодо усунення несправностей для агента, дозволяючи швидко та обґрунтовано реагувати.

Крім того, якщо агент стикається з особливо складним запитом, система штучного інтелекту може провести його через найбільш ефективну лінію опитування або навіть запропонувати перевести дзвінок до більш спеціалізованого відділу чи експерта.

Крім того, цей підхід також може запропонувати відповідні можливості перехресних продажів або додаткових продажів на основі історії клієнта та поточної розмови, таким чином не лише вирішуючи негайну проблему, але й посилюючи залучення клієнтів.

Висновок

Впровадження штучного інтелекту у вашому кол-центрі може здатися ще необов’язковим, але рух у цьому напрямку може значно підвищити конкурентоспроможність. При правильному та обережному виконанні автоматизація в індустрії контакт-центрів може допомогти швидше та продуктивніше вирішувати запити, дозволяючи робочій силі зосередитися на складніших завданнях, які вимагають творчого мислення, що виходить за межі можливостей будь-якого сценарію.