7 способів, як кол-центри використовують штучний інтелект, щоб звільнити час для своїх агентів і клієнтів

Дослідження CCW Digital показало, що до 62% кол-центрів розглядають можливість інвестицій в автоматизацію та штучний інтелект. Водночас багато споживачів готові використовувати самозаписні варіанти або спілкуватися з чат-ботами, особливо якщо це допоможе їм уникнути тривалих очікувань. Це створює ідеальну можливість для лідерів кол-центрів вивчити різні технології, щоб знайти те, що найкраще відповідає їхнім цілям і задовольняє потреби клієнтів.

Індустрія кол-центрів та контакт-центрів, корені якої сягають часів до інтернету, стикається з унікальними викликами при впровадженні інновацій на основі штучного інтелекту. Це особливо вірно для команд, які обробляють конфіденційну інформацію клієнтів. Рішення про делегування цих завдань ботам є складним. Однак ті, хто швидко приймає нові технології автоматизації, ймовірно, побачать значне збільшення продуктивності порівняно з конкурентами.

Продовжуйте читати та вивчайте конкретні застосування штучного інтелекту, призначені для кол-центрів. Використовуючи ці технології мудро, їх можна не тільки заощадити час для агентів і дзвінків, але й підвищити загальну ефективність операцій.

Голосові боти штучного інтелекту

Очікувати, що люди-агенти будуть відповідати на кожен дзвінок швидко та уважно, – це висока вимога. Щоб оптимізувати цей процес, багато команд зараз використовують складні розвитки штучного інтелекту в сфері розмов, які здатні зрозуміти клієнтів і вступити в природню розмову. Ці боти можуть виконувати завдання з часто задаваних питань та базових завдань, звільняючи агентів для більш складних питань.

Хоча спочатку може здатися страшним, коли штучний інтелект розмовляє з вашими клієнтами, є багато випадків, коли це може бути корисно. Адже IVR (інтерактивна система голосової відповіді) була однією з перших автоматизацій, введених у галузі кол-центрів, а використання голосового бота як частини налаштування – це просто ще один крок у її розвитку.

Крім того, можливості штучного інтелекту можна інтегрувати з традиційними системами IVR, пропонуючи самозаписні варіанти через телефонну клавішу, наприклад, варіант зв’язатися з живим агентом. Ця функція стає особливо корисною під час пікових періодів, коли обсяг дзвінків різко зростає. Часто клієнти можуть віддавати перевагу швидкій відповіді від бота над довгим очікуванням живого оператора.

Розпізнавання мови та тексту

Включення можливостей штучного інтелекту з тексту в мову (TTS) та мови в текст (STT) може суттєво підвищити гнучкість вашого кол-центру. Ці технології дозволяють автоматично та в режимі реального часу перетворювати мову на текст, пропонуючи широкий спектр застосувань.

Наприклад, агенти можуть проводити опитування, використовуючи динамічно оновлені сценарії, які система програває клієнту, усуваючи необхідність попередньо записаних повідомлень. Аналогічно, технологія STT полегшує беззусильну транскрипцію дзвінків клієнтів без потреби ручного введення даних агентами. Це не тільки заощаджує час, але й збирає обширні дані про клієнтів, дозволяючи глибше проаналізувати поведінку та вподобання клієнтів.

Аналіз настрою та тональності

Хоча транскрипти записів дзвінків надають цінні дані для розуміння 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 чи невдачі дзвінків. З часом штучний інтелект стає більш досвідченим у наданні кращих рекомендацій. Наприклад, він може пропонувати зміни у сценарії кол-центру, адаптуючи пропозиції товарів і послуг до індивідуальних потреб і вподобань клієнтів, підвищуючи як задоволеність клієнтів, так і ефективність кол-центру.

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

Голосова біометрія

Верифікація особистості клієнта є важливою для безпеки операцій кол-центру, але може бути трудомісткою при ручному виконанні. Штучний інтелект оптимізує цей процес за допомогою автоматичного розпізнавання голосу, пропонуючи швидшу та безпечнішу 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 й підвищує безпеку багатофакторної автентифікації. Найважливіше, що це економить час агентів, усуваючи необхідність ручної верифікації та прискорюючи взаємодію з клієнтами без компромісу 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 технічне питання підтримки напряму переходить до команди технічної підтримки. Точне сортування ґрунтується на вмісті запиту клієнта, часто визначається за допомогою ключових слів або характеру запиту.

Цей підхід означає, що клієнтам більше не потрібно перенаправляти їх кілька разів між різними відділами, суттєво скорочуючи час очікування та розчарування. Це призводить до більш організованого робочого процесу кол-центру, дозволяючи агентам уникнути неправильно спрямованих дзвінків, тим самим підвищуючи продуктивність.

Навчання, покращене штучним інтелектом

Штучний інтелект може забезпечити агентам індивідуальний досвід навчання. Цей підхід використовує дані, отримані з показників продуктивності агента та зворотної зв’язі клієнтів, щоб адаптувати програми навчання до конкретних областей 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 стикається, та надавати спеціалізоване навчання в цих конкретних галузях. Цей метод гарантує, що навчання є актуальним та надзвичайно ефективним, орієнтуючись на унікальні сильні та слабкі сторони кожного агента та розвиваючи навички, яких їм найбільше потреба. Це призводить до більш компетентної та впевненої робочої сили, здатної ще краще задовольняти потреби клієнтів.

Відразу ж допомога агентам

Під час живої взаємодії з клієнтами системи штучного інтелекту можуть аналізувати розмову в режимі реального часу та надавати агентам миттєві пропозиції, інформацію та рішення, актуальні для запиту клієнта. Наприклад, якщо клієнт обговорює конкретну проблему з продуктом, система штучного інтелекту може негайно надати найбільш актуальні рекомендації щодо вирішення проблеми, 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 питання або навіть пропонувати перенаправити дзвінок до більш спеціалізованого відділу або експерта.

Крім того, цей підхід також може пропонувати актуальні можливості для перекупівлі або підвищення продажів на основі історії клієнта та поточної розмови, тим самим не тільки вирішуючи негайну проблему, але й підвищуючи взаємодію з клієнтом.

Висновок

Впровадження штучного інтелекту у ваш кол-центр може не здаватися суттєвим наразі, але рух у цьому напрямку міг би суттєво підвищити конкурентоспроможність. Якщо це зроблено правильно та обережно, автоматизація в галузі кол-центрів може допомогти вирішити запити швидше та продуктивніше, дозволяючи робочій силі зосередитися на більш складних завданнях, які вимагають творчого мислення за межами можливостей будь-якого сценарію.