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在当今技术痴迷的世界中,使生活更简单,更快和更无缝是企业和个人的头等大事,他们试图与时俱进的数字环境保持同步。阅读任何出版物,您肯定会发现围绕人工智能(AI)的对话有助于增强(即使在某些情况下不能完全替代)人机交互。在联络中心中,有一件事是肯定的:座席与客户之间人与人之间的积极联系对于建立品牌忠诚度至关重要。在一个重视人际交往的行业中,人工智能在联络中心中扮演什么角色,以及如何利用从其收集的数据来改善客户体验?

除了聊天机器人和虚拟助手(它们在更明显的人类交互级别上运行)之外,联络中心的AI正在通过其他方式(包括路由,优先级和呼叫处理)获得动力。人工智能具有广泛的功能,例如自然语言处理(NLP),机器学习和预测分析,这些都是在联络中心收集和利用数据的关键要素。这些技术加在一起,不仅提供有关在交互中直接可用的数据(文本或语音)的信息,而且还利用其他三个来源的数据:交互的上下文,该客户/潜在客户的特定历史记录以及“人口这种类型的客户/潜在客户”。

背景与历史

交互的上下文使AI系统可以收集有关呼叫的见解,例如拨打的号码,语音识别语音或一天中的时间,以提供有关交互原因和特定客户需求的信息。

然后将此数据添加到该客户的历史记录中,包括产品或购买模式,以前的互动和联系频率以及最近发生的生命周期事件。从更广泛的网络中收集的信息(例如社交媒体或其他可公开获得的数据)也可以用于提供有关客户利益的其他见解。所有这些数据为每个独特的客户提供了良好的环境,可用于创建个性化和差异化的体验。

客层

“人口统计数据”不仅指年龄/邮政编码和我们与人口统计数据相关联的其他数据,还包括组织收集的有关相似客户和潜在客户的不断发展的数据。例如,一直在呼吁X的客户也对Y感兴趣,而这种知识可以增强您的组织定制交互和整体体验的方式,从而为您的客户增加更多的价值。

如果该交互确实需要路由到活动的座席以进行进一步处理,则系统应传送所有这些相关信息,并指导座席创建无缝,个性化和真实的交互,以实现更高效,更有价值的体验。

AI在哪里可以提供帮助?

聊天机器人和虚拟助手

聊天机器人,虚拟代理和动态路由是AI如何在客户交互过程中提供帮助的示例。此外,在互动之后,AI可以提供帮助。渐进式联络中心正在使用录音,而录音过去是很少使用的档案,是丰富的信息来源。通过将语音转换为文本并使用语音分析解决方案分析数据,客户可以从交互的内容,客户的情感以及为这些交互服务的代理的行为和态度中获得更多的见解。呼叫的内容是丰富的运营数据源,可以帮助组织确定流程改进的优先级,以提供最大的回报。在特定交互中捕获的情绪和态度还可以针对服务呼叫的业务代表的性能和培训要求提供针对性的见解。

人工智能的缺点/局限性是什么?

AI是一种功能强大的工具,可以用来改善客户服务和效率,但也必须对其进行监控,调整和校准,以免导致客户和服务出现问题。必须不断地对工具进行“培训”,以识别自然语言处理中的适当上下文,并使其适应不断变化的新市场趋势,业务解决方案或客户语言。这是许多企业跳过的步骤,并且在实施的第二年和第三年中经常感到失望。继续培育系统所需的时间和精力非常值得,因为洞察力和行动计划取决于AI平台的基础数据的准确性。

如何进行

组织可以通过三个步骤准备在其联络中心使用AI。如果您的组织尚未记录交互,那么这将是第一个起点。然后,关键是使用这些录音,而不仅仅是将其用作存档,而是将语音转录为文本数据,并将其用作丰富的信息源,以了解您的客户,他们的独特需求以及改善您的业务和创建方式的方法差异化的经验。

许多组织可以使用的另一个简单步骤是使用其IVR /网站/ ERP /社交媒体和其他提要中已捕获的数据,以获取有关推动联系方式进入中心以及如何建立更无缝联系的见解。 ,轻松,增值的体验。

最后,采取措施利用内部和外部数据来使用Predictive Analytics来确定定制解决方案的相关方法或在为客户增加价值的同时主动提供其他服务。 Predictive Analytics还使代理商能够更有效地为其客户创建个性化的互动和品牌忠诚度。最终,这是要获得最佳响应-甚至在客户要求之前就可能。

客户服务中心中AI的爆炸式增长才刚刚开始,并且随着越来越多的人要求更快,更轻松的交互,组织将不得不努力满足客户需求或被抛在后面。

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