Hur callcenter modifieras med artificiell intelligens
Det har gått mer än två decennier sedan callcenter revolutionerade kundsupportsystemet för olika branscher. Även om vissa statiska samtalsskript och strategier som passar alla kan förbli oförändrade vid outsourcing av företag, har teknologin spelat en avgörande roll för att drastiskt förändrat hur callcenter fungerar.
Idag har callcenter den unika förmågan att utnyttja all tillgänglig data för att driva varje kundinteraktion. Dessa data inkluderar olika källor som marknadsföringskampanjen kunden har sett flera gånger, typen av transaktion som nyligen genomförts eller vad en potentiell kund letade efter i sin senaste sökning. Av många tekniker som callcenter kan ha utnyttjat är artificiell intelligens en. Artificiell intelligens i callcenter har möjliggjort explosiv tillväxt tack vare allmänt tillgängliga molntjänster och verktyg för maskininlärning.
Innehållsförteckning
Det är ingen nyhet att callcenter strävar efter att ge en sömlös och enkel upplevelse till kunderna eftersom de ständigt måste möta risken att förlora mot en konkurrent. Denna rapport från en undersökning gjord av American Express visade att potentiella eller befintliga kunder har räddat sig från ett aktuellt köp på grund av en dålig serviceupplevelse. För att säkerställa att det inte händer har callcenter vänt sig till AI- och maskininlärningslösningar för att hjälpa dem att vidta följande bästa åtgärder, förvandla potentiella kunder till kunder, öka retentionsgraden, öka köpbenägenheten för produkter och mycket mer.
Business Process Outsourcing eller BPO-företag tenderar att arbeta mycket kring data. Det är därför datadrivna callcenter ser fram emot att implementera AI-lösningar för att förbättra kundupplevelsen. Här är några metoder för datadrivna callcenter med AI och big data för att förbättra försäljningen via en bra kundupplevelse.
1. Intelligent samtalsdirigering
En av de betydande fördelarna som AI ger för callcenterekonomi är att spara på personalkostnader. Samtalsdirigering genom AI hjälper till att få rätt kund till rätt representant, med hänsyn till orsaken till samtalet och livstidsvärde och samtalskomplexitet. Ett stort antal callcenter väljer också att använda kompetensbaserade samtalsdirigeringstekniker för att svara på en kampanj. Säg till exempel, om ett lag strävar efter befordran A och det andra för B, kan AI snabbt identifiera och analysera samtalet och dirigera det till rätt lag. Att lägga in AI till kompetensbaserad samtalsdirigering säkerställer också att kunden kommer till rätt agent som kan vägleda dem på bästa möjliga sätt. 2. Bättre analys för samtalsfeedback Traditionell samtalsövervakning kan inte hämta data från flera källor i realtid. Till exempel övervakas prestandan för callcenterchefer eller agenter för närvarande enligt mänsklig observation. Samtal lyssnas på och analyseras av ett litet antal “mänskliga” chefer som kanske har sina egna fördomar som kan påverka utvärderingar. Analysen kan vara felaktig och direkt flytta poängsättningen av agenter. Om du någonsin har ringt ett kundsupportcenter för ett e-handelsföretag eller något annat företag, skulle du vara väl medveten om hur de informerar dig före problemet att samtalet kan spelas in i kvalitetssyften. Detta indikerar att agenter får feedback och support först efter ringen, och det finns förmodligen ingen automatisering eller
AI förbättrar denna situation genom att utföra dessa viktiga funktioner som övervakning, analys och support i realtid. Mycket av denna funktion utförs av dess gren, maskininlärning. ML-tjänster hjälper till att analysera humöret och responsen hos både kunden och ombudet. När de används som feedback, gör datat det möjligt för agenterna att svara mer effektivt, vilket gör dem båda gladare jämfört med tidigare erfarenheter.
3. Personlighetsprofilering
Medan huvudmålet för de flesta callcenter ständigt har varit att förbättra kundnöjdheten, har BPO:er med tiden också insett att det är lika viktigt att ta hand om agenterna också. Varje agent kommunicerar på olika sätt och tilltalar ett annat segment av kunder. Vissa agenter kan hantera negativa kommentarer bra, och andra inte. Företag måste titta på agenternas personlighetsprofiler och andra professionella faktorer som försäljningsnummer och samtalshanteringstid för att matcha dem med att föredra kunder. Men det skulle vara för mycket av en uppgift, förmodligen att låta dem anställa någon för att göra det här jobbet ensam. AI kan hjälpa till här. När samtalet har dirigerats och data producerats kan företag be ombud som gjort en viss försäljning att hantera de samtal där kunder letar efter en lösning gömd i nämnda produkt. 4. Kontextutnyttjande
Att använda data för att få klarhet i sammanhanget är avgörande i ett callcenter. Kontext gör processen lättare för kunden eftersom de inte behöver upprepa eller spendera mycket tid på samtalet för att förklara sitt problem eller sin fråga. Dessutom är kontext också ett av nyckelelementen för samtalsdirigering. AI kan aktivt analysera data från ett kundsamtal för att förutsäga när någon sannolikt blir irriterad och underlätta en förändring innan det händer. Detta görs genom att fånga datapunkter relaterade till röstegenskaper, tidigare samtalshistorik, problemets karaktär och kundtjänstagentens svar. Prediktiv analys kan hjälpa till att förstå problemet som en kund kan ha, och därigenom eliminera långa samtalstider, väntetider för kunder och så vidare. 5. Chatbots
Tack vare den digitala tidsåldern har onlinerecensioner tillgängliga på Google eller e-handelssajter för en produkt stor inverkan på köptrender. Kunder brukar använda en chatbot innan de ringer kundsupport. Men medan chatbotar och automatiserade telefonsystem kan vägleda kunder att svara på enkla frågor som kanske inte behöver en mänsklig agent att hantera, anses chatbots vara frontlinjen i kundtjänstekosystemet. Framsteg inom maskininlärning har förbättrat hur NLP (Natural Language Processing) implementeras i olika branscher. För att få chatbots att utnyttja konversationstext introduceras nu AI-drivna assistenter för att svara bättre på kunders uppmaningar, precis som Googles röstassistent, Alexa eller Siri används.