- Dirbtiniu intelektu paremtos virtualios komutacinės skydinės automatizuoja įprastas užduotis, sutrumpina laukimo laiką ir pagerina klientų patirtį nedidinant personalo skaičiaus.
- Balso robotai, pokalbių robotai ir virtualūs agentai suteikia galimybę teikti daugiakanalę pagalbą visą parą, naudojant išmanųjį maršrutizavimą ir sklandų perdavimą žmonėms agentams.
- CRM integracija ir pokalbių analizė teikia duomenis realiuoju laiku, kad būtų galima optimizuoti procesus, scenarijus ir komandos mokymus.
- FCR, TMO, darbo po iškvietimo ir personalo sąnaudų matavimas yra labai svarbus apskaičiuojant investicijų grąžą ir planuojant laipsnišką bei efektyvų dirbtinio intelekto diegimą.
Dėl dirbtinio intelekto klientų aptarnavimas telefonu išgyvena radikalią transformaciją . Tai, kas kadaise buvo paprasta „paspauskite 1, paspauskite 2“ sistema, išsivystė į daug natūralesnę pokalbių patirtį, gebančią suprasti vartotojo ketinimus, automatizuoti procesus ir atlaisvinti žmonių komandas.
Šiame kontekste dirbtiniu intelektu paremtos virtualios PBX tapo daugelio kontaktų centrų, tiek mažų įmonių, tiek didelių organizacijų, širdimi . Nuo balso robotų, kurie visą parą tvarko skambučius, iki virtualių agentų, kurie integruojasi su CRM ir automatiškai generuoja kiekvieno pokalbio santraukas, dirbtinis intelektas nebėra „papildomas elementas“, o pagrindinis komponentas, užtikrinantis greitą, efektyvų ir keičiamo dydžio aptarnavimą.
Nuo tradicinio telefono ryšio skydo iki virtualaus telefono ryšio skydo su dirbtiniu intelektu
Tradicinės PBX stotelės, perkrautos kabeliais ir technine įranga, užleido vietą virtualioms debesijos PBX stotims, kurios valdo skambučius be fizinės infrastruktūros . Ši evoliucija leidžia paslaugai plėstis pagal kontaktų skaičių, per kelias minutes pridėti naujus priedus ir konfigūruoti sudėtingus skambučių srautus neinvestuojant į brangią įrangą.
Tačiau tikrasis šuolis į priekį įvyksta, kai prie šio debesijos pagrindu veikiančio telefonijos sluoksnio pridedamas dirbtinis intelektas, taikomas klientų aptarnavimui . Dėl mašininio mokymosi algoritmų ir natūralios kalbos technologijų telefono stotis nustoja būti paprastu skambučių maršrutizatoriumi ir tampa išmania platforma, kuri klausosi, supranta, priima sprendimus ir mokosi kiekvienos sąveikos metu.
Šiandien dirbtinio intelekto sistemos gali analizuoti skambučių modelius, laiką, susisiekimo priežastis ir laukimo laiką , taip pat automatiškai pritaikyti maršruto parinkimo logiką ir savitarnos pranešimus, kad sumažintų eiles ir pagerintų naudotojo patirtį. Tai atlaisvina žmones, kurie gali tvarkyti sudėtingesnes ir vertingesnes užklausas.
Be to, daugelyje virtualių PBX sprendimų integruoti visiškai pritaikomi pokalbių ir balso robotai, kurie reaguoja nuosekliai su prekės ženklo įvaizdžiu , naudodami vidinę dokumentaciją, DUK arba duomenis iš įmonės sistemų kaip žinių bazę. Tokiu būdu klientas patiria nuoseklesnę patirtį, nepriklausomai nuo kontakto kanalo ar laiko.
Dirbtinis intelektas kaip automatizavimo ir suasmeninimo variklis
Vienas didžiausių dirbtinio intelekto privalumų PBX sistemose yra jo gebėjimas automatizuoti atsakymus neaukojant suasmeninimo . Remdamasi sąveikos istorija, nuostatomis, prenumeruojamais produktais ar vartotojo kalba, sistema gali koreguoti ne tik atsakymo turinį, bet ir toną bei pokalbio eigą.
Praktiškai tai reiškia, kad daugelis dažnai užduodamų klausimų nebeužima agentų laiko : tvarkaraščiai, užsakymų būsenos, susitikimai, pagrindinės sąskaitos, duomenų pakeitimai ar informacija apie produktą gali būti išspręsti automatiškai, o sudėtingos užklausos perduodamos žmonių komandai, jau turint visą kontekstą.
Lyg to būtų maža, šios sistemos nestovi vietoje. Dirbtinis intelektas analizuoja kiekvienos sąveikos rezultatą ir nuolat mokosi : kurie atsakymai veikia geriausiai, kada vartotojai nutraukia procesą, kur pokalbiai užstringa ir kokio tipo užklausą pirmiausia reikėtų perduoti žmogui. Remiantis šia informacija, darbo eiga koreguojama, o pranešimai tobulinami, nuolat gerinant paslaugą.
Nuolatinis tobulinimas, pagrįstas skambučių duomenimis
Veikiant virtualioje PBX sistemoje, visus skambučius ir pokalbius galima įrašyti, transkribuoti ir analizuoti . Dirbtinis intelektas aptinka pasikartojančias temas, raktinius žodžius, paklausos šuolius ar klientų nuotaikų pokyčius ir paverčia tai, kas kadaise buvo paprasti skambučių žurnalai, į praktines įžvalgas.
Ši žvalgyba leidžia, pavyzdžiui, aptikti pasikartojančius skundus dėl to paties produkto, nustatyti dažnas atšaukimo priežastis ir nustatyti, kurie pardavimo argumentai geriausiai atitinka pardavimų komandas. Remiantis tuo, galima pertvarkyti scenarijus, patobulinti vidinius procesus ir koreguoti agentų mokymus.
Kitaip tariant, telefono stotis nustoja būti vien skambučių kanalu ir tampa įžvalgų apie klientų patirtį ir komandos našumą šaltiniu . Visa tai palaiko realaus laiko analizė ir ataskaitų suvestinės, kurios padeda greitai ir pagrįstai priimti sprendimus.
Ką dirbtinis intelektas gali pasiūlyti klientų aptarnavimo skambučių centrams?
Dirbtinio intelekto integravimas į kontaktų centrus visiškai pakeičia jų darbo būdą. Pagalbos ir pardavimų vadovai susiduria su daugiau skambučių, daugiau kanalų ir reiklesniais klientais , dažnai nedidindami personalo. Būtent čia dirbtinis intelektas pradeda daryti skirtumą.
Dirbtinio intelekto įrankiai toli gražu nepakeičia agentų, jie sukurti kaip asistentai, palengvinantys pasikartojančius darbo krūvius : maršrutų parinkimas, santraukos, informacijos paieška, tiesioginiai pasiūlymai ir savitarna paprastoms užklausoms. Tikslas – kad kiekvienas agentas galėtų tvarkyti daugiau sąveikų, užtikrindamas aukštesnę kokybę ir patirdamas mažiau streso.
Priežiūros automatizavimas ir greitas reagavimas
Vienas iš labiausiai matomų privalumų yra didelės dalies klientų aptarnavimo automatizavimas . Pokalbių ir balso robotai tvarko gaunamus skambučius ir žinutes, atsako į standartinius klausimus, renka pagrindinius duomenis (vardą, užsakymo numerį, susisiekimo priežastį) ir, jei reikia, viską paruošia, kad žmogus perimtų darbą.
Ši automatizacija turi tiesioginį poveikį: sutrumpėja laukimo laikas, supaprastėja eilės ir pagerėja aptarnavimo suvokimas . Klientas gauna greitą atsakymą, nors pokalbis vėliau perduodamas žmogui, jei to reikia. O komanda atleidžiama nuo tų pačių frazių kartojimo vėl ir vėl.
Paslaugų suasmeninimas ir 360 laipsnių kliento apžvalga
Integravus komutatorių su dirbtiniu intelektu ir CRM, galima gauti vieningą kliento vaizdą realiuoju laiku : sutartyse numatytus produktus, atidarytus bilietus, ankstesnę sąveiką, pageidaujamą kalbą, įprastą kanalą ar prioriteto lygį ir kitus duomenis.
Turėdamas šią informaciją, dirbtinis intelektas gali pritaikyti atsakymus ir veiksmus kiekvieno asmens konkrečiam kontekstui . Naujo kliento aptarnavimas nėra tas pats, kas aptarnauti ilgalaikį klientą, o VIP vartotojo aptarnavimas nėra tas pats, kas aptarnauti asmenį, turintį atvirą kritinį incidentą. Šis suasmeninimas taip pat turi įtakos pagrindiniams rodikliams, tokiems kaip NPS ir CSAT, nes klientas jaučiasi suprastas ir išgirstas įmonės.
Išmanus maršrutizavimas ir skambučių prioritetizavimas
Išmanusis maršrutizavimas apima daug daugiau nei skambučių siuntimą pagal tvarkaraščius ar pagrindines eiles. Dirbtinis intelektas interpretuoja skambučio tikslą nuo pirmųjų kelių sekundžių , analizuodamas raktinius žodžius, kalbą, toną ir net to telefono numerio istoriją, ir nusprendžia, ar jis turėtų:
- Automatiškai dalyvauti su robotu, nes tai paprasta užklausa.
- Kreipkitės į konkrečią komandą (techninė pagalba, atsiskaitymas, pardavimai, klientų lojalumas...).
- Eskaluoti prioritetą jei aptinka svarbų klientą arba jautrią problemą.
Ši pažangi maršruto parinkimo logika užtikrina, kad skambutis pasiektų tinkamiausią agentą iš pirmo karto , sumažindama perdavimų skaičių, sutrumpindama sprendimo laiką ir pagerindama pirmojo kontakto sprendimo rodiklį (FCR).
Prognozinė analizė ir sprendimų priėmimas realiuoju laiku
Lygindamas istorinius duomenis su realia statistika, dirbtinis intelektas gali numatyti paklausos šuolius, laukimo laiką ar skambučių skaičių kiekvienoje kampanijoje . Tai padeda geriau parinkti komandas, nuspręsti, kada sustiprinti komandą daugiau agentų arba kada siūlyti daugiau savitarnos parinkčių.
Be to, taisykles galima konfigūruoti taip, kad jos dinamiškai koreguotų komutatoriaus srautus : pakeistų pasveikinimo pranešimus, kai yra perpildymas, skatintų atgalinius skambučius, kai viršijamas tam tikras eilės laikas, arba nukreiptų daugiau srauto į tokius kanalus kaip „WhatsApp“ ar internetinį pokalbį kritiniu metu.
Dirbtinio intelekto funkcijos PBX sistemose, turinčiose realų poveikį
Investuojant į dirbtinį intelektą klientų aptarnavimui, labai svarbu sutelkti dėmesį į funkcijas, kurios generuoja išmatuojamą investicijų grąžą , o ne tik į „gražias technologijas“. Kelios galimybės jau įsitvirtino kaip išmaniųjų kontaktų centrų pagrindas.
Tai apima automatinį skambučių apibendrinimą, agentų palaikymą realiuoju laiku, pažangų maršrutizavimą, balso agentus, veikiančius visą parą, ir pokalbių analizę, kuri analizuoja pokalbių turinį.
Skambučių santrauka ir pokalbių analizė
Viena varginančių užduočių po kiekvieno skambučio yra rankinis užrašų, santraukų ir tolesnių veiksmų rašymas . Dirbtinis intelektas šią problemą išsprendžia automatiškai generuodamas santraukas pokalbio pabaigoje, įskaitant susitarimus, įsipareigojimus, nustatytas problemas ir laukiančius veiksmus.
Be to, šios pokalbių analizės sistemos leidžia vartotojams ieškoti transkriptuose pagal raktinius žodžius, temas ar jausmus , nereikia klausytis dešimčių įrašų. Komandos ir kokybės vadovams tai reiškia didžiulį laiko taupymą ir galimybę rasti dėsningumus vos keliais paspaudimais.
Agentų palaikymas realiuoju laiku
Sudėtinguose pokalbiuose dirbtinis intelektas veikia kaip antrinis pilotas, klausydamasis skambučio ir siūlydamas tiesioginius atsakymus, nurodymus ar darbo eigą . Jei klientas užsimena apie mokėjimo problemą, galimą atšaukimą, teisinį ieškinį ar bet kokį kitą jautrų klausimą, sistema gali patarti agentui dėl tolesnių veiksmų, taikomų sąlygų ar argumentų, kuriuos naudoti.
Naujiems darbuotojams tai sutrumpina įsibėgėjimo laiką, o vyresniems darbuotojams tai veikia kaip saugos tinklas, apsaugantis nuo užmaršumo ir padedantis išlaikyti kalbos nuoseklumą , ypač didelės rizikos ar didelės vertės skambučių metu.
Virtualūs agentai ir balso robotai visą parą
Dirbtiniu intelektu paremti balso agentai (balso robotai) leidžia kontaktų centrams veikti net tada, kai biure nieko nėra . Šie telefono asistentai gali atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus, atrinkti skambučius, įvertinti potencialius klientus ar net inicijuoti ištisus procesus, pvz., rezervacijas, susitikimų keitimą ar bilietų generavimą.
Kai problema tampa nebesuprantama, balso robotas nukreipia skambutį žmogui, pateikdamas visą reikiamą kontekstą (susisiekimo priežastį, jau atliktus veiksmus, kliento informaciją). Tai sutrumpina pokalbio laiką ir pašalina įprastą vartotojo jausmą, kad reikia „viską kartoti nuo nulio“.
Daugiakanaliai pokalbių robotai ir daugiakanaliai dirbtinio intelekto agentai
Ne viskas vyksta telefonu. Vis dažniau klientai derina kelis kanalus: „WhatsApp“, internetinius pokalbius, el. paštą, SMS žinutes, socialinius tinklus ir formas . Tie patys dirbtinio intelekto varikliai, kurie valdo skambučius, gali būti naudojami žinutėms tvarkyti visuose šiuose sąlyčio taškuose.
Tai užtikrina, kad verslo logika būtų nuosekli visuose kanaluose : jei robotas gali išspręsti užsakymo būseną telefonu, jis tai gali padaryti ir per „WhatsApp“ arba internetiniame pokalbyje, naudodamasis tais pačiais duomenų šaltiniais. Tai žymiai sumažina naudotojo patirties fragmentaciją ir supaprastina vidinį valdymą.
Dirbtinis intelektas kaip paslaugų teikėjas: savitarna ir eskalavimas žmonėms
Vadinamieji dirbtinio intelekto agentai arba virtualūs agentai yra sukurti tam, kad veiktų kaip tikri klientų aptarnavimo agentai kontaktų centre . Jie gali bendrauti telefonu (balso robotas) arba skaitmeniniais kanalais (pokalbių robotas), tvarkydami viską – nuo labai paprastų užklausų iki sudėtingų procesų, priklausomai nuo jiems sukonfigūruoto autonomijos lygio.
Įdomu tai, kad įmonė nusprendžia, kiek toli DI eina : nuo griežtai kontroliuojamų iš anksto nustatytų atsakymų naudojimo iki leidimo agentui generuoti savo dinaminius atsakymus, pagrįstus žinių baze arba integracijomis su vidinėmis sistemomis.
Ši galimybė pakelia savitarnos galimybes į kitą lygį, tačiau visada yra galimybė nustatyti aiškius filtrus, kad vartotojas būtų perduotas žmogui , kai to reikia dėl sudėtingumo, duomenų jautrumo ar tiesiog kliento pageidavimų.
Sujungus šiuos agentus su įmonės sistemomis (ERP, CRM, rezervavimo įrankiais, mokėjimo platformomis...), dirbtinis intelektas gali ne tik teikti ataskaitas, bet ir atlikti veiksmus : pakeisti adresą, apdoroti pinigų grąžinimą, sukurti pagalbos užklausą arba užregistruoti paslaugą ir daugelį kitų pavyzdžių.
Dirbtinis intelektas klientų aptarnavime telefonu: pagrindinės technologijos ir pagrindiniai panaudojimo būdai
Kad visa tai veiktų, dirbtiniu intelektu paremta telefono pagalba priklauso nuo technologijų rinkinio, veikiančio kartu. Automatinis kalbos atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kalbos sintezė yra bet kurio šiuolaikinio balso asistento pagrindiniai ramsčiai.
Pirma, tai, ką sako klientas, paverčiama tekstu, tada ši frazė interpretuojama, kad būtų galima suprasti tikrąjį kliento ketinimą, ir galiausiai sugeneruojamas atsakymas natūralia kalba ir grąžinamas vartotojui aiškiu ir natūraliu balsu.
Balso robotai ir dirbtinio intelekto asistentai skambučiuose
Šiandieniniai balso robotai labai skiriasi nuo senesnių IVR sistemų. Jie leidžia kalbėtis su telefono skambučių centru natūraliomis frazėmis, nereikia vadovautis griežtais meniu . Klientas gali tiesiogiai pasakyti: „Noriu sužinoti savo užsakymo būseną“ arba „Man reikia pakeisti vizitą pas gydytoją“, o sistema lanksčiai ves pokalbį.
Daugeliu atvejų šiuos balso robotus lydi dirbtinio intelekto asistentai žiniatinkliui ar programėlėms , siūlantys tą pačią patirtį, bet pokalbio formatu. Tokiu būdu vartotojas gali pradėti užklausą svetainėje ir tęsti telefonu neprarasdamas konteksto.
Pažangus maršrutizavimas ir padidintas FCR
Analizuodamas kliento pirmąjį sakinį ir su jo telefono numeriu susijusį kontekstą, dirbtinis intelektas gali greitai apskaičiuoti geriausią skambučio adresatą . Jei tai paprastas atsiskaitymo klausimas, robotas gali į jį atsakyti; jei aptinka galimą atšaukimą, nukreipia skambutį specializuotai klientų išlaikymo komandai; jei tai pardavimo galimybė, siunčia ją pardavimų skyriui.
Šis išmanusis maršrutizavimo tipas leidžia pagerinti pirmojo skambučio skiriamąją gebą ir gerokai sumažinti vidinių perdavimų skaičių – tai ypač vertina vartotojai, nes sumažina „sukiojimosi“ pojūtį telefono stotelėje.
Pokalbių ir jausmų analizė
Dirbtinio intelekto įrankiai taip pat gali transkribuoti skambučius ir išgauti informaciją apie klientų nuotaikas (teigiamas, neutralias, neigiamas), taip pat apie dažniausiai pokalbiuose pasitaikančias temas.
Šie duomenys leidžia tobulinti pardavimo scenarijus, aptikti produktų problemas, gerinti klientų aptarnavimo kokybę ir suskirstyti skambučius pagal skubumą ir vartotojo toną. Kai kurios komandos jau naudoja nuotaikų analizę, kad nuspręstų, kuriuos skambučius peržiūrėti pirmiausia arba su kuriais klientais susisiekti dar kartą greičiau.
Privalumai įmonėms: išlaidos, našumas ir klientų patirtis
Dirbtinio intelekto diegimas PBX telefonijose yra ne tik technologijos modernizavimo klausimas. Poveikis išlaidoms, produktyvumui ir klientų patirčiai yra labai juntamas , ypač aplinkoje, kurioje yra didelis skambučių ir kontaktų skaičius.
Nuo prieinamumo visą parą iki sukčiavimo aptikimo ir išplėstinio pritaikymo – privalumai pastebimi tiek kasdienėje veikloje, tiek vidutinės trukmės verslo rezultatuose.
Nuolatinis prieinamumas ir sutrumpintas laukimo laikas
Pirmas akivaizdus privalumas yra tas, kad virtualus asistentas nesiilsi ir nedirba pamainomis . Klientai gali skambinti vidury nakties, per šventes ar piko valandomis ir vis tiek gauti pagalbą. Nors ne viską galima išspręsti be žmonių, nemaža dalis užklausų gali būti išspręsta ne darbo valandomis.
Be to, galėdami vienu metu apdoroti kelis skambučius be jokių praktinių apribojimų , robotai sumažina eiles ir laukimo laiką, o tai labai svarbu norint sumažinti skambučių nutraukimo rodiklius ir pagerinti prekės ženklo įvaizdį.
Sąnaudų mažinimas ir geresnis išteklių panaudojimas
Automatizuojant pasikartojančias užduotis, ta pati komanda gali valdyti didesnį sąveikų kiekį žymiai nepadidindama išlaidų . Kai kuriais atvejais labai sutaupoma personalo išlaidų, sumažinant darbuotojų, skirtų tik tiesioginėms užduotims, skaičių.
Tokiu būdu įmonės gali nukreipti agentus į didesnės pridėtinės vertės funkcijas : sudėtingų incidentų valdymą, konsultacinį pardavimą, galimybių stebėjimą arba ilgalaikių santykių su klientais kūrimą.
Agentų produktyvumas ir pagerinta klientų patirtis
Dirbtinis intelektas taip pat veikia kaip vidinis agento asistentas , teikdamas kontekstinę informaciją realiuoju laiku, siūlomus atsakymus ir automatizuotas santraukas. Visa tai sutrumpina tiek tvarkymo laiką (TMO), tiek administracinį darbą po skambučio.
Kai agentas žino visą kontekstą ir negaišta laiko užsirašinėdamas pastabas ar ieškodamas išsklaidytos informacijos, pokalbis vyksta sklandžiau ir pagerėja klientų patirtis . Problemos išsprendžiamos greičiau, padaroma mažiau klaidų, o pokalbio tonas paprastai būna laisvesnis.
Išplėstinės pritaikymo ir pardavimo galimybės
Analizuodama klientų elgseną, istoriją ir pageidavimus, dirbtinis intelektas gali suasmeninti atsakymus ir rekomenduoti atitinkamus produktus ar paslaugas skambučio metu. Tai atveria duris daug natūralesniems ir savalaikiams kryžminiams pardavimams ir pardavimų didinimui.
Toks suasmeninimas taip pat stiprina klientų lojalumą, nes klientai jaučia, kad įmonė juos pažįsta ir siūlo jų situacijai pritaikytus sprendimus , užuot taikiusi bendrinius ir nesusijusius pranešimus.
Saugumas, sukčiavimo prevencija ir atitiktis
Dirbtinio intelekto modeliai gali aptikti įtartinus tam tikrų kontaktų balso ar elgesio modelius ir, nustatę galimą sukčiavimą, suaktyvinti įspėjimus arba specialius darbo eigą. Tai ypač naudinga tokiuose sektoriuose kaip bankininkystė, draudimas ir telekomunikacijos.
Be to, daugelis sprendimų yra sukurti taip, kad atitiktų duomenų apsaugos ir saugumo reglamentus , užtikrinant, kad klientų informacija būtų tvarkoma tinkamai ir kiekviename proceso etape būtų taikomos reikiamos kontrolės priemonės.
Kaip apskaičiuoti dirbtinio intelekto investicijų grąžą (ROI) telefonų centruose (PBX)
Norint pateisinti investiciją, labai svarbu išmatuoti dirbtinio intelekto grąžą naudojant aiškią formulę . Įprastas būdas tai padaryti yra:
(Grynasis pelnas iš DI – DI įdiegimo kaina) / DI įdiegimo kaina
Šis grynasis pelnas apima tiek veiklos sąnaudų taupymą, tiek klientų patirties pagerėjimą . Kai kurie veiksniai, į kuriuos paprastai atsižvelgiama, yra šie:
- FCR pagerinimas: mažiau pakartotinių skambučių dėl tos pačios problemos.
- BMT sumažinimasTrumpesni skambučiai dėl pasiūlymų ir automatizavimo.
- Mažiau darbo po skambučioAutomatinės santraukos ir nesudėtingi CRM atnaujinimai.
- Bendras skambučių skaičius: sutaupytas lėšas padauginti iš faktinio verslo masto.
- Personalo išlaidos: reikia mažiau valandų, kad būtų suteiktas toks pat paslaugų lygis.
- Poveikis CSAT ir NPSmažesnis klientų kaitos rodiklis ir didesnė kliento vertė per visą jo gyvavimo ciklą, nors tai sunkiau įvertinti tiksliais eurais.
Daugelis įmonių prieš masinį diegimą taip pat naudoja interaktyvius investicijų grąžos skaičiuotuvus ir nedidelius bandomuosius projektus , kad, remdamosi savo duomenimis, pamatytų, kaip šie rodikliai keičiasi, kai į komutatorių skydą įdiegiama dirbtinė intelektas.
Geriausia dirbtinio intelekto diegimo jūsų PBX sistemoje praktika
Vien technologijos negarantuoja sėkmės. Komandos pritaikymas ir integracija su esamais įrankiais yra tokie pat svarbūs, kaip ir pasirinktas dirbtinio intelekto variklis.
Laikantis kelių diegimo kriterijų, perėjimas tampa sklandus ir agentai DI vertina kaip palaikymą, o ne grėsmę.
Integracija su dabartiniu technologijų rinkiniu
Jei jūsų PBX dirbtinis intelektas sklandžiai nesusijungia su jūsų CRM, pagalbos tarnybos programine įranga ar kitomis pagrindinėmis platformomis, rizikuojate sukurti duomenų saugyklas ir prarasti kontekstą pokalbiuose . Dėl to dubliuojamos pastangos, pasitaiko klaidų ir klientai turi kaskart kartoti savo istoriją.
Pačios brandžiausios priemonės siūlo integruotas dešimtis ar šimtus verslo įrankių , kad skambučių informacija, istorija ir užrašai būtų bendrinami realiuoju laiku su visa įmonės skaitmenine ekosistema.
Pradėkite nuo kelių didelį poveikį turinčių naudojimo atvejų
Negerai būtų bandyti automatizuoti visą kontaktų centrą vienu metu . Protingesnė strategija – pasirinkti du ar tris labai aiškius naudojimo atvejus, pavyzdžiui, dažnai užduodamų klausimų valdymą ar automatinių santraukų generavimą, išbandyti juos kelias savaites ir įvertinti rezultatus.
Turint rezultatus, funkcijas galima išplėsti, o konfigūraciją koreguoti , kad būtų palaipsniui įtrauktos naujos galimybės, pvz., pagalba realiuoju laiku, nuotaikų analizė arba išplėstinis ketinimų nukreipimas.
Įtraukite komandą ir pasirūpinkite mokymais
Viena dažna klaida – įrankio paleidimas nepaaiškinus agentams, kodėl diegiamas dirbtinis intelektas ir kaip jis jiems padės . Labai svarbu jį pozicionuoti kaip asistentą, kuris perima įprastas užduotis, o ne kaip galimą pakaitalą.
Skiriant laiko komandos mokymams, išklausius jų klausimus, renkant atsiliepimus ir koreguojant sprendimą pagal jų kasdienę patirtį, diegimas tampa daug greitesnis ir agentai gali iš tikrųjų atskleisti visą technologijos potencialą.
Pokalbių ir balso robotai skambučių centrams: tipai, integracijos ir pavyzdžiai
Dirbtinio intelekto valdomuose skambučių centruose pagrindinį vaidmenį atlieka pokalbių robotai ir balso robotai. Pokalbių robotas – tai asistentas, kuris veda pokalbius tekstu arba balsu , supranta vartotojo ketinimus ir nukreipia sąveiką jų poreikių sprendimui.
Galime atskirti taisyklėmis pagrįstus pokalbių robotus ir dirbtiniu intelektu pagrįstus pokalbių robotus . Pirmieji remiasi standžiais sprendimų medžiais, naudingais labai specifinėms užklausoms, o antrieji mokosi iš duomenų ir geba interpretuoti įvairias frazes bei veikti daug platesniuose kontekstuose.
Teksto ir balso pokalbių robotai
Teksto pokalbių robotai daugiausia naudojami internetiniuose pokalbiuose, programėlėse, socialinėje žiniasklaidoje ir žinučių siuntimo sistemose . Paprastai jie tvarko greitas užklausas arba struktūrizuotus darbo eigą, kartais derinami su interaktyviais mygtukais, kad patirtis būtų efektyvesnė.
Balso pokalbių robotai integruojami su virtualiomis PBX sistemomis ir telefonų sistemomis . Naudodami kalbos atpažinimo funkciją, jie gali suprasti, ką sako vartotojas, ir atsakyti natūraliai, panašiai kaip kalbant su žmogumi.
Praktiniai naudojimo skambučių centruose pavyzdžiai
Kasdieniame naudojime dirbtinio intelekto pokalbių robotas gali atlikti labai platų funkcijų spektrą. Tarp dažniausiai pasitaikančių yra DUK valdymas, pagrindinis tapatybės patvirtinimas, susitikimų valdymas, užsakymų būsenos užklausos, atgalinių skambučių planavimas ir intelektualus nukreipimas į reikiamą skyrių.
Kiekvienas iš šių naudojimo atvejų taupo komandos laiką ir suteikia lankstesnę patirtį klientui , jei srautas yra gerai suplanuotas ir yra aiškus būdas perduoti problemą žmogui, kai to reikalauja situacija.
Integracijos su konkrečiais telefonijos sprendimais
Siekiant kuo geriau išnaudoti šias galimybes, daugelis debesijos pagrindu veikiančių telefonijos platformų leidžia integruoti trečiųjų šalių pokalbių robotus ir balso agentus . Tai pasakytina apie sistemas, kurios jungiasi prie „Retell AI“, „Vapi“ arba „ElevenLabs“ ir siūlo pažangias balso generavimo galimybes, daugiakalbystę, balso aukščio ir greičio reguliavimą bei tiesioginį ryšį su telefono tinklu.
Bet kuriuo atveju, šių integracijų sėkmė labai priklauso nuo tinkamos balso asistento konfigūracijos, aiškaus tikslų apibrėžimo ir mokymo su realiais pokalbių pavyzdžiais . Tinkamai sukonfigūruotas robotas praktiškai tampa dar vienu komandos nariu.
Dirbtinio intelekto valdoma telefono pagalba: nuo standžių IVR iki natūralių pokalbių
Dirbtiniu intelektu paremta telefono pagalba yra natūrali tradicinių telefono skydų ir balso atsakymų sistemų evoliucija . Užuot versusi vartotojus naršyti meniu naudojant konkrečius tonus ar raktinius žodžius, ji orientuota į laisvus pokalbius natūralia kalba.
Tai pasiekiama derinant natūralios kalbos apdorojimą, automatinį kalbos atpažinimą ir pokalbių intelektą , gebančius suprasti kliento ketinimus, mokytis iš kiekvieno skambučio ir nuosekliai reaguoti, atsižvelgiant į kontekstą ir įmonės politiką.
Praktinis skirtumas yra tas, kad klientas gali kalbėtis taip, lyg kalbėtų su žmogumi , ir jam nereikia „prisitaikyti prie mašinos“. Savo ruožtu įmonė padidina efektyvumą, sumažina klaidų skaičių, gauna vertingų duomenų ir siūlo greitesnes, lengviau prieinamas paslaugas, pritaikytas prie dabartinių lūkesčių.
Aplinkoje, kurioje klientai nori greitų atsakymų, visą parą veikiančios pagalbos ir suasmeninto aptarnavimo, o įmonės išlaidos neišauga, dirbtinis intelektas klientų aptarnavimo komutatoriuose tapo būtinu sąjungininku bet kuriai organizacijai, norinčiai rimtai konkuruoti klientų patirties srityje.