联信志诚(MyComm)18年云呼叫中心系统服务商
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2000+套呼叫中心系统解决方案
呼叫中心是公司的第一线,将业务与其客户联系在一起,并且是整体品牌形象和客户体验的重要组成部分。近年来,人工智能进入了呼叫中心,增强了其功能,并提高了开始将AI运用于其运营中的座席,经理和团队成员的生产力。人工智能的潜力不可否认。引入AI可以大大降低主要的财务成本,例如沉重的安装成本。但不仅如此,因为AI具有许多好处,如果正确使用,从长远来看,它们可以提供更好的客户体验(CX)和增加利润,下面我们将解释如何做。
客户获得24/7全天候关怀
众所周知,客户变得更加急躁,并希望立即得到答复。您如何与他们互动将确定他们未来的购买决定。实际上,根据PWC进行的一项研究,有73%的购买者指出客户体验是他们做出购买决定的重要因素,而呼叫中心是CX的最关键组成部分之一。随着AI的引入,无论您的团队是在办公室,假期还是由于其他任何原因而无法提供服务,都可以全天候24/7提供客户服务。借助聊天机器人之类的工具,可以为客户的问题提供即时答案,并确保收集数据以优化未来的呼叫中心流程。座席可以专注于更复杂的问题,而聊天机器人可以为常规的客户要求提供答案。
数据自动收集
自动化不仅存在于聊天机器人中,而且还存在于分析客户数据中。在关注呼叫中心收集的最重要指标的同时实现流程自动化的可能性将确保始终按时发送报告。如果KPIs发生异常,具有AI功能的指定软件可以简单地警告用户,也可以自动监视关键绩效指标。例如,可以创建全面的Zendesk仪表板,以可视方式表示收集到的图表和图形中自动更新的所有数据。这样,管理的优势就是可以节省大量时间来创建报告,并且避免手动监视每个指标。相反,人工智能是一种可以改善团队绩效并优化Zendesk系统的工具。
人工智能在正确的时间提供正确的信息
对客户查询更快响应的解决方案使使用AI的呼叫中心受益匪浅,因为他们拥有合适的助手,该助手将收集数据,处理数据并将其转发给座席(如果需要)。这使呼叫中心座席可以专注于更多以人为中心的任务,而重复的任务可以留给AI。如前所述,利用人工智能的智能软件可以比以往任何时候都更快地提高客户要求的速度。更快的解决方案意味着更高的客户满意度,如果没有人工智能的帮助,这是无法实现的。
个性化针对特定需求量身定制
人工智能还通过根据收集的数据提供高度个性化的客户体验来改变呼叫中心。我们提到了速度和自动化,但在这里我们还要强调潜力,量身定制客户体验,以最大程度地提高满意度,并最终获得结果。基于先前购买的产品推荐是AI发挥其全部功能的一个示例。通过使用AI算法,诸如Netflix和Amazon之类的巨头调整了他们的内容交付并为其用户形成了个性化的选择。这些巨头背后不仅使用了机器学习技术,还用在呼叫中心,客服中心根据智能建议和过去客户的数据(例如产品偏好或过去的问题)从AI那里获得AI的帮助。在这种情况下,座席会做得更好,并会更多地了解客户以及他们需要减少平均处理时间(AHT)的信息。
基于分析的AI改善了对话
如果由AI领导,客户分析可以跨交互渠道收集,监视,分析和共享客户数据。情感分析可以通过自然语言处理来完成,其中AI软件会检测到愤怒或沮丧的程度,并在必要时将呼叫转发给座席。另一个提示功能是实时语音分析,可帮助确保质量。不仅是语音,因为座席可以接收实时呼叫中心报告和分析,从而可以更好地进行准备并根据已建立的指标优化其性能。两者都可以有助于将来进行更好的对话并确保最佳的呼叫中心工作流程。
全面提高性能
人类倾向于犯一些无意的错误,但是引入AI增强型解决方案可以最大程度地减少犯一个(或多个)错误的可能性。人工智能技术可以以相同的质量水平执行重复性任务,并使座席专注于真正重要的事情:人机交互。人工智能可以提高业务代表的绩效,并使他们在做出重要决策时变得更聪明,更好,更快。此外,管理人员可以鸟瞰团队,并确定谁需要更多培训以提高联络中心的质量并改善其整体绩效。
重要要点
呼叫中心正遭受人工智能的破坏这种观念似乎已成为过时的威胁之一。自动化消息传递和机器人的发展已经影响,改变和增强了呼叫中心,但它们永远无法取代我们的“人性化”,这将使呼叫中心以人为本,而不是取代。借助机器学习,神经网络,语音分析,自动报告的增强功能,只会提高呼叫中心,座席,经理的绩效,最重要的是提高呼叫客户的体验。
虽然AI在许多行业中是一个有争议的主题,但它提供的机会可以清楚地看作是有益于改善呼叫中心性能并提高客户满意度的收益。这个概念将来可能会继续存在。
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作者:Datapine内容经理Sandra Durcevic
原文网址
https://www.customerzone360.com/topics/customer/articles/445148-6-ways-artificial-intelligence-works-augmenting-customer-experience.htm#
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