İletişim merkezi uzmanlarından AI uygulamak için 5 Hapkare dersleri

Amazon CEO'su Jeff Bezos'a göre: “AI altın çağda ve bir zamanlar bilimkurgu alanında olan sorunların çözülmesi.”

Bununla birlikte, karışık botlar, hantal IVR'ler ve çılgın bekleme süreleri hala birçok temas merkezinin temelini oluşturuyor.

Dışarıdan bakan tüketiciler için, AI liderliğindeki temas merkezlerinin altın çağı hala çok uzakta hissediyor.

Bununla birlikte, müşteri hizmetlerinde yapay zeka potansiyeli muazzamdır ve sektördeki aşağıdaki üç uzman iğneyi hareket ettirir:

• Wayne Butterfield, AI ortağı ISG'de Otomasyon ve İletişim Merkezi Dönüşümü
• Neil Smith, Itterable'da Teknik Destek Başkan Yardımcısı
• David Hwang, Grammarly Baş Müşteri Sorumlusu

Son zamanlarda bir web seminerine katıldılar ve daha iyi, daha hızlı müşteri hizmetleri için AI kullanımı konusunda iletişim merkezlerine yönelik tavsiyeyi paylaştılar.

İşte bilgilendirici tartışmanın sadece beş ısırık boyutunda koleksiyon restoranı.

1. Sorunlarla başlayın, çözümler değil

En yeni, parlak AI'nın bir demosunu görmek, sürüklediğini ve onu uygulama fırsatını kullanmak cazip gelebilir.

Bununla birlikte, temas merkezleri dahili olarak bakarak ve en büyük zorluklarını ve ağrı noktalarını belirleyerek başlamalıdır.

Örneğin, ajanlar hala “Dengem nedir?” Veya “Siparişim nerede?”, Bunlar AI veya selfservice kanalları için harika adaylar.

Alternatif olarak, eğer sorun ajanın performansı ise – belki de eğitim yavaş veya görev karmaşıktır – ajan gibi işlerinin kolaylaştırılmasına yardımcı olan araçları dikkate alarak.

Butterfield bu noktayı doğruladı ve şöyle açıkladı:

“Çok sık teknolojiyi çivi arayan bir çekiç olarak kullandık.”

Diyerek şöyle devam etti: “Müşteri deneyiminin istatistikleri bazen azalırken, yıllarca marjinal karın peşinde koştuk.”

Bu nedenle, Butterfield, temas merkezinin liderlerinde stok almak, sorunlarını tanımlamak ve daha sonra doğru AI çözümleriyle eşleşmeleri konusunda ısrar etti.

2. AI uygulamalarının tam dağılımını düşünün

ITABLE olarak, Smith İletişim Merkezi AI ekibi üç lensle saygılar: otomasyon, yardım ve analiz.

Konuşma otomasyonu heyecan verici, çünkü büyük dil modelleri (LLM) sanal ajanların inşaat sürecini hızlandırdı ve değişen bağlamlarla çalışabilmelerini sağladı.

Ancak ajanlar karmaşık temasları üstlendikçe, daha fazla desteğe ihtiyaçları vardır. Bu nedenle, ajan destekli momentum için çözümler birikir.

Bunlar cevapları otomatikleştirir, vakaları özetler ve gerçek zamanla ilgili bilgileri sunar, böylece 20 yerlerde bilgi bulma ihtiyacı ortadan kaldırılır.

Bu noktaya dayanan Smith, şunları kaydetti:

“Bir kullanım durumu kurşun-yanıt dönüşümüdür. Temsilciler listeleme işaretlerini yazabilir ve AI bunları tamamen şekillendirilmiş bir cevaba dönüştürür. Bu bizimki gibi karmaşık ürünler üzerinde çalışan ajanlar için daha doğal hissettiren bir iş akışıdır.”

Ardından, ekip performansını kontrol etmeye, sorunları bulmaya ve hizmet deneyimini geliştirme fırsatlarını belirlemeye yardımcı olacak analizler vardır.

Buna ek olarak, tedarikçiler AI uygulamalarına giderek daha fazla analiz yardımları ekliyorlar. Bu, YG'nin kanıtlamasına yardımcı olan olumlu bir eğilimdir.

Hwang'a göre, Grammarly yaklaşımında çok iyi düşünülmüştür. “Analiz merkezimiz, liderlerin CSAT ve üretkenlik gibi istatistikleri nasıl dilbilgisi etkilediğini görmelerine yardımcı oluyor ve şimdi zaman içinde ilerlemeyi takip etmek için” etkili bir iletişim puanı “alıyoruz.” Dedi.

3. Bir iş vakasını kanıtlamak için pilotlar çalıştırın

Önce çok yönlü bir iş vakası oluşturmaya çalışın. Maliyet tasarrufuna ek olarak kritik ajan ve müşteri sonuçlarını göz önünde bulundurun.

Butterfield'a göre, ikincisine çok fazla odaklanmak tarihsel olarak kötü uygulama sonuçlarına ve müşteri deneyimini etkilemeye yol açtı.

Orada pilot programlar yapın. Teknolojinin sadece verimliliği değil, deneyimi geliştirdiğinin ve geliştirdiğinin kanıtı.

Smith bu noktada iki katına çıktı ve manuel işlemi değiştirmek için AI güdümlü bir KG aracı sağladığını hatırladı.

Vaat, AI'nın herhangi bir etkileşimi değerlendirebileceği ve ajanlara tutarlı geri bildirim verebilmesidir, ancak bu şekilde işe yaramadı.

“Uygulamada, AI yanlış veya alakasız bilgiler verdi.” “Yöneticiler hala biletleri manuel olarak kontrol etmek zorunda kaldı ve geri bildirim acenteler için yararlı değildi.

“Dört hafta sonra aracın beklenen değeri sunmadığı sonucuna vardık … Bu pilotların neden bu kadar önemli olduğuna dair iyi bir örnek.”

4. Ajanların AI satın alacağını varsaymayın

Destek ekipleri genellikle yapay zekayı benimsemekte tereddüt eder. Anlaşılabilir: AI işler için bir tehdit hissedebilir. Bu yüzden eğitim ve zihniyet değişimleri anahtardır.

Hwang, “Güvenli alanlar, ekiplerin gerçek müşteri etkileşimlerini etkilemeden araçları keşfedebileceği düşük basınçlı ortamlar yaratmadan yararlanabiliriz.”

Smith bu noktada inşa edildi ve temas merkezlerinin iki önemli aşamaya nasıl odaklanması gerektiğini vurguladı: ajanların hazırlanması ve evlat edinmeyi yönetmek.

“Bir ortak pilot ajan yerleştirirseniz, temsilcilerinizin ne yaptıkları, olasılıkların ne olduğu ve kullanımlarını kullanmak için beklentilerinizin ne olduğu konusunda tam olarak eğitildiğinden emin olun.” Dedi.

“Bu yeni araca yatırım yapıyorsunuz çünkü şirket için faydalı olacağını ve müşteriler için uygun fiyatlı olacağını düşünüyorsunuz.”

Bu bağlam olmadan, ajanlar, özellikle uzmanlıklarına inandıkları teknik rollerde buna direnebilirler.

Smith devam etti: “Ajanları liste işaretleriyle biletlere yanıt vermeye ve daha sonra AI'nın tam bir tepki vermesini teşvik ediyoruz. Ya da uzun, karmaşık biletleri daha kolay işlemek için özet araçları kullanabiliriz. Bu, işlerini kolaylaştırır ve AI araçlarına güven yaratmaya yardımcı olur.”

Bununla birlikte, yinelenen adam, alımın bir meydan okuma olduğunu itiraf etti. “Bazı çok yetenekli ajanlar onu kucaklıyor; diğerleri şüpheci” dedi. “Üzerinde çalışıyoruz.”

5. Şimdi Trad veya Geride Vur …

Yapay zeka söz konusu olduğunda, iletişim merkezleri “Neden şimdi?” Diye sordu. Son yıllarda.

Son zamanlarda değişen şey, temas merkezinin her katmanına bastırılan, personel yönetimi ve yumuşatma aksanından konuşma ve ajan AI'ya kadar muazzam kısmıdır. Butterfield'ın dediği gibi:

“Şimdi sadece AI'yı nerede kullanabileceğinizle ilgili değil, her şeyi nasıl etkilediğiyle ilgili.”

Personel ve soru tahmininden müşteri deneyiminin kendisine, AI her yere gömülüdür. Birkaç yıl önce bile birçok teknoloji zaten modası geçmiş.

Bu noktaya dayanarak Butterfield şunları söyledi: “İletişim merkezlerinin sınırsız bütçesi yok, bu yüzden ne kadar uzun süre beklerseniz, o kadar çok sistem güncellemeniz gerekir.

“Bu yüzden cevap” Neden şimdi? “IS: Şimdi başlamazsan, geride ve çabucak düşeceksiniz.”

Yakalamaya hazır mısınız? Butterfield, Smith ve Hwang ile tam web seminerini görüntüleyin: ajanlar için AI burada: Daha iyi müşteri hizmeti nasıl sağlanır, daha hızlı