Her gün yeni bir teknoloji tedarikçisi dalıyor gibi görünüyor ve en son AI çözümleriyle müşteri hizmetlerinde bir devrim getirdiğini iddia ediyor.
Bu sesin ortasında, samanın buğdeğini ayırmak her zamankinden daha zordur.
CX bunu bugün tanıyor, CX ile iletişime geçti Ian Jacobs, Opus Research'te Başkan Vekili ve Baş Analistiİletişim merkezinin sanal bir aracısı seçimini kontrol etmek için en kritik hususları yalıtmak.
Aşağıda, herhangi bir potansiyel konuşma -sağlayıcısının sunması gereken bir dizi temel seçeneğe ek olarak bu hususlardan beşi bulunmaktadır.
1. En iyi yerleştirilmiş fiyat modeli
Konuşmada birçok fiyat modeli var -ii ve tedarikçiler denemeye devam ediyor. Bazıları mevcut modellere seçenekler eklerken, diğerleri tamamen yeni yaklaşımlara gider.
Bugün mevcut olan en yaygın modellerden dördü:
- Temsilci başına fiyat – Bu, temas merkezi için geleneksel FTE değiştirme modelini simüle eder.
- Promosyon başına fiyat – Bu, ajanın ne yaptığına bağlı olarak bir tüketim modelidir.
- Sonuç başına fiyat -Bu performans tabanlı model, ajanın başarı oranı ile uyumludur.
- İş akışı başına fiyat – Bu, tam iş otomasyonunu destekler, çünkü aracı belirli eylem kümelerini tamamlar.
Her modelin avantajları ve dezavantajları vardır ve her biri farklı bir markaya uyur. En iyi yerleştirilmiş fiyat modelini deşifre etmek için Jacobs şunları öneriyor:
“Markalar sormak zorundadır: yeni başlıyor muyuz, yoksa hızlı bir şekilde ölçekleniyor muyuz? Ne tür bir YG hizalamasına ihtiyacımız var? Öngörülebilirliğe veya esnekliğe ihtiyacımız var mı?”
Son soru belki de en önemli şeydir. Sonuçta, bir iletişim merkezinin çok fazla değişken trafiği varsa ve kullanımı tahmin edemiyorsa, bir tüketim modeli mantıklıdır.
Bu arada, bir marka hızlı bir şekilde ölçekleniyorsa ve ajan eylemlerini, sonuçları ve yatırım getirisini takip etme yeteneğinden memnunsa, performans tabanlı bir model daha iyi bir seçenek olabilir.
2. Gerçek takımlar için kullanılabilirlik
Teknik olmayan ekiplerin istemler yazması ve kemik yapması daha kolay hale gelir. Ancak bu, sanal ajan projelerinin dizginlerini almaları gerektiği anlamına gelmez.
Bunun yerine, iletişim merkezlerinin büyük bir kararı var: Teknik olmayan kullanıcılara ne kadar erişilebilirlik vermeliyiz? Dahası, günlük yönetilebilirlik neye benziyor?
Artık geleneksel konuşma bilim insanlarına ihtiyaç duymayabilirler, ancak konuşma tasarımcıları gibi gerçek uzmanlığa sahip insanlara ihtiyaç duyarlar.
Bir temas merkezinin, ideal çözümü seçerken BT uzmanlığının önemli bir faktör olması gerektiğini belirlemek için kapasitesi, çünkü bazıları teknik olmayan kullanıcılar için diğerlerinden daha erişilebilirdir.
3. Yalnızca API'lerin ötesinde entegrasyonlar
Bitişik sistemler için API'lere sahip olmak masa örtüsüdür. Ancak birçok temas merkezi, AI'nın sadece temas merkezinin silosuna değil, aynı zamanda daha geniş işletme ekosistemine nasıl uyduğunu da düşünmektedir.
Neden? Çünkü çözünürlük akışları genellikle ön, orta ve arka ofis sistemlerinden geçer. Bu etkileşimleri otomatikleştirmek için, temas merkezleri daha derin bir entegrasyon seviyesi gerektirir.
Tomurcuklanan ortak inovasyon ilişkileri altında, yakın zamanda piyasaya sürülen Ajan Zoom Sanal Ajan'ın (ZVA) Zoom CX-A sağlayıcısı-bu tür entegrasyonu belirlemek için ServiceNow ile birlikte. Bu sayede ZVA, yüksek ve arka ofis sistemlerinde veri yapabilir ve promosyonları etkinleştirebilir.
Örneğin sigorta alın. Zoom, iletişim merkezinde başlayan, arka ofiste bir denetleyiciye gidip daha sonra müşteri ile iletişim kurmak için ön büro Lussen'e geri dönebilir. Uçtan uca entegrasyon önemlidir.
Diğer tedarikçiler takip ettikçe, bazıları şimdi kaç adım veya bu adımların gerçekleştiği yer ne olursa olsun, bu iş akışına göre fiyatları göz önünde bulunduruyor. Bu büyüleyici bir fikir.
4. Gerçek zamanlı performans izleme
Konuşma AI'sında, neler olduğuna dair canlı bir resme ve ideal olarak düzeltici eylemler önerebilecek bir sisteme sahip olmak önemlidir.
Geleceğin burada yattığı yerdir, “Hey, bana bu veri kaynağına erişim verdiyseniz, bu sorunu kendim çözebilirim.”
Bu tür kuralcı raporlama bir rota haritası seçenekleri değil, aynı zamanda sadece bir gösterge tablosu sunmakla kalmayıp, aynı zamanda sorunların nerede olduğunu vurgulayan gerçek zaman analizleri olmalıdır.
Örneğin, şirketin sanal ajanı için bazı parametreler oluşturduğunu varsayalım, ancak yaygın bir acı hakkındaki konuşmalar sürekli olarak bu sınırların ötesindedir. Bu, temas merkezinin satır tabanlı bir akımı araştırabileceği ve uygulayabilmesi için işaretlenmelidir.
Jacobs bu noktayı özetler ve şunları söyledi:
“Ayda bir milyon görüşme ile sadece gösterge panolarına güvenemezsiniz; akıllı önceliklere ihtiyacınız var.”
Yine, bu da kullanılabilirliğe yansır. İletişim merkezinde eldeki veri uzmanları olmadığı sürece, tüm bilgileri geleneksel bir gösterge tablosunda aramak zordur.
Ancak sistem proaktif olarak sorunları vurgularsa, operasyonel liderlerin soruşturma için bir başlangıç noktası vardır.
5. Belirli endüstrilerde referans
Yüksek düzeyde düzenlenmiş ortamlarda referans kritik bir faktördür. Sonuçta, bir satıcının titiz düzenlemelere karşı rekabetçi bir şekilde çalışabilmesini sağlamak çok önemlidir.
Bu nedenle, referans müşterilerinden görüşmeler talep edin. Bunlardan birini öğrenmek sadece harika değil, aynı zamanda giderek daha karmaşık düzenlemelere uyumu garanti etmede satıcıyı destekleme konusunda garantiler sunabilirler.
Sonuçta, bir markanın etki alanı uzmanlığına sahip olması yeterli değildir; Satıcı da buna sahip olmalıdır.
Şirketlerin müşterileri kimsenin yapmadığı gelişmiş deneyimlerle şaşırtmak istedikleri perakende gibi daha az düzenlemeye sahip sektörlerde referans daha az önemlidir.
Daha fazla temel husus
Yukarıdaki tüm hususlara ek olarak, Jacobs, sanal ajanın sağlayıcılarına temel seçenekleri sunduklarından emin olmaları için aşağıdaki soruları sormanızı önerir:
- Platform modüler hızlı bileşenler sunuyor mu?
- Küçük parçalar isteyebilir miyim ve birbirlerini zincirler mi?
- Sanal ajanın ne yaptığı konusunda iyi bir algılanabilirlik var mı?
- Neden karar verdiğini açıklayabilir mi?
- Doğru şekilde yanıt verdiğini veya bir kişiye doğru zamanda tırmandığını kontrol etmek için sürekli bir değerlendirme çerçevesi var mı?
- Vangrails platformu rag (pick-off-gelişmiş nesil) veya biraz daha gelişmiş mi var?
İkinci liste işaretlerinde, RAG temel bir çizgi olmasına rağmen, farklılaşma, özellikle finansal hizmetler veya sağlık hizmetleri gibi endüstriler için daha yeni korkuluk yaklaşımlarında olabilir.
Bu düzenlenmiş sektörlerde, markaların tedarikçilerinden alana özgü uzmanlığa ihtiyacı vardır. Bu sadece şöyle demek değil: “İşte Rag kullanabileceği belgeler” veya: “Bu 28 kelime söyleme.” Şu anda standart.
Örneğin, şirketlerin yasal bir vaadin başına gelebilecek her şeye dikkat ettikleri finansal hizmetleri göz önünde bulundurun. Rag bunu halledebilir. Bununla birlikte, bir yönetim ve uyum katmanı somut düzenlemelere uymak için çok önemlidir.
Belki de, örneğin, birisi 10.000 dolardan fazla aktaracaktır; Belirli bir AI yanıtı olmalıdır. Bu sadece bez değil; Bu, operasyonel politikaya ve riske dayanan bir çarpışma bariyeridir.
Sonuçta, satıcılar bu nüansı anlamalı ve desteklemelidir.
Bir satıcı göz ardı etmeyecek
Zoom, Zoom sanal ajanı ile konuşma-II odasında bir yukarı-ve gelen.
Daha önce atıfta bulunulan API entegrasyonlarından daha fazla uzanmakla kalmaz, aynı zamanda fiyatla ilgili daha kuralcı raporlama ve yenilikler geliştirir.
Zoom, şirketini bir freemium modeli de dahil olmak üzere katmanlı fiyatlar için inşa etti. Diğer Konuşma -Ai tedarikçileri ayrıca bu tür esnek fiyatları benimsemeye başlar, kurumsal boyut ve ihtiyaçlara göre karıştırma ve eşleştirme.
Ama belki de en ilginç olanı, Zoom'un yenilik yapmaya devam etmek için daha geniş tek tip iletişim platformunu nasıl kullanabileceğidir.
Video konferanslarını düşünün. Sanal ajanlar avatarlara dönüşürken, Zoom, yüz ve göz izleme gibi görsel AI uygulayarak yeni nesil teknolojiyi mümkün kılmak için iyi bir şekilde yerleştirilir.
Buna ek olarak, avatarlar daha iyi müşteri hizmeti sunmak için bir müşterinin gülümseme veya göz rulosu gibi duygusal sinyallerini daha iyi tespit edebilir. Kullanım durumu, işe alım, işe alım, eğitim ve sürekli yardım için dahili olarak da kullanılabilir.
Ayrıca, AI Zoom asistanı özet verdiği toplantıların işlevselliğini göz önünde bulundurun, “Jane X, Y yapmayı kabul etti” ve “John Z'de kabul etti.” Bu yetenek, ZVA ve daha geniş konuşmanın nasıl alanı geliştirebileceğini vurgular.
Git: Zoom.com ZVA ve Zoom'un daha geniş CX yığını hakkında daha fazla bilgi için.
Daha hızlı ve daha hızlı gelişen müşteri beklentilerine nasıl hazırlanabilirsiniz? Müşteri hizmetlerindeki en son yenilikleri ve öğrenmek için neler olduğunu görüntüleyin.
Bir yanıt yazın