İletişim merkezleri genellikle maliyetlerden tasarruf etmek için yapay zekayı kullanır. Bu nedenle başarısını işlem süreleri ve temas hacimleri merceğinden izliyorlar.
Bu şaşırtıcı değil. Sonuçta, iletişim merkezi yapay zeka mesajlarının çoğu, verimliliği artırma potansiyeli etrafında dönüyor. Ama bu hikayenin sadece yarısı. Yapay zeka ayrıca önemli miktarda para kazanma potansiyeli de sunuyor.
Otomatik bir kalite güvence (QA) sistemi düşünün. Kesinlikle tekrarlanan temasları azaltma, etkileşimleri kısaltma ve otomasyon ekleme fırsatlarının ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir. Ancak aynı zamanda müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırmaya yardımcı olan en iyi temsilci uygulamalarını ve davranışlarını da vurgulayabilir.
Bu nedenle hizmet liderleri, iletişim merkezi yapay zekasını çevreleyen verimlilik odaklı anlatıya meydan okumalı ve başarısını ölçerken daha geniş bir bakış açısına sahip olmalıdır.
Bunu yaparak ya gelecekteki yatırımlar için iş durumlarını güçlendirebilirler ya da yapay zeka uygulamasının acilen ele alınması gereken potansiyel istenmeyen sonuçlarını tespit edebilirler.
Sonuçta bu, iletişim merkezi raporlamasının temellerine iniyor. Kritik müşteri, çalışan ve iş sonuçlarını ölçmek için dengeli bir yaklaşım gerektirir.
Dahili müşteri, çalışan ve iş kriterlerini belirleyin
Yapay zeka başarısını ölçmenin anahtarı şudur: Başarıyı gördüğümüzde nasıl bileceğiz?
Bu soruya müşterinin, çalışanın ve daha geniş anlamda şirketin gözünden bakın. Kritik paydaşların her biri bu yapay zeka uygulamasının başarısını nasıl görecek?
Buradan iletişim merkezleri en alakalı ölçümleri çözebilir ve en önemli olanı ölçmek için bütünsel bir yaklaşım benimsemelerini sağlayabilir.
Müşteriye yönelik bir sanal aracı uygulamayı düşünün.
Müşteri açısından bakıldığında, ilk çözümle verimli, sorunsuz hizmet istiyorlar. Bu nedenle iletişim merkezi, hedef tamamlama oranı, kaçırılan ifadeler, yükselme oranı, geri dönen kullanıcılar ve müşteri duyarlılığı gibi ölçümleri izlemek isteyebilir; bunlar esasen bir insan temsilci için de ölçülebilecek sonuçlardır.
Bu arada, iletişim merkezi temsilcileri daha az yoğun iş yükü ve daha az stresle daha ilgi çekici ve daha az tekrarlanan görüşmeler yapmayı umut edebilir. Bu nedenle iletişim merkezi, temsilci duyarlılığı, doluluk ve hizmet seviyeleri gibi ölçümleri izlemeyi değerlendirebilir.
Son olarak şirket, geliri en üst düzeye çıkaran, uygun maliyetli bir hizmet istiyor. Bu nedenle toplam etkileşim sayısı, hizmet maliyetleri ve toplam operasyonel maliyetler gibi KPI'ları dikkate alın.
Her neyse, Steve Nattress, Enghouse Interactive Ürün Yönetimi Başkan Yardımcısıuyarıyor:
“Her metriğin nüanslarını anlamak çok önemlidir. Bazıları, daha karmaşık çağrıları ele alan canlı temsilciler için aslında artabilen ortalama işlem süresi (AHT) gibi mantığa aykırıdır; yapay zeka tarafından yönetilen çağrılar için AHT ise azalır; ancak yine de bir hikaye anlatırlar.
Bu metrikleri dikkatlice değerlendirdikten sonra iletişim merkezinin bugün nerede olduğuna dair bir resim oluşturabilirsiniz. Ardından yapay zeka başarısının geniş bir yorumunu yansıtan hedefleri tanımlayın.
Ancak bu hedeflere ulaşmanın en önemli şey olmadığını kabul edin. İletişim merkezi bu hedeflerden bazılarını kaçırırsa, uzun vadede yapay zeka stratejisini destekleyebilecek bilgiler elde edecek.
Hikayenin tamamını anlatmak için kontrol panellerini kullanın
Yapay zekanın paydaşlar arasındaki bu önemli kriterleri nasıl etkilediğini izlemek için tek ekranda birden fazla rapor oluşturabilir, tek bakışta içgörüler elde edebilir ve ilerlemeyi sorunsuz bir şekilde takip edebilirsiniz.
Bunu mümkün kılmak için bir CCaaS sağlayıcısının kontrol paneli çözümleri sunması gerekir. Örneğin, Enghouse interaktif izin verir öyle müşteriler bulut çözümlerinden, şirket içi sistemlerden ve hatta e-tablolardan gelen raporları birleştirmek için.
Proje liderleri, şirketin hedeflerine ulaşmaya çalışırken önemli kilometre taşlarına ulaştığı zaman için uyarılar bile ayarlayabilir. Daha sonra başarıları kutlamak, daha fazla katılım sağlamak ve yapay zekaya güven oluşturmak için ilerleme güncellemelerini daha geniş bir ekiple paylaşabilirler.
Ancak kontrol panelini oluştururken bu ölçümleri müşteri, çalışan ve şirket alt kümelerinde tutun. Bu, şirketin başarıyı ölçerken dengeli bir odaklanmayı sürdürmesini sağlar.
Ayrıca bu alt kümeler, liderlerin her bir paydaşa yapay zekanın onlara nasıl yardımcı olduğuna dair bir hikaye anlatmasına ve gereksinimlerinin çok önemli olduğuna dair güvence vermelerine yardımcı olabilir.
Sürekli geri bildirim toplayın
Bazen metrik sonuçları kavram yanılgılarına yol açabilmektedir. Bu nedenle, hem müşterilerden hem de çalışanlardan sürekli geri bildirim alarak kontrol panellerini yedeklemek en iyisidir.
Sanal aracı gibi müşteriye yönelik yapay zeka uygulamaları için, ilgili geri bildirimin kontrol paneline aktarılması amacıyla Müşterinin Sesi (VoC) çözümünün kullanılması iyi sonuç verebilir.
Nattress, “Açık uçlu yanıtları analiz etmek için yapay zekayı da kullanabilirsiniz” diye ekliyor. “Bu size daha fazla bilgi verecek ve çözmeniz gereken bir sonraki soruna işaret edebilir.”
Örneğin bir Enghouse bankacılık müşterisi, açık uçlu yanıtların yer aldığı bir anket aracılığıyla mobil uygulaması hakkında bilgi toplamak amacıyla bir program uygulamaya koydu.
Ancak, aldıklarında EnghouseAI VoC Insights çözümü Banka, müşteri yanıtlarını analiz etmek için yalnızca mobil uygulamada aradıkları bilgiyi almakla kalmadı, aynı zamanda araştırdıkları mobil uygulamayla ilgisi olmayan nedenlerden ötürü kaybetme tehlikesiyle karşı karşıya oldukları 3 milyon dolardan fazla işi de keşfetti.
Nihai sonuç? Müşteriler için daha iyi bir mobil uygulama ve bankanın, müşterilerinin isteklerini gerçekten dinlediğini ve harekete geçtiğini göstererek müşteri tutma oranını artırma fırsatı.
Uzmanlarla konuşun
İlk konuşma tanıma ve doğal dil işleme (NLP) modellerinin on yılı aşkın bir süre önce iletişim merkezine girmesinden bu yana Enghouse Interactive, müşterilerin yapay zeka kullanımıyla yatırım getirisi (ROI) sağlamalarına yardımcı oldu.
Bu süre zarfında küresel iletişim merkezi sağlayıcısı, test, ölçüm, öğrenme, optimize etme ve devreye alma aşamaları aracılığıyla yapay zeka dağıtımlarını yönetme konusunda önemli dersler aldı.
Nattress'in de söylemekten hoşlandığı gibi, “Yapay zeka ekibimizde çalışanlarımızdan daha fazla doktoralımız var” ve bu bilgi zenginliği, Enghouse'un özellikle iletişim merkezi ve CX alanına uyarlanmış yapay zeka çözümleri geliştirmesine olanak sağladı.
Bu bilgi ve deneyim derinliği, pek çok hizmet şirketinin bilinmeyene doğru ihtiyatlı bir şekilde hareket etmesi ve daha danışmacı, uygulamalı bir tedarikçiyle çalışmak istemesi nedeniyle özellikle kritik öneme sahiptir.
Enghouse Interactive'in daha akıllı bir müşteri deneyimine yönelik pratik çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adresi ziyaret edin: https://www.enghouseinteractive.com/products/enghouseai/
Bir yanıt yazın