Contact Center AI | Przypadki użycia i jak zacząć

1. Odbieranie zapytań klientów

Agenci AI centrum kontaktowego zaczynają od przetwarzania przychodzących żądań klientów z wielu kanałów, takich jak połączenia telefoniczne, czat na żywo, poczta e-mail lub aplikacje do przesyłania wiadomości. Asystenci głosowi AI i chatboty interpretują intencje klienta za pomocą rozumienia języka naturalnego (NLU), aby rozpoznać kluczowe szczegóły, takie jak pilność i konkretne żądania.

Na przykład, jeśli klient zapyta "Gdzie jest moje zamówienie?", agent AI zidentyfikuje je jako żądanie śledzenia, pobierze odpowiednie szczegóły zamówienia z systemu i udzieli natychmiastowej odpowiedzi.

2. Zrozumienie kontekstu

Sztuczna inteligencja centrum kontaktowego uwzględnia kontekst, aby zapewnić dokładniejsze odpowiedzi. Analizuje poprzednie interakcje i historię zakupów, aby zapewnić spersonalizowaną pomoc zamiast ogólnych odpowiedzi.

Klient pytający o zwrot pieniędzy otrzyma odpowiednie aktualizacje w oparciu o swoje poprzednie zamówienia, zapobiegając niepotrzebnym kontaktom zwrotnym. 

3. Pobieranie i przetwarzanie informacji

Po rozpoznaniu intencji i kontekstu, sztuczna inteligencja łączy się z systemami zaplecza, takimi jak CRM i bazy wiedzy, aby znaleźć dokładne szczegóły.

Jeśli klient zażąda modyfikacji zamówienia, sztuczna inteligencja lokalizuje rekordy konta i, jeśli kwalifikuje się, inicjuje proces. Podczas rozwiązywania problemów identyfikuje odpowiednie przewodniki lub zaleca odpowiednie kolejne kroki w oparciu o opisany problem. 

W bardziej złożonych przypadkach sztuczna inteligencja może zebrać dodatkowe szczegóły przed eskalacją żądania do agenta.

4. Generowanie odpowiedzi

Sztuczna inteligencja generuje odpowiedź na podstawie zebranych danych. Zapewnia, że odpowiedzi są:

• Świadomość kontekstu: Sztuczna inteligencja bierze pod uwagę historię klienta opartą na wcześniejszych interakcjach i konkretnym żądaniu, aby spersonalizować odpowiedzi.
• Możliwość działania: Jeśli proces wymaga wkładu klienta, takiego jak potwierdzenie zmiany zamówienia, sztuczna inteligencja zapewnia jasne instrukcje krok po kroku.
• Adaptacyjny: Odpowiedzi dostosowują się dynamicznie w oparciu o warunki w czasie rzeczywistym, takie jak dostępność zapasów lub aktualizacje zasad.

Na przykład, jeśli klient zapyta o status zamówienia, sztuczna inteligencja nie tylko poda numer śledzenia. Wyjaśni oczekiwany czas dostawy i zasugeruje opcje, takie jak zmiana trasy lub przyspieszona wysyłka.

5. Eskalacja do przedstawiciela ludzkiego

Gdy sztuczna inteligencja dla centrów kontaktowych nie może w pełni rozwiązać problemu, przekazuje klienta do pracownika:

• Przesyłanie historii rozmów, dzięki czemu klienci nie muszą się powtarzać.
• Zapewnienie kontekstu, podsumowanie kluczowych szczegółów, takich jak intencje i próby rozwiązań.

W przypadkach, w których wymagana jest specjalistyczna pomoc, AI kieruje żądanie w oparciu o wiedzę specjalistyczną lub pilność. Kwestia rozliczeń może zostać skierowana do specjalisty ds. finansów, podczas gdy problem techniczny do działu wsparcia IT. 

6. Monitorowanie wydajności 

Po obsłużeniu interakcji sztuczna inteligencja centrum kontaktowego analizuje swoją wydajność, aby zoptymalizować przyszłe odpowiedzi i zwiększyć wydajność.

• Śledzenie wskaźnika powstrzymywania.
• Analiza nastrojów klientów.
• Wykrywanie typowych punktów bólu.

7. Ciągłe uczenie się i doskonalenie

Sztuczna inteligencja centrum kontaktowego z czasem poprawia swoją dokładność i skuteczność, analizując interakcje i wprowadzając poprawki w oparciu o rzeczywiste wykorzystanie.

• Aktualizowanie odpowiedzi: Sztuczna inteligencja udoskonala swoje odpowiedzi w oparciu o interakcje z klientami, dzięki czemu są one bardziej dokładne i trafne.
• Poszerzanie wiedzy: Uwzględnia nowe informacje, takie jak zmiany zasad lub aktualizacje produktów, aby być na bieżąco.
• Poprawa wydajności: Sztuczna inteligencja dostosowuje się do powtarzających się problemów, optymalizując przepływy pracy i ograniczając niepotrzebne eskalacje.

Zaawansowany routing połączeń dla wydajnego wsparcia

Korzystając z algorytmów, sztuczna inteligencja może kierować klientów do odpowiednich agentów lub zautomatyzowanych usług w oparciu o dane dzwoniącego i potrzeby w zakresie usług. Zamiast polegać na podstawowych opcjach menu, sztuczna inteligencja analizuje wiele czynników, aby określić najlepszy sposób działania.

• Historia i intencje klientów: Sztuczna inteligencja przegląda wcześniejsze interakcje, aby określić, czy klient ma otwarte zgłoszenie do pomocy technicznej lub trwający problem, zapewniając ciągłość usług.
• Rodzaj i złożoność problemu: Proste żądania, takie jak resetowanie hasła lub śledzenie zamówień, mogą być obsługiwane przez zautomatyzowane systemy, podczas gdy bardziej złożone zapytania są kierowane do wyspecjalizowanych agentów.
• Analiza pilności i nastrojów: Sztuczna inteligencja wykrywa frustrację lub pilność w głosie lub wiadomości klienta, nadając priorytet sprawom wymagającym natychmiastowej uwagi.

Interaktywna odpowiedź głosowa (IVR) AI

Systemy AI IVR usprawniają tradycyjną obsługę połączeń, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do interpretowania i odpowiadania na zapytania głosowe. 

Zamiast zmuszać klientów do poruszania się po sztywnych menu opartych na przyciskach, AI IVR pozwala im mówić naturalnie, poprawiając zarówno wydajność, jak i wrażenia użytkownika.

Firmy mogą wdrażać systemy IVR, które pozwalają dzwoniącym żądać informacji za pomocą głosu lub klawiatury. Tradycyjnie systemy te opierały się na dwutonowych sygnałach wieloczęstotliwościowych (DTMF) w celu wyzwalania wcześniej nagranych wiadomości lub odpowiedzi tekstowych. Dzięki sztucznej inteligencji i NLP, IVR ewoluował, aby wspierać bardziej naturalne interakcje

Wdrażanie agentów AI?

Przeczytaj nasz plan wdrożenia agenta AI

Czytaj teraz

Dostęp jest zawsze bezpłatny

Chatboty do angażowania klientów

Zmniejszenie obciążenia call center zaczyna się od chatbotów AI contact center, które skutecznie obsługują rutynowe zapytania klientów. Ci wirtualni agenci pozwalają klientom uzyskać szybkie odpowiedzi na typowe pytania bez oczekiwania na połączenie.

Dzięki integracji z systemami zaplecza, chatboty AI dla centrów kontaktowych mogą zapewniać aktualizacje zamówień w czasie rzeczywistym, a nawet pomagać w zarządzaniu kontem. 

Proaktywne docieranie do klientów

Systemy AI powiadamiają klientów o zbliżających się spotkaniach lub terminach płatności. Firmy mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję do wysyłania spersonalizowanych promocji w oparciu o preferencje klientów, zwiększając zaangażowanie i zmniejszając liczbę utraconych okazji.

Analiza nastrojów klientów

Aby zrozumieć nastroje klientów, narzędzia AI analizują zachodzące interakcje. 

W przypadku wykrycia frustracji system może nadać priorytet sprawie w celu jej eskalacji. Firmy mogą również wykorzystywać trendy nastrojów do ulepszania szkoleń agentów i udoskonalania strategii obsługi klienta. 

Dzięki ciągłemu monitorowaniu informacji zwrotnych w wielu kanałach, sztuczna inteligencja pomaga identyfikować powtarzające się problemy, zanim wpłyną one na zadowolenie klientów.

Pomoc agenta w czasie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja w centrum kontaktowym słucha interakcji z klientami na żywo, pobierając odpowiednie informacje z baz wiedzy i wcześniejszych interakcji, gdy są one potrzebne. Poprawia to wydajność agentów poprzez:

• Pobieranie pomocnych zasobów, takich jak często zadawane pytania lub przewodniki rozwiązywania problemów, w oparciu o problem klienta.
• Rozpoznawanie poprzednich interakcji w celu sugerowania rozwiązań zgodnych z historią klienta.
• Identyfikacja frustracji lub pilności, umożliwiająca agentom nadanie priorytetu krytycznym rozmowom.
• Automatyzacja transkrypcji i podsumowywania rozmów, zmniejszająca potrzebę ręcznego sporządzania notatek.

Obsługa wielu języków

Narzędzia do tłumaczenia AI usuwają bariery językowe, umożliwiając firmom obsługę klientów w wielu językach. Niezależnie od tego, czy odbywa się to za pośrednictwem czatu, czy głosu, sztuczna inteligencja zapewnia płynną komunikację bez konieczności posiadania dużego wielojęzycznego zespołu wsparcia.

Wykrywanie oszustw i kontrola bezpieczeństwa

Sztuczna inteligencja analizuje wzorce głosowe i próby uwierzytelnienia w celu zidentyfikowania podejrzanej aktywności. Jeśli coś wydaje się nietypowe, system może poprosić o dodatkową weryfikację lub eskalować sprawę do specjalisty ds. bezpieczeństwa.

1. Zdefiniuj swój zakres

Pierwszy krok do stworzenia agenta AI w centrum kontaktowym jest prosty - co będzie robił? Zacznij od jasnego określenia celu swojego agenta.

Zdecyduj, czy skupi się na:

• Zapytania klientów
• Pomoc agenta
• Routing połączeń
• Proaktywne zaangażowanie
• Połączenie tych usług

Jasne zdefiniowanie zakresu zapewnia, że agent AI jest zaprojektowany tak, aby spełniał określone potrzeby biznesowe i poprawiał ogólną obsługę klienta.

2. Wybierz platformę

Wybierz platformę AI, która obsługuje NLP i automatyzację, zapewniając jednocześnie pobieranie i integrację danych w czasie rzeczywistym.

Nie brakuje platform agentów AI do wyboru. Jeśli szukasz inspiracji, nasza lista najlepszych platform AI jest świetnym miejscem do rozpoczęcia.

Oceniając platformy dla contact center AI, należy wziąć pod uwagę takie czynniki, jak

• Kompatybilność z systemami CRM i biletowymi
• Obsługa interakcji tekstowych i głosowych
• Opcje dostosowywania do potrzeb firmy
• Skalowalność pozwalająca sprostać rosnącym wymaganiom klientów

W przypadku sztucznej inteligencji centrum kontaktowego, platformy takie jak Botpress oferują zaawansowane narzędzia, w tym Autonomous Nodes, które umożliwiają agentomLLM określenie, kiedy należy postępować zgodnie z ustrukturyzowanym przepływem pracy lub dynamicznie generować odpowiedzi. Programiści mogą kierować sztuczną inteligencją za pomocą prostych podpowiedzi językowych, co ułatwia tworzenie adaptacyjnych, kontekstowych wirtualnych agentów, którzy obsługują interakcje z klientami w czasie rzeczywistym

3. Integracja narzędzi i baz wiedzy

Po wybraniu platformy kolejnym ważnym krokiem jest integracja wszelkich narzędzi, platform lub systemów, które będą istotne dla przepływów pracy AI.

Platforma low-code będzie oferować gotowe integracje. Elastyczna platforma chatbotowa będzie oferować niestandardowe integracje - deweloper może zintegrować dowolny wewnętrzny system lub platformę, z którą chcesz, aby chatbot mógł współpracować.

Warto również stworzyć bazy wiedzy, z których chatbot będzie mógł czerpać - źródła takie jak oficjalne zasady i procedury, zaktualizowane listy oczekujących lub wymogi prawne.

4. Testowanie i udoskonalanie

Nawet po wdrożeniu agenta AI w centrum kontaktowym, stale będą istniały możliwości jego udoskonalenia. Interakcje w świecie rzeczywistym ujawnią, w jaki sposób sztuczna inteligencja może się poprawić, od dokładności odpowiedzi po skuteczniejszą obsługę złożonych problemów klientów.

Upewnij się, że Twój plan obejmuje możliwość powtórzenia na agencie AI - jest to zdecydowanie najlepszy sposób na maksymalizację ROI.

5. Wdrożenie 

Gdy agent AI w centrum kontaktowym jest już gotowy, nadszedł czas, aby go wdrożyć i zintegrować z operacjami obsługi klienta. Istnieje wiele sposobów na jego udostępnienie:

• Zaimplementuj go w swoim systemie IVR, aby pomóc w połączeniach przychodzących.
• Wdróż go jako widżet czatu na żywo na swojej stronie internetowej.
• Zintegruj go z platformami obsługi klienta, takimi jak Zendesk lub Salesforce.
• Podłącz go do kanałów wiadomości, takich jak WhatsApp, Facebook Messenger lub Slack w celu zapewnienia płynnej interakcji z klientami.

Aby zapewnić maksymalny wpływ, należy poinformować o jego dostępności klientów i zespoły wsparcia. Właściwe wdrożenie i świadomość pomogą użytkownikom skutecznie angażować się w agenta AI, maksymalizując jego wartość w usprawnianiu operacji centrum kontaktowego.

6. Monitor

Wysokiej jakości platforma agenta AI będzie oferować bieżące analizy w celu śledzenia wydajności i identyfikowania obszarów wymagających poprawy. Monitorowanie kluczowych wskaźników zapewnia, że sztuczna inteligencja nadal poprawia obsługę klienta, a nie tworzy nowe nieefektywności.

• Analityka w czasie rzeczywistym pomaga mierzyć dokładność odpowiedzi i wskaźniki powstrzymywania. Jeśli agent AI centrum kontaktowego często eskaluje sprawy, którymi powinien się zająć, można wprowadzić korekty w celu poprawy jego odpowiedzi.
• Dzienniki rozmów zapewniają wgląd w powtarzające się kwestie, umożliwiając firmom udoskonalanie przepływów pracy i ulepszanie interakcji z klientami. Jeśli niektóre tematy prowadzą do frustracji, pomocna może być aktualizacja danych szkoleniowych lub udoskonalenie automatyzacji.

Jeśli dostępna jest analityka chatbota, firmy mogą śledzić wzorce zaangażowania i identyfikować obszary, w których sztuczna inteligencja wymaga dalszej optymalizacji.