Contact Center AI | Use Cases at Paano Magsimula

1. Tumanggap ng mga katanungan ng customer

Nagsisimula ang mga contact center AI agent sa pamamagitan ng pagproseso ng mga papasok na kahilingan ng customer mula sa maraming channel, gaya ng mga tawag sa telepono, live chat, email, o mga app sa pagmemensahe. Binibigyang-kahulugan ng mga voice assistant at chatbot ng AI ang layunin ng customer gamit ang natural na pag-unawa sa wika (NLU) upang makilala ang mga pangunahing detalye tulad ng pagkaapurahan at mga partikular na kahilingan.

Halimbawa, kung magtanong ang isang customer, 'Nasaan ang order ko?' kinikilala ito ng ahente ng AI bilang isang kahilingan sa pagsubaybay, kinukuha ang mga nauugnay na detalye ng order mula sa system, at nagbibigay ng agarang tugon.

2. Unawain ang konteksto

Isinasaalang-alang ng AI ng contact center ang konteksto para makapagbigay ng mas tumpak na mga tugon. Sinusuri nito ang mga nakaraang pakikipag-ugnayan at history ng pagbili para magbigay ng personalized na tulong sa halip na mga generic na tugon.

Ang isang customer na nagtatanong tungkol sa isang refund ay makakatanggap ng mga nauugnay na update batay sa kanilang mga nakaraang order, na pumipigil sa hindi kinakailangang pabalik-balik. 

3. Kunin at iproseso ang impormasyon

Kapag nakilala ang layunin at konteksto, kumokonekta ang AI sa mga backend system tulad ng mga CRM at knowledge base para makahanap ng mga tumpak na detalye.

Kung humiling ang isang customer ng pagbabago ng order, hahanapin ng AI ang mga talaan ng account at, kung karapat-dapat, pasimulan ang proseso. Kapag nag-troubleshoot, kinikilala nito ang mga nauugnay na gabay o nagrerekomenda ng mga naaangkop na susunod na hakbang batay sa isyung inilarawan. 

Sa mas kumplikadong mga kaso, ang AI ay maaaring mangalap ng mga karagdagang detalye bago isulong ang kahilingan sa isang ahente.

4. Bumuo ng tugon

Ang AI ay bumubuo ng tugon batay sa data na nakolekta. Tinitiyak nito na ang mga tugon ay:

• Context-aware: Isinasaalang-alang ng AI ang kasaysayan ng customer batay sa mga nakaraang pakikipag-ugnayan at ang partikular na kahilingang i-personalize ang mga tugon.
• Naaaksyunan: Kung ang proseso ay nangangailangan ng input ng customer, tulad ng pagkumpirma ng pagbabago ng order, ang AI ay nagbibigay ng malinaw, sunud-sunod na mga tagubilin.
• Adaptive: Ang mga tugon ay dynamic na nagsasaayos batay sa mga real-time na kundisyon tulad ng availability ng stock o mga update sa patakaran.

Halimbawa, kung magtatanong ang isang customer tungkol sa status ng order, hindi lang magbibigay ng tracking number ang AI. Ipapaliwanag nito ang inaasahang oras ng paghahatid at magmumungkahi ng mga opsyon gaya ng pag-reroute o pinabilis na pagpapadala.

5. Dumating sa isang ahente ng tao

Kapag ang AI para sa mga contact center ay hindi ganap na malutas ang isang isyu, inililipat nito ang customer sa isang empleyado, habang:

• Paglilipat ng history ng pag-uusap, para hindi na kailangang ulitin ng mga customer ang kanilang sarili.
• Pagbibigay ng konteksto, pagbubuod ng mga pangunahing detalye tulad ng layunin at mga sinubukang solusyon.

Sa mga kaso kung saan kinakailangan ang espesyal na tulong, iruruta ng AI ang kahilingan batay sa kadalubhasaan o pagkaapurahan. Ang isang isyu sa pagsingil ay maaaring idirekta sa isang espesyalista sa pananalapi, habang ang isang teknikal na problema ay napupunta sa suporta sa IT. 

6. Subaybayan ang pagganap 

Pagkatapos mahawakan ang mga pakikipag-ugnayan, sinusuri ng contact center AI ang performance nito para i-optimize ang mga tugon sa hinaharap at pataasin ang kahusayan.

• Pagsubaybay sa rate ng pagpigil .
• Pagsusuri ng damdamin ng customer.
• Pagtuklas ng mga karaniwang punto ng sakit.

7. Patuloy na matuto at pagbutihin

Pinipino ng contact center AI ang katumpakan at pagiging epektibo nito sa paglipas ng panahon sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pakikipag-ugnayan at paggawa ng mga pagsasaayos batay sa paggamit sa totoong mundo.

• Pag-update ng mga tugon: Pinipino ng AI ang mga tugon nito batay sa mga pakikipag-ugnayan ng customer, na ginagawang mas tumpak at nauugnay ang mga ito.
• Pagpapalawak ng kaalaman: Nagsasama ito ng bagong impormasyon, gaya ng mga pagbabago sa patakaran o mga update sa produkto, upang manatiling napapanahon.
• Pagpapabuti ng kahusayan: Ang AI ay umaangkop sa mga umuulit na isyu sa pamamagitan ng pag-optimize ng mga daloy ng trabaho at pagbabawas ng mga hindi kinakailangang pagdami.

Advanced na pagruruta ng tawag para sa mahusay na suporta

Gamit ang mga algorithm, maaaring idirekta ng AI ang mga customer sa mga tamang ahente o automated na serbisyo batay sa mga detalye ng tumatawag at mga pangangailangan sa serbisyo. Sa halip na umasa sa mga pangunahing pagpipilian sa menu, sinusuri ng AI ang maraming salik upang matukoy ang pinakamahusay na paraan ng pagkilos.

• Kasaysayan at layunin ng customer: Sinusuri ng AI ang mga nakaraang pakikipag-ugnayan upang matukoy kung ang isang customer ay may bukas na ticket sa suporta o patuloy na isyu, na tinitiyak ang pagpapatuloy ng serbisyo.
• Uri ng isyu at pagiging kumplikado: Ang mga simpleng kahilingan, tulad ng mga pag-reset ng password o pagsubaybay sa order, ay maaaring pangasiwaan ng mga automated na system, habang ang mga mas kumplikadong katanungan ay iruruta sa mga dalubhasang ahente.
• Pagkamadalian at pagsusuri ng damdamin: Nakikita ng AI ang pagkabigo o pagkaapurahan sa boses o mensahe ng isang customer, na inuuna ang mga kaso na nangangailangan ng agarang atensyon.

Interactive voice response (IVR) AI

Pinapabuti ng mga AI IVR system ang tradisyonal na paghawak ng tawag sa pamamagitan ng paggamit ng natural language processing (NLP) upang bigyang-kahulugan at tumugon sa mga pasalitang kahilingan. 

Sa halip na pilitin ang mga customer na mag-navigate sa mga mahigpit na menu na nakabatay sa pindutan, pinapayagan sila ng AI IVR na magsalita nang natural, na nagpapahusay sa kahusayan at karanasan ng user.

Maaaring ipatupad ng mga negosyo ang mga sistema ng IVR na nagpapahintulot sa mga tumatawag na humiling ng impormasyon sa pamamagitan ng mga input ng boses o keypad. Ayon sa kaugalian, umaasa ang mga system na ito sa mga signal ng dual-tone multi-frequency (DTMF) upang mag-trigger ng mga prerecorded na mensahe o text-to-speech na mga tugon. Sa AI at NLP, umunlad ang IVR upang suportahan ang mas natural na pakikipag-ugnayan

Naglalagay ng mga Ahente ng AI?

Basahin ang aming Blueprint para sa AI Agent Implementation

Basahin Ngayon

Ang pag-access ay palaging libre

Mga Chatbot para sa pakikipag-ugnayan ng customer

Ang pagbabawas ng call center strain ay nagsisimula sa AI contact center chatbots na mahusay na humahawak sa mga regular na katanungan ng customer. Ang mga virtual na ahente na ito ay nagbibigay-daan sa mga customer na makakuha ng mabilis na mga sagot sa mga karaniwang tanong nang hindi naghihintay.

Sa pamamagitan ng pagsasama sa mga backend system, ang AI chatbots para sa mga contact center ay makakapagbigay ng mga real-time na update sa mga order at kahit na tumulong sa pamamahala ng account. 

Proaktibong pag-abot sa customer

Inaabisuhan ng mga AI system ang mga customer tungkol sa mga paparating na appointment o mga deadline ng pagbabayad. Magagamit din ng mga negosyo ang AI upang magpadala ng mga personalized na promosyon batay sa mga kagustuhan ng customer, pagpapabuti ng pakikipag-ugnayan habang binabawasan ang mga napalampas na pagkakataon.

Pagsusuri ng damdamin ng customer

Upang maunawaan ang damdamin ng customer, sinusuri ng mga tool ng AI ang mga pakikipag-ugnayan habang nangyayari ang mga ito. 

Kung matukoy ang pagkabigo, maaaring unahin ng system ang kaso para sa pagdami. Ang mga negosyo ay maaari ding gumamit ng mga trend ng damdamin upang mapabuti ang pagsasanay sa ahente at pinuhin ang mga diskarte sa serbisyo sa customer. 

Sa pamamagitan ng patuloy na pagsubaybay sa feedback sa maraming channel, nakakatulong ang AI na matukoy ang mga umuulit na isyu bago ito makaapekto sa kasiyahan ng customer.

Tulong sa real-time na ahente

Ang contact center AI ay nakikinig sa mga live na pakikipag-ugnayan ng customer, na kumukuha ng nauugnay na impormasyon mula sa mga base ng kaalaman at mga nakaraang pakikipag-ugnayan kung kinakailangan. Pinapabuti nito ang kahusayan ng ahente sa pamamagitan ng:

• Pagkuha ng mga kapaki-pakinabang na mapagkukunan, tulad ng mga FAQ o mga gabay sa pag-troubleshoot, batay sa isyu ng customer.
• Pagkilala sa mga nakaraang pakikipag-ugnayan upang magmungkahi ng mga solusyon na umaayon sa kasaysayan ng customer.
• Pagkilala sa pagkabigo o pagkaapurahan, na nagpapahintulot sa mga ahente na unahin ang mga kritikal na pag-uusap.
• Pag-automate ng transkripsyon ng tawag at pagbubuod, na binabawasan ang pangangailangan para sa manu-manong pagkuha ng tala.

Multilingual na suporta

Ang mga tool sa pagsasalin ng AI ay nag-aalis ng mga hadlang sa wika, na nagbibigay-daan sa mga negosyo na tulungan ang mga customer sa maraming wika. Sa pamamagitan man ng chat o boses, tinitiyak ng AI ang maayos na komunikasyon nang hindi nangangailangan ng malaking multilingual na team ng suporta.

Pagtuklas ng panloloko at pagsusuri sa seguridad

Sinusuri ng AI ang mga pattern ng boses at mga pagtatangka sa pagpapatunay na tukuyin ang kahina-hinalang aktibidad. Kung may tila kakaiba, maaaring humiling ang system ng karagdagang pag-verify o idulog ang kaso sa isang espesyalista sa seguridad.

1. Tukuyin ang iyong saklaw

Ang unang hakbang upang lumikha ng isang contact center AI agent ay simple – ano ang gagawin nito? Magsimula sa pamamagitan ng malinaw na pagbalangkas sa layunin ng iyong ahente.

Magpasya kung tututuon ito sa:

• Mga katanungan ng customer
• Tulong sa ahente
• Pagruruta ng tawag
• Proactive na pakikipag-ugnayan
• Isang halo ng mga serbisyong ito

Ang malinaw na pagtukoy sa saklaw ay tinitiyak na ang ahente ng AI ay idinisenyo upang matugunan ang mga partikular na pangangailangan ng negosyo at pagbutihin ang pangkalahatang suporta sa customer.

2. Pumili ng platform

Pumili ng AI platform na sumusuporta sa NLP at automation, habang tinitiyak ang real-time na pagkuha at pagsasama ng data.

Walang kakulangan ng mga platform ng ahente ng AI na mapagpipilian. Kung naghahanap ka ng inspirasyon, ang aming na-curate na listahan ng mga nangungunang AI platform ay isang magandang lugar upang magsimula.

Kapag sinusuri ang mga platform para sa contact center AI, isaalang-alang ang mga salik gaya ng:

• Pagkatugma sa iyong CRM at mga sistema ng ticketing
• Suporta para sa parehong text at voice-based na mga pakikipag-ugnayan
• Mga opsyon sa pagpapasadya upang tumugma sa mga pangangailangan ng iyong negosyo
• Scalability upang mahawakan ang lumalaking pangangailangan ng customer

Para sa contact center AI, tulad ng mga platform Botpress nag-aalok ng mga advanced na tool, kabilang ang Autonomous Nodes , na nagbibigay-daan sa mga ahente LLM na matukoy kung kailan susundin ang isang structured na daloy ng trabaho o dynamic na bumuo ng mga tugon. Maaaring gabayan ng mga developer ang AI gamit ang mga simpleng senyas sa wika, na ginagawang mas madali ang paggawa ng adaptive, context-aware na virtual na ahente na humahawak sa mga pakikipag-ugnayan ng customer sa real time

3. Isama ang mga kasangkapan at mga base ng kaalaman

Pagkatapos piliin ang iyong platform, ang susunod na malaking hakbang ay ang pagsasama ng anumang mga tool, platform, o system na magiging nauugnay sa iyong mga AI workflow.

Ang isang low-code na platform ay mag-aalok ng mga pre-built na pagsasama. Ang isang flexible na platform ng chatbot ay mag-aalok ng mga custom na pagsasama – maaaring isama ng isang developer ang anumang panloob na system o platform na iyong ginagamit na gusto mong magamit ng chatbot.

Gugustuhin mo ring gumawa ng Mga Knowledge Base para sa chatbot na kumukuha – mga mapagkukunan tulad ng mga opisyal na patakaran at pamamaraan, na-update na listahan ng paghihintay, o mga legal na kinakailangan.

4. Subukan at pinuhin

Kahit na pagkatapos i-deploy ang iyong contact center AI agent, patuloy na magkakaroon ng mga pagkakataon para sa pagpipino. Ipapakita ng mga pakikipag-ugnayan sa totoong mundo kung paano mapapabuti ang AI, mula sa katumpakan ng pagtugon hanggang sa mas epektibong paghawak sa mga kumplikadong isyu ng customer.

Tiyaking isinasama ng iyong plano ang kakayahang mag-ulit sa iyong ahente ng AI – ito ang pinakamainam na paraan upang i-maximize ang iyong ROI.

5. I-deploy 

Kapag handa na ang iyong contact center AI agent, oras na para i-deploy ito at isama ito sa iyong mga operasyon sa serbisyo sa customer. Mayroong maraming mga paraan upang gawin itong naa-access:

• Ipatupad ito sa loob ng iyong IVR system para tumulong sa mga papasok na tawag.
• I-deploy ito bilang isang live chat widget sa iyong website.
• Isama ito sa mga platform ng serbisyo sa customer tulad ng Zendesk o Salesforce.
• Ikonekta ito sa mga channel sa pagmemensahe gaya ng WhatsApp , Facebook Messenger , o Slack para sa tuluy-tuloy na pakikipag-ugnayan ng customer.

Para matiyak ang maximum na epekto, ipaalam ang availability nito sa mga customer at support team. Ang wastong onboarding at kamalayan ay makakatulong sa mga user na epektibong makipag-ugnayan sa ahente ng AI, na i-maximize ang halaga nito sa pag-streamline ng mga operasyon ng contact center.

6. Subaybayan

Ang isang de-kalidad na platform ng ahente ng AI ay mag-aalok ng patuloy na analytics upang subaybayan ang pagganap at tukuyin ang mga lugar para sa pagpapabuti. Tinitiyak ng pagsubaybay sa mga pangunahing sukatan na patuloy na pinapahusay ng AI ang suporta sa customer sa halip na lumikha ng mga bagong inefficiencies.

• Tumutulong ang real-time na analytics na sukatin ang katumpakan ng tugon at mga rate ng pagpigil. Kung ang ahente ng contact center na AI ay madalas na nagpapalaki ng mga kaso na dapat nitong pangasiwaan, maaaring gumawa ng mga pagsasaayos upang mapabuti ang mga tugon nito.
• Nagbibigay ang mga log ng pag-uusap ng mga insight sa mga umuulit na isyu, na nagbibigay-daan sa mga negosyo na pinuhin ang mga daloy ng trabaho at pahusayin ang mga pakikipag-ugnayan ng customer. Kung humahantong sa pagkabigo ang ilang partikular na paksa, makakatulong ang pag-update ng data ng pagsasanay o pagpino ng automation.

Kung available ang chatbot analytics , masusubaybayan ng mga negosyo ang mga pattern ng pakikipag-ugnayan at matukoy ang mga lugar kung saan kailangan ng AI ng karagdagang pag-optimize.