İletişim Merkezi Yapay Zekası | Kullanım Örnekleri ve Nasıl Başlanır

1. Müşteri taleplerinin alınması

İletişim merkezi yapay zeka temsilcileri, telefon aramaları, canlı sohbet, e-posta veya mesajlaşma uygulamaları gibi birden fazla kanaldan gelen müşteri taleplerini işleyerek işe başlar. YZ sesli asistanlar ve sohbet robotları, aciliyet ve özel talepler gibi önemli ayrıntıları tanımak için doğal dil anlayışını (NLU) kullanarak müşterinin amacını yorumlar.

Örneğin, bir müşteri "Siparişim nerede?" diye sorarsa, yapay zeka temsilcisi bunu bir takip talebi olarak tanımlar, sistemden ilgili sipariş ayrıntılarını alır ve anında yanıt verir.

2. Bağlamı anlamak

İletişim merkezi yapay zekası, daha doğru yanıtlar sağlamak için bağlamı dikkate alır. Genel yanıtlar yerine kişiselleştirilmiş yardım sağlamak için önceki etkileşimleri ve satın alma geçmişini analiz eder.

Para iadesi hakkında soru soran bir müşteri, geçmiş siparişlerine göre ilgili güncellemeleri alacak ve gereksiz geri dönüşleri önleyecektir. 

3. Bilgi alma ve işleme

Amaç ve bağlam tanındıktan sonra yapay zeka, doğru ayrıntıları bulmak için CRM'ler ve bilgi tabanları gibi arka uç sistemlerle bağlantı kurar.

Bir müşteri sipariş değişikliği talep ederse, YZ hesap kayıtlarını bulur ve uygunsa süreci başlatır. Sorun giderirken, ilgili kılavuzları tanımlar veya açıklanan soruna göre uygun sonraki adımları önerir. 

Daha karmaşık durumlarda, yapay zeka talebi bir temsilciye iletmeden önce ek ayrıntılar toplayabilir.

4. Bir yanıt oluşturun

Yapay zeka, toplanan verilere dayanarak bir yanıt oluşturur. Yanıtların şu şekilde olmasını sağlar:

• Bağlam farkındalığı: Yapay zeka, yanıtları kişiselleştirmek için geçmiş etkileşimlere ve özel talebe dayalı müşteri geçmişini dikkate alır.
• Uygulanabilir: Süreç, sipariş değişikliğinin onaylanması gibi müşteri girişi gerektiriyorsa, yapay zeka net, adım adım talimatlar sağlar.
• Uyarlanabilir: Yanıtlar, stok durumu veya politika güncellemeleri gibi gerçek zamanlı koşullara göre dinamik olarak ayarlanır.

Örneğin, bir müşteri sipariş durumunu sorgularsa, yapay zeka sadece bir takip numarası vermekle kalmaz. Beklenen teslimat süresini açıklayacak ve yeniden yönlendirme veya hızlandırılmış gönderim gibi seçenekler önerecektir.

5. Bir insan temsilciye yükseltin

İletişim merkezleri için yapay zeka bir sorunu tam olarak çözemediğinde, müşteriyi bir çalışana aktarır:

• Görüşme geçmişinin aktarılması, böylece müşterilerin kendilerini tekrar etmek zorunda kalmaması.
• Bağlam sağlamak, niyet ve çözüm girişimleri gibi önemli ayrıntıları özetlemek.

Özel yardımın gerekli olduğu durumlarda, AI talebi uzmanlığa veya aciliyete göre yönlendirir. Bir faturalandırma sorunu bir finans uzmanına yönlendirilebilirken, teknik bir sorun BT desteğine gider. 

6. Performans takibi 

Etkileşimleri ele aldıktan sonra, iletişim merkezi yapay zekası gelecekteki yanıtları optimize etmek ve verimliliği artırmak için performansını analiz eder.

• Muhafaza oranının izlenmesi.
• Müşteri duyarlılığını analiz etme.
• Ortak acı noktalarını tespit etme.

7. Sürekli öğrenmek ve gelişmek

İletişim merkezi yapay zekası, etkileşimleri analiz ederek ve gerçek dünya kullanımına göre ayarlamalar yaparak zaman içinde doğruluğunu ve etkinliğini geliştirir.

• Yanıtların güncellenmesi: Yapay zeka, yanıtlarını müşteri etkileşimlerine göre geliştirerek daha doğru ve alakalı hale getirir.
• Genişleyen bilgi: Güncel kalmak için politika değişiklikleri veya ürün güncellemeleri gibi yeni bilgileri dahil eder.
• Verimliliği artırma: Yapay zeka, iş akışlarını optimize ederek ve gereksiz yükseltmeleri azaltarak yinelenen sorunlara uyum sağlar.

Verimli destek için gelişmiş çağrı yönlendirme

Algoritmaları kullanan yapay zeka, arayanın ayrıntılarına ve hizmet ihtiyaçlarına göre müşterileri doğru temsilcilere veya otomatik hizmetlere yönlendirebilir. Temel menü seçimlerine güvenmek yerine, yapay zeka en iyi hareket tarzını belirlemek için birden fazla faktörü analiz eder.

• Müşteri geçmişi ve amacı: Yapay zeka, bir müşterinin açık bir destek talebi veya devam eden bir sorunu olup olmadığını belirlemek için geçmiş etkileşimleri inceleyerek hizmette sürekliliği sağlar.
• Sorun türü ve karmaşıklığı: Parola sıfırlama veya sipariş takibi gibi basit talepler otomatik sistemler tarafından ele alınabilirken, daha karmaşık sorular uzman temsilcilere yönlendirilir.
• Aciliyet ve duyarlılık analizi: Yapay zeka, bir müşterinin sesindeki veya mesajındaki hayal kırıklığını veya aciliyeti tespit ederek derhal ilgilenilmesi gereken vakalara öncelik verir.

İnteraktif sesli yanıt (IVR) AI

AI IVR sistemleri, sözlü talepleri yorumlamak ve yanıtlamak için doğal dil işleme (NLP) kullanarak geleneksel çağrı işlemeyi geliştirir. 

Müşterileri katı düğme tabanlı menülerde gezinmeye zorlamak yerine, AI IVR doğal bir şekilde konuşmalarını sağlayarak hem verimliliği hem de kullanıcı deneyimini geliştirir.

İşletmeler, arayanların ses veya tuş takımı girişleri yoluyla bilgi talep etmelerine olanak tanıyan IVR sistemlerini uygulayabilir. Geleneksel olarak bu sistemler, önceden kaydedilmiş mesajları veya metinden sese yanıtları tetiklemek için çift tonlu çok frekanslı (DTMF) sinyallere dayanıyordu. Yapay zeka ve NLP ile IVR daha doğal etkileşimleri destekleyecek şekilde gelişmiştir

Yapay Zeka Ajanları Dağıtılıyor mu?

Yapay Zeka Aracı Uygulama Planımızı okuyun

Şimdi Oku

Erişim her zaman ücretsizdir

Müşteri etkileşimi için sohbet robotları

Çağrı merkezi yükünü azaltmak, rutin müşteri sorularını verimli bir şekilde ele alan yapay zeka iletişim merkezi sohbet robotlarıyla başlar. Bu sanal temsilciler, müşterilerin beklemeden sık sorulan sorulara hızlı yanıtlar almasını sağlar.

İletişim merkezleri için yapay zeka sohbet robotları, arka uç sistemlerle entegre olarak siparişler hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlayabilir ve hatta hesap yönetimine yardımcı olabilir. 

Proaktif müşteri erişimi

Yapay zeka sistemleri müşterileri yaklaşan randevular veya son ödeme tarihleri hakkında bilgilendirir. İşletmeler ayrıca müşteri tercihlerine göre kişiselleştirilmiş promosyonlar göndermek için yapay zekayı kullanabilir ve kaçırılan fırsatları azaltırken katılımı artırabilir.

Müşteri duyarlılık analizi

Müşteri duyarlılığını anlamak için yapay zeka araçları etkileşimleri gerçekleştikleri anda analiz eder. 

Hayal kırıklığı tespit edilirse, sistem vakayı eskalasyon için önceliklendirebilir. İşletmeler ayrıca temsilci eğitimini iyileştirmek ve müşteri hizmetleri stratejilerini geliştirmek için duyarlılık eğilimlerini kullanabilir. 

Yapay zeka, birden fazla kanaldaki geri bildirimleri sürekli olarak izleyerek, tekrar eden sorunların müşteri memnuniyetini etkilemeden önce tespit edilmesine yardımcı olur.

Gerçek zamanlı temsilci yardımı

İletişim merkezi yapay zekası, canlı müşteri etkileşimlerini dinler, gerektiğinde bilgi tabanlarından ve geçmiş etkileşimlerden ilgili bilgileri çeker. Temsilci verimliliğini şu şekilde artırır:

• Müşterinin sorununa göre SSS veya sorun giderme kılavuzları gibi yardımcı kaynakların alınması.
• Müşterinin geçmişiyle uyumlu çözümler önermek için önceki etkileşimleri tanıma.
• Hayal kırıklığını veya aciliyeti belirleyerek temsilcilerin kritik görüşmelere öncelik vermesini sağlar.
• Manuel not alma ihtiyacını azaltarak çağrı transkripsiyonunu ve özetlemeyi otomatikleştirme.

Çok dilli destek

Yapay zeka çeviri araçları, dil engellerini ortadan kaldırarak işletmelerin müşterilere birden fazla dilde yardımcı olmasına olanak tanır. İster sohbet ister ses yoluyla olsun, AI çok dilli büyük bir destek ekibine ihtiyaç duymadan sorunsuz iletişim sağlar.

Dolandırıcılık tespiti ve güvenlik taraması

Yapay zeka, şüpheli etkinlikleri belirlemek için ses kalıplarını ve kimlik doğrulama girişimlerini analiz eder. Bir şey olağandışı görünüyorsa, sistem ek doğrulama talep edebilir veya durumu bir güvenlik uzmanına iletebilir.

1. Kapsamınızı tanımlayın

Bir iletişim merkezi yapay zeka temsilcisi oluşturmanın ilk adımı basittir - ne yapacak? Temsilcinizin amacını net bir şekilde belirleyerek işe başlayın.

Odaklanıp odaklanmayacağınıza karar verin:

• Müşteri talepleri
• Temsilci yardımı
• Çağrı yönlendirme
• Proaktif katılım
• Bu hizmetlerin bir karışımı

Kapsamın net bir şekilde tanımlanması, yapay zeka aracısının belirli iş ihtiyaçlarını karşılamak ve genel müşteri desteğini iyileştirmek için tasarlanmasını sağlar.

2. Bir platform seçin

Gerçek zamanlı veri alımı ve entegrasyonu sağlarken NLP ve otomasyonu destekleyen bir yapay zeka platformu seçin.

Aralarından seçim yapabileceğiniz yapay zeka aracı platformlarının sayısı hiç de az değil. İlham almak istiyorsanız, en iyi yapay zeka platformlarından oluşan listemiz başlangıç için harika bir yerdir.

İletişim merkezi yapay zekası için platformları değerlendirirken aşağıdaki gibi faktörleri göz önünde bulundurun:

• CRM ve biletleme sistemlerinizle uyumluluk
• Hem metin hem de ses tabanlı etkileşimler için destek
• İşletmenizin ihtiyaçlarına uygun özelleştirme seçenekleri
• Artan müşteri taleplerini karşılamak için ölçeklenebilirlik

İletişim merkezi yapay zekası için Botpress gibi platformlar, LLM temsilcilerinin yapılandırılmış bir iş akışını ne zaman takip edeceklerini veya dinamik olarak yanıtlar üreteceklerini belirlemelerini sağlayan Otonom Düğümler de dahil olmak üzere gelişmiş araçlar sunar. Geliştiriciler, yapay zekayı düz dil istemleri kullanarak yönlendirebilir ve böylece müşteri etkileşimlerini gerçek zamanlı olarak ele alan uyarlanabilir, bağlama duyarlı sanal temsilciler oluşturmayı kolaylaştırır

3. Araçları ve bilgi tabanlarını entegre edin

Platformunuzu seçtikten sonra, bir sonraki büyük adım yapay zeka iş akışlarınızla ilgili olacak tüm araçları, platformları veya sistemleri entegre etmektir.

Düşük kodlu bir platform önceden oluşturulmuş entegrasyonlar sunacaktır. Esnek bir chatbot platformu özel entegrasyonlar sunacaktır - bir geliştirici, chatbotun birlikte çalışabilmesini istediğiniz herhangi bir dahili sistemi veya platformu entegre edebilir.

Ayrıca sohbet robotunun yararlanabileceği Bilgi Tabanları oluşturmak isteyeceksiniz - resmi politikalar ve prosedürler, güncellenmiş bekleme listeleri veya yasal gereklilikler gibi kaynaklar.

4. Test edin ve iyileştirin

İletişim merkezi yapay zeka temsilcinizi konuşlandırdıktan sonra bile, sürekli olarak iyileştirme fırsatları olacaktır. Gerçek dünya etkileşimleri, yanıt doğruluğundan karmaşık müşteri sorunlarının daha etkili bir şekilde ele alınmasına kadar yapay zekanın nasıl geliştirilebileceğini ortaya çıkaracaktır.

Planınızın yapay zeka aracınızı tekrarlama becerisini içerdiğinden emin olun - bu, yatırım getirinizi en üst düzeye çıkarmanın açık ara en iyi yoludur.

5. Yerleştirme 

İletişim merkezinizdeki yapay zeka aracınız hazır olduğunda, sıra onu dağıtmaya ve müşteri hizmetleri operasyonlarınıza entegre etmeye gelir. Bunu erişilebilir hale getirmenin birden fazla yolu vardır:

• Gelen aramalara yardımcı olmak için IVR sisteminize uygulayın.
• Web sitenizde canlı sohbet widget'ı olarak dağıtın.
• Zendesk veya Salesforce gibi müşteri hizmetleri platformlarıyla entegre edin.
• Gibi mesajlaşma kanallarına bağlayın WhatsApp, Facebook Messenger veya sorunsuz müşteri etkileşimleri için Slack .

Maksimum etkiyi sağlamak için, kullanılabilirliğini müşterilere ve destek ekiplerine iletin. Doğru işe alım ve farkındalık, kullanıcıların yapay zeka temsilcisi ile etkili bir şekilde etkileşime girmesine yardımcı olacak ve iletişim merkezi operasyonlarını kolaylaştırmada değerini en üst düzeye çıkaracaktır.

6. Monitör

Kaliteli bir yapay zeka temsilci platformu, performansı izlemek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için sürekli analizler sunacaktır. Temel metriklerin izlenmesi, yapay zekanın yeni verimsizlikler yaratmak yerine müşteri desteğini geliştirmeye devam etmesini sağlar.

• Gerçek zamanlı analitik, yanıt doğruluğunu ve kontrol altına alma oranlarını ölçmeye yardımcı olur. İletişim merkezi yapay zeka temsilcisi, ele alması gereken vakaları sık sık eskalasyon yapıyorsa, yanıtlarını iyileştirmek için ayarlamalar yapılabilir.
• Görüşme kayıtları, tekrar eden sorunlara ilişkin içgörüler sağlayarak işletmelerin iş akışlarını iyileştirmesine ve müşteri etkileşimlerini geliştirmesine olanak tanır. Belirli konular hayal kırıklığına yol açıyorsa, eğitim verilerinin güncellenmesi veya otomasyonun iyileştirilmesi yardımcı olabilir.

Sohbet robotu analizleri mevcutsa, işletmeler etkileşim modellerini izleyebilir ve yapay zekanın daha fazla optimizasyona ihtiyaç duyduğu alanları belirleyebilir.