آینده هوش مصنوعی در مراکز تماس

وقتی به هوش مصنوعی (AI) فکر می کنید ، ممکن است یاد فیلم های علمی تخیلی مانند The Terminator یا The Matrix بیفتید که هوش مصنوعی به ماشین ها قدرت می دهد تا دنیا را تصاحب کنند. امروزه ، این فناوری جهانی است و نیروی محرکه نوآوری است ، همانطور که در تبلیغات اصلی تلویزیون های شبکه اصلی دیده می شود.

تضمین کیفیت مرکز تماس، نمونه ای از چگونگی تبدیل یک فرایند دستی به یک برنامه عملکرد کارشناسان مرکز تماس به صورت کاملاً خودکارتوسط هوش مصنوعی است که می تواند رضایت مشتری را تا حد زیادی بهبود بخشد. فناوری AI اکنون در مراکز تماس تا اندازه ای در دسترس است. در این مقاله ، شما با معرفی چارچوب ابزارهای هوش مصنوعی برای رضایت مشتری ، شناسایی شکایت ، شناسایی تقلب و تجزیه و تحلیل های آنلاین اشنا می شوید و نگاهی به آینده هوش مصنوعی در مراکز ارتباط می اندازید. این چارچوب به کارشناسان مراکز تماس امکان می دهد تا در حین تعامل با مشتری ، خود را تصحیح کنند تا نتیجه مثبتی بدست بیاورند ، در حالی که رفتارهای مشتری را در حالت شکایت و یا تقلب کنترل می کنند.

استفاده از مدل های رفتاری هوش مصنوعی برای رضایت مشتری:

مدلهای رفتاری هوش مصنوعی از سالها تحقیق صنعتی با استفاده از میلیاردها تعامل ناشی می شود. راهنمای مکالمه در زمان درست و به طور دقیق و بلافاصله، رفتارهای خاص کارشناس را تقویت می کند که رضایت مشتری را به همراه دارد. توصیه های ساده ، کارشناسان را قادر می سازد تا در هر مکالمه بهترین خود را ارائه دهند.

مدل های رفتاری هوش مصنوعی با تفسیر رفتارهای “مهارت نرم” و عوامل خاص که بر احساسات مشتری تأثیر می گذارد ، بینش منحصر به فردی را از یک مجموعه داده گسترده فراهم می کند. این مدل های هوش مصنوعی به شما امکان می دهد رفتار کارشناس را در هر تعامل به طور دقیق و عینی امتیاز دهید.

هنگام مقایسه استفاده از مدلهای رفتاری هوش مصنوعی برای رضایت مشتری در مقایسه با با ارزیابی کیفیت دستی ، ثابت شده است که مدلهای داده رفتاری هنگام تجزیه و تحلیل مکالمات بین یک کارشناس و مشتری دقت بیشتری را در مقایسه با گوش دادن یک ارزیابی کننده انسانی دارند که ممکن است در معرض تعصبات غیرمستقیم نیز باشد. هنگام رتبه بندی عملکرد کارشناس ، تفاوت بین مهارتهای نرم افزاری نمره گذاری مانند “ایجاد آرامش یا Rapport” ، “نشان دادن تسلط ” و “گوش دادن فعال” بین مدلهای هوش مصنوعی و رفتار انسان برای همان مجموعه تعاملات را مشاهده می کنید.

مجموعه داده های یکسانی از فعل و انفعالاتی که توسط هوش مصنوعی و مدلهای تجزیه و تحلیل رفتار بدست آمده است ، نتایج کاملاً متفاوتی به شما می دهد. نتایج نشان می دهد که هیچ گونه واریانس در ارزیابی رفتارهای مهارت نرم توسط هوش مصنوعی وجود ندارد. سازگاری ارزیابی مهارتهای نرم در میان تعاملات ، عملکرد کارشناس و رضایت مشتری را به روشی موثر و سیستماتیک بهبود می بخشد که انجام آن حتی با افزودن کارمندان بیشتر برای انجام ارزیابی دستی امکان پذیر نیست.

با توجه به تکنیک های متداول یادگیری ماشینی ، دقت مدل های هوش مصنوعی برای رضایت مشتری با گذشت زمان حفظ می شوند – حتی با تغییر پویایی کسب و کار – زیرا مدل ها را می توان در تمام بخشهای صنعت آموزش داد. هوش مصنوعی در مراکز تماس دارای ۹ مدل رفتاری داخلی است که در هر مدل داده های میلیون ها مخاطب در تمام صنایع وجود دارد. این مدل های رفتاری به هیچ سفارشی سازی توسط مشتری احتیاج ندارند و برای تهیه معیارهای تعاملات صوتی و چت آموزش دیده اند. این مدل ها شامل رفتارهای زیر است که اثبات شده بر رضایت مشتری تأثیر می گذارد:

1. نشان دادن تسلط: به تماس گیرنده اطمینان دهید که کارشناس موضوع را درک کرده و آماده و قادر به کمک است.
2. فعالانه گوش دهید: در مکالمه فعالانه پاسخ دهید و از تماس گیرنده ها نخواهید که تکرار کنند.
3. همدلی کنید: موارد گفته شده و تأثیرات مربوط به آنها را برای تماس گیرنده تأیید کنید.
4. تنظیم انتظارات: اقدامات و مراحل بعدی را با اطلاع دادن به تماس گیرنده در مورد انتظارات و یا اقدامات مورد نیاز ، به صورت خلاصه توضیح دهید.
5. سوال موثر: برای کاوش در تجربه ، مسائل و یا فرصت های تماس گیرنده ، سوالات معنی دار بپرسید.
6. تبلیغ سلف سرویس: در صورت لزوم و در دسترس بودن گزینه های سلف سرویس (تلفن گویا ، وب سایت ، برنامه و غیره) آن ها به مشتری اعلام نمایید.
7. احترام بگذارید: پشتیبانی حرفه ای ، سریع و مودبانه ارائه دهید.
8. اقدام نامناسب: درخواست تماس گیرنده برای انتقال تماس، استفاده از زبان نامناسب و سایر اقدامات توهین آمیز را رد کنید.
9. وفاداری را تأیید کنید: لحظه ای وقت بگذارید تا سابقه تماس گیرنده در سازمان را تأیید کنید و از وفاداری وی قدردانی کنید.

هوش مصنوعی شاخص های رفتاری ای را محاسبه می کند که یک رویکرد استاندارد برای امتیازدهی را براساس دامنه نتایج حاصل از نمرات ارائه می دهد.

استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی شکایات:

مسائل رضایت مشتری بخصوص در تعاملات به طور فزاینده ای پیچیده می شود. در حالیکه ناظران، تعریف خود را برای انطباق با طیف گسترده ای از مدیریت شکایات در نظر می گیرند. مشتریان انتظار راه حل های آسان و سریع دارند. رگولاتورهایی که وظیفه نظارت بر انطباق با مقررات را دارند ، رویکردی سختگیرانه را اتخاذ می کنند و

غالباً مقرراتی را اجرا می کنند که شرکت ها را ملزم به شناسایی فعالانه شکایات (حتی موارد حل شده در اولین تماس) ، پیگیری و حل آنها در مدت زمان کوتاه می کند.

شکایات مشتری بندرت مانند “من می خواهم شکایت کنم” ساده است. جملاتی مانند ، “بگذارید با مدیرت صحبت کنم.” نیز قطعاً بیانگر این است که شکایتی در حال شکل گیری است ، اما اگر این جملات در حالی که کارشناس در مرحله انعقاد یک مکالمه موفق است گفته شود چه مفهومی دارد؟ بعضی اوقات می توانید شکایتی را به صورت مختصر بشنوید ، مانند “این عادلانه نیست”. اگر کارشناس در تلاش است تا مشکل مشتری را حل کند یا در حین انجام یک کار معمول بوده است ، یا وقتی کارشناس در حال بررسی مکالمات گذشته با مشتری است ، ممکن است این شکایت را از دست بدهد.

عدم گزارش شکایت از طرف کارشناس می تواند به این معنی باشد که برخی از شکایات به اندازه کافی زود رسیدگی نمی شوند. کارشناسان اغلب از گزارش شکایات خودداری می کنند زیرا از اقدامات انضباطی ترس دارند. ابزارهای پیچیده فقط بینش محدودی را در مورد کل سفر تعامل با مشتری و مسیرهایی که مشترک شکایت ارائه می دهد ارائه می نماید.

هوش مصنوعی اطلاعاتی را از تمام جنبه های تعامل مشتری جمع آوری می کند و می تواند نارضایتی را در اولین مراحل شناسایی و مدیریت کند. این مداخله تشدید شکایات را متوقف می کند ، راهنمایی های واقعی در زمان درست به کارشناسان ارائه می دهد و به طور پیشگیرانه موضوعاتی را که منجر به شکایت مشتری می شود ، برطرف می کند. اگرچه این به حل شکایت در اولین تماس کمک می کند ، اما همچنین به ناظرین اطمینان می دهد که می توانند اطلاعات گزارش شده و اقدامات واضح و شفافی را که برای حل به موقع مشکلات مشتری، در کسب و کار شما ببینند.

جلوگیری از تقلب با هوش مصنوعی:

نمی توانید اخبار را بدون شنیدن کلاهبرداری و جعل هویت دنبال کنید. تقلب در حال افزایش است و هیچ پایانی در کار نیست. خسارت سالانه کلاهبرداری بالغ بر ۱۶ میلیارد دلار است و در هر سال ۱۷ درصد افزایش در کلاهبرداری وجود دارد. در سال ۲۰۱۹ ، بیش از ۱۶۵ میلیون پرونده در کلاهبرداری بررسی شد و ۲۰۰۰ مورد نقض داده نیز وجود داشت. آیا می دانید چه کسی در آن طرف تماس است؟ دانستن اینکه در آن طرف تماس چه کسی است بسیار حیاتی است زیرا ۷۷ درصد از ارتباطات و جذب مخاطبین از طریق کانال صوتی است ، هر ساله ۱۲ میلیارد دلار کلاهبرداری هویتی مبتنی بر تلفن انجام می شود ، از هر ۱۰۰۰ تماس ۱ مورد اقدام به کلاهبرداری است و ۶۰ درصد کلاهبرداران، احراز هویت را با استفاده از احراز هویت مبتنی بر کلید (KBA) انجام می دهند.

هوش مصنوعی برای جلوگیری از تقلب، یک راه حل منحصر به فرد برای شناسایی ، افشا و جلوگیری از تقلب به صورت خودکار و به طور مداوم ارائه می دهد. هوش مصنوعی برای پیشگیری از تقلب از مدل های پیش بینی کننده و بیومتریک صدا برای کمک به شما استفاده می نماید.

• رفتارهای متقلبانه را کشف کنید
• با استفاده از تجزیه و تحلیل مجهز به هوش مصنوعی ، کلاهبرداران ناشناخته را آشکار کنید که رفتارهای متقلبانه شناخته شده همراه با بیومتریک صدا را تشخیص می دهد.
• با تمرکز بر روی تیم های کلاهبرداری ، کارایی خود را افزایش دهید.
• با اطلاع از اقدامات کلاهبرداری ، از مشتریان خود به طور فعالانه محافظت کنید.
• کاهش تلفات تقلب را در کسب و کار خود داشته باشید.

هوش مصنوعی میلیون ها تماس را روزانه و در زمان درست اسکن می کند تا با شناسایی رفتارهایی مانند:

• کارشناسانی که خواستار تکرارمجدد تماس توسط تماس گیرنده هستند.
• تماس گیرندگانی که می خواهند از معیارهای تأیید اعتبار جایگزین استفاده کنند.
• تماس گیرنده هایی که سریع مراحل احراز هویت را رد می کنند را شناسایی کند.

در یک مورد ، هوش مصنوعی برای پیشگیری از تقلب برای تجزیه و تحلیل ۴ میلیون تماس استفاده شد ، که ۱۰۰۰۰۰ مورد به عنوان تعاملات پر خطر شناسایی گردید. در نتیجه ۹۹ تماس بررسی شد ، ۳۳ کلاهبردار ناشناخته شناسایی شدند که ۱۲۵ حساب را هدف قرار داده بودند و ۱۲ کلاهبردار شناخته شده با ریسک بالا شناسایی شدند و در نهایت ۱.۸ میلیون دلار صرفه جویی گردید.

قسمت هایی از کتاب کاربردهای هوش مصنوعی در مرکز تماس