Главная Новости

Как использовать искусственный интеллект в контакт-центре?

Опубликовано: 04.12.2018

видео Как использовать искусственный интеллект в контакт-центре?

Управление людьми Искусственным Интеллектом

По результатам исследования McKinsey & Company, 57% руководителей контактных центров считают сокращение количества «живых» контактов с клиентами одной из приоритетных задач на ближайшие 5 лет. Данный тренд продиктован предпочтениями самих клиентов. По данным IBM, 70% потребителей сегодня предпочитают взаимодействовать с компаниями посредством неголосовых каналов коммуникации.



При этом, по данным Gartner, 30% компаний готовы вкладывать значительные средства во внедрение искусственного интеллекта (англ. Artificial Intelligence, AI), считая его наиболее перспективным и продуктивным инструментом для достижения поставленной цели.

Сегодня доля обращений, которые могут быть обработаны роботизированной системой без участия оператора, может достигать 20%. В связи со значительным сокращением нагрузки, сотрудники контактного центра могут переключиться на предоставление экспертных консультацией и решение комплексных задач клиентов, таким образом повысив свои компетенции.


Голосовой робот или колл-центр? Преимущества платформы Abot

В сегодняшней статье рассмотрим, какой функционал можно «доверить» интеллектуальным системам.

Апгрейд меню IVR

Сегодня IVR представляет собой набор правил и сценариев, которым следует система при поступлении входящего вызова. Сложное и разветвленное меню зачастую становится ключевой причиной потери потенциальных клиентов.


Удаленная работа оператором call-центра в Пинол

Искусственный интеллект, включающий в себя новейшие технологии в области обработки естественного языка и машинного обучения, поможет устранить данную проблему. Вместо прохождения сложного многоуровневого меню система предлагает клиентам кратко описать суть вопроса, анализирует фразу и соединяет абонента с наиболее подходящим оператором. Такой функционал сокращает количество потерянных в IVR клиентов и повышает качество сервиса.

Сбор информации из любых каналов коммуникации

Передовые технологии собирают информацию о клиенте из любых каналов связи, посредством которых он обращался в контактный центр, анализируют ее и дают рекомендации по оптимизации коммуникационных процессов.

Кроме этого, некоторые решения обладают функцией контроля эмоционального состояния собеседника и оповещения оператора в случае его негативного настроя. Система также дает рекомендации по корректному построению диалога с клиентом.

Роботизированное обслуживание клиентов

В отличие от «живых» операторов виртуальные помощники всегда доступны, никогда не ходят в отпуск или на больничный, не опаздывают на работу и не нуждаются в ежечасных перерывах. Они могут улучшать качество работы сервисов самообслуживания, мгновенно находить и предоставлять клиенту информацию из внешних или внутренних баз данных. Им можно доверить решение многих повседневных задач, не требующих экспертного вмешательства операторов.

Прогнозирование потребностей клиентов

Роботизированная автоматизация процессов, базирующаяся на использовании машинного обучения и больших данных, поможет предугадывать потребности клиентов и выстраивать проактивную коммуникацию с ними. Например, в розничных продажах RPA позволяет поддерживать высокий уровень апселлинга и кроссселинга, предлагая клиентам заведомо интересующие их товары. Кроме этого, Robotic Process Automation экономит время клиентов, заранее заполняя за них формы на сайтах.

Сегодня RPA обаладают огромным потенциалом и помогают многим контактным центрам в достижении установленного уровня KPI и снижении издержек на коммуникационные процессы. Но несмотря на неоспоримые преимущества роботизированных систем, опасения об их возможном замещении «живых» сотрудников на сегодняшний день являются необоснованными. Даже самые мощные и наполненные данными машины не смогут справиться с комплексной задачей клиента, зачастую требующей человеческой эмпатии и понимания.

Хотите построить эффективный контакт-центр? Предлагаем начать обсуждение Вашего проекта.

rss