呼叫中心从消费者那里收集的数据比以往任何时候都多,作为回报,人们期待更好的客户体验。如果你不能提供一个无缝的客户之旅,人们就不太可能与你做生意。事实上,最近的一项研究发现,74%的消费者可能只基于积极的顾客体验就会购买。
这让我们认识到,人工智能(AI)有望在2022年及以后的呼叫中心发挥重要作用。在呼叫中心中采用人工智能不仅是为了改善客户服务,也是为了提高整体运营效率。
使用人工智能文本分析已经成为改善客户体验的重要组成部分。人工智能能够分析来自不同来源的客户交互的非结构化和结构化数据,这使得人工智能文本分析成为QA经理非常有价值的力量源泉。无论是电子邮件、聊天、短信还是其他通信媒介,人工智能文本分析可以捕捉所有的交互,并分析它们,以获得更好、更可行的客户洞察。
这种实时分析提供了与客户需求及其经验相关的重要信息。帮助座席优化呼叫中心运营,提高客户满意度。
通过人工智能文本分析,您可以进行彻底的信息提取、主题分类、情感、意图分析。毫无疑问,您可以对呼叫中心的运作和效率有更深的了解。
100%监控交互
人工智能还有助于极大地扩大可分析的客户交互量。直到最近,呼叫中心质量监控的最大困难之一是与客户和潜在客户的互动次数少,无法监控。QA经理手动分析所有文本对话、电子邮件和帮助通知单的时间有限,通常被迫随机选择一些互动,从中收集质量洞察力。
通过人工智能文本分析,您可以通过自然语言处理自动分析所有基于文本的交互。这意味着QA经理现在可以从客户自己的语言中提取主题、情绪和趋势,而不需要额外的手工工作。
文本分析使用人工智能和机器学习深入了解每一个客户的互动,并跟踪细节,这将有助于集中座席的努力,并加强他们的培训。通过分析100%的客户互动,你可以:
找出看起来异常冗长的对话,并评估可能引起不满的原因。
·探索客户互动的情境。
·根据数量将客户问题分类成组或主题。
·根据客户的意思标记工单和对话。
解决积压问题
与不断增长的电话量和客户需求保持同步正成为一项艰巨的任务。因此,积压已成为许多呼叫中心的一个问题。显然,每个未解决的工单都等于一个不满意的客户,而且工单可能很快就会堆积起来。这就是为什么呼叫中心需要适当的流程和工具来减少积压问题,更好地处理工单数量。
为了更好地管理和处理积压,您需要能够对所有客户支持工单的内容进行分类,然后全面了解这些工单上每个问题的根本原因。缺乏时间和人力是阻止呼叫中心审阅每一张工单并根据需要调度它们的关键因素。
这也是人工智能文本分析可以发挥关键作用的地方,因为这项任务是通过阅读和分析你待办事项列表中的所有工单来自动完成的,从而提供重要的深度洞察和分析。自动挖掘积压原因并采取必要步骤尽快解决工单的能力对于呼叫中心的成功运营是非常宝贵的。
AI对呼叫中心QA的影响
人工智能技术结合了先进的语音引擎、自然语言处理(NLP)和高度先进的模式识别等技术,扩大了呼叫中心的质量保证领域。
典型的呼叫中心QA包括一些要素,比如分析问题,比如为什么客户以某种方式感知他们的呼叫中心互动,以及是什么具体方面推动了这种观点?座席沟通的哪些要素在形成他们的观点中发挥了作用?
如果你让5个不同的QA经理听同一个电话,你可能会得到5个不同的答案/意见,关于哪些是正确的,哪些是错误的。这是人类交流的固有缺陷,因为我们的先入为主的想法、经验和文化在我们形成观点的过程中起着微妙的作用。
如今,新的人工智能技术使呼叫中心能够将人类智能和人工智能的精华结合起来,加深公司对客户业绩驱动因素的了解。人工智能正让呼叫中心抓住机会,彻底改革呼叫中心的质量保证(QA),从而实现其最初的目标:更高质量的客户互动。
更个性化的未来
利用人工智能,人们正在识别各种场景、驱动程序和呼叫中心的交互结果。现在,公司和组织可以加强对一切的理解,从营销效果到呼叫中心服务质量的影响,以及客户感知的真正驱动力。
随着电话量和客户查询数量每天翻倍,人工智能在帮助和引导客服人员获得更高的客户解决方案百分比方面的作用正变得越来越重要。人工智能和呼叫中心的持续融合可以从根本上改变客服游戏,基于技术更深入、更准确的数据分析能力,可以实现客户体验的超个性化。
支持座席,而不是替代
尽管人工智能的力量将在未来对呼叫中心产生深远的影响,但人的因素将永远是客户服务体验的重要组成部分。人工智能是否会取代呼叫中心座席的问题还为时过早。随着人工智能技术在该领域获得更大的接受,使用人工智能座席将为呼叫中心创造更多的混合模式。随着人工智能支持的呼叫中心服务的兴起,一些客户的咨询将变得自动化,但最复杂的问题仍需由现场客服来解决。
事实上,总有一些复杂的问题是人工智能无法像现场座席那样有效地处理的。在呼叫中心使用人工智能的目的是改善客户体验,减少人工座席在简单请求上花费的时间和精力。人工智能可以帮助客户支持代表提高工作效率,进行更有吸引力、对个人更满意的对话。
归根结底,这一切都是关于使用人工智能文本分析来收集更多可操作的客户数据,使您能够做出更好的决策,以改善呼叫中心的运营。今天就来了解人工智能如何简化呼叫中心QA经理的工作吧!
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