機械学習はコンタクト センターの未来です

コンタクト センターに機械学習を適用すると、ゲームのルールが変わります。

企業はこのテクノロジーを活用して、すでに不満を抱いている顧客にとってコンタクト センターでの対応の煩わしさを軽減する必要があります。

コンタクト センターの成功は、主に平均通話処理時間 (AHT) と顧客満足度という 2 つの重要なパフォーマンス指標によって決まります。これは、各通話を迅速に処理する必要があるだけでなく、コールバックやエスカレーションを回避して、発信者の問題を永続的に解決する必要があることを意味します。パンデミックのような、より困難な時期には、これはさらに困難になります。機械学習とコグニティブ オートメーションはこれらの問題の解決に役立ち、コンタクト センターが顧客の苦情や問題をより迅速かつ効率的に処理できるようになります。 CRM システムに機械学習を適用すると、コンタクト センターの未来を前向きに変えることができます。

1. 電話対応時間を短縮する

顧客がカスタマー サービス センターに電話する際に最も嫌がることの 1 つは、待ち時間が長いことです。待ち時間が長いと発信者はイライラし、自分の時間が尊重されていないと感じる可能性があります。この状況では、顧客が顧客サービス エージェントからの応答を待つのに長い時間を費やしたくないという理由だけで、組織の製品やサービスの使用を放棄する可能性があります。研究によると、長い待ち時間により、人々は毎年総額で数千億ドルの損失を被っています。ビジネスの観点から見ると、これは組織の従業員 1 人あたり約 900 ドルの生産性の損失に相当します。

音声チャットボットとテキストチャットボットの導入は、企業が顧客サービスの効率を大幅に向上させるのに役立ちました。たとえば、音声チャットボットは顧客と即座に対話できるため、通話の待ち時間が短縮されます。彼らは自然言語処理 (NLP) を使用して顧客の問題を理解し、予約エラーの修正や追加サービスの追加など、単純な顧客の不満や要求に対処できます。より複雑な問題の場合、システムは通話を対象分野の専門家にルーティングして、顧客がタイムリーな解決策を確実に受けられるようにします。将来のコンタクト センターは、顧客満足度と応答性を向上させるために、これらのテクノロジーにさらに依存することになります。音声とテキストのチャットボットを統合することで、企業は顧客のニーズをより適切に満たし、ビジネス効率を向上させ、顧客とブランドとのつながりを強化することができます。

2. カスタマー エクスペリエンスの向上

一部の組織のコンタクト センターはオフショア地域にあります。これらの場所のカスタマー サービス エージェントは、海外の顧客と通信する際に言語やアクセントの壁に遭遇し、その結果、通話処理が困難になる可能性があります。そして問題の解決が遅くなりました。 NLP テクノロジーにより、音声チャットボットは言語とアクセントの壁を克服し、顧客のニーズと問題を効果的に理解し、顧客サービスの効率と品質を向上させることができます。

お客様は、通話中に何度も質問を繰り返すとイライラしてイライラすることがよくあります。顧客サービスに人工知能を適用すると、問題の特定と解決が迅速化され、顧客満足度が向上します。このテクノロジーを適用すると、顧客は必要なサポートをより迅速に受けられるようになり、サービスに対する全体的なエクスペリエンスと認知度が向上します。

将来のカスタマー サービス センターは、人工知能テクノロジーを顧客関係管理コミュニケーションに統合することで、コミュニケーションの効率と速度を向上できるようになります。

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