機器學習是聯(lián)絡中心的未來

機器學習是聯(lián)絡中心的未來

機器學習在聯(lián)絡中心的應用將改變游戲規(guī)則。

企業(yè)必須利用這項技術，讓已經感到不滿的客戶在與聯(lián)絡中心打交道時不再那么乏味。

聯(lián)絡中心的成功與否或多或少取決于兩個關鍵績效指標——平均呼叫處理時間(AHT)和客戶滿意度評級。這意味著客戶撥打的每個電話不僅必須快速完成，而且還必須永久解決來電者的不滿，最好不需要回電或升級。在最好的時期，這是一項艱巨的任務，但在大流行等困難階段，這變得尤其難以完成。機器學習和認知自動化有助于解決此類問題，并使聯(lián)絡中心在客戶申訴處理和查詢解決方面更快、更有效。在CRM中實施機器學習可以積極改變未來的聯(lián)絡中心。方法如下:

1、減少呼叫處理時間

如果客戶在致電聯(lián)絡中心時討厭做一件事，那就是長時間在線等待。漫長的等待時間對于呼叫者而言，是令人難以置信的沮喪，一些客戶可能會覺得組織根本不尊重其的寶貴時間。為此，客戶可能會停止使用某個組織的產品或服務，只是因為必須等待很長時間才能得到客戶服務人員的回應。一項研究表明，漫長的等待時間是人每年持續(xù)遭受約1000億美元集體損失的原因。從商業(yè)角度來看，這意味著組織每名員工的生產力損失約為900美元。

語音聊天機器人和文本聊天機器人的部署在很大程度上幫助企業(yè)解決了這個問題。例如，語音聊天機器人可以立即與客戶互動，從一開始就縮短給定呼叫的等待時間。語音聊天機器人使用NLP來“理解”客戶問題。在未來的聯(lián)絡中心，此類應用還能夠解決涉及簡單客戶不滿或要求的呼叫，例如添加托運行李或糾正已預訂航班預訂中一位旅客姓名的重復錯誤。對于復雜的查詢、申訴或要求，系統(tǒng)可以簡單地將呼叫重定向到適當?shù)闹黝}專家(SME)，以最小的延遲提供解決方案。

2、提升客戶體驗

一些組織的聯(lián)絡中心設于離岸地區(qū)。這些國家/地區(qū)的客戶服務代理可能會發(fā)現(xiàn)，在對話過程中理解國際客戶的口音和其他語言復雜性具有挑戰(zhàn)性，從而無法快速完成呼叫和解決查詢。NLP使語音聊天機器人能夠理解客戶所說的內容，無論語言或口音如何。

當客戶在通話過程中被迫一遍又一遍地重復自己的話時，通常會感到非常惱火。人工智能在客戶關系管理中的應用，使客戶能夠以雙倍的速度理解和解決其疑問，從而提高整體客戶滿意度指數(shù)。

可以肯定地說，未來的聯(lián)絡中心可以通過將人工智能納入與客戶關系管理相關的通信來提高有效性和速度。

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