機器學(xué)習(xí)是聯(lián)絡(luò)中心的未來

機器學(xué)習(xí)是聯(lián)絡(luò)中心的未來

機器學(xué)習(xí)在聯(lián)絡(luò)中心的應(yīng)用將改變游戲規(guī)則。

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

聯(lián)絡(luò)中心的成功與否或多或少取決于兩個關(guān)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(wù)，但在大流行等困難階段，這變得尤其難以完成。機器學(xué)習(xí)和認知自動化有助于解決此類問題，并使聯(lián)絡(luò)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(xué)習(xí)可以積極改變未來的聯(lián)絡(luò)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(luò)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(chǎn)品或服務(wù)，只是因為必須等待很長時間才能得到客戶服務(wù)人員的回應(yīng)。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(chǎn)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(luò)中心，此類應(yīng)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(yù)訂航班預(yù)訂中一位旅客姓名的重復(fù)錯誤。對于復(fù)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(luò)中心設(shè)于離岸地區(qū)。這些國家/地區(qū)的客戶服務(wù)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(fù)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(nèi)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(fù)自己的話時，通常會感到非常惱火。人工智能在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)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(luò)中心可以通過將人工智能納入與客戶關(guān)系管理相關(guān)的通信來提高有效性和速度。

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