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聯絡中心中語音分析的5大用途

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  • 老秦夜譯
  CTI論壇(ctiforum.com)(編譯/老秦):Jacada的Kumaran Shanmuhan分享了他的五個主要語音分析用例,以實現呼叫中心自動化。   一年一度的呼叫中心預算計劃讓領導們感到恐懼。呼叫中心似乎毫無疑問地被要求降低成本以滿足明年的預算,同時仍保持高水平的服務,生產力和響應能力。可以肯定,這是一個艱巨的任務,但并非不可能。
  聯絡中心技術可以大大簡化和改善日常流程,從而幫助客戶支持團隊降低運營支出。
  麥肯錫公司(McKinsey&Company)稱,使用最新技術來提升客戶體驗的組織可以減少多達40%的客戶服務成本。
  這并不一定意味著呼叫中心需要進行大量投資才能開始具有實現這些節省成本的優勢。只要懂得關注哪里的流程更改和增強可能會對您的底線和服務質量產生重大影響。
  語音分析對于客戶服務領導者來說并不是什么新鮮事,他們已經使用語音分析來挖掘呼叫記錄以更好地了解需要在哪里進行更改以降低成本和客戶流失,同時增強客戶體驗。
  什么是新的?實時語音分析的最新進展使該技術真正可行且具有成本效益。
  這種大流行病使在家辦公的呼叫中心更加需要簡單,自動化和座席協助。
  共同的力量創造了自動化機會的領域,可以從上到下徹底改造呼叫中心。因此,讓我們深入探討。
  1、識別促進自助服務采用的機會
  許多消費者更喜歡直接與座席交談,而不是尋找其他方式來回答他們的問題或解決問題。
  但是,如果致電呼叫中心不是解決問題的最快或最有效的方法,則始終堅持實時的座席支持可能會適得其反。
  隨著越來越多的人阻塞了電話線路,等待時間會迅速增加,使呼叫者感到沮喪并損害客戶體驗。
  想要完成相對簡單的任務(如更新帳戶信息,確認預訂或檢查訂單狀態)的客戶使用自助服務工具和數字平臺可能會更好。移動應用程序,支持AI的聊天機器人和對話式IVR都提供了替代方法來提供客戶服務,而無需實時座席。
  語音分析工具訪問呼叫日志,以深入了解客戶意圖,并幫助組織更好地理解人們為何聯系其呼叫中心。
  如果有大量的客戶持續伸出援手來解決直接的問題或要求,例如前面列出的問題,那么這表明需要更多的自助服務工具。
  此外,企業可能使用了正確的工具,但人們只是沒有利用它們。
  更深入的分析可能表明,客戶支持流程或通訊網絡存在故障,使公司無法提高對可用自助服務選項的認識。
  識別問題是糾正問題的第一步,并且通過語音分析,呼叫中心負責人可以收集所需的見解,以更好地了解客戶需求,并將呼叫者定向到更合適的支持渠道。這意味著更少的呼叫者將被保持等待狀態,等待座席與他們通話。
  2、通過多模式客戶助手輕松切換渠道
  幾個月前,當世界陷入困境時,客戶交互模式完全脫離了軌道。
  沒有任何金科玉律或Erlang計算器可以提供合理的呼叫中心容量計劃來緩解緊急呼叫者的等待時間。
  企業竭盡全力處理大量電話,IT員工和主管一起上陣接聽電話。
  每家銀行,電信公司和公用事業公司在其網站上都有標志,警告客戶等待時間可能很長。
  許多人采取了主動的方法,為陷在電話菜單中的呼叫者提供網站鏈接。推薦一種更簡單,更有效的自助服務選項的概念通常稱為渠道切換。
  使用另一個渠道選擇更容易和更有效的原因無疑是一個充滿爭議的問題。
  當呼叫者在導航數字資產時保持開放狀態時,可視化IVR交互將呼叫者引導至其智能手機上的數字資產,在提高自助服務效率和NPS分數方面更為有效。
  實時語音到意圖分析(會話式AI的一部分)用于了解呼叫者從語音到視覺和多模式體驗的摩擦點。
  通過同時通過視覺和語音方式吸引呼叫者的能力,您可以做更多的工作,并通過向他們展示真正的自助服務是多么簡單和有效的方法,鼓勵呼叫者使用數字工具。
  3、確定需要實時協助的客戶
  在過去的幾年中,投資于其聯絡中心的公司在很大程度上是為了改善客戶體驗。
  德勤(Deloitte)在2019年全球聯絡中心調查中發現,有85%的受訪者將客戶體驗列為其呼叫中心投資和增強功能的主要推動力。
  為了向客戶提供最佳體驗,企業需要了解其不同支持渠道的優勢并相應地加以利用。
  當客戶僅僅是要確認預定而聯系公司時,僅為其提供與座席的語音渠道是復雜且耗時的,
  對于呼叫者和座席而言都是如此。
  數字平臺和自助服務工具比聯絡中心座席更適合管理這些請求。
  另一方面,有些工作確實需要個人風格。想要解決問題或需要更多動手支持的客戶總是會尋求呼叫中心座席的指導,當他們需要有人傾聽其挫敗感的時候也是如此。
  聊天機器人還不夠完善,無法提供人工水平的服務。
  語音分析可以幫助呼叫中心領導者識別需要直接座席支持的交互類型,將其他請求重定向到同樣能夠解決問題而又不會淹沒呼叫中心的平臺。
  相反,他們可以監視其他渠道查找可能表明有必要進行更直接干預的聲明,從而搶先將用戶轉接給現場座席,而不必費力瀏覽菜單,屏幕和信息表。
  4、將客戶與合適的座席配對
  呼叫中心甚至可以通過語音分析平臺更好地利用其人員。這些工具可以識別出表明客戶感到沮喪并希望宣泄他們遇到的問題的短語。
  然后,系統將呼叫者重定向到具有知識,經驗和氣質的座席,該座席可以管理生氣的客戶并找到令人滿意的解決方案。
  5、確定實時協助座席的時機
  呼叫中心座席的工作通常很困難,尤其是如果經常被難以解決的請求,問題或投訴所淹沒的時候。
  員工的倦怠和流失是聯絡中心非常關心的問題,如果不加以控制,只會給其他員工帶來更大的壓力。
  思科2020年呼叫中心全球調查將坐席人員流動確定為當今呼叫中心面臨的五大挑戰之一,其中73%的受訪者將其視為主要問題。
  語音分析可以幫助減輕座席的負擔,使他們有時間和范圍來做好自己的工作而不會感到不知所措。
  借助語音分析和自然語言處理的最新進展,呼叫中心領導者現在可以實時利用語音分析來識別機會,以幫助座席并使他們的某些任務自動化。
  當客戶和座席開始交談時,將實時交互音頻流,以了解客戶的意圖并了解客戶和座席的情緒。
  當座席桌面上的助手對呼叫進行實時洞察時,就會發生魔術:
  • 提供分步指導的工作流程,以幫助座席確定已確定的客戶意圖,推動流程合規并縮短培訓周期。
  • 根據對話可能需要的繞行情況,推動座席采取替代措施。
  • 使用系統集成和機器人桌面自動化來自動執行手動任務,以減少保持時間和平均處理時間。
  • 生成自動呼叫摘要,以一致地記錄客戶互動并減少呼叫后的工作時間。
  語音分析為改善呼叫中心的各個方面,改善客戶體驗,促進銷售,減少客戶流失以及提高員工滿意度提供了許多機會。
  就是說,您需要圍繞數據驅動的思維方式,圍繞自動化機會的優先級來執行。
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  原文網址:
  https://www.callcentrehelper.com/uses-speech-analytics-161377.htm

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