7 Modi in cui i Call Center Utilizzano l’Intelligenza Artificiale per Risparmiare Tempo ai Loro Agenti e Clienti

7 Modelli in Cui i Call Center Sfruttano l'Intelligenza Artificiale per Ottimizzare il Tempo di Agenti e Clienti

Uno studio di CCW Digital rivela che fino al 62% dei centri di contatto sta valutando di investire nell’automazione e nell’intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, molti consumatori sono disposti a utilizzare le opzioni self-service o a chattare con chatbot, soprattutto se ciò li aiuta a saltare tempi di attesa lunghi. Ciò offre un’opportunità ideale per i leader dei centri di contatto di esplorare varie tecnologie per trovare ciò che si allinea maggiormente con i loro obiettivi e soddisfa le esigenze dei loro clienti.

Il settore dei call center e di contatto, con le sue radici che risalgono ai tempi precedenti Internet, affronta sfide uniche nell’adozione di innovazioni basate sull’IA. Questo è particolarmente vero per i team che gestiscono dati sensibili dei clienti. Decidere se delegare queste attività ai robot è una decisione difficile. Tuttavia, coloro che abbracciano rapidamente nuove tecnologie di automazione probabilmente vedranno un notevole aumento di produttività rispetto ai loro concorrenti.

Continuate a leggere ed esplorate applicazioni specifiche di IA adattate per i centri di contatto. Utilizzate saggiamente, queste tecnologie possono non solo risparmiare tempo agli agenti e ai chiamanti, ma anche migliorare l’efficienza complessiva delle operazioni.

AI Voicebots

Aspettarsi che gli agenti umani rispondano a ogni chiamata in modo rapido e attento è una richiesta impegnativa. Per semplificare questa procedura, molti team si stanno rivolgendo a soluzioni sofisticate di intelligenza artificiale conversazionale capaci di capire i clienti e di intrattenere conversazioni naturali. Questi robot possono gestire le domande più frequenti e i compiti di base, liberando gli agenti per problemi più complessi.

• Zephyr-7B l’LLM super ottimizzato di HuggingFace costruito su Mistral 7B
• Esplorando le applicazioni dell’IA per la scienza con Anima Anandkumar
• Problemi del mondo reale e come i dati ci aiutano a risolverli

Anche se all’inizio può sembrare spaventoso avere un voicebot basato sull’IA che conversa con i chiamanti, ci sono molti casi in cui ciò può essere utile. Dopotutto, IVR (Interactive Voice Response) è stata una delle prime automazioni introdotte nell’industria dei call center, e utilizzare un voicebot come parte della configurazione è solo un altro passo nel suo sviluppo.

Inoltre, le capacità dell’IA possono essere integrate con i sistemi IVR tradizionali, offrendo opzioni self-service tramite il tastierino del telefono, come ad esempio l’opzione di connettersi con un operatore in diretta. Questa funzione diventa particolarmente utile durante i periodi di picco in cui il volume delle chiamate aumenta rapidamente. Spesso, i clienti preferiscono una risposta rapida da un robot piuttosto che una lunga attesa per un operatore umano.

Reconoscimento Vocale e Testo

L’integrazione delle capacità di text-to-speech (TTS) e speech-to-text (STT) alimentate dall’IA può migliorare significativamente la flessibilità del vostro centro di contatto. Queste tecnologie consentono la conversione automatica e in tempo reale tra voce e testo, offrendo una vasta gamma di applicazioni.

Ad esempio, gli agenti possono condurre sondaggi utilizzando script aggiornati dinamicamente, che il sistema legge ad alta voce agli chiamanti, eliminando la necessità di messaggi pre-registrati. Allo stesso modo, la tecnologia STT facilita la trascrizione senza sforzo delle chiamate dei clienti senza richiedere un inserimento manuale da parte degli agenti. Questo non solo risparmia tempo, ma consente anche di raccogliere dati estesi sui clienti, consentendo un’analisi approfondita del comportamento e delle preferenze dei clienti.

Analisi di Sentimenti e Tono

Mentre le trascrizioni delle registrazioni delle chiamate forniscono dati preziosi per consentire all’IA di comprendere le preferenze di ogni cliente, spesso si perdono le sfumature emotive della conversazione. Qui entra in gioco l’analisi dei sentimenti. Utilizzando l’apprendimento automatico, questi sistemi sono in grado di analizzare le registrazioni vocali per identificare gli indizi che contribuiscono al successo o al fallimento delle chiamate. Nel tempo, l’IA diventa abile nel offrire migliori raccomandazioni. Ad esempio, può suggerire aggiustamenti allo script del centro di chiamata, personalizzando le proposte di prodotti e servizi in base alle esigenze e alle preferenze dei singoli clienti, migliorando sia la soddisfazione del cliente che l’efficienza del centro di chiamata.

Inoltre, ci sono anche rilevatori di bugie basati sull’IA che analizzano le registrazioni vocali, non solo per le indicazioni emotive, ma anche per segni di inganno. Questo può essere particolarmente utile in scenari in cui verificare l’autenticità delle informazioni è cruciale.

Biometria Vocale

Verificare l’identità di un chiamante è fondamentale per la sicurezza delle operazioni del centro di contatto, ma può essere complicato se fatto manualmente. L’IA semplifica questo processo attraverso il riconoscimento vocale automatico, offrendo un processo di verifica più veloce e sicuro.

Questa tecnologia identifica rapidamente la voce di un cliente e la confronta con campioni esistenti, rilevando rapidamente eventuali modelli. Questo processo rapido non solo riduce il rischio di frode e furto di identità ma migliora anche il processo di autenticazione multi-fattore. Molto importante, risparmia tempo agli agenti eliminando la necessità di una verifica manuale, velocizzando le interazioni con i clienti senza compromettere la sicurezza.

Instradamento automatico dei ticket

L’instradamento automatico dei ticket categorizza e indirizza intelligentemente le richieste dei clienti al reparto o agente più adatto. Ad esempio, una richiesta di un cliente relativa a un problema di fatturazione viene identificata automaticamente dall’IA e inviata al reparto contabilità, mentre una richiesta di supporto tecnico viene indirizzata direttamente al team di supporto tecnico. La classificazione precisa si basa sul contenuto della richiesta del cliente, spesso identificato attraverso parole chiave o la natura dell’inchiesta.

Questo approccio fa sì che i clienti non abbiano più bisogno di essere trasferiti più volte tra diversi reparti, riducendo significativamente i loro tempi di attesa e frustrazione. Ciò porta a un flusso di lavoro più organizzato per il call center, consentendo agli agenti di evitare chiamate errate, migliorando così la produttività.

Formazione migliorata dall’IA

L’intelligenza artificiale può fornire agli agenti esperienze di formazione personalizzate. Questo approccio utilizza dati basati su prestazioni degli agenti e feedback dei clienti per adattare programmi di formazione mirati a specifici ambiti di miglioramento. Ad esempio, se un agente riceve costantemente feedback sulla velocità delle sue risposte, il sistema di intelligenza artificiale può concentrarsi sul miglioramento delle sue capacità di gestione del tempo.

Inoltre, l’IA può analizzare i tipi di richieste che un agente gestisce frequentemente e fornire una formazione specifica in quelle aree specifiche. Questo metodo garantisce che la formazione sia pertinente ed estremamente efficace, adattandosi alle singole forze e debolezze di ogni agente e sviluppando le competenze di cui hanno maggior bisogno. Ciò porta a una forza lavoro competente e fiduciosa, in grado di affrontare in modo più efficace le esigenze dei clienti.

Assistenza in tempo reale per gli agenti

Durante le interazioni in tempo reale con i clienti, i sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare la conversazione e fornire agli agenti suggerimenti, informazioni e soluzioni istantanee, pertinenti alla richiesta del cliente. Ad esempio, se un cliente sta discutendo di un problema specifico di un prodotto, il sistema di intelligenza artificiale può immediatamente fornire le linee guida di risoluzione dei problemi più pertinenti all’agente, consentendo una risposta rapida e informata.

Inoltre, se un agente si trova di fronte a una richiesta particolarmente complessa, il sistema di intelligenza artificiale può guidarlo attraverso una serie di domande più efficaci o suggerire il trasferimento della chiamata a un reparto o esperto più specializzato.

Inoltre, questo approccio può suggerire opportunità di cross-selling o up-selling pertinenti basate sulla storia del cliente e sulla conversazione attuale, migliorando non solo la risoluzione del problema immediato, ma anche il coinvolgimento del cliente.

Conclusioni

L’implementazione dell’IA nel call center potrebbe non sembrare essenziale al momento, ma muoversi in questa direzione potrebbe aumentare notevolmente la competitività. Quando viene fatto correttamente e con cautela, l’automazione nell’industria dei call center può aiutare a risolvere le richieste in modo più rapido e produttivo, consentendo alla forza lavoro di concentrarsi su compiti più impegnativi che richiedono pensiero creativo al di là delle capacità di uno script predefinito.