機械学習はコンタクトセンターの未来

コンタクトセンターへの機械学習の応用は、ゲームチェンジャーとなるでしょう。

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 センターでのやり取りが面倒にならないようにする必要があります。

コンタクト センターの成功は、平均通話処理時間 (AHT) と顧客満足度評価という 2 つの主要業績評価指標によってほぼ決まります。つまり、顧客が行うすべての通話は迅速に完了する必要があるだけでなく、理想的には折り返しの通話やエスカレーションを必要とせずに、発信者の苦情を永続的に解決する必要があります。これは、どんなに良い状況でも難しい仕事ですが、パンデミックのような困難な時期には、達成するのが特に難しくなります。機械学習と認知自動化は、このような問題に対処し、コンタクト センターでの顧客の苦情処理と問い合わせの解決をより迅速かつ効率的にするのに役立ちます。 CRM に機械学習を実装すると、将来のコンタクト センターに良い変化をもたらすことができます。方法は次のとおりです。

1. 通話処理時間を短縮する

顧客がコンタクト センターに電話をかけるときに嫌がることが 1 つあるとすれば、それは長時間電話を待たされることです。長い待ち時間は発信者にとって非常にイライラするものであり、顧客の中には、組織が貴重な時間を尊重していないと感じる人もいるかもしれません。このため、顧客は、カスタマー サービス担当者からの応答を得るのに長い時間がかかるという理由だけで、組織の製品やサービスの使用をやめてしまう可能性があります。ある調査によると、長い待ち時間により、年間約1,000億ドルの損失が発生しているとのことです。ビジネスの観点から見ると、これは組織の従業員 1 人あたりの生産性が約 900 ドル低下することを意味します。

音声チャットボットとテキストチャットボットの導入により、企業はこの問題を大幅に解決できるようになりました。たとえば、音声チャットボットは顧客と即座にやり取りできるため、最初から特定の通話の待ち時間を短縮できます。音声チャットボットは NLP を使用して顧客の質問を「理解」します。将来のコンタクト センターでは、このようなアプリケーションによって、預け荷物の追加や、予約済みのフライトの乗客名における重複エラーの修正など、単純な顧客の苦情やリクエストに関する通話も解決できるようになります。複雑な問い合わせ、苦情、リクエストの場合、システムは適切な主題専門家 (SME) に通話をリダイレクトするだけで、遅延を最小限に抑えて解決策を提供できます。

2. 顧客体験の向上

一部の組織では、連絡センターを海外に置いています。これらの国のカスタマー サービス エージェントは、会話中に海外の顧客のアクセントやその他の言語の複雑さを理解するのが難しいと感じる可能性があり、通話を迅速に完了して問い合わせを解決することが困難になります。 NLP により、音声チャットボットは言語やアクセントに関係なく、顧客の言っていることを理解できるようになります。

顧客は、通話中に何度も同じことを繰り返さなければならないと、非常にイライラすることがよくあります。顧客関係管理に AI を適用することで、顧客は問い合わせを 2 倍の速さで理解して解決できるようになり、全体的な顧客満足度指数が向上します。

将来のコンタクト センターでは、顧客関係管理関連のコミュニケーションに AI を組み込むことで、効果とスピードを向上できると言っても過言ではありません。