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利用AI減少聯絡中心坐席的工作量，提升服務個性化

坐席效率與服務個性化密切相關。畢竟，如果一個組織不幫助那些負責聯絡的坐席的話，就無法成功地與客戶溝通。調查表明坐席體驗的現狀不容樂觀。

據德勤調查，僅9%的大型聯絡中心有效利用了桌面分析，而61%卻在艱難應對系統集成問題。據Regalix調查，67%的坐席在一次客戶互動期間使用3-5個不同的應用（據Gartner估計，這種情況能給正常的聯絡中心造成每年157萬美元的生產力損失）。這些數據令人沮喪，不過還有一線希望：聯絡中心AI。

Vanson Bourne的最新調查顯示，絕大多數(99%) 組織正在聯絡中心利用某種形式的AI，他們的關鍵目標都與坐席體驗有關。例如，幫助坐席更快地訪問多個來源的相關客戶數據或更高效地處理復雜的多面性呼叫。事實上，53%的組織表示，應用聯絡中心AI的第一大動因是提高坐席生產力，而不是提高每個聯絡的FCR和收入。

以下是在聯絡中心應用AI來減少坐席工作量及提升個性化、客戶忠誠度和收入的五個途徑：

// 對話智能

當你完全不知道客戶在說什么的時候，很難做到服務于客戶，更不用說有意義的互動了。企業可以將諸如自然語言處理之類的AI技術應用于IVR門戶來創建對話語音應用，從而幫助加深坐席對客戶所說內容的理解，更快而又更真誠地與客戶互動。

例如，客戶可能致電聯絡中心并說“我有兩個計費方面的問題”。對話語音應用將會自動檢測到詞匯“計費(billing)”和“兩個(two)”（與“to”或“too”相反，兩者的意思完全不同），并將客戶轉接到更為了解計費問題的正確坐席。結果：加深了坐席之間的理解，減少了為客戶復述信息的時間，降低了運營成本（表現為加快了服務），改善了總體客戶體驗。

// 情緒分析

實時對話筆錄不僅可以幫助坐席更好地理解客戶所說的內容，而且還包括客戶的情緒，因而有利于進行更有意義的互動。這聽起來可能不夠嚴肅，但卻是了解客戶需求和期望的最快、最有效的途徑之一。

想想看：84%的客戶表示獲得人性化待遇對于贏得他們的業務十分重要，他們不希望被當作數字來對待。坐席還有什么辦法在深入和真正個性化的層面上了解客戶的感受嗎？企業甚至可以根據以往互動的情緒分析來定制互動（例如：“我看到您上次來電時，對所進行的服務升級非常滿意，現在情況如何？”）。實時監控互動期間的情緒只是幫助坐席更高效工作和改善總體客戶產出的又一種方法而已。

// 智能路由

智能路由對于提供卓越的體驗、實現客戶與坐席的最佳配對以及減少互動期間坐席的工作量至關重要。

在分析某段時間的客戶數據之后，企業可以構建智能機器學習算法，根據更高層次的滿意度驅動因素（比如情緒或關聯性）實現客戶與坐席的自動配對。這樣，就可以通過最小化甚至消除不必要的轉接（或者至少盡可能無縫地進行移交）來減少坐席工作量，同時根據客戶的不同提供真正個性化、前后關聯的互動。

// AI增強的桌面

企業可以利用機器學習來提升傳統桌面，幫助坐席更好地實時處理疑問、投訴和查詢。一旦檢測到某些口頭語句或詞匯，上述的相同類型學習算法就能觸發彈出應用或擴展的桌面功能，從而為坐席呈現更多的相關信息。這樣，坐席就不必浪費時間在主屏幕之外搜索或搜索多個數據系統來尋找答案或進行修改。

例如，如果客戶說“我感到失望，我的交付逾期了(I'm frustrated that my delivery is past due)”，那么詞匯“frustrated”和“delivery”和“past due”就能觸發特別折扣供坐席留住客戶。結果：減少了坐席提供個性化服務所需的時間（同時在為客戶提供獨特的或定制化解決方案方面，坐席享有更大的自主性），提高了客戶滿意度。

// 虛擬助手

就像家里使用的助手一樣，虛擬助手可以幫助坐席減少處理時間，提高準確度，保持合規性，更投入地提供更加個性化、更有意義的互動。例如，虛擬助手可以在桌面上呈現實時對話筆錄，幫助坐席最大程度地提高效率。或者，虛擬助手可以抽出冗長或重復性的互動，以便坐席能夠處理更復雜、更有意義的互動。而且，虛擬助手還能幫助處理耗費時間的后續工作，從而提高效率，降低運營成本。

事實證明，通過減少坐席工作量和提升個性化，聯絡中心AI可以減少每個呼叫的平均轉接次數，最小化主管花在幫助坐席上的時間，滿足更多服務級別協議(SLA)的要求，當然還有建立更有意義的人際關系。要進一步了解如何有效地在聯絡中心應用AI，請閱讀Avaya 委托Vanson Bourne完成的最新調查報告“AI：聯絡中心體驗的標配”。

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