L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando le capacità e l’efficienza delle operazioni dei contact center. Dai chatbot all'analisi predittiva, le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale stanno migliorando l'esperienza dei clienti, migliorando l'efficienza e ridefinendo il ruolo degli agenti umani. Questa trasformazione promette di plasmare il futuro del servizio clienti. Questo articolo esplora alcuni dei modi principali in cui l'intelligenza artificiale sta modernizzando e migliorando le funzioni dei contact center.
L'evoluzione dell'intelligenza artificiale nei call center
La nuova tecnologia sta cambiando in modo significativo il servizio clienti. Per molto tempo, le persone reali hanno risposto ai telefoni e alle e-mail quando i clienti avevano domande. Tuttavia, i robot e l’intelligenza artificiale (AI) possono ora gestire molte di queste interazioni.
Entro il 2023, pensa Gartner Il 70% del servizio clienti sarà fatto tramite intelligenza artificiale, chatbot e messaggi di testo invece che tramite telefonate. Nel 2018, solo il 15% del servizio clienti era automatizzato.
L’intelligenza artificiale sta migliorando nel comprendere il parlato durante le telefonate e le parole che le persone digitano durante la chat. Utilizzando l'apprendimento automatico, migliora continuamente ed è in grado di prevedere i problemi dei clienti, offrendo assistenza personalizzata.
Contact center come società di servizi stanno alimentando questa evoluzione fornendo le ultime innovazioni di intelligenza artificiale attraverso piattaforme basate su cloud. Pertanto i centri di assistenza clienti stanno passando dalla semplice reazione ai problemi all’utilizzo dell’intelligenza artificiale per interagire con i clienti in modo proattivo. L'intelligenza artificiale aiuta a rendere l'esperienza più fluida sia per i clienti che per le aziende.
Migliorare l'esperienza del cliente con la personalizzazione
I clienti oggi si aspettano un servizio personalizzato su misura per loro. L’intelligenza artificiale aiuta le aziende a fornire questo. Secondo McKinsey, il 71% dei clienti desidera esperienze personalizzate, ma il 76% si sente frustrato quando non le ottiene. Chatbot AI, assistenti virtuali e modelli predittivi utilizzano i dati dei clienti per personalizzare le interazioni e migliorare continuamente.
I chatbot ora gestiscono il 30% del servizio clienti, fornendo assistenza personalizzata 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX per cose come modifiche all'account e consigli sui prodotti. Con l’elaborazione del linguaggio naturale, i robot comprendono domande complesse. Gli assistenti virtuali forniscono inoltre contenuti e risoluzione dei problemi personalizzati. L’apprendimento automatico li aiuta a migliorare l’adattamento dei consigli alle esigenze di ciascun cliente.
L'analisi predittiva consente alle aziende di risolvere i problemi in modo proattivo prima che i clienti si lamentino. Analizzando i dati, l’intelligenza artificiale può prevedere i problemi e intervenire in anticipo. L’intelligenza artificiale consente l’iper-personalizzazione in aree come idee di prodotto, cure preventive e conversazioni su misura, senza aumentare in modo significativo il numero del personale. Poiché è prevista la personalizzazione, l’intelligenza artificiale sarà cruciale per la soddisfazione del cliente.
Garantire efficienza e disponibilità del servizio 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX
L’intelligenza artificiale non migliora solo le interazioni individuali con i clienti, ma rende più efficiente l’intera organizzazione del servizio clienti. Gartner prevede che entro il 2026 la percentuale di messaggi degli agenti gestiti dall’automazione dell’intelligenza artificiale aumenterà di 5 volte, dall’attuale 1.8% al 10%. Già oggi i chatbot e gli assistenti virtuali gestiscono circa il 35% di tutte le domande dei clienti. Si fanno carico di richieste ripetitive e di volume elevato, come gli aggiornamenti dell'account. Ciò alleggerisce il carico di lavoro per gli agenti umani.
L'apprendimento automatico identifica anche il 20% dei problemi più comuni. Può risolvere automaticamente molti di questi problemi utilizzando la corrispondenza dei contenuti, senza bisogno di un agente. Con un servizio automatizzato più rapido e una risoluzione proattiva dei problemi, l'impegno del cliente diminuisce del 20%, ma la soddisfazione aumenta del 15%. Sfruttando l'intelligenza artificiale per le richieste frequenti, gli agenti hanno più tempo per gestire problemi complessi che richiedono competenze umane.
Il tempo medio trascorso dagli agenti per cliente diminuisce del 27%, ma i punteggi di soddisfazione migliorano di oltre il 30%. In sintesi, l’intelligenza artificiale estende in modo significativo le capacità di uno staff limitato, garantendo efficienza e disponibilità 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX. Gestisce attività di routine ad alto volume in modo che gli agenti possano concentrarsi sui clienti che necessitano di un tocco umano.
Potenziamento degli agenti e riduzione dei carichi di lavoro
Il trasformativo impatto dell’intelligenza artificiale sugli agenti umani non può essere sopravvalutato. Secondo McKinsey, l’automazione nel servizio clienti può ridurre i carichi di lavoro degli agenti fino al 40%. Si tratta di uno straordinario miglioramento della produttività che consente agli agenti di concentrarsi esclusivamente su attività di alto valore. Grazie alla guida in tempo reale degli assistenti virtuali, gli agenti dedicano meno tempo alla ricerca di soluzioni nei database o nei manuali.
Nel frattempo, i chatbot e i robot gestiscono query di massa, reclami e altre interazioni ripetitive. A loro volta, gli agenti intraprendono conversazioni significative, dimostrano una maggiore intelligenza emotiva e scoprono informazioni più approfondite sui clienti. La loro larghezza di banda per l’empatia, la narrazione e la risoluzione dei problemi cresce enormemente.
Sfide e considerazioni per l'adozione dell'intelligenza artificiale
Sebbene i vantaggi vadano dal risparmio sui costi a un’esperienza cliente superiore, l’integrazione dell’intelligenza artificiale presenta le sue sfide
- Necessità di dati di formazione – L’intelligenza artificiale richiede dati sostanziali per l’apprendimento. Questi dati devono essere di alta qualità e pertinenti. La raccolta e la pulizia dei dati richiedono tempo e competenza.
- Spiegabilità: le decisioni dell’IA possono essere difficili da spiegare. Ciò rende difficile trovare e correggere gli errori. È necessaria maggiore trasparenza.
- Prevenzione dei pregiudizi: l’intelligenza artificiale può perpetuare involontariamente i pregiudizi umani presenti nei dati di addestramento. Le aziende devono garantire equità ed etica.
- Gap di competenze – C’è una carenza di talento nell’intelligenza artificiale. Le aziende devono investire nella riqualificazione del personale o nell’assunzione di specialisti.
- Difficoltà di integrazione – L’intelligenza artificiale spesso utilizza sistemi diversi rispetto agli strumenti esistenti. La loro combinazione può richiedere riscritture del software.
- Rischi per la sicurezza informatica: gli hacker potrebbero manipolare o rubare dati e modelli sensibili di intelligenza artificiale. Sono necessarie protezioni di sicurezza aggiuntive.
- Costi iniziali elevati: l’intelligenza artificiale necessita di un’ampia infrastruttura tecnologica. Gli ingenti costi di avvio scoraggiano alcune aziende.
- Modifica dei flussi di lavoro: la collaborazione tra esseri umani e macchine può interrompere i processi. Le aziende devono ridisegnare i ruoli.
- Mancanza di fiducia – Se l’intelligenza artificiale commette errori, danneggia la fiducia. Il monitoraggio frequente e i miglioramenti iterativi rafforzano la fiducia.
- Mantenere l’affidabilità – L’intelligenza artificiale dipende fortemente dai modelli di dati in entrata. I cambiamenti nel tempo degradano le prestazioni senza manutenzione.
Il futuro dell'intelligenza artificiale nei call center
Piuttosto che sostituire gli agenti umani, l’intelligenza artificiale mira ad aumentare e migliorare le loro capacità. Ciò si traduce in un maggiore impatto collettivo. L’adozione dell’intelligenza artificiale presenta grandi vantaggi potenziali ma pone anche sfide. Essere consapevoli di questi problemi consente alle aziende di affrontarli in modo proattivo. Con un’attenta pianificazione, molti ostacoli possono essere superati sulla strada verso il successo dell’IA.
Punti chiave
- Chatbot e agenti virtuali basati sulla PNL automatizzano le semplici richieste dei clienti per aumentare il self-service.
- Il routing predittivo utilizza l'intelligenza artificiale per abbinare i chiamanti ai migliori agenti per le loro esigenze.
- L'analisi del sentiment rileva le emozioni e l'insoddisfazione derivanti dalle interazioni con i clienti.
- L'automazione dei processi gestisce attività ripetitive di back-office per consentire agli agenti di concentrarsi sui clienti.
- L'analisi prescrittiva monitora le prestazioni per consigliare miglioramenti.
- La formazione con simulazione dell'intelligenza artificiale crea ambienti di contact center realistici per l'apprendimento degli agenti.
Conclusione
Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale stanno trasformando profondamente le operazioni dei contact center aumentando l’efficienza, la personalizzazione, la disponibilità e la produttività. Sebbene gestire il lato umano di questo cambiamento sia fondamentale, l’intelligenza artificiale promette di elevare il servizio clienti a nuovi livelli. La sinergia tra intelligenza artificiale e agenti può portare i contact center in una nuova era di eccellenza integrando le forze umane con approfondimenti basati sui dati.
FAQ
In che modo l’intelligenza artificiale migliora l’esperienza del cliente?
L’intelligenza artificiale consente tempi di risposta più rapidi, una maggiore risoluzione al primo contatto e interazioni personalizzate.
Quali attività di routine può automatizzare l’intelligenza artificiale nei contact center?
Inserimento dati, pianificazione, elaborazione documenti e gestione account cliente.
In che modo l’intelligenza artificiale assiste gli agenti umani?
Fornendo informazioni pertinenti sui clienti e azioni consigliate in tempo reale.
Quali funzionalità emergenti dell’intelligenza artificiale sono significative nei contact center?
Funzionalità avanzate di linguaggio naturale, rilevamento delle emozioni e modellazione predittiva.
- Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
- PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
- PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
- PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
- Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
- Fonte: https://www.fintechnews.org/innovations-in-ai-transforming-contact-center-operations/
- :ha
- :È
- $ SU
- 001
- 1
- 15%
- 2018
- 2023
- 2026
- 35%
- a
- WRI
- Secondo
- Il mio account
- gestione contabile
- azioni
- indirizzo
- Adottando
- Adozione
- Agente
- agenti
- avanti
- AI
- Dati AI
- mira
- Tutti
- consentire
- consente
- già
- anche
- an
- .
- analitica
- l'analisi
- ed
- SONO
- aree
- articolo
- artificiale
- intelligenza artificiale
- Intelligenza artificiale (AI)
- AS
- assistere
- Assistenza
- assistenti
- At
- aumentare
- automatizzare
- Automatizzata
- automaticamente
- Automazione
- disponibilità
- media
- consapevole
- precedente
- Larghezza di banda
- BE
- prima
- essendo
- vantaggi
- MIGLIORE
- Meglio
- fra
- pregiudizi
- Big
- potenziamento
- entrambi
- bots
- costruire
- ma
- by
- chiamata
- Bandi
- Materiale
- non può
- funzionalità
- che
- attento
- centro
- centri
- sfide
- il cambiamento
- Modifiche
- cambiando
- chiacchierare
- chatbots
- Pulizia
- collaborando
- Raccolta
- Collective
- combinando
- Uncommon
- Aziende
- reclami
- complesso
- fiducia
- Considerazioni
- contatti
- centralino
- contenuto
- continuamente
- continuamente
- Conversazioni
- Costo
- risparmi
- Costi
- potuto
- crea
- cruciale
- cliente
- dati dei clienti
- esperienza del cliente
- Soddisfazione del cliente
- Servizio clienti
- Clienti
- personalizzazione
- personalizzare
- personalizzate
- dati
- data-driven
- banche dati
- decisioni
- più profondo
- dimostrare
- dipende
- rivelazione
- diverso
- difficile
- le difficoltà
- disturbare
- documento
- effettua
- non
- fatto
- Dont
- giù
- Gocce
- ogni
- efficienza
- efficiente
- sforzo
- ELEVATE
- emergenti del mondo
- emozione
- emozioni
- empatia
- Abilita
- impegnarsi
- accrescere
- migliorando
- garantire
- assicurando
- iscrizione
- ambienti
- epoca
- errori
- etica
- evoluzione
- Eccellenza
- esclusivamente
- esistente
- attenderti
- previsto
- esperienza
- Esperienze
- competenza
- Spiegare
- esplora
- si estende
- estensivo
- extra
- equità
- più veloce
- Trovate
- Fissare
- Focus
- Nel
- prevedere
- frequente
- da
- frustrato
- funzioni
- futuro
- divario
- Gartner
- ottenere
- ottenere
- Dare
- va
- maggiore
- cresce
- guida
- hacker
- ha avuto
- maniglia
- Maniglie
- Hard
- Avere
- pesantemente
- altezza
- Aiuto
- aiuta
- Alta
- superiore
- Affitto
- Tuttavia
- HTTPS
- umano
- Gli esseri umani
- idee
- identifica
- if
- Impact
- competenze
- miglioramento
- miglioramenti
- migliora
- miglioramento
- in
- In arrivo
- Aumento
- Aumenta
- crescente
- individuale
- Infrastruttura
- innovazioni
- Richieste
- intuizioni
- invece
- integrazione
- Intelligence
- interazioni
- ai miglioramenti
- Investire
- problema
- sicurezza
- IT
- SUO
- jpg
- ad appena
- Le
- Lingua
- grandi
- con i più recenti
- portare
- apprendimento
- meno
- Consente di
- leveraging
- piace
- Limitato
- Lunghi
- a lungo
- macchina
- machine learning
- macchine
- manutenzione
- make
- FA
- gestire
- gestione
- gestione
- molti
- partita
- corrispondenza
- max-width
- McKinsey
- significativo
- messaggi
- di messaggistica
- errori
- modellismo
- modelli
- modernizzazione
- monitoraggio
- monitor
- Scopri di più
- più efficiente
- maggior parte
- devono obbligatoriamente:
- Naturale
- Elaborazione del linguaggio naturale
- di applicazione
- che necessitano di
- esigenze
- New
- nlp
- adesso
- numeri
- ostacoli
- of
- offerta
- di frequente
- on
- esclusivamente
- Operazioni
- or
- organizzazione
- Altro
- ancora
- Superare
- sopravvalutato
- sentiero
- modelli
- Persone
- per
- percentuale
- performance
- Personalizzata
- telefono
- telefonate
- telefoni
- pianificazione
- Piattaforme
- Platone
- Platone Data Intelligence
- PlatoneDati
- pone
- potenziale
- alimentato
- predire
- Predictive Analytics
- predice
- presenti
- presents
- Frodi
- Proactive
- problem-solving
- problemi
- i processi
- lavorazione
- Prodotto
- della produttività
- profondamente
- promette
- fornire
- fornitura
- qualità
- query
- Domande
- gamma
- di rose
- tempo reale
- realistico
- raccomandare
- raccomandazioni
- raccomandato
- Ridefinendo
- ridisegnare
- ridurre
- riducendo
- pertinente
- problemi di
- ripetitivo
- richieste
- richiedere
- necessario
- richiede
- Risoluzione
- risolvere
- risposta
- Risultati
- rivoluzionando
- rischi
- robot
- Ruolo
- ruoli
- routine
- instradamento
- soddisfazione
- Risparmio
- programmazione
- ricerca
- problemi di
- Fai da te
- delicata
- servizio
- Forma
- carenza
- lato
- significativa
- significativamente
- Un'espansione
- simulazione
- abilità
- più liscia
- So
- Software
- Soluzioni
- alcuni
- specialisti
- discorso
- spendere
- STAFF
- barcollante
- startup
- step
- narrativa
- punti di forza
- sostanziale
- il successo
- SOMMARIO
- superiore
- sinergia
- SISTEMI DI TRATTAMENTO
- su misura
- sartoria
- Fai
- prende
- Talento
- task
- Tecnologie
- Tecnologia
- testo
- di
- che
- Il
- Il futuro
- loro
- Li
- Là.
- Strumenti Bowman per analizzare le seguenti finiture:
- di
- cose
- pensa
- questo
- quelli
- Attraverso
- tempo
- volte
- a
- oggi
- strumenti
- top
- toccare
- Training
- Trasformazione
- trasformativa
- trasformazione
- Trasparenza
- tremendamente
- Affidati ad
- TURNO
- Digitare
- scoprire
- capire
- e una comprensione reciproca
- Aggiornamenti
- uso
- usa
- utilizzando
- virtuale
- volere
- Prima
- modi
- Che
- quando
- while
- tutto
- volere
- con
- senza
- parole
- flussi di lavoro
- zefiro