Amaca yönelik yapay zeka daha iyi müşteri deneyimleri oluşturur

Etkileşim başladıktan sonra verileri, yapay zekayı, duyarlılığı ve müşteri duyarlılığını ölçmek için kullanabiliriz. Etkileşim sırasında bir temsilci, amirinden şunu söyleyen bir bildirim alabilir: “Bu çağrıyı iyileştirmeye yardımcı olmak için yapabileceğiniz birkaç farklı şey var.” Veya, “Merhaba, koçluk seansımızda daha empatik olmaktan bahsetmiştik ve bu müşteri için bu anlama geliyor.” Bu nedenle, etkileşimin gerçek zamanlı olarak daha iyi ilerlemesini sağlamak için belirli ipuçları vermek.

Amirlerin de yüklendikleri diğer bir örnek; genellikle 20'ye kadar, bazen de 25 farklı temsilciden oluşan ve hepsi aynı anda çağrı yapan büyük bir ekibe sahipler.

Ve amirlerin kimin hangi müşteriyle hangi etkileşimde olduğunu takip etmesi zor. Peki bu tırmanış önemli mi, yoksa en önemli yer neresi? Çünkü aynı anda yalnızca tek bir yerde olabiliyoruz. Her ne kadar modern teknolojiyle pek çok şey yapmaya çalışsak da, aynı anda yalnızca bir tanesini gerçekten iyi bir şekilde yapabiliriz.

Böylece denetçiler hangi çağrıların üst kademeye iletilmesi gerektiği ve temsilcilerine en iyi nerede destek verebilecekleri konusunda bildirim alabilirler. Ayrıca takımlarının nasıl performans gösterdiğini de aynı anda görebiliyorlar.

Görüşme bittiğinde yapay zeka etkileşimi özetlemek gibi şeyler yapabiliyor. Bağlam etkileşimi sırasında aracılar birçok bilgi alır. Ve o zaman bunu deşifre etmek zordur ve bir sonraki aramaları çok hızlı bir şekilde gelecektir. Böylece yapay zeka, aracının not yazmak zorunda kalması yerine bu etkileşimin bir özetini oluşturabilir.

Bu çok büyük bir gelişme çünkü müşterilerin deneyimini geliştiriyor. Bir dahaki sefere aradıklarında bu notların temsilciye verileceğini ve temsilcinin bunları kullanabileceğini biliyorlar. Temsilciler de bunu gerçekten takdir ediyorlar, çünkü kısaca sağlık hizmetlerinde, farklı prosedür türleri için tüm farklı kodlama numaralarını veya sağlayıcı veya birden fazla sağlayıcı veya özetlenecek faydaların açıklamalarını kısaca yeniden oluşturmak onlar için zor. bunların hepsini bir sonraki aramalarını almadan önce kısaca yaparlar.

Yani bir otomatik özetleme aracı, konuşmaya dayalı olarak bunu otomatik olarak yapar, temsilcilerin bir dakikaya kadar çağrı sonrası notlarından tasarruf etmesini sağlar, ancak aynı zamanda işletmelerin 1.000 temsilci için yılda 14 milyon dolardan fazla tasarruf etmesini sağlar. Bu harika, ancak temsilciler bunu takdir ediyor çünkü %85'i masaüstü uygulamalarının hiçbirini gerçekten beğenmiyor. Yönettikleri birçok uygulama var. Yani yapay zeka bu çağrı özetlerine yardımcı oluyor.

Ayrıca, tüm çağrıların nasıl bir trende sahip olduğunu, yüksek duyarlılık mı yoksa düşük duyarlılık mı olduğunu görmek için olaydan sonra raporlamaya da yardımcı olabilir. Ayrıca bir iletişim merkezini yönetmenin kalite yönetimi açısından, her bir çağrı uyumluluk, karşılama ve temsilcinin çağrıyı nasıl çözümlediği açısından değerlendirilir. Yapay zeka olmadan kalite yönetimindeki en büyük zorluklardan biri de bunun çok öznel olmasıdır.