Sobald die Interaktion beginnt, können wir Daten und künstliche Intelligenz nutzen, um die Stimmung und Kundenstimmung zu messen. Und während der Interaktion erhält ein Agent möglicherweise eine Benachrichtigung von seinem Vorgesetzten: „Hier sind einige verschiedene Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um diesen Anruf zu verbessern.“ Oder: „Hey, in unserer Coaching-Sitzung haben wir darüber gesprochen, empathischer zu sein, und das bedeutet das für diesen Klienten.“ Auf diese Weise werden spezifische Aufforderungen gegeben, um die Interaktion in Echtzeit zu verbessern.
Ein weiteres Beispiel, mit dem auch Vorgesetzte zu tun haben: Sie haben typischerweise ein großes Team von bis zu 20, manchmal 25 verschiedenen Agenten, die alle gleichzeitig Anrufe entgegennehmen.
Und für Vorgesetzte ist es schwierig zu wissen, wer an welcher Interaktion mit welchem Kunden beteiligt ist? Und ist diese Eskalation wichtig, oder was ist der wichtigste Ort? Weil wir immer nur an einem Ort sein können. Obwohl wir versuchen, viele Dinge mit moderner Technologie zu machen, können wir immer nur eines wirklich gut machen.
Auf diese Weise können Vorgesetzte benachrichtigt werden, welche Anrufe eskaliert werden müssen und wo sie ihrem Agenten am besten helfen können. Und sie können auch jederzeit sehen, wie ihre Teams abschneiden.
Sobald der Anruf beendet ist, kann künstliche Intelligenz beispielsweise die Interaktion zusammenfassen. Während einer kontextuellen Interaktion nehmen Agenten viele Informationen auf. Und dann ist es schwer, das zu entschlüsseln, und ihr nächster Anruf wird sehr schnell kommen. Auf diese Weise kann künstliche Intelligenz eine Zusammenfassung dieser Interaktion erstellen, anstatt dass der Agent Notizen schreiben muss.
Und das ist eine enorme Verbesserung, weil es das Kundenerlebnis verbessert. Dass sie beim nächsten Anruf wissen, dass diese Notizen an den Agenten übermittelt werden und dass der Agent sie verwenden kann. Das wissen auch die Agenten sehr zu schätzen, denn es ist schwierig für sie, die verschiedenen Kodierungsnummern für verschiedene Eingriffsarten, den Leistungserbringer oder mehrere Leistungserbringer oder Erläuterungen zu den Leistungen stenographisch wiederzugeben, was sehr kompliziert ist, zum Beispiel im Gesundheitswesen zusammenfassen. All dies kurz und bündig, bevor Sie den nächsten Anruf entgegennehmen.
Ein automatisches Zusammenfassungstool erledigt dies automatisch auf der Grundlage des Gesprächs und spart den Agenten bis zu einer Minute Notizen nach dem Anruf, spart Unternehmen aber auch bis zu 14 Millionen US-Dollar pro Jahr für 1.000 Agenten. Das ist großartig, aber Agenten lieben es, weil 85 % von ihnen nicht alle ihre Desktop-Apps wirklich mögen. Sie verwalten viele Anwendungen. Künstliche Intelligenz hilft also bei diesen Anrufzusammenfassungen.
Dies kann auch bei der nachträglichen Berichterstattung hilfreich sein, um zu sehen, wie alle Anrufe voranschreiten. Ist die Stimmung hoch oder niedrig? Und auch im Rahmen des Qualitätsmanagements beim Betrieb eines Contact Centers wird jeder Anruf auf Compliance, Empfang und die Art und Weise, wie der Agent den Anruf gelöst hat, bewertet. Und eine der großen Herausforderungen des Qualitätsmanagements ohne künstliche Intelligenz besteht darin, dass es sehr subjektiv ist.