Статьи
17 апреля 2023 14:56
Место и роль искусственного интеллекта в контакт-центрах
ИИ лежит в основе большинства, если не всех, инновационных систем и приложений, используемых в контакт-центрах, без которых невозможно предоставить клиентам ожидаемый сегодня уровень обслуживания. Благодаря ИИ у операторов появились интеллектуальные инструменты, а часть их работы была автоматизирована. Это позволяет им сфокусироваться на помощи клиенту и получать большее удовлетворение от работы, что в итоге снижает текучесть кадров. Кроме того, ИИ изменил то, как воспринимается роль контакт-центров в лидирующих компаниях — теперь они считаются ключевыми подразделениями.
В серии наших аналитический статей «Об использовании искусственного интеллекта в контакт-центрах» будет представлена модель зрелости уровня обслуживания, который будут ожидать от компаний клиенты в течение следующих 15 лет: способы, которыми может и должен использоваться ИИ в различных приложениях для улучшения работы контакт-центров и сервисных компаний, рекомендации и лучшие практики по внедрению ИИ. В настоящем материале приведено стратегическое видение будущего контакт-центров, описаны успешные примеры использования ИИ, а также общие подходы, с помощью которых компании могут достичь успеха.
В частности, серия статей будет охватывать следующие темы:
- Что такое ИИ и как он применяется в системах и приложениях контакт-центров, включая разницу между ИИ и решениями на основе правил; преимущества автоматизации, работающей на базе ИИ; незаменимая роль данных в работе ИИ.
- Исключительная роль, которую ИИ играет в улучшении клиентского опыта, благодаря способности понимать ожидания клиентов и передавать информацию операторам.
- Концепция централизованного «хаба/мозга ИИ», предложенная впервые консалтинговой компанией DMG для контакт-центров, для получения операционных преимуществ.
- Анализ зрелости и влияния ИИ на 20 самых широко используемых решений для контакт-центров, распределённых по квадрантам: работающие на базе ИИ, включающие в себя узкоспециализированный ИИ, те, на которые влияние ИИ крайне мало и те, на которые ИИ влияет на среднем уровне.
- Глубокий анализ того, как именно ИИ применяется в каждом из 20 самых широко используемых решений для контакт-центров, включая обсуждение того, как ИИ улучшает каждое из них, его текущее и будущее применение, ценностное предложение и преимущества.
- Модель зрелости контакт-центра, охватывающая 15 лет, благодаря которой руководители контакт-центров могут оценить, как их воспринимают сейчас и как выглядит будущее сферы обслуживания клиентов.
- Обзор огромного потенциала ИИ, который может совершить революцию в контакт-центрах и вывести обслуживание клиентов на принципиально новый уровень.
Введение
Слова «искусственный интеллект» вызывают в воображении образы из старой научной фантастики и фильмов про роботов, которые стали настолько независимыми и умными, что пытаются захватить мир. Всего лишь 5 лет назад ИИ не был настолько популярен в большинстве отраслей IT, включая контакт-центры. Но в 2017 году практически все разработчики вдруг начали заявлять, что их ПО работает на базе ИИ. Сейчас ИИ даёт практические преимущества и улучшает нашу жизнь во многих областях. Среди примеров практического применения ИИ можно назвать беспилотные автомобили, автоматизированную постановку диагнозов, «умную» бытовую технику, программы, предотвращающие мошенничество, персонализированный онлайн-шопинг и многое другое.
Внедрение ИИ в решения для контакт-центров и технологии, используемые в области клиентского опыта, запустили самую быструю модернизацию, когда-либо происходившую в секторе услуг. Благодаря ИИ решения для самообслуживания приобрели подобие человеческого разума и стали предпочтительным способом обслуживания у клиентов. Но этим использование ИИ не ограничивается — его также добавляют в большинство систем и приложений, используемых сотрудникам контакт-центров, что значительно улучшает качество предоставления и получения услуг. И хотя ИИ — совсем новое изобретение, он уже показал, что может повысить производительность и вовлечённость сотрудников, что выводит клиентский опыт на качественно новый уровень.
Рынок систем для контакт-центров пока что в самом начале своего развития: поставщики предлагают всё больше новых возможностей, работающих на базе ИИ, расширяя границы возможного. И хотя большинство аналитиков не считают, что ИИ отнимет рабочие места у сотрудников контакт-центров в ближайшие 5—10 лет, мы не сомневаемся в том, что пропорции клиентов и обслуживающих их операторов изменятся: компании смогут обслуживать больше клиентов, не увеличивая количество сотрудников в КЦ.
ИИ значительно улучшает большинство аспектов обслуживания клиентов. Компьютерное зрение, включённое во многие приложения для обслуживание клиентов, применяется, чтобы компьютер мог «видеть», понимать и совершать уместные действия или давать рекомендации, основываясь на визуальных входных данных: документах, изображениях, видео, других системах и т. д. Машинное обучение может использоваться для идентификации паттернов, задач и действий, выполнение которых можно улучшить с помощью интеллектуальной автоматизации, чего нельзя было добиться с «живыми» операторами. Аналитика речи структурирует разговоры с клиентами и даёт компаниям аналитические заключения, которые необходимы для понимания нужд клиентов, что, в свою очередь, позволяет улучшить путь клиента. Рекомендации о предпочтительном следующем действии для операторов могут изменить результат взаимодействия, поскольку операторы смогут разрешать вопросы клиента с первого же обращения. Решения для предиктивной маршрутизации идентифицируют стили общения покупателей, чтобы соединять их с операторами, у которых схожий стиль, для улучшения клиентского опыта. Предиктивная аналитика вводится во всё большее число решений для контакт-центров благодаря её основополагающей способности определять склонность клиентов и сотрудников ко определённым действиям. И это только начало.
ИИ — не магия. ИИ — это растущая группа технологий, которые при поддержке большого репозитория с данными могут различать паттерны и частично имитировать мышление человека. В отношении контакт-центров это значит, что после того, как этапы каждого типа запроса или транзакции были выучены ИИ, он будет способен улучшить — а в перспективе автоматизировать — решение проблем и выполнение действий в будущем, освобождая операторов от рутинных действий. Учитывая, что 50% действий, выполняемых сотрудниками контакт-центров, повторяются, даже если при их выполнении нужно принимать какие-то решения, применение технологий ИИ для ускорения этого процесса принесёт выгоду как клиентам, так и операторам, и, в конечном счёте, компании.
Последние несколько лет для контакт-центров прошли очень успешно, но в ближайшее десятилетие их ждёт полная модернизация практически всех аспектов клиентского опыта. Цифровая трансформация и ИИ — две главные движущие силы этой грядущей революции. Организации наконец смогут дать клиентам то, что те так давно хотели от них получить: клиентский опыт достойного уровня на протяжении всего клиентского пути. Такая модернизация стратегически необходима, так как компании просто не могут позволить себе продолжать обслуживать клиентов на том же уровне, на котором это происходит сейчас. Для каждой организации этот процесс будет выглядеть по-своему в зависимости от нужд конкретной организации.
ИИ в контакт-центрах: что это и как работает?
Уровень инновационности в контакт-центрах и скорость, с которой эти инновации вводятся, сейчас выше, чем когда-либо за всё время существования этих незаменимых подразделений, обслуживающих клиентов, и эта скорость продолжает увеличиваться, движимая цифровой трансформацией. За резкий скачок в темпах модернизации контакт-центров ответственны две категории технологий: ИИ и автоматизация. Искусственный интеллект, который представляет собой группу схожих и дополняющих друг друга возможностей, нашёл множество практических применений в контакт-центрах. С помощью ИИ можно улучшить рабочую среду, включая клиентский опыт, и повысить вовлечённость операторов. Искусственный интеллект задействован во многих приложениях, используемых в контакт-центрах, включая маршрутизацию, самообслуживание, CRM, аналитику взаимодействий, основывающееся на аналитике (или автоматизированное) управление качеством, управление персоналом, управление знаниями и т. д.
Решения для контакт-центров, работающие на базе ИИ, всё ещё в самом начале своего развития, и поставщики вкладывают в их совершенствование много денег и сил. Но даже сейчас эти инвестиции уже начали окупаться, так что в ближайшем будущем на рынок хлынет поток всё более продвинутых интеллектуальных приложений для контакт-центров. Ниже мы собрали список широко распространённых технологий ИИ, которые применяют, чтобы оптимизировать и улучшить работу контакт-центров и приложений, использующихся в них, начиная с высокоуровневого определения ИИ:
- Искусственный интеллект — направление компьютерных технологий, разрабатывающее компьютерные программы для решения сложных задач путём имитации поведения, ассоциирующегося с поведением разумных существ. Возможности ИИ включают в себя обучаемость, способность к аргументации, решение задач и самокоррекцию. Искусственный интеллект, состоящий из постоянно увеличивающегося числа технологий, обычно делят на 6 главных направлений, 4 из которых (машинное обучение, обработка естественного языка, нейронные сети и робототехника) часто используются в решениях для контакт-центров.
- Машинное обучение — подраздел ИИ, заключающийся в обучении компьютеров с помощью опыта, а не дополнительного программирования. Это метод анализа данных, использующий статистические алгоритмы для поиска паттернов и прогнозирующий будущие результаты без программирования. Машинное обучение может выполняться с помощью людей (с учителем), полностью автономно (без учителя) или комбинируя эти два способа (с частичным привлечением учителя).Когда в приложение загружают новые данные, оно усваивает информацию, чтобы «научиться» и итерационно адаптировать свои действия.
В контакт-центрах машинное обучение — это естественное дополнение решений для интеллектуального анализа данных, которое используется, чтобы усовершенствовать классификацию и точность поиска, упростить автоматическое нахождение тенденций или тем и идентифицировать взаимные связи в рамках аналитики взаимодействий. Кроме того, машинное обучение используют для оптимизации маршрутизации цифровых и голосовых взаимодействий с операторами, усовершенствования способностей интеллектуальных виртуальных операторов, взаимодействующих с клиентами, поиска контекстуального материала в решениях для управления знаниями и многого другого. Продвинутое машинное обучение включает в себя модели глубокого обучения, основанные на подобии биологическим нейронным связям, существующим в мозге человека.
- Обработка естественного языка — функция, которая позволяет компьютерам понимать смысл текстовых или голосовых команд. Эта технология используется для усовершенствования взаимодействия человек-компьютер и лучшего понимания человеческого языка компьютером. Обработка естественного языка — необходимая составляющая разговорных приложений для самообслуживания. Например, она используется для обработки устных команд, отданных интеллектуальным виртуальным операторам, виртуальным ассистентам, с которыми работает персонал, или голосовому меню. Эта технология также используется для анализа тональности при распознавании текста в электронных письмах, чатах, контенте из социальных сетей или иных текстовых взаимодействиях. Более продвинутая обработка естественного языка может «научиться» учитывать контекст, считывать сарказм, юмор и множество других человеческих эмоций.
- Понимание естественного языка — это компонент обработки естественного языка, позволяющий компьютеру понимать устную речь или письмо. Понимание естественного языка анализирует грамматическую структуру или синтаксис предложения, а также семантику, чтобы определить значение и сформулировать уместные ответы.
- Нейронные сети — компьютерные модели, за основу которых взяты биологические связи в мозге человека. С помощью глубокого обучения нейронные сети решают задачи, которые слишком сложны для традиционного компьютерного программирования. Существует много видов нейронных сетей, которые обладают различными сильными сторонами и потому используются для разных задач, таких как распознавание изображений, трансформация письменной или устной команды в изображение или распознавание речи и почерка. Все эти возможности часто применяются в биометрических приложениях.
- Глубокие нейронные сети — это нейронные сети, состоящие из множества скрытых уровней. В отличие от нейронных сетей, которые весьма ограниченны и нуждаются в специфических данных и алгоритмах, глубокие нейронные сети могут решать более сложные задачи, потому что они умеют анализировать и трансформировать данные и «мыслить» более нестандартно. Глубокие нейронные сети непрерывно обучаются без какого-либо вмешательства со стороны человека и автоматически применяют полученные знания для решения новых задач.
- Предиктивная аналитика — это использование машинного обучения, интеллектуального анализа данных и техник статистического анализа, для аналитики полученных ранее и получаемых в настоящий момент данных, что позволяет идентифицировать отношения, паттерны и тенденции. На основании таких данных можно построить предиктивную модель, которая спрогнозирует вероятность определённого события и предрасположенность к определённому образу действий, а также их потенциальное влияние. Предиктивная аналитика может помочь контакт-центрам персонализировать клиентский опыт, предугадывая нужды каждого клиента и затем следуя рекомендациям по предпочтительному следующему действию, подключая оператора или делая клиенту предложение, выгодное как для него, так и для компании. Предиктивная аналитика часто используется, чтобы понять настрой клиента, предсказывая уровень удовлетворённости или NPS во время цифровых и голосовых взаимодействий, основываясь на результатах похожих взаимодействий в прошлом. Она также используется для прогнозирования уровня качества, основываясь на оценках заданного числа схожих взаимодействий.
- Робототехника — это технологии разработки и сборки физических или программных роботов. Роботизация процессов — это ПО, работающее на базе ИИ, которое использует машинное обучение и другие технологии для автоматизации обработки задач, инициации действий и взаимодействия с другими системами или работниками компании. Это ПО имитирует процессы, которые совершают «живые» сотрудники, и его можно научить адаптироваться к изменяющимся условиям, непривычным событиям и новым ситуациям. Роботизация процессов, протекающая под наблюдением человека, «работает» совместно с людьми, обеспечивая их подсказками в режиме реального времени и автоматизируя их некоторые действия. Роботизация процессов без привлечения человека автоматизирует процессы, ранее выполнявшиеся вручную.
Существует ещё множество технологий ИИ, которые участвуют в модернизации контакт-центров, и множество терминов, описывающих различные аспекты ИИ. Об этом мы расскажем в одной из следующих публикаций.
Правила против ИИ
На протяжении десятилетий многие поставщики утверждали, что их приложения для контакт-центров включают в себя технологии ИИ, но только сейчас стало понятно, что это было не так. Первое решение для контакт-центров, предположительно использовавшее ИИ, появилось в 80-е года прошлого столетия. Это было управлением знаниями. Некоторые люди считали, что управление знаниями основано на ИИ, потому что в этом решении присутствует сложный набор правил, используя которые оно идентифицирует и рекомендует релевантный контент в ответ на поисковой запрос. Удивительно, но многие представители отрасли не считают управление знаниями работающим на базе ИИ решением по этой же самой причине. Спор об этом идёт до сих пор, распространившись на всё научное сообщество, которое ищет ответ на вопрос «Является ли следование правилам признаком искусственного интеллекта?». Эти технологии используют сложные правила и алгоритмы, чтобы прийти к предопределённому результату и не обучаются самостоятельно — люди решают, какие изменения надо внести, и создают новые правила, чтобы обновить решение. С увеличением числа правил и повышением их сложности людям становится всё труднее создавать новые правила, которые не будут противоречить старым. В отличие от этого «обучающийся ИИ» использует статистические модели, чтобы определить результаты, которые не определены заранее. Эти технологии базируются на машинном обучении, которое использует большое количество данных для поиска паттернов и рекомендации обновлений или, в случае машинного обучения без учителя, для внесения изменений без участия человека. Основываясь на собственных исследованиях, эксперты в индустрии, пришли к выводу, что неспособность обучаться/улучшать/оптимизировать обозначает, что правила, какими бы сложными они не были, не являются ИИ. И хотя различия во мнениях касательно этого вопроса до сих пор сохраняются, первые разработки сложного суждения на основе правил, несомненно, были шагом в правильном направлении. Современные технологии ИИ на много поколений опережают первые приложения, работавшие на основе правил. Решения на основе правил, которые не будут преобразованы в способный к обучению ИИ, не будут конкурентоспособными в будущем.
В настоящем материале мы будем рассматривать приложения на основе ИИ, которые способны становится «умнее» самостоятельно, без дополнительного программирования, а не решения на основе правил. Например, хотя многие решения для интерактивных голосовых меню, предлагаемые на рынке, используют как продвинутые алгоритмы и правила, чтобы идентифицировать «правильные» ответы на запросы клиентов, так и целый ряд приложений на основе ИИ, включая автоматическое распознавание речи, обработку и понимание естественного языка и многое другое, их основная система остаётся основанной на правилах. Таким образом, мы рассматриваем не интерактивные голосовые меню, а более сложные приложения — интеллектуальных виртуальных операторов, которые целиком работают на способном к обучению ИИ.
Информация о том, что рассматриваемые нами в данном материале решения основаны на технологиях или платформе ИИ, получена от разработчиков. Если разработчики добавили один и более модулей, использующих самообучающиеся технологии, это ещё не значит, что основные компоненты решения работают на базе ИИ, хотя это — хороший первый шаг. И даже если на базе ИИ работает только маленькая часть решения, это не значит, что продукт неэффективно делает то, что делал на протяжении многих лет, а, возможно, десятилетий.
Компании, желающие приобрести решения, использующие ИИ, должны понять, как на самом деле работает «магия ИИ», чтобы убедиться в том, что приложение отвечает не только текущим нуждам организации, но и будет соответствовать им в будущем. Эксперты отрасли рекомендуют компаниям, ищущим системы и приложения для контакт-центров, как следует разобраться в технологиях (и проанализировать функционал), даже если решения облачные, а поставщик уверяет, что об этом можно не беспокоиться. Вы должны понимать, как работает приложение и действительно ли оно опирается на ИИ, который способен непрерывно адаптироваться и самосовершенствоваться, или же перед вами приложение на основе правил, полагающееся на человека, который должен находить возможности для улучшения его работы. Сейчас отличное время, чтобы покупать новые, инновационные решения для контакт-центров. Также разумно приобретать облачные приложения, так как в них инновации становятся доступными пользователям в режиме реального времени.
Место автоматизации в мире ИИ
Автоматизация и ИИ — две разные, но дополняющие друг друга технологии. Сочетание автоматизации с ИИ может приносить отличные результаты, так как ИИ делает автоматизацию «умной», а автоматизация позволяет ИИ применять свой «разум» к решению бизнес-задач. Такое сочетание технологий улучшает клиентский опыт и повышает вовлечённость работников, позволяя принимать правильные решения с первой попытки. Интеллектуальные решения для автоматизации, как часто называют приложения для автоматизации, работающие на базе ИИ, могут решать такие задачи клиентов, как внесение изменений в профиль и выполнение запросов, с минимальным вмешательством специалистов, освобождая их время от повторяющихся, рутинных задач. Таким образом, повышается продуктивность контакт-центров и уменьшаются операционные затраты.
Контакт-центры используют решения для автоматизации рабочих процессов уже почти 40 лет. Сейчас отличие заключается в том, что в приложения, автоматизирующие рабочие процессы, «вшит» ИИ, который позволяет принимать разумные решения без привлечения «живых» работников. (Раньше приложения для автоматизации рабочих процессов использовались в контакт-центрах в основном для того, чтобы все процессы проходили одни и те же этапы. Благодаря ИИ у этих приложений появилась когнитивная способность определять, каким образом лучше обработать каждый процесс). С течением времени, по мере того как система сталкивается с различными видами взаимодействий и запросов, её можно научить самостоятельно правильно выполнять последовательность процессов, либо с помощью человека, либо путём «наблюдения» за тем, что делают люди и повторения шагов самостоятельно.
В отличие от приложений для автоматизации рабочих процессов, которые выполняют определённую последовательность действий, решения для роботизации процессов интеллектуально автоматизируют выполнение отдельных задач внутри процесса. Приложения для роботизации процессов могут работать в двух режимах: под наблюдением человека, то есть приложение работает бок-о-бок с операторами на их компьютерах, или без наблюдения человека — в этом случае приложение полностью автоматизирует выполнение действия без привлечения работника. Цель — использовать роботизацию процессов, будь то с привлечением человека или без него, для быстрого и точного выполнения задачи с минимальным вмешательством со стороны человека. Контакт-центр — идеальное место для применения интеллектуальных решений по автоматизации, так как большая часть запросов и транзакций, которые сейчас совершают операторы, может быть автоматизирована частично или полностью.
Приложения для роботизации процессов усовершенствуются множеством технологий ИИ, что значительно увеличивает их вклад в деятельность компании. В то время как большинство инициатив по роботизации процессов в организациях начинаются с автоматизации относительно простых действий как в контакт-центре, так и по всей организации, решения, работающие на базе ИИ, применяются для действий с всё возрастающим уровнем сложности. Для отделов, не работающих с клиентами, автоматизация также крайне важна, особенно когда они обрабатывают запросы, присылаемые им контакт-центром/отделом, работающим с клиентами. Цель роботизации процессов — автоматизировать выполнение задач, которые надо выполнить по поручению клиента, вместо того, чтобы передать их работнику отдела, не работающего с клиентами. По ожиданиям многих признанных экспертов индустрии, роботизация процессов, работающая на базе ИИ, станет необходимой для большинства, если не для всех аспектов обслуживания клиентов.
Национальная Ассоциация Контактных Центров, беря за основу результаты собственных исследований рынка прогнозирует, что объём запросов на обслуживание, в основном приходящих через цифровые каналы, удвоится в следующие 2–3 года. Объём обслуживания клиентов значительно увеличится, и компании, которые хотят обеспечивать своим клиентам отличное, превосходное обслуживание, будут вынуждены полагаться на автоматизацию, чтобы эффективно справляться с увеличивающимся числом взаимодействий и продолжать получать выгоду. Иными словами, так как объём запросов будет увеличиваться, автоматизация станет жизненно необходимой для организаций, которые хотят обслуживать клиентов на уровне, который будет их удовлетворять.
Данные — ключ к успешному применению ИИ
В современных, передовых контакт-центрах по всему Миру сегодня используется более четырех десятков различных IT-решений, и поставщики каждого утверждают, что их приложение работает на базе ИИ. Но на самом деле, хотя на рынке действительно существует множество хороших решений, некоторые из которых применяются годами (и даже десятилетиями), лишь немногие обладают функционалом ИИ.
Ещё одним важным отличием решений, работающих на базе ИИ, является их подход к доступу к данным (или к предоставлению данных), необходимым каждому приложению для принятия решения о том, как выполнять задачи. Решения, работающие на базе ИИ, полагаются на крупные репозитории данных, в которых они находят паттерны, благодаря которым понимают, что должны делать. Данные, используемые решениями для клиентского опыта и контакт-центров, должны быть релевантные для конкретной цели и вертикали и содержать большой объём, часто миллионы, записей, к которым может обращаться приложение. А для того, чтобы решение, работающее на базе ИИ, «училось», этот репозиторий непрерывно должен пополняться новыми данными. По этой причине лучшей практикой считается обеспечить приложению, работающему на базе ИИ, доступ к разнообразным внутренним и сторонним ресурсам (данным).
Но для поддержания работы упомянутых репозиториев с данными и для поиска паттернов, необходимых каждому приложению, нужна большая вычислительная мощность. Именно поэтому подавляющее большинство решений, использующих ИИ, облачные. Это сильно облегчает их внедрение (компании могут разрабатывать и запускать в работу собственные решения и платформы на базе ИИ, но масштабировать такие решения и обеспечивать постоянный приток необходимых для их работы разнообразных данных очень дорого и сложно).
При выборе системы или платформы, работающей на базе ИИ, надо учитывать многие критерии, но первое, на что стоит обратить внимание — это необходимость обеспечить огромную библиотеку релевантных размеченных данных, которая впоследствии будет только расти. Не все репозитории с данными для ИИ одинаковы — большинство обладают определённой спецификой. Компаниям стоит приобретать решения, работающие на базе ИИ, у специализированных поставщиков, у которых есть достаточно большие репозитории с миллионами правильно размеченных записей, которые имеют отношение к области работы компании и которые постоянно обновляются и увеличиваются.
Роль ИИ в улучшении клиентского опыта
Согласно исследованиям рынка, проведённым Национальной Ассоциацией Контактных Центров, в течение последних лет главной целью контакт-центров является предоставление клиентского опыта максимально высокого качества. Но есть одна проблема — определение «клиентского опыта максимально высокого качества» постоянно меняется, а требования клиентов повышаются. Уровень обслуживания — важнейший аспект, благодаря которому компания может обогнать конкурентов, поэтому компании сильно мотивированы обслуживать клиентов лучше других, хотя в большинстве из них толком не знают, что конкретно это значит. Вот здесь на сцену выходит ИИ.
Без него у современных компаний не получится предоставлять клиентам высший уровень обслуживания. Определение «лучшего клиентского опыта» постоянно меняется, и чтобы идти в ногу с трансформирующимися запросам клиентов, компании должны использовать адаптивные и предиктивные интеллектуальные решения. Предиктивная аналитика, главнейшая технология ИИ, жизненно важна для будущего контакт-центров, так как именно благодаря ей у компаний и их ресурсов («живых» операторов и решений для самообслуживания) будет доступ к информации, необходимой для создания оптимизированного и персонализированного клиентского опыта во время каждого взаимодействия. Решения, работающие на базе предиктивной аналитики, будут давать компаниям доступ к данным и аналитике, необходимым для обработки каждого взаимодействия.
Национальная Ассоциация Контактных Центров рекомендует компаниям объявить 2023 год годом клиентского опыта, одобрить инвестиции и изменения, необходимые для того, чтобы приблизиться к главной цели — улучшению отношений со всеми существующими и потенциальными клиентами. Обслуживание клиентов сейчас считается главным конкурентным преимуществом, так как большинство продуктов или услуг не отличаются друг от друга. Первоклассный клиентский опыт — необходимая часть успеха для каждой компании, но фокус сместился с того, как его видит компания. Организации, которые хотят преуспеть, должны понимать, как их видят клиенты, что иногда бывает непросто и что нельзя измерить с помощью CSI или NPS. Только поняв, что от компании ожидают клиенты, руководство может начать вводить необходимые изменения, и решения, работающие на базе ИИ, будут незаменимы как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.
Цифровая трансформация важна, так как она даёт общее понимание того, как улучшить клиентский опыт, но она, тем не менее, остаётся всего лишь одним аспектом сложных взаимоотношений между клиентами и компаниями. Цифровая трансформация должна делать процессы быстрее и эффективнее, но единственный способ гарантировать, что предприятие покупает правильные системы, автоматизирует и трансформирует релевантные процессы, поддерживает самые главные каналы и предоставляет действительно нужные возможности самообслуживания — это прислушиваться к клиентам.
И хотя смотреть на компанию с точки зрения покупателя и проводить цифровую трансформацию — это два разных процесса, руководители должны понимать, что они оба невозможны без вовлечённых сотрудников, обладающих необходимыми инструментами. Клиентские службы, включая, разумеется контакт-центры — это незаменимые подразделения, работающие непосредственно с клиентами, которые нуждаются в точно выверенной пропорции людей и технологий, чтобы обеспечивать должный уровень обслуживания. Компании, которые хотят преуспеть сегодня, должны создать позитивную и гибкую рабочую среду, приносящую профессиональное удовлетворение. Только так можно привлекать и удерживать хороших сотрудников. Сейчас, когда на рынке труда все контакт-центры испытывают огромные трудности с текучкой, с привлечением новых сотрудников, способность обеспечить желаемый клиентский опыт напрямую связана с репутацией хорошего работодателя.
Как компаниям учитывать всё, что происходит с ними, их клиентами, партнёрами, цепочкой поставок и миром в целом, и использовать эту информацию, чтобы стать ещё более успешными? Ответ звучит как «пересмотреть и переделать каждый аспект бизнеса, учитывая текущие реалии и предпочтения клиентов». В рамках этой трансформации они должны запустить механизм, который будет идентифицировать возможности для дальнейшего усовершенствования клиентского опыта и пользоваться ими, так как это — единственный способ оставаться среди лидеров в своей отрасли. И прийти к успеху поможет не что иное, как решения, работающие на базе ИИ.
Продолжение о роли и месте решений ИИ в КЦ, о приложениях, использующихся в контакт-центрах, работающих на базе ИИ, в следующей статье...