Sobald die Interaktion beginnt, können wir Daten und künstliche Intelligenz nutzen, um die Stimmung und Kundenstimmung zu messen. Und im Verlauf der Interaktion kann ein Agent eine Benachrichtigung von seinem Vorgesetzten erhalten, die besagt: „Hier sind ein paar verschiedene Dinge, die Sie tun können, um diesen Anruf zu verbessern.“ Oder: „Hey, in unserer Coaching-Sitzung haben wir darüber gesprochen, einfühlsamer zu sein, und das bedeutet das für diesen Kunden.“ Geben Sie also spezifische Aufforderungen, um die Interaktion in Echtzeit zu verbessern.
Ein weiteres Beispiel, mit dem Vorgesetzte ebenfalls belastet sind: Sie haben normalerweise ein großes Team von bis zu 20, manchmal 25 verschiedenen Agenten, die alle gleichzeitig Anrufe tätigen.
Und für Vorgesetzte ist es schwierig, den Überblick darüber zu behalten, wer an welcher Interaktion mit welchem Kunden beteiligt ist. Und ist diese Eskalation wichtig, oder welcher ist der wichtigste Ort? Weil wir immer nur an einem Ort sein können. So sehr wir auch versuchen, mit moderner Technologie viele Dinge zu erledigen, können wir nur eines auf einmal wirklich gut machen.
So können Vorgesetzte eine Benachrichtigung darüber erhalten, welche Anrufe eskaliert werden müssen und wo sie ihren Agenten am besten unterstützen können. Und sie können auch gleichzeitig sehen, wie ihre Teams abschneiden.
Sobald der Anruf beendet ist, kann künstliche Intelligenz beispielsweise die Interaktion zusammenfassen. Während einer Kontextinteraktion nehmen Agenten viele Informationen auf. Und es ist schwierig, das dann zu entschlüsseln, und ihr nächster Anruf wird sehr schnell eingehen. So kann künstliche Intelligenz eine Zusammenfassung dieser Interaktion erstellen, anstatt dass der Agent Notizen schreiben muss.
Und das ist eine enorme Verbesserung, weil es das Erlebnis für die Kunden verbessert. Wenn sie das nächste Mal anrufen, wissen sie, dass diese Notizen an den Agenten weitergeleitet werden und der Agent sie verwenden kann. Auch die Agenten wissen dies zu schätzen, da es für sie schwierig ist, die sehr komplizierten Kurzfassungen wie im Gesundheitswesen zum Beispiel alle unterschiedlichen Kodierungsnummern für verschiedene Arten von Verfahren oder den Leistungserbringer oder mehrere Leistungserbringer oder Leistungserklärungen zusammenzufassen das alles kurz und bündig, bevor sie ihren nächsten Anruf entgegennehmen.
Ein Tool zur automatischen Zusammenfassung erledigt dies automatisch auf der Grundlage des Gesprächs und spart den Agenten bis zu einer Minute Notizen nach dem Anruf, spart Unternehmen aber auch mehr als 14 Millionen US-Dollar pro Jahr für 1.000 Agenten. Das ist großartig, aber die Agenten wissen es zu schätzen, denn 85 % von ihnen mögen nicht alle ihre Desktop-Anwendungen. Sie verwalten viele Anwendungen. Künstliche Intelligenz hilft also bei diesen Anrufzusammenfassungen.
Es kann auch bei der nachträglichen Berichterstattung hilfreich sein, um zu sehen, wie sich alle Anrufe entwickeln. Gibt es eine hohe oder eine niedrige Stimmung? Und auch im Qualitätsmanagementaspekt der Leitung eines Contact Centers wird jeder einzelne Anruf auf Compliance, Begrüßung und die Art und Weise, wie der Agent den Anruf gelöst hat, bewertet. Und eine der großen Herausforderungen im Qualitätsmanagement ohne künstliche Intelligenz besteht darin, dass es sehr subjektiv ist.