Maschinelles Lernen ist die Zukunft von Contact Centern

Der Einsatz von maschinellem Lernen in Contact Centern wird die Spielregeln verändern.

Unternehmen müssen diese Technologie nutzen, um den Umgang mit Contact Centern für bereits unzufriedene Kunden weniger mühsam zu gestalten.

Der Erfolg eines Contact Centers hängt hauptsächlich von zwei wichtigen Leistungsindikatoren ab – der durchschnittlichen Anrufbearbeitungszeit (AHT) und der Kundenzufriedenheitsbewertung. Das bedeutet, dass nicht nur jeder Anruf schnell bearbeitet werden muss, sondern auch das Problem des Anrufers dauerhaft gelöst werden muss, um Rückrufe oder Eskalationen zu vermeiden. In schwierigeren Zeiten, beispielsweise während einer Pandemie, wird dies noch schwieriger. Maschinelles Lernen und kognitive Automatisierung können zur Lösung dieser Probleme beitragen und es Contact Centern ermöglichen, Kundenbeschwerden und -probleme schneller und effizienter zu bearbeiten. Die Anwendung von maschinellem Lernen auf CRM-Systeme kann die Zukunft von Contact Centern positiv verändern.

1. Reduzieren Sie die Anrufbearbeitungszeit

Eines der Dinge, die Kunden am meisten hassen, wenn sie das Kundendienstcenter anrufen, ist die lange Wartezeit. Lange Wartezeiten sind für Anrufer frustrierend und geben ihnen möglicherweise das Gefühl, dass ihre Zeit nicht respektiert wird. Diese Situation kann dazu führen, dass Kunden die Produkte oder Dienstleistungen des Unternehmens nicht mehr nutzen, einfach weil sie nicht bereit sind, lange auf eine Antwort eines Kundendienstmitarbeiters zu warten. Studien zeigen, dass lange Wartezeiten die Menschen insgesamt jedes Jahr Hunderte Milliarden Dollar kosten. Aus geschäftlicher Sicht bedeutet dies einen Produktivitätsverlust eines Unternehmens von etwa 900 US-Dollar pro Mitarbeiter.

Der Einsatz von Sprach-Chatbots und Text-Chatbots hat Unternehmen dabei geholfen, die Effizienz ihres Kundenservices erheblich zu verbessern. Sprach-Chatbots können beispielsweise sofort mit Kunden interagieren und so die Wartezeiten bei Anrufen verkürzen. Sie nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Kundenprobleme zu verstehen und sind in der Lage, einfache Kundenunzufriedenheiten oder -anfragen zu bearbeiten, beispielsweise die Korrektur von Fehlern in einer Buchung oder das Hinzufügen zusätzlicher Dienstleistungen. Bei komplexeren Problemen kann das System Anrufe an Fachexperten weiterleiten, um sicherzustellen, dass Kunden zeitnah eine Lösung erhalten. Das Contact Center der Zukunft wird stärker auf diese Technologien angewiesen sein, um die Kundenzufriedenheit und Reaktionsfähigkeit zu verbessern. Durch die Integration von Sprach- und Text-Chatbots können Unternehmen die Bedürfnisse ihrer Kunden besser erfüllen, die Geschäftseffizienz verbessern und die Verbindung zwischen Kunden und ihren Marken stärken.

2. Das Kundenerlebnis verbessern

Die Kundendienstmitarbeiter an diesen Orten können bei der Kommunikation mit internationalen Kunden auf Sprach- und Akzentbarrieren stoßen, was zu einer langsamen Anrufbearbeitung und Problemlösung führt. Mithilfe der NLP-Technologie können Sprach-Chatbots Sprach- und Akzentbarrieren überwinden, Kundenbedürfnisse und -probleme effektiv verstehen und die Effizienz und Qualität des Kundenservice verbessern.

Kunden sind oft frustriert und ungeduldig, wenn sie während eines Anrufs immer wieder Fragen stellen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Kundenservice kann die Problemerkennung und -lösung beschleunigen und die Kundenzufriedenheit verbessern. Der Einsatz dieser Technologie kann dazu beitragen, dass Kunden schneller die Hilfe erhalten, die sie benötigen, und ihr Gesamterlebnis und die Anerkennung von Diensten verbessern.

Zukünftige Kundendienstzentren werden in der Lage sein, die Effizienz und Geschwindigkeit der Kommunikation zu verbessern, indem sie Technologien der künstlichen Intelligenz in die Kommunikation des Kundenbeziehungsmanagements integrieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinelles Lernen ist die Zukunft von Contact Centern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!