機器學習在聯絡中心的應用將改變遊戲規則。
企業必須利用這項技術，讓已經感到不滿的客戶在與聯絡中心打交道時不再那麼乏味。
一個聯絡中心的成功與否主要取決於兩個關鍵績效指標－平均呼叫處理時間(AHT)和客戶滿意度評分。這意味著每通電話不僅需要快速處理，還要永久解決來電者的問題，避免回電或升級。在挑戰較大的時期，如大流行期間，這變得更加困難。機器學習和認知自動化能夠幫助解決這些問題，讓聯絡中心更快、更有效地處理客戶申訴和問題。在CRM系統中應用機器學習可以積極改變聯絡中心的未來發展。
客戶在致電客服中心時最討厭的事情之一是長時間的等待。對來電者來說，漫長的等待時間讓人感到沮喪，可能會讓他們覺得自己的時間沒有被尊重。這種情況可能導致客戶放棄使用該組織的產品或服務，只是因為他們不願意花很長時間等待客服人員的回應。研究顯示，長時間的等待導致人們每年遭受數千億美元的集體損失。從商業角度來看，這顯示組織每位員工的生產力損失約為900美元。
語音聊天機器人和文字聊天機器人的部署在很大程度上幫助企業提高客戶服務效率。例如，語音聊天機器人可以立即與客戶互動，從而縮短通話等待時間。它們使用自然語言處理（NLP）來理解客戶問題，並能夠處理簡單的客戶不滿或要求，例如修改預訂中的錯誤或添加額外的服務。對於更複雜的問題，系統可以將通話轉接給主題專家，以確保客戶得到及時的解決方案。未來的聯繫中心將更依賴這些技術，以提高客戶滿意度和回應速度。透過整合語音和文字聊天機器人，企業能夠更好地滿足客戶需求，提升業務效率，並加強客戶與品牌之間的聯繫。
一些組織的聯絡中心設於離岸地區，這些地方的客戶服務代理可能在與國際客戶交流時遇到語言和口音的障礙，導致呼叫處理和問題解決變得緩慢。 NLP技術使語音聊天機器人能夠跨越語言和口音障礙，有效地理解客戶的需求和問題，並提高了客戶服務的效率和品質。
當客戶在通話中不斷重複自己的問題時，通常會感到沮喪和不耐煩。人工智慧在客戶服務中的運用能夠加快問題識別和解決的速度，提高客戶滿意度。這種技術的應用可以幫助客戶更快獲得所需的幫助，提升客戶對服務的整體體驗和認可。
未來的客服中心將能透過整合人工智慧技術到客戶關係管理通訊中，提升溝通的效率和速度。
以上是機器學習是聯絡中心的未來的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
