Глобальные данные показывают значительное изменение в производительности контакт-центров благодаря появлению генеративного искусственного интеллекта. Согласно отчету о ключевых показателях производительности контакт-центров Talkdesk Global Contact Center Key Performance Indicator (KPI), внедрение технологий искусственного интеллекта в секторах кастомер-экспириенс (CX) в 2023 году не только соответствует растущим требованиям, но и подняло качество обслуживания на новый уровень.
Объем входящих звонков возрос на 21% в 2023 году, однако уровень обслуживания остался стабильным, благодаря эффективности искусственного интеллекта. Компании, использующие искусственный интеллект, испытывают сокращение времени ответа на запросы клиентов и более эффективный процесс для сотрудников службы поддержки.
Исследование предлагает действенные рекомендации для руководителей контакт-центров, стремящихся оценить свою деятельность по сравнению с отраслями и регионами. Оно подчеркивает важность адаптивных стратегий в улучшении кастомер-экспириенс. Имея за плечами полгода данных, с момента начала преобразования ландшафта обслуживания клиентов генеративным ИИ, исследование подчеркивает роль ИИ в поддержке бизнеса при управлении увеличивающимися объемами взаимодействия с клиентами.
Talkdesk®, Inc., мировой лидер в области решений по кастомер-экспириенс, поддерживаемых технологией ИИ, представила свежую версию своего отчета о ключевых показателях. Это ежегодное обновление свидетельствует о приверженности компании инновациям в области CX и предоставляет критически важные данные для сравнения с отраслями и тактик улучшения производительности.
С учетом постоянно изменяющихся требований к обслуживанию клиентов, интеграция искусственного интеллекта стала катализатором эффективности и удовлетворения в сложной экосистеме контакт-центров.
Ключевые вопросы и ответы:
1. Как искусственный интеллект улучшил время ответа в контакт-центрах?
ИИ способствует улучшению времени ответа автоматизацией рутинных задач, обеспечивая быстрый доступ к данным клиентов для персонализированной помощи и используя машинное обучение для предвосхождения проблем клиентов.
2. Какие метрики используются для измерения улучшений уровня обслуживания в контакт-центрах?
Обычные метрики включают в себя среднее время ответа, общее время обработки запроса, процент решений с первого звонка и оценки удовлетворенности клиентов.
3. Существует ли оппозиция или скептицизм относительно ИИ в контакт-центрах?
Существует некоторый скепсис вокруг влияния ИИ на рабочие места человеческих агентов, а также возрастают опасения по поводу защиты данных и неперсональности автоматизированных систем.
Ключевые вызовы и противоречия:
— Утрата рабочих мест: Существуют опасения, что ИИ может заменить человеческих работников, что приведет к потере рабочих мест в отрасли контакт-центров.
— Безопасность данных: Внедрение ИИ требует обращения с большим объемом персональных данных, вызывая опасения о защите данных и конфиденциальности.
— Качество взаимодействия: Хотя ИИ может эффективно обрабатывать базовые запросы, у клиентов может быть негативное отношение к отсутствию настоящего человеческого общения при сложных проблемах.
— Предвзятость ИИ: Системы ИИ могут унаследовать предвзятость на основе данных обучения, что может привести к несправедливому обращению с некоторыми демографиями клиентов, если это не контролируется тщательно.
Преимущества:
— Повышенная эффективность: ИИ может обрабатывать несколько запросов одновременно, сокращая время ожидания и освобождая человеческих агентов для более сложных задач.
— Снижение издержек: Со временем ИИ может снизить операционные издержки за счет автоматизации рутины и уменьшения потребности в большой рабочей силе.
— Однородное обслуживание: ИИ предлагает однородные ответы на запросы клиентов, обеспечивая равномерное качество обслуживания, не подверженное человеческим факторам, таким как настроение или усталость.
Недостатки:
— Отсутствие эмпатии: ИИ не может воспроизвести эмпатию и сложные навыки решения проблем, присущие человеческому агенту.
— Начальные затраты: Внедрение технологии ИИ требует значительных начальных инвестиций в технологию и обучение.
— Технические сбои: Системы ИИ могут периодически сталкиваться с сбоями или недоразумениями, что может привести к недовольству клиентов.
Для получения дополнительных исследований в области новых технологий в обслуживании клиентов и ИИ, вы можете посетить следующие ссылки:
— Gartner для отчетов о технологиях обслуживания клиентов и поддержки.
— Forrester за исследованиями различных приложений ИИ в кастомер-экспириенс.
Пожалуйста, обратите внимание: всегда проверяйте действительность URL-адресов перед посещением, поскольку они могут измениться.
The source of the article is from the blog dk1250.com