Apa yang dimaksud dengan AI pusat kontak?

Organisasi semakin banyak menggunakan AI sebagai solusi manajemen tenaga kerja untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Pusat kontak yang didukung AI mengotomatiskan kemampuan perusahaan untuk menyelesaikan masalah pelanggan dasar sambil membebaskan profesional layanan pelanggan untuk mengelola interaksi pelanggan yang lebih maju.

Pengalaman layanan pelanggan yang modern berarti memberi pelanggan kemampuan untuk menggunakan opsi layanan mandiri untuk mendapatkan jawaban cepat. Misalnya, pelanggan mungkin tidak ingin menunggu untuk berbicara dengan agen langsung jika mereka bisa mendapatkan jawaban lebih cepat melalui chatbot. Teknologi AI dapat membantu mengoptimalkan setiap titik kontak dukungan pelanggan dalam perjalanan pelanggan.

Selain itu, panggilan layanan pelanggan mahal untuk dikelola. Perkiraannya bervariasi, tetapi setiap panggilan pelanggan dapat menghabiskan biaya beberapa dolar¹ untuk tenaga kerja dan sumber daya.

Solusi pusat kontak yang didukung oleh AI melibatkan dua fungsi terpisah. Salah satunya adalah menghilangkan tugas-tugas yang memakan waktu dari agen manusia sehingga mereka dapat fokus pada isu-isu yang lebih besar yang memerlukan perhatian mereka. Yang lainnya melibatkan agen manusia yang menggunakan AI generatif di pusat panggilan untuk mencari jawaban dan mendapatkan jawaban yang disarankan. Melakukan hal itu akan meningkatkan kinerja agen dan kemungkinan besar berujung pada peningkatan kepuasan karyawan.

Layanan pelanggan telah melampaui fungsi bisnis lainnya sebagai prioritas AI generatif utama para CEO. Karena semakin banyak organisasi memprioritaskan operasi pusat kontak yang didorong oleh AI mereka, keunggulan kompetitif muncul bagi organisasi yang paling baik menggabungkan agen manusia dengan teknologi AI generatif.

Beberapa alasan pusat kontak untuk merangkul platform dan teknologi AI meliputi:

Menggantikan tugas-tugas manual dan berulang: Organisasi telah menggunakan chatbot layanan pelanggan dan agen virtual selama beberapa waktu, tetapi organisasi baru sekarang dapat menerapkan teknologi didukung AI yang menggunakan AI percakapan. AI percakapan menggunakan data pelanggan, machine learning, dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengenali ucapan manusia dan input teks, yang pada gilirannya, dapat digunakan untuk merespons dengan bahasa yang sama.

Mendukung remediasi waktu nyata: Agen pusat kontak tidak perlu lagi berpegang pada skrip statis yang tidak mempertimbangkan kebutuhan spesifik individu. Memberi karyawan pusat kontak akses ke dasbor didukung AI generatif dapat meningkatkan efisiensi agen dan mengurangi jawaban yang salah atau cacat. Hal itu menciptakan peluang bagi perwakilan untuk mengobrol dengan pelanggan dengan lebih percaya diri, karena mengetahui bahwa mereka memiliki informasi real-time sebanyak mungkin.

Memanfaatkan aspek lain dari bisnis: Alat intelijen bisnis dapat menggunakan API untuk menarik data layanan pelanggan untuk membuat keputusan yang lebih tepat tentang keputusan produk dan pemasaran. AI, khususnya NLP, dapat mengambil transkrip panggilan dan mengidentifikasi insight yang dapat ditindaklanjuti yang dapat membantu tim produk dan pemasaran. Data tersebut dapat ditambahkan ke manajemen hubungan pelanggan (CRM) atau basis data intelijen bisnis. Contohnya, banyak orang yang mengalami masalah dengan penyiapan perangkat, mungkin menyiratkan bahwa petunjuk produk tidak jelas. Orang-orang yang terus menekan tombol yang salah pada sebuah produk mungkin menyarankan kepada tim produk bahwa mereka harus mempertimbangkan desain yang direvisi.

Menciptakan transisi omnichannel yang mulus: Banyak pelanggan yang memulai dengan alat layanan mandiri pada akhirnya perlu berbicara dengan perwakilan langsung. Melengkapi karyawan dengan informasi yang tepat sehingga pelanggan tidak perlu mengulanginya dapat menjadi pembeda antara pelanggan yang senang atau kecewa. Sebuah studi Gartner² menemukan bahwa hampir dua dari tiga pelanggan yang mengalami transisi mulus dari layanan mandiri ke agen langsung akan kembali ke layanan mandiri di lain waktu.

Menciptakan perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi: AI pusat kontak dapat membuat alur kerja yang dengan mudah menggali percakapan sebelumnya dan kebutuhan pelanggan tertentu. Data ini memungkinkan AI dan agen manusia untuk memberikan jawaban yang lebih spesifik dan bermanfaat kepada pelanggan.

Mendukung analisis prediktif: Organisasi dapat menggunakan AI untuk menganalisis data historis guna memprediksi kemungkinan peningkatan volume panggilan di masa mendatang. Ia juga dapat mengantisipasi masalah mana yang memerlukan perhatian lebih berdasarkan pertanyaan pelanggan yang muncul.

Ada beberapa cara pusat kontak menggunakan AI untuk meningkatkan kemanjuran dan efisiensi operasi mereka.

Chatbot yang berhadapan langsung dengan pelanggan: Organisasi dapat mengurangi tekanan pada pusat panggilan dengan mengizinkan pelanggan untuk mengirimkan pertanyaan mereka ke bot yang didukung AI dan agen virtual yang memberikan respons cerdas. Jenis interaksi pelanggan yang didukung AI ini mengurangi tekanan pada perwakilan pusat panggilan dengan menangani pertanyaan sederhana secara online.

Respons suara interaktif (IVR): Organisasi dapat menggunakan teknologi sistem telepon otomatis yang disebut IVR di mana penelepon meminta informasi yang menggunakan input suara atau menu. Teknologi ini secara historis menggunakan antarmuka dual-tone multifrequency (DTMF) untuk menghasilkan pesan yang telah direkam sebelumnya atau teknologi text to speech. AI, khususnya NLP dapat meningkatkan berbagai cara penelepon dapat berinteraksi dengan komputer di telepon. Sistem IVR yang digerakkan oleh AI dapat lebih memahami dan menanggapi pertanyaan secara real time.

Intelligent call routing (ICR): Organisasi memerlukan cara untuk mengirim panggilan tertentu ke perwakilan layanan pelanggan yang tepat atau melanjutkan layanan dengan IVR atau kebutuhan otomatis lainnya. Sistem ICR menggunakan algoritma yang dilatih berdasarkan detail penelepon untuk mengirimkan permintaan ke agen yang tepat. Hal ini bisa sangat berharga bagi organisasi yang memiliki layanan atau produk khusus, di mana agen tertentu melatih area fokus tertentu. Perwakilan pertama dapat membantu pelanggan di telepon tanpa perlu memindahkannya ke perwakilan lain.

Analisis sentimen pelanggan: AI dapat membantu organisasi untuk lebih memahami perasaan pelanggan terhadap produk atau layanan mereka. AI dapat membantu memahami bahasa yang digunakan dalam interaksi pelanggan untuk mengetahui apakah pelanggan merasa frustrasi atau senang dengan dukungan yang mereka terima. Organisasi dapat menganalisis semuanya, termasuk media sosial, email, formulir masukan, transkrip percakapan telepon pelanggan, ulasan online, dan komentar yang ditinggalkan di basis pengetahuan. Analisis sentimen membantu organisasi memberikan pengalaman pelanggan yang hebat dan meningkatkan reputasi merek mereka.

Bantuan agen waktu nyata: Teknologi ini menarik informasi dari percakapan pelanggan secara real-time melalui analisis ucapan atau NLP, memberikan informasi penting kepada perwakilan layanan pelanggan. Misalnya, pelanggan dapat mendiskusikan suatu masalah dengan pengaturan yang telah muncul di masa lalu. Alat AI dapat mengidentifikasi keluhan umum dan memberikan panduan tentang masukan apa yang telah membantu di masa lalu.

AI membantu organisasi memenuhi kebutuhan bisnis di seluruh perusahaan, dan pengalaman pelanggan tidak berbeda. Ada beberapa manfaat utama yang dapat diwujudkan oleh pusat kontak dengan menggunakan AI.

Meningkatkan kepuasan pelanggan: Hampir 90% pelanggan menghargai pengalaman yang diberikan perusahaan sama pentingnya dengan produk atau layanan, menurut Salesforce³ (tautan berada di luar ibm.com). Organisasi yang berinvestasi dalam teknologi AI harus mengharapkan peningkatan dalam metrik utama seperti skor kepuasan pelanggan (CSAT). Skor CSAT yang baik seringkali dapat menunjukkan bahwa penawaran layanan pelanggan memenuhi kebutuhan pelanggan.

Meningkatkan efisiensi operasional: Organisasi yang menggunakan AI di pusat kontak merampingkan cara mereka memenuhi kebutuhan pelanggan. Meningkatkan produktivitas agen berarti bahwa organisasi dapat menjawab lebih banyak pertanyaan dasar konsumen dengan lebih cepat dan memungkinkan karyawan untuk fokus pada hal-hal yang lebih penting atau rumit.

Mendorong kepuasan karyawan: Meningkatkan pengalaman agen kemungkinan besar akan meningkatkan kepuasan kerja secara keseluruhan; untuk bisnis saat ini, pendekatan ini mencakup penggunaan alat bantu AI untuk melakukan pekerjaan mereka dengan lebih baik. Selain itu, organisasi dapat menggunakan AI untuk menghapus tugas manual yang tidak perlu dari beban kerja karyawan.

Mengurangi waktu tunggu: Pusat panggilan yang didukung AI cenderung menyelesaikan masalah lebih cepat, baik melalui otomatisasi atau agen yang lebih efektif. Dengan mengurangi rata-rata waktu penanganan, pelanggan menjadi lebih bahagia, karyawan menghadapi skenario yang tidak terlalu menegangkan, dan organisasi dapat menyelesaikan lebih banyak permintaan bantuan.

Mengurangi volume panggilan: Menawarkan cara-cara kepada pelanggan untuk menyelesaikan masalah layanan pelanggan secara online tanpa harus berbicara dengan perwakilan pelanggan akan mengurangi volume panggilan. Itu berarti lebih banyak orang menyelesaikan masalah kecil mereka secara online. Panggilan yang tersisa adalah pelanggan dengan masalah yang lebih besar, dan mereka menunggu lebih sedikit waktu untuk berbicara dengan agen layanan pelanggan.

Menghilangkan churn pelanggan: Panggilan ke pusat kontak dapat memperkuat atau membahayakan hubungan dengan pelanggan. Pelanggan yang mendapatkan jawaban atas pertanyaan mereka dengan cepat dan tepat cenderung akan tetap setia pada perusahaan tempat mereka membeli.