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呼叫中心自動化取得進展,但尚待NLP技術成熟

       利用自然語言處理的呼叫中心語音技術改善了CRM和語音分析,更好的為客戶服務,但盲點阻礙了進展。

  在這十年的大部分時間里,呼叫中心自動化的努力包括語音技術,集中在語音分析上,以便監測座席與客戶的互動。這種情況正在改變。
  新的語音工具提供了通過語音接口啟動CRM聯絡的能力,比如Google Home和Amazon Echo。他們還可以通過對傳統消費者調查的語音分析來發現客戶體驗的新見解,甚至可能在未來取代它們。
  但這些聲音工具只能起到一定的作用,因為軟件供應商和他們的客戶在等待更好的自然語言處理(NLP)技術的支持。
  “這是一個真正被接受的場景--你和你的車交談,你和你的手機通話,”約翰·約瑟夫(John Joseph)說,他是一家總部位于新罕布什爾州曼徹斯特的公司Scribe Software的首席執行官,這是一家致力于CRM數據集成的企業。他的團隊今年五月在波士頓Salesforce世界巡回展上展示了一個Salesforce-Amazon的Echo實現,可以支持語音激活的報告生成。
  他說:“在自然語言(處理技術)方面,我們還有很長的路要走,但我們現在已經取得的成就都很了不起了。”
  NLP的盲點
  語音識別或虛擬助理仍然是一種愚蠢的行為--盡管有大量的云計算能力可以為人類所用--但它們都是非常真實的,而且它們往往會過度簡化人類的請求,以至于忽略了最初的前提。這可能導致偏離主題的建議或一些“對不起,我不明白”的回應。
  最重要的是,人類有理解能力,而計算機沒有:我們本能地理解語氣和情緒,我們可以聽到一些陳詞濫調和其他當地習語(如蘇打水、汽水、滋補品或可樂,這些可互換使用)的細微差別。
  想想這個說法:警察幫助狗咬受害者。NLP如何解釋?一個NLP系統必須努力找出你在說什么,然后它才能處理上下文和對顧客詢問的猜測。
  德勤(Deloitte)的客戶運營主管安迪?哈斯(Andy Haas)表示,很多企業希望在NLP的基礎上,整合更多的呼叫中心自動化工具,從而帶來改進。今年早些時候,哈斯作為一份報告的共同作者分析了450名呼叫中心高管的調查數據。
  商業領袖們正在考慮甚至試驗下一代語音識別植入到NLP當中,而NLP反過來又提供了分析系統,可以通過對會話中收集到的數據進行分析從而自動化客戶服務,哈斯說。雖然簡單的、有針對性的任務現在可以完成,但運營管理人員幾乎同意,完全可靠的自動化技術距離數字化客戶交互還有很長的路要走;比如,幾十年。
  “未來可能會有一個轉折點,但現在還沒有,”哈斯說。“我不認為我的客戶認為這是未來5年的事,就像運營經理不認為在未來5年的互動將是全數字化的。它會在未來20年內發生嗎?也許吧。”
 呼叫分析代替客戶調查
  新的語音工具可以通過分析來確定客戶的情緒,以確定未來銷售和客戶保留的目的。幾十年來,話后隨訪調查一直是推動此類舉措的主要方法,但語音分析已經開始替代調查。
  在這些音頻挖掘系統取代調查的道路上,可能會有一個點,他們實際上可以提供關于消費者信心的更深層次的見解,而不是三個問題的鈍器板斧,多選擇調查很少有人花時間去填寫。

  哈斯說,他的調查顯示,雖然呼叫中心的數量普遍下降,但在客戶與企業的關系上,呼叫的交互作用被升級了。因此,呼叫分析工具將成為越來越重要的客戶保留工具。

  “當你應用分析技術時,它將使投資于技術的投資回報率變得更容易。”哈斯說。“這將會減少純粹的語音量,但卻是更有意義的互動。”
  Greg Hirschi是智能手機和平板電腦制造商OtterBox的客戶服務運營總監,他在科羅拉多州經營著一個270個座席的呼叫中心。他說,該公司定期進行客戶調查,得到30%到40%的回復,而他們所獲得的豐富信息直接導致了8位數的客戶體驗流程的重新設計,其中一個例子就是保修服務。分析可以擴展這些見解,為產品團隊提供有關OtterBox未來模型的反饋。
  “從消費者洞察的角度來看,對我們來說,了解他們如何使用我們的產品,以及我們能做些什么來更好地設計產品是非常有價值的,”Hirschi說。“在感知客戶使用和實際客戶使用之間存在著知識差距,我們使用語音分析來填補這一空白。”
  呼叫分析軟件供應商CallMiner的總裁兼首席執行官特里o萊希(Terry Leahy)表示,他認為應該改變將老式的客戶調查作為一種服務工具的做法,而在其他地方投資將會更好。話雖如此,他補充說,客戶調查永遠不會消失。呼叫分析可以提供與調查結果結合的洞察力,并加深企業對其客戶體驗的了解。
  “我們現在的銷售比以往任何時候都要多,這也是調查預算的轉移結果。”萊希說。“我認為,可以肯定地說,你將看到調查預算被轉移到以更好的方式去理解客戶的真實聲音,而不是它的衍生品,這是調查……,但調查永遠不會消失。”
  VoIP促進呼叫中心自動化
  多年來,語音互聯網協議(VoIP)電話已經擴展呼叫中心的工作,為那些想在家工作的員工提供了方便。但即使是老式的VoIP技術也在為呼叫中心提供新的功能。
  Zendesk Talk的總經理瑞恩?尼科爾斯(Ryan Nichols)表示,客戶關系管理系統正在創造更深層次的VoIP集成,這使服務座席可以在不中斷的情況下,將各種渠道的交互提升到語音中。這大大減少了通話時間,因為沒有一個冷調用腳本可以啟動到討論中--它已經通過文本進行了,而語音通話是這一過程的延續。
  “對話不再需要通過PSTN(公共交換電話網絡)來進行。”尼科爾斯說。“人們不需要在網站上找到一個1-800個數字,然后導航到一個座席。”
  他說,這些VoIP集成變得如此緊密,呼叫中心不再使用傳統的電話系統。客戶代表是更好的,因為,當他們可以看到客戶記錄中的上下文,以及聊天記錄時,座席可以執行更有效的服務。
  尼科爾斯正在密切關注優步(Uber)和Lyft等公司如何將語音融入到智能手機應用程序當中,以及像亞馬遜Echo這樣的家庭語音助手。不過,他說,在我們讀到許多與語音識別和NLP相關的CRM成功故事之前,還有很長的路要走。
  “問題是,當人們有問題時會發生什么?”尼科爾斯說,這與分析師們多年來的說法相呼應:NLP不可靠,最大的挑戰是了解何時以及如何在失去客戶之前將服務升級到更好的渠道。

  “你如何在圍繞你核心服務的會話和傳統的支持渠道之間建立起溝通的橋梁。”

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