Добро пожаловать Беседы в сотрудничествев котором мы разговариваем с менеджерами и лидерами мыслей о самых важных тенденциях по всей стопке технологий корпоративной коммуникации.

В этом разговоре мы поговорили с Эрик УильямсонCMO от Callminer, который контролирует глобальные маркетинговые функции Callminer от брендов и событий для запроса генерации. Прежде чем он приехал на Callminer, Eric VP Brand & Digital Marketing был на Accia — открытой платформе DXP, которая была построена Drupal, где он возглавлял бренд, Creative Services, Web Ops, редакционные и спрос.

Источник: Callminer

В этом разговоре мы рассмотрим цель развертывания ИИ в контактном центре-Z. B. Использование данных из взаимодействий, чтобы агенты могли иметь контекстные знания, а затем использовать эти данные, чтобы помочь организации учиться на этом взаимодействиях и соответствующим образом адаптироваться.

«Надеемся, что организации изобразили свою поездку по клиенту или, по крайней мере, испытывают чувство ко всем различным прикосновениям, которые клиент пытается решить проблему, которую они испытывают», — сказал Уильямсон. «Найдите эти низкие риски соответствия, повседневные задачи, которые могут быть автоматизированы, и начните там. Небольшие победы. Свежие маленькие».

Нет дрожания (Нью -Джерси): Где Callminer находится в области решений, которые доступны в контактных центрах?

Связанный:Сделайте Джея Пателя на Webex и агентском AI

Эрик Уильямсон (Уильямсон): Решения CCAAS и платформы управления отзывами клиентов имеют версию аналитики, но это очень простая версия интеллекта разговора. Callminer — это в центре внимания [solutions] Предоставляя всесторонний анализ взаимодействия.

Мы принимаем и анализируем все типы канализации — вызовы, текст, социальные, чат, нежелательные данные — которые возникают во время взаимодействий, а также все установленные взаимодействия. Наш аналитический аналитический двигатель с AI анализирует 100% этих взаимодействий в режиме реального времени, а также предлагает инструкции агентов, а также после анализа взаимодействия, чтобы предоставить знания выше в цепочке продукта, CMO, CRO, CRO, чтобы вы могли понять, как вы можете изменить свой бизнес [based on those customer insights]Полем

[Editor’s note: Per CallMiner’s 2024 CX Landscape report, unsolicited feedback is provided unprompted, usually via contact center or customer service center conversations. Solicited feedback is requested, such as through surveys.]

Нью -Джерси: С какими системами интегрировал Callminer?

Уильямсон: Все компании, с которыми мы работаем, имеют форму CCAA, и у них обычно есть CRM. У нас есть оптимальная интеграция для этого [solutions]Но у нас также есть API, чтобы вы могли легко работать с нашей платформой независимо от технического стека. Вы можете либо использовать наш интерфейс для всех мониторинга и т. Д., Или использовать наш аналитический двигатель и экспортировать их в своего рода слое визуализации, который у вас может быть. У крупных компаний иногда есть свое собственное озеро данных и двигатель визуализации, которые они предпочитают, и, по сути, используют нашу платформу в качестве аналитического двигателя.

Связанный:Genesys: решения о обслуживании клиентов, которые подвергаются воздействию платформы искусственного интеллекта с помощью соображений

Нью -Джерси: Какая компания, в которой этот контактный центр или решение CCAAS уже содержит, что интегрировано в вашу текущую платформу в что -то вроде Callminer?

Уильямсон: Это сочетание вещей, и это зависит от отрасли. Высокорегулируемые отрасли — например, финансовые услуги или здравоохранение — нуждаются в реальных потребностях бизнеса для соблюдения и обеспечения качества. [Those companies] Если у вас есть некоторые приложения, в которых вам нужен более мощный механизм анализа, чтобы убедиться, что вы регистрируете 100% вашего взаимодействия, анализируют и убедитесь, что вы останетесь на сессии здравоохранения или различных финансовых услугах на финансовой стороне с HIPAA.

Еще одна основная причина, по которой компании компании хотят более мощный анализ двигателя [analytics platforms]Полем Вы получаете понимание на уровне поверхности для того, что происходит с взаимодействиями, но вы не можете углубиться в нюанс человеческих разговоров на звонках или даже войти в взаимодействие в чате. В результате вы не можете собрать знания, с которыми вы можете внести существенные изменения.

Связанный:Познакомьтесь

Нью -Джерси: Можете ли вы привести пример того, что вы подразумеваете под этим более глубоким уровнем просмотра?

Уильямсон: Примером будет незапрошенная и восстановленная обратная связь. Аналитика, которая поступает с платформы управления отзывами клиентов от клиента [metrics like] NPS и CSAT. Наше ежегодное обследование ландшафта CX [found that] Около 64% ​​крупных компаний по -прежнему используют опросы в качестве основного источника данных для понимания и измерения знаний.

Если вы думаете о кривой колокола и каждый раз, когда вы отвечали на опрос, вы обычно найдете небольшой процент, который очень счастлив, и небольшой процент, который очень злится, а затем группа в середине, которая является нейтральной. Эти нейтральные по существу игнорируются, но в этих нейтральных разговорах и взаимодействиях есть подробности, которые упускаются из виду, если вы только смотрите на данные.

[Editor’s note: Check the short section after the interview for examples of the types of details that can be ‘mined’ from unsolicited data.]

Если вы посмотрите на то, что зависит от лидера CX для генерального директора, NP, CSAT и т. Д. — от всего, все запрашивается. Иногда они используют социальные сети, а также смотрят на эмоции и чувство там, но в определенной степени это также довольно поляризует.

Эти другие точки данных [from neutral conversations] Может дать представление о решении компании [they’re facing]Полем Я думаю, вы обнаружите, что компании не устраняют опросы, но ищут более нежелательные данные, которые способствовали этому. [solicited] Данные. Многие компании уже используют такие платформы, как наша, и могут использовать нашу платформу для получения всех данных опроса, чтобы они могли видеть все вместе.

Нью -Джерси: Вы упомянули инструкции агентов как способность вашей платформы. Если у меня уже есть CCAA, и я уже интегрировал помощника агента, то замените то, что дает или расширяет его?

Уильямсон: В большинстве случаев мы заменяем его. В некоторых случаях используйте наш аналитический двигатель, чтобы сделать ваше реальное время более мощным. Очевидно, мы предпочитаем, чтобы вы использовали только наш [laughs]В отличие от версии CCAAS, данные текут вперед и назад.

Это также зависит от [CCaaS] Компания, потому что многие из них имеют свой собственный интерфейс, но наш помощник агента в реальном времени, по сути, прислушивался к ним во весь разговор и интерпретирует как чувство, так и то, что сказано.

Нью -Джерси: Каковы некоторые ловушки для инвестиций в ИИ, особенно в отношении CX или контактного центра?

Уильямсон: С ИИ в целом, это думать, что у него есть общее ощущение, что лидеры CX оказывают давление, чтобы что -то сделать быстрый После разговора с вашим ИТ -директором или генеральным директором, который может сказать, например: Я прочитал все эти статьи о Чатте. Что вы делаете с ИИ?

Мы также обнаружили, что общее отсутствие понимания того, что такое ИИ, как в: Чем он отличается от машинного обучения? Что все разные модели?

В этот момент [in time] Они начинают тренироваться, но ИИ встречается так быстро, что такие поставщики, как наши собственные функции ИИ и не -сухожирание. В то же время, клиент все еще снова в «Я как -то это понимаю». Они есть [also] Заинтересованы в том, что я бы назвал случаями приложений для приложений таблицы, например, Б. Позвоните в Summar. Я вижу много компаний, которые начинают первое приложение — которое, я думаю, является очень интеллектуальной игрой, потому что она безопасна, и вы можете получить много значений от него и использовать эти выводы, чтобы выбрать следующую часть рабочего процесса, который вы можете автоматизировать.

Нью -Джерси: Как бы вы рекомендовали компаниям использовать ИИ таким образом, чтобы снизить риск?

Уильямсон: Самая большая рекомендация, которую я бы дал при использовании ИИ, — это поиск этих низких рисков соответствия, повседневные задачи, которые являются автоматизированными и могут начать там. Возможно, это краткое изложение или приобретение базы знаний, чтобы лучше информировать ваших агентов. Небольшие победы. Поймать маленький.

Еще одна вещь, которую я бы порекомендовал, это то, что компании должны [turn to] Самые заслуживающие доверия провайдеры, с которыми вы работали с вами, знаете, имел ИИ на вашей платформе в течение некоторого времени. Я думаю, что это компании, которые дают вам очень хорошие советы и могут даже помочь вам создать некоторые из самых важных оснований для вашего собственного правительства KI. На данный момент это немного «Дикий Запад» для многих из этих организаций — они все еще узнают, и во многих случаях они пытаются сделать это сами, если у них есть поставщики, которые рады быть партнером по консалтингу, а не просто продают их.

Значение нежелательных данных добычи

Примечание от издателя. В последующем письме Уильямсон дал некоторое представление о типах деталей, которые можно найти в нейтральных разговорах и взаимодействиях.

Пример 1

Заказчик испытывает трудности с входом в свой банковский счет, потому что он не может вспомнить свой пароль, и кнопка действия «пароль» нелегко. Если клиент запрашивает поддержку, это взаимодействие не обязательно классифицируется как «очень удовлетворенное» или «очень недовольное», но оно содержит ценную информацию о дружелюбном пользовательском веб -сайте и дает организации умирает организация [chance to fix the issue]Улучшение качества обслуживания клиентов и уменьшить объем вызовов.

Пример 2

Клиент звонит, чтобы получить претензию о возврате или гарантии на продукт. Это «нейтральное» взаимодействие может показать, что продукт определенного цвета способствует большинству гарантийных претензий, которые могут сигнализировать о производственной ошибке. Команда разработки продукта [could take that data] И лучше ранее неизвестные проблемы с продуктом и быстрые корректировки.

Пример 3

Опросы в основном дают представление о «памяти» опыта работы с клиентами, что означает, что обратная связь с клиентом может быть не именно то, что произошло во взаимодействии. Например, мы берем лояльного клиента авиакомпании, которая потеряла свой багаж и попытался получить достаточный ответ от нескольких людей, с которыми вы говорили. Из -за их лояльности ответ клиента на опрос может не отражать, что агенты не предоставили им информацию, которую они должны были связаны с потерянным багажом. Также может произойти обратное — клиент, который звонит с увеличенным эмоциональным состоянием [in a survey] Отрицательный, даже если агент правильно обрабатывал взаимодействие. Это прерывание означает, что агенты часто оцениваются с помощью NPS и ценностей CSAT, которые не отражают их производительность, и затрудняют предложение целевого коучинга или распознавать превосходное обслуживание.

Данные по жалобам только не отражают каждое взаимодействие с клиентом. Соединение данных опроса с нежелательной обратной связью создает более целостный образ CX — не только взлетов и падений, но и рутинных нейтральных моментов, которые показывают болевые точки и возможности для улучшения.