De 5 beste AI-toepassingen voor de klantenservice

Interactive Voice Response (IVR) is een geautomatiseerde telefoonsysteemtechnologie die is ontworpen om te communiceren met bellers om hen te helpen toegang te krijgen tot de diensten van een organisatie en om informatie te achterhalen. Als eerste aanspreekpunt voor klanten die een organisatie telefonisch proberen te bereiken, is het van cruciaal belang dat IVR-menu's efficiënt zijn gestructureerd en goed zijn aangepast aan de behoeften van de klant. Daarom is één van de onmisbare toepassingen van AI in het contactcenter een intelligente IVR.

AI maakt IVR's slimmer en responsiever, dus intelligent. Met AI-technologie zoals Automatic Speech Recognition (ASR) kunnen bellers bijvoorbeeld gegevens invoeren of door een IVR-menu navigeren met behulp van spraak in plaats van DTMF-toetsen. Dit maakt IVR's interactiever, wat de inspanningen van de klant vermindert en CX verbetert. Wat een IVR nu echt intelligent maakt, is de mogelijkheid om vragen op te lossen zonder menselijke hulp. De IVR kan de intentie van een query identificeren en zelf een oplossing bieden.

Kortom, het hebben van een intelligente IVR maakt de self-service van een organisatie intuïtiever. Dit leidt tot snellere oplossingen, wat op zijn beurt zorgt voor een grotere klanttevredenheid.

Interactieroutering – het proces van het identificeren van inkomende interactietypen en het doorgeven van klanten aan de relevante medewerker of chatbot – is misschien wel één van de belangrijkste processen binnen het contactcenter. Het zorgt ervoor dat klanten in één keer de perfecte oplossing voor hun probleem vinden, wat cruciaal is voor klanttevredenheid. Om deze reden is interactieroutering die gebruikmaakt van machine learning een ander onmisbare toepassing van AI in het contactcenter.

Machine learning is een onderdeel van AI waarmee applicaties kunnen leren van gegevens en beslissingen kunnen nemen met minimale menselijke tussenkomst. Dankzij machine learning leert interactieroutering van historische interacties en wordt deze met ervaring nauwkeuriger. Routing is niet langer beperkt tot afdelingen, maar in plaats daarvan tot het individu of systeem dat het meest geschikt is om de beste oplossing te bieden.

De verwachtingen van klanten van klantenservice diensten veranderen snel. Sommige dingen veranderen echter nooit. Klanten verwachten dat medewerkers deskundig zijn. Ten eerste over hen, hun geschiedenis en de reden waarom ze contact hebben opgenomen met de klantenservice. Ten tweede verwachten klanten dat medewerkers goed geïnformeerd zijn over de organisatie, om een ​​goede oplossing te kunnen bieden. Om de klantenservice medewerkers te helpen een goede service te leveren, één die zeer persoonlijk is, is Natural Language Processing (NLP) een onmisbare tool van AI in het contactcenter.

NLP is een vorm van AI die de natuurlijke dialoog omzet naar tekst (transcribeert) en vervolgens analyseert om contextuele betekenis te krijgen. Hierdoor kan de technologie de taal begrijpen zoals mensen dat doen. Voorafgaand aan een interactie met een medewerker kan NLP automatisch belangrijke informatie identificeren. Doordat informatie over de aard van een inkomende klantoproep direct beschikbaar is, hoeven klantenservice medewerkers geen grote hoeveelheden gegevens handmatig te analyseren om een ​​specifieke vraag te beantwoorden. Als gevolg hiervan kunnen ze de klant een veel snellere en persoonlijkere ervaring bieden.

NLP kan ook op de achtergrond werken om de medewerker aanvullende informatie te geven en de meest geschikte antwoorden te geven op basis van sentiment. Bovendien kunnen NLP-systemen een samenvatting van het gesprek geven na voltooiing van het gesprek, wat medewerkers tijd besparen, zodat ze meer tijd kunnen besteden aan het toevoegen van meer waarde aan klantgesprekken. Dit vermindert onduidelijkheden en zorgt voor een verbeterde klantreis.

Selfservice geeft uw klanten de mogelijkheid om hun eigen antwoorden te vinden, zonder hulp van een adviseur. Dit is zeer voordelig bij grote belvolumes en de beschikbare medewerkers van de klantenservice beperkt zijn. Wanneer AI wordt toegepast in het contactcenter, heeft selfservice de mogelijkheid om transacties, gesprekken, feedback en sentimentanalyse aan interacties toe te voegen.

Neem bijvoorbeeld een chatbot. In plaats van te vertrouwen op een specifieke invoer, maakt een intelligente chatbot gebruik van technologieën zoals machine learning en NLP, om de intentie van de klant te interpreteren en op een menselijke manier op klanten te reageren. AI-aangedreven chatbots hebben het potentieel om te leren van ervaringen en continu te verbeteren, net als mensen. Dit maakt ze tot een essentiële toepassing van AI in het contactcenter. Maar niet alleen om de voor de hand liggende reden om klanten weg te leiden van drukke telefoonlijnen om kosten te besparen. Intelligente chatbots tillen gepersonaliseerde interacties naar een hoger niveau. Selfservice-interacties bieden meer mogelijkheden voor feedback en gesprekken met klanten, wat goed is voor merkloyaliteit.

Chatbots kunnen ook gebruikmaken van Image Recognition (IR), een vorm van AI die entiteiten in afbeeldingen herkent en als resultaat geautomatiseerde aanbevelingen doet. Als een klant bijvoorbeeld een bedrijf tweet met de locatie en een foto van een defecte telefooncel, kan IR vaststellen of deze van die organisatie is. Op basis van deze informatie kan het een passend antwoord op de tweet automatiseren, waardoor medewerkers meer complexe vragen kunnen beantwoorden.

Binnen het contactcenter biedt IR de mogelijkheid om sommige beslissingen te versnellen of te automatiseren, en waar nodig beelden te markeren die nadere aandacht en een menselijk oog vereisen. Het maakt het mogelijk om op afbeeldingen gebaseerde beoordelingen naadloos te integreren in het klanttraject, wat helpt bij routeringsbeslissingen, het filteren van afbeeldingen en het verzamelen van relevante informatie voordat wordt overgeschakeld naar een beschikbare medewerker.

Klantgegevens - het is een enorm waardevolle bron. Hoe zou u zonder deze informatie weten wie uw klanten waren? Wat zijn hun voorkeuren en ervaringen? Zijn uw klanten tevreden over uw producten en diensten? Met andere woorden, gegevens zijn absoluut essentieel voor het begrijpen van klantgedrag, het evalueren van de effectiviteit van de CX van een organisatie en het optimaliseren van contactcenterprocessen. Met extreem grote datasets, ook wel bekend als "big data", is het echter bijna onmogelijk om snel bruikbare inzichten te verkrijgen wanneer organisaties deze handmatig moeten verwerken. Dit is waar AI kan helpen.

Door NLP-technologie te gebruiken om grote hoeveelheden interacties automatisch te analyseren en te groeperen, kunnen organisaties snel waarde vinden in big data. Dit stelt organisaties in staat om compliance te handhaven, risico's te beperken, medewerkerprestaties te verbeteren en CX eenvoudig te optimaliseren.

Ontdek meer toepassingen van AI binnen het contactcenter met brain®, de AI-toolkit van Content Guru. Met de AI van brain kan uw organisatie uw CX-doelen niet alleen bereiken, maar zelfs overtreffen.