予測行動ルーティングとは何ですか？それはどのように顧客体験を改善しますか？

VoIPやビジネスをフォローしている人なら誰でも、人工知能と機械学習が大きな波を起こしていることに気付くでしょう。 たとえば、多くのVoIPおよびコンタクトセンターテクノロジーは予測分析を使用しており、複数のプロバイダーが独自のAIアシスタントをリリースしています。

このAI革命は長い間続いており、多くの人がこのテクノロジーは冷たく非人称的であると考えるかもしれませんが、よりパーソナライズされた体験を提供できるとしたらどうでしょうか。 エージェントを必要とせずに顧客にシステムを案内するIVRAIプラットフォームがすでにあり、これらはエージェントへのルーティングを合理化します。

カスタマーサービスの経験は、顧客がニーズを優先する企業を評価するため、継続的に改善する必要があるビジネスの側面です。 予測行動ルーティングは、データ支援マッチングを使用して顧客との接触体験を大幅にパーソナライズするように設計されたテクノロジーです。 他の予測ツールと同様に、予測行動ルーティングのソフトウェアは、機械学習を使用してコンタクトセンターの結果を改善します。

• 予測行動ルーティングとは何ですか？
• 予測行動ルーティングは顧客体験をどのように改善しますか？
  • コンテンツのお客様
  • 動揺している顧客
  • 時間に制約のあるお客様
  • リピート発信者
• 顧客とエージェントのやり取りをどのように合理化しますか？
  • 通話処理時間を短縮
  • カスタマーエクスペリエンスを向上させる
  • より高速で正確なコールルーティング
• 予測動作ルーティングと他のコールルーティング
  • 予測行動ルーティングとIVR
  • 予測行動ルーティングとスキルベースルーティング
  • 予測行動ルーティングとダイレクトコールセンタールーティング
• より良い結果を得るために、顧客と理想的なエージェントを一致させる

予測行動ルーティングとは何ですか？

予測行動ルーティングは、アルゴリズムを利用して顧客を最も適格なエージェントと照合するテクノロジーです。 AIベースの予測ルーティングを実行する他のテクノロジーとは異なり、予測行動ルーティングは、パーソナリティと行動に基づいてエージェントと顧客を結び付けます。

ソフトウェアは、発信者とエージェントの両方の自然な素因とコミュニケーションの習慣を測定し、相互作用が有機的で、両方の当事者にとって前向きになるようにします。 まず、組織は、処理、平均処理時間、または顧客の問題についての知識の程度などを決定する、各エージェントのコンタクトセンターメトリックを識別します。

次に、システムはコールトラッキングソフトウェアデータを使用して、データベースへのインバウンドコールを照合し、発信者のコミュニケーションとパーソナリティのスタイル、およびコールの履歴を識別します。複数の基準を使用して、発信者。 コールトラッキングプロバイダーのPhonewagonの内訳は、このコールセンターソフトウェアが販売アウトリーチをどのように改善するかを説明できます。

私たちがどのようにコミュニケーションするかは、私たちの感情的な状態と性格の大きな指標です。 一部の人々は、より多くの表現を使用してコミュニケーションを取り、より感情に基づいたコミュニケーション手段を持っています。 一方、他の人は、通信するときに価値ステートメントを使用します。 他の人はまだ特定の事実と数字がより論理的な話し方を使って進むことを望んでいます。

機械学習は、現代の会話のこれらのニュアンスを検出し、発信者とエージェントの両方を適切な一致カテゴリにグループ化するのにますます優れています。 似たようなコミュニケーションスタイルを持つ2人の個人をマッチングする場合、信頼関係を築くのが簡単になります。 これにより、顧客が個人レベルで担当者と連絡を取り合っている場合に、顧客が会社から購入する可能性がさらに高まります。

行動ソフトウェアは、アルゴリズムを使用して、 6つの行動プロファイルに基づいて発信者をグループ化します。

• 実行者：実行者は通常、非常に魅力的で説得力があります。
• オーガナイザー：これは最も組織的で論理的な性格タイプです。
• コネクタ：コネクタは会話を大切にし、多くの場合、温かく思いやりがあります。
• アドバイザー：これらは注意深く誠実であると見なされます。
• ドリーマー：ドリーマーは芸術的な性格を持っており、反射的で落ち着いている傾向があります。
• オリジナル：この性格タイプはオリジナルで自発的です。 エージェントと顧客の間の会話はややランダムになる可能性がありますが、熟練した担当者は会話を操作して処理時間を短くすることができます。

通話はリアルタイムでステレオで録音されるため、関係者の特定が容易になります。 次に、通話が進行すると、音声通話の録音データがソフトウェアによって転記されます。 言語と音声の分析を使用して、予測行動分析は発信者に関する予測パターンを開発します。 これは、彼らが前述の性格特性リストのどこに該当するかを決定し、また彼らの呼びかけに感情を帰します。 コールセンターソフトウェアは、エージェントを助ける可能性のある状況に応じた手がかりを分解します。たとえば、苦痛のレベルや、発信者の生活の中で何が起こっているかについての個人的なメモなどです。

Mattersightは2014年にこのテクノロジーを開拓し、最も重要な製品になりました。 Mattersightの予測行動ルーティングは、会話のこれらの側面を利用して、コールルーティングをまったく新しい方向に導き、顧客とのやり取りとエージェントのパフォーマンスに関する高度な分析を提供します。

このテクノロジーは、エージェントと顧客間のより良いコミュニケーションを促進するだけでなく、発信者をより適切にルーティングするために使用できる印象的なデータセットを構築します。 発信者は特定のエージェントのスタイルによりよく反応しましたか？ 発信者は、回線上で少しおしゃべりになりやすいですか？ 次に、予測行動ルーティングは、次の呼び出しでこの種のパーソナリティに対応する担当者に呼び出しを割り当てます。 発信者は、毛羽立ちのない解決策をすばやく探しているだけですか？ 次に、予測行動ルーティングはこれを認識し、よりビジネスライクな担当者に通話を送信します。

システムは、潜在的なルーティングの可能性ごとにパーセンテージを割り当てます。パーセンテージが高いほど、一致度が高くなります。 プロセス全体は、発信者との接触中ではなく、その後に開始されます。機械学習アルゴリズムは、すべての情報を共有データベースに集約し、各顧客の性格特性を示します。

発信者が次に電話をかけると、予測行動ルーティングは1秒未満で番号を検索し、以前のインタラクションに基づいて発信者の性格を判断し、判断された特性を同様のコミュニケーション習慣を持つエージェントと照合します。 データベースは共有されているため、あるクライアントから集約されたデータを別のクライアントとのやり取りに使用できます。電話をかける顧客の数だけで、性格や感情に基づいて電話をより適切にルーティングできます。

予測行動ルーティングは顧客体験をどのように改善しますか？

顧客を維持するには、ブランドで快適な体験をする必要があります。これが、予測行動ルーティングの背後にある理由です。 他のシステムはアルゴリズムに基づいてルートを検討しますが、予測動作ルーティングは、顧客とエージェントの両方の満足度を念頭に置いてアウトバウンドコールを送信します。

コンテンツのお客様

すべての発信者にストレスの多い問題があるわけではありません。 実際、一部の顧客は、情報を入手したり、サービスに変更を加えたりして、誰かと話したいと思うかもしれません。 予測行動ルーティングでは、システムはアルゴリズム、感情データ、および連絡履歴を使用して、顧客の性格と現在の傾向に一致する傾向のあるエージェントに通話をルーティングします。 たとえば、顧客が冗長で、少しオフスクリプトになり、会話が増える傾向がある場合、システムはこのより親切なスタイルに対応する担当者を選択します。

予測行動ルーティングシステムは、IVRシステム、CRMソフトウェア、スキルベースのルーティングなどの他のソリューションと連携して機能し、通話に関連するすべてのデータを担当者に提供します。 より親しみやすいインタラクションにより、ポジティブなカスタマーエクスペリエンスが保証される可能性が高くなります。

担当者からのやり取りの例は、「こんにちは！ 今日は元気ですか？"

動揺している顧客

請求やサービスでエラーが発生した顧客も、迅速な解決とビジネスでの問題の認識を望んでいます。 行動ルーティングは、音声キューと過去の会話を使用して、ルーティング時に発信者が動揺したり怒ったりしたことを認識します。 これらの感情的な状態を検出すると、従業員は画面上のプロンプトを通じて連絡を取る前にそれを知ることができます。

この情報を使用して、エージェントは会話の開始時に謝罪し、解決策を提供する準備が整います。 これにより、会社は顧客の問題により敏感に見えるようになります。 怒りや動揺の発信者は論理と簡潔さを必要とするため、システムは「主催者」の性格タイプに該当するエージェントに通話をルーティングする場合があります。

担当者からのやり取りの例は、「こんにちは。 請求または当社（サービス）で問題が発生しているようです。 これを経験しなければならないことをお詫びします。 これをすぐに解決しましょう。」

時間に制約のあるお客様

時々、発信者は非常に厳しい締め切りで連絡を取ります。 解決策を探している顧客は、オンラインで直接かつ的確な担当者を必要としています。 過度のおしゃべりを伴う長く引き延ばされた会話は、顧客の会社に対する認識を低下させるだけです。 口頭での手がかりと過去の通話履歴に基づいて、予測行動ルーティングは、顧客をより直接的でビジネスライクな担当者と照合し、問題を可能な限り迅速に解決します。

これは、クライアントが時間に余裕がない金融サービスやテクノロジー業界などの業界で働く場合に不可欠な行動特性です。

担当者からのやり取りの例は、「こんにちは。 （サービス名）を調整する必要があるようです。 あなたが一日を過ごすことができるように、私はあなたを二乗させましょう。」

リピート発信者

他のルーティングシステムの問題は、同じ会話の一部を再読込する傾向があることです。これは、発信者にとって煩わしいことです。 発信者が既存の問題の解決策を探している場合、システムはこれを記録し、発信者の感情と感情の状態を測定し、ニーズに合ったエージェントに正しくルーティングします。 エージェントは通話の履歴を完全に準備し、最後の通話が終了した場所をピックアップします。 これは、カスタマーサービスの経験では珍しい細部への注意を示しており、顧客はそれに気付くでしょう。

担当者からのやり取りの例は、「こんにちは！ 先週の金曜日にあなたと話をして以来、（問題は）どうでしたか？ 以前に（エージェント名）と話をしたことは知っていますが、それ以降、状況は改善されましたか？」

顧客とエージェントのやり取りをどのように合理化しますか？

顧客は、彼らが関わっているブランドが彼らを理解し、評価していると感じたいと思っています。 このテクノロジーのペアリングアルゴリズムは、エージェントと顧客の間でより快適なエクスペリエンスを作成するために作成されています。 予測行動ルーティングを使用すると、発信者が使用する言語の種類などの基準により、企業は発信者を理解し、カスタマージャーニーを改善できます。 これは長期的な関係を育むでしょう。 このタイプのソリューションをあらゆるタイプのコンタクトセンターに採用することのその他の利点をいくつか紹介します。

通話処理時間を短縮

より詳細に言えば、個人的なやりとりはコールセンターでの処理時間を増やすように見えるかもしれませんが、常にそうであるとは限りません。 真実は、予測行動ルーティングは顧客とエージェントの相互作用の質を高め、その結果、2つの当事者の個性が補完的であるため、処理時間が短縮されます。 予測行動ルーティングは、発信者とエージェント間の関係を強化するように設計されたシステムであり、これにより通常、会話がよりスリムになり、問題がより迅速に解決されます。

たとえば、Mattersightのシステムを使用するCVSでは、CVSは顧客との通話の処理時間を8.4％短縮することができました。 また、データを使用して、顧客とエージェントのやり取りの効率を高めることもできました。

カスタマーエクスペリエンスを向上させる

簡単な関係で、顧客は顧客満足度調査中にはるかに前向きになる傾向があります。 AIを利用したスマートルーティングは、エージェントとのより自然なやり取りを可能にし、顧客が承認されたと感じるように担当者に提供される発信者データのリポジトリを提供します。 発信者の時間が限られており、効率が必要な状況でも、システムはこれを認識し、発信者のニーズを満たすエージェントを選択します。

全体として、このシステムは、多くのコンタクトセンターが顧客満足度（CSAT）率を高く保つために必要な汎用性を提供し、すべての発信者が個別のサポートを受けます。 エージェントと発信者の間に信頼関係が形成されると、顧客はより快適に感じるようになります。これは、合理化された対話とより良い顧客体験を意味します。

より高速で正確なコールルーティング

NICE inContactによると、顧客の95％は、予測的な行動ルーティングなしでランダムにルーティングされます。 これは、これらのシステムが顧客を間違った部門にバウンスさせることがあることを意味します。 不正確なルーティングは、特にインタラクションに数分を追加するため、カスタマーエクスペリエンスの品質を低下させることが保証されています。 対話が長くなると、コールが誤ってルーティングされたエージェントの効率も低下します。

予測行動ルーティングを使用すると、機械学習アルゴリズムは非常に正確になり、性格や感情データだけでなく、通話履歴データも使用して、通話をインテリジェントにルーティングします。

予測動作ルーティングと他のコールルーティング

予測行動ルーティングは敏捷性を高め、ビッグデータをコンタクトセンターのエクスペリエンスに組み込みます。 発信者に関して収集されたすべての情報を使用してエージェントとの有機的な一致を提供するため、既存のシステムと比較的簡単に統合できます。 予測行動ルーティングが分析ベースのルーティングで強化されるいくつかのルーティングシステムを次に示します。

予測行動ルーティングとIVR

IVRは、ダイヤルトーン多重周波数（DTMF）、音声、およびAIを使用してシステムを顧客に案内するように設計されています。 IVRは、エージェントと話す必要なしに、顧客に請求書の支払いとスケジューリング機能を提供します。

予測動作ルーティングは、IVRレコードからでも、発信者とのすべての対話を考慮に入れる包括的なソリューションを提供します。 そのアルゴリズムを使用すると、エージェントとの以前の連絡中に顧客が動揺したのか、セルフサービスの経験中に動揺したのかをすばやく判断できます。

予測動作ルーティングシステムはIVRシステムと通信して、発信者の絵を描き、それらを最適なエージェントに接続します。 顧客は声を使ったときに簡潔に聞こえましたか？ 電話オプションを聞く前に「0」を押しましたか？ 彼らの声の調子における口頭の手がかりのいくつかは何でしたか？ 行動モデリングと通話履歴は、発信者が適切なエージェントと一致するのを支援するのに大いに役立ちます。

予測行動ルーティングとスキルベースルーティング

スキルベースのルーティングは、エージェントをスキルに基づいて特定のグループに配置するテクノロジーです。 次に、IVRシステムは、顧客のニーズに基づいて、顧客を特定のエージェントグループにルーティングします。 この技術を使用すると、問題が複雑な場合、発信者はスペシャリストに送られます。 複雑な質問や問題をすばやく解決できるので便利なシステムです。 スキルベースのルーティングは、発信者がバウンスされる頻度が少なく、顧客がそれを気に入っているため、処理時間を短縮します。

しかし、それは予測行動ルーティングとどのように比較されますか？

予測行動ルーティングは、ビッグデータを利用して顧客の個性を理解するシステムですが、ソリューションはAIを利用するため、スキルベースのルーティングのいくつかの側面も組み込まれています。 その結果、予測行動ルーティングは、顧客を資格のあるエージェントに送るために導入されているシステムを強化する追加のレイヤーとして機能することができます。 問題の処理方法を知っているエージェントに連絡するだけでなく、個人的に連絡を取ることもできます。

予測行動ルーティングとダイレクトコールセンタールーティング

予測行動ルーティングと同様に、直接ルーティングはアルゴリズムとデータを利用して顧客を適切な部門にルーティングします。 たとえば、顧客が支払いを滞納している場合、このルーティングシステムは、発信者を収集部門に送る必要があると判断します。 同様に、新しい顧客がサポートまたはマーケティング部門に送られる場合があります。

すべてがデータ指向のコールセンタールーティングを備えた顧客情報に基づいているため、効率の向上を目指すコンタクトセンターで非常に便利なシステムになります。 たとえば、新しい顧客をマーケティング部門に送ると、新しいアドオンサービスのアップセルがはるかに有機的になります。 同様に、同じタイプの顧客をサポートに送ることで、非常に重要な最初の数か月間、サービスに障害が発生しないようにすることもできます。 効率的なルーティング、したがって顧客維持の強化が、このシステムの主な理由です。

ダイレクトコールセンタールーティングは、スマートルーティングと呼ばれることがよくありますが、予測行動ルーティングのようにAIを利用していません。 予測動作ルーティングは、適切なエージェントにコールをルーティングすることにより、直接ルーティングエクスペリエンスを強化します。 コレクションエージェントとのやり取りでも、パーソナライズが改善されると、顧客エクスペリエンスがよりポジティブになります。 たとえば、コレクション内の顧客が誤って請求された場合、予測行動ルーティングは、口頭での手がかりを通じて顧客の不満を拾い上げ、問題を修正できるエージェントに通話をルーティングします。

より良い結果を得るために、顧客と理想的なエージェントを一致させる

コンタクトセンター業界全体で、このテクノロジーはビッグデータの使用と顧客体験を強化する可能性があるため、パラダイムシフトと見なされています。 AI主導のルーティングテクノロジーは、顧客とそのデータを積極的に分析し、より快適な接触体験を提供しています。

これは顧客に利益をもたらすだけでなく、エージェントがより自然に話し、他の回線の発信者とつながることを可能にし、コンテンツ担当者が増えるとエージェントの定着率が向上します。 ブランドとの健全な関係を持つコンテンツの顧客はより長く忠実であり続けるので、顧客を幸せに保つことはまた、広範な金銭的利益を提供します。

このテクノロジーは、処理時間を短縮し、カスタマージャーニーをよりよく理解できるようにするため、他のコールセンターソフトウェアを補完する重要な要素になります。 予測行動ルーティングは、AI主導のクラウドソリューションがコンタクトセンターにもたらす影響の増大のもう1つの側面です。 リードスコアリング、予測ダイヤリング、およびカスタマーサービスのためのツールはすべてここにあり、予測行動ルーティングは、おそらくコンタクトセンターで最も注目に値する影響を与えるテクノロジーです。

顧客満足度の向上を目指す組織は、予測行動ルーティングソリューションの実装を検討する必要があります。これは、顧客を獲得し、より深く対話することが顧客維持に役立つためです。

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