Kemampuan Bantuan Agen Real-time Intro Verint

Perangkat lunak bantuan agen bukanlah hal baru; itu telah berdiri selama bertahun-tahun untuk berbagai tingkat. Beberapa telah melakukannya lebih baik daripada yang lain, seperti Five9, yang menawarkan perangkat lunak asisten virtual cerdas yang cukup canggih.

Ada juga pemain yang lebih kecil dan lebih khusus yang memiliki beberapa penawaran menarik juga.

Pengembang platform keterlibatan pelanggan dan pemimpin keterlibatan pelanggan Gartner, Verint; baru-baru ini mengumumkan bahwa mereka telah meluncurkan versi teknologi bertenaga AI percakapan (kecerdasan buatan) – semakin populer, yang dikenal sebagai bantuan agen. Didukung oleh Verint Da Vinci AI dan Analytics, Verint mencatat bahwa solusi perangkat lunak akan membantu organisasi terhubung dengan pelanggan pada tingkat yang lebih empatik dan manusiawi.

Inovasi terbaru Verint sekarang menawarkan fungsionalitas analisis linguistik dan akustik yang diperluas, bersama dengan bot bertenaga AI yang dapat memahami apa yang dikatakan seseorang.

“Mereka juga dapat memahami bagaimana dikatakan dan tindakan agen terkait serta aktivitas desktop.”

Fungsionalitas lanjutan ini dapat memberikan dorongan yang sangat dibutuhkan untuk menangani waktu panggilan dan meningkatkan jumlah kueri yang dapat diambil oleh agen. Mereka bisa, bahkan menawarkan dorongan untuk keuntungan perusahaan karena pelanggan cenderung lebih puas secara keseluruhan.

Produktivitas agen juga kemungkinan akan tumbuh lebih tinggi – membuat langkah tersebut tampak seperti win-win. Saya ingin menjelajah; namun, apa yang membawa perubahan dalam perubahan perilaku pelanggan yang menyebabkan agen membutuhkan perangkat lunak RTAA (bantuan agen waktu nyata) dan jika teknologinya 'baik'.

Mengapa Semua Orang Masuk ke Agen Assist?

Perusahaan dengan penawaran serupa, seperti Google Cloud's Contact Center AI – menggembar-gemborkan teknologi call center dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memberikan “respons berkualitas tinggi yang konsisten dan pelatihan yang lebih cepat dengan belajar dari agen berkinerja tinggi sebesar sepuluh persen.”

Dalam dunia kepuasan pelanggan – sepuluh poin dapat menentukan perbedaan antara retensi pelanggan, konten, dan produktivitas agen dan tidak mengalami elemen yang diinginkan dalam menjalankan bisnis karena pengalaman pelanggan yang kurang memuaskan.

Langkah Verint, terutama dipicu oleh meningkatnya kebutuhan pelanggan untuk menyelesaikan pertanyaan dengan lebih cepat, tetapi pandemi ini mendorong banyak gagasan dan mempercepatnya juga. Ketika penyedia dari seluruh wilayah UC/CX melihat lonjakan panggilan ke klinik, kantor dokter, agen perjalanan, pengecer, dan hampir setiap industri lain yang terkena dampak COVID-19, agen kewalahan dengan panggilan.

Invoca mengembangkan kecerdasan percakapan aktif dan platform manajemen pusat panggilan yang memiliki fungsi serupa dengan platform bantuan agen. Setelah analisis data, perusahaan menemukan bahwa sebagian besar industri mengalami lonjakan sporadis dalam volume panggilan/kontak selama COVID-19.

Lihatlah:

Dampak Panggilan Volume Panggilan

Pelanggan menjadi muak dengan waktu tunggu yang lebih lama dari biasanya. Bagi perusahaan, ini mungkin berarti kehilangan pelanggan, pendapatan, atau bahkan ulasan yang buruk. Dengan pelatihan (yang benar), agen dapat mempelajari cara menggunakan teknologi dengan cara yang paling sesuai untuk mereka, cara terbaik untuk memanfaatkan teknologi, jika Anda mau.

Kabar baik bagi pengguna teknologi bantuan agen adalah bahwa keramahan pengguna biasanya diutamakan ketika solusi ini dibangun, jadi mereka (biasanya) juga sangat intuitif. Dan Miller, Analis Kepala di Opus Research , percaya bahwa pelanggan berhak mengharapkan respons dan kepekaan yang cepat terhadap suasana hati/sentimen mereka secara keseluruhan, melanjutkan:

“Pendekatan Verint menggunakan analitik yang diresapi AI selama setiap percakapan untuk membantu agen merespons dengan empati, menghasilkan tingkat keterlibatan yang lebih tinggi, penyelesaian tugas, dan kepuasan pelanggan.”

Jaringan Neural & Mesin “Da Vinci”

Di luar kemampuan Verint yang diperluas untuk membantu, Verint semakin meningkatkan cara bagi agen untuk mengakses transkripsi real-time/pasca-panggilan baru melalui Mesin Transkripsi Da Vinci yang baru didesain ulang.

Dikatakan telah menempatkan banyak sumber daya untuk mengembangkan apa yang perusahaan pasarkan sebagai “transkripsi dan akurasi pemahaman terdepan di pasar tetapi merilis peningkatan tambahan untuk platform cloud-nya. Ini memperluas kemampuan solusi Manajemen Data Keterlibatan untuk memasukkan data pengalaman.”

Menulis dalam sebuah pernyataan, Verint berbagi:

“Melalui kombinasi interaksi dan manajemen data pengalaman ini, Verint memberikan pandangan yang komprehensif kepada merek tentang data keterlibatan pelanggan di semua titik kontak pelanggan.”

Etika AI

Daniel Ziv dari Verint, Vice President, Speech and Text Analytics, Global Product Strategy , percaya bahwa hampir semua bisnis mengetahui pentingnya empati yang penting – namun sebagian besar berjuang untuk menyampaikannya secara konsisten, berbagi dengan GetVoIP News:

“Terutama mengingat lingkungan pusat kontak kerja dari mana saja, itulah sebabnya inovasi terbaru kami mendukung penyampaian pengalaman luar biasa yang selaras dengan keadaan emosional pelanggan dan niat untuk interaksi yang lebih berdampak dan bermakna, memandu agen secara real-time menuju yang terbaik. hasil."

Sementara saya setuju dengan gagasan ini, saya agak mempermasalahkannya juga.

Sampai sekarang, kami telah belajar bahwa bantuan agen waktu nyata, jika dimanfaatkan dengan benar – dapat membuat pengalaman layanan pelanggan lebih berbeda daripada di perusahaan yang tidak memanfaatkan teknologi. Dan banyak potensi keberhasilan teknologi bantuan agen tergantung pada seberapa baik itu dilatih, tentu saja, yang berarti jenis data yang diberikan harus akurat/kualitas.

Namun, orang dapat berargumen bahwa semua ini adalah lereng yang licin dan pertanyaan: Haruskah sebuah mesin memberi tahu manusia bagaimana berperilaku? Seberapa jauh terlalu jauh? Jika agen memanfaatkan aspek (kanan) dari perangkat lunak, mereka kemungkinan akan melihat peningkatan produktivitas; tapi itu membutuhkan pelatihan yang tepat dan pemahaman tentang teknologi.

Batya Friedman adalah Profesor Interaksi Manusia-Komputer di Sekolah Informasi Universitas Washington , dan dia telah berbicara banyak tentang materi pelajaran, termasuk:

“Kapasitas ilmiah dan teknologi kita telah dan akan terus jauh – melampaui moral kita – yaitu kemampuan (kita) untuk menggunakan secara bijaksana dan manusiawi pengetahuan dan alat yang kita kembangkan.”

Dia lebih lanjut memperingatkan:

“Yang dipertaruhkan tidak kurang dari masyarakat seperti apa yang kita inginkan untuk hidup dan bagaimana kita mengalami kemanusiaan kita.”

Agen Harus Mengabaikan Aspek RTAA

Agen hanya bisa mengabaikan aspek tertentu dari teknologi dan menggunakannya sesuai keinginan mereka; setelah mereka menerima pelatihan tentang cakupan fungsi penuh. Saya tidak yakin bahwa setiap manusia membutuhkan mesin untuk memberi tahu mereka kapan harus tersenyum, misalnya. Itu adalah perasaan manusia yang tidak bisa didelegasikan ke mesin, atau kita akan semakin tersesat.

Agen manusia berdarah panas dapat membaca situasi untuk memahami bagaimana mereka harus berperilaku pada tingkat manusia. Bagaimanapun, kami telah tiba. Dan kita berjalan di garis yang bagus. Hampir setiap orang memiliki beberapa bentuk perangkat lunak bantuan agen waktu nyata, termasuk konferensi video dan pengembang perangkat lunak kolaborasi, Zoom dan penyedia pusat kontak cloud, Talkdesk.

Kemiringan licin di sini terletak pada kenyataan bahwa teknologi pada dasarnya memberitahu agen manusia bagaimana berperilaku untuk membuat pelanggan senang. Verint mengatakan bahwa pemberdayaan merek harus dilakukan untuk memberikan layanan pelanggan terbaik dengan bantuan teknologi yang sedang berkembang ini.

Sama seperti sebagian besar aspek kehidupan, keseimbangan adalah hal mendasar, dan penyempurnaan teknologi ini akan tetap menjadi yang utama dalam mendorong kita ke masa depan. Mungkin dalam kasus Verint, RTAA-nya akan terbukti kurang invasif daripada yang lain; tapi hanya waktu yang akan menjawab.