예측 행동 라우팅이란 무엇이며 어떻게 고객 경험을 개선합니까?

VoIP 또는 비즈니스를 지켜본 사람이라면 인공 지능과 머신 러닝이 큰 파장을 일으키고 있다는 사실을 눈치 챘을 것입니다. 예를 들어 많은 VoIP 및 컨택 센터 기술이 예측 분석을 사용하고 여러 제공업체에서 자체 AI 비서를 출시하고 있습니다.

이 AI 혁명은 오랫동안 도래해 왔으며 많은 사람들이 이 기술이 차갑고 비인간적일 것이라고 생각할 수도 있지만 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있다면 어떨까요? 이미 상담원 없이 시스템을 통해 고객을 안내하는 IVR AI 플랫폼이 있으며 이는 상담원에게 라우팅을 간소화할 것입니다.

고객 서비스 경험은 고객이 요구 사항을 우선시하는 회사를 중요시하기 때문에 지속적으로 개선해야 하는 비즈니스 측면입니다. 예측 행동 라우팅은 데이터 지원 매칭을 사용하여 고객 접촉 경험을 크게 개인화하도록 설계된 기술입니다. 다른 예측 도구와 마찬가지로 예측 행동 라우팅을 위한 소프트웨어는 기계 학습을 사용하여 컨택 센터 결과를 개선합니다.

• 예측 행동 라우팅이란 무엇입니까?
• 예측 행동 라우팅은 어떻게 고객 경험을 개선합니까?
  • 콘텐츠 고객
  • 고객을 화나게
  • 시간 제약이 있는 고객
  • 반복 발신자
• 고객-에이전트 상호 작용을 어떻게 간소화합니까?
  • 통화 처리 시간 감소
  • 고객 경험 향상
  • 더 빠르고 정확한 통화 라우팅
• 예측 행동 라우팅과 기타 통화 라우팅
  • 예측 행동 라우팅 및 IVR
  • 예측 행동 라우팅 및 기술 기반 라우팅
  • 예측 행동 라우팅 및 직접 콜 센터 라우팅
• 더 나은 결과를 위해 이상적인 에이전트와 고객 연결

예측 행동 라우팅이란 무엇입니까?

예측 행동 라우팅은 알고리즘을 사용하여 고객을 가장 자격을 갖춘 상담원과 연결하는 기술입니다. AI 기반 예측 라우팅을 수행하는 다른 기술과 달리 예측 행동 라우팅은 성격과 행동을 기반으로 에이전트와 고객을 연결합니다.

이 소프트웨어는 발신자와 상담원 모두의 자연스러운 성향과 의사 소통 습관을 측정하여 상호 작용이 양 당사자에게 유기적이고 긍정적이도록 합니다. 첫째, 조직은 처리, 평균 처리 시간 또는 고객 문제에 대한 지식 수준 등을 결정하는 각 상담원에 대한 컨택 센터 메트릭을 식별합니다.

다음으로, 시스템은 통화 추적 소프트웨어 데이터를 사용하여 데이터베이스에 대한 인바운드 통화를 일치시켜 발신자의 커뮤니케이션 및 성격 스타일과 발신자의 내역을 식별합니다. 여러 기준을 사용하여 가능한 한 그림을 표현하는 데 사용합니다. 방문객. 통화 추적 제공업체 Phonewagon에 대한 분석은 이 콜 센터 소프트웨어가 영업 활동을 어떻게 개선하는지 설명할 수 있습니다.

우리가 의사 소통하는 방법은 우리의 감정 상태와 성격을 나타내는 엄청난 지표입니다. 어떤 사람들은 더 많은 표현을 사용하여 의사 소통하고 더 감정적 인 의사 소통 수단을 사용합니다. 반면에 다른 사람들은 의사 소통할 때 가치를 사용합니다. 다른 사람들은 여전히 ​​더 논리적인 스타일의 말하기를 사용하여 특정한 사실과 수치가 진행되기를 원합니다.

기계 학습은 현대 대화의 이러한 뉘앙스를 감지하고 발신자와 상담원을 적절한 일치 범주로 그룹화하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 비슷한 커뮤니케이션 스타일을 가진 두 사람을 짝지으면 관계를 쉽게 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객이 개인 수준에서 담당자와 연결하는 경우 회사에서 구매할 가능성이 높아집니다.

행동 소프트웨어는 알고리즘을 사용하여 6가지 행동 프로필 을 기반으로 호출자를 그룹화합니다.

• 수행자 : 수행자는 일반적으로 매우 매력적이고 설득력이 있습니다.
• 조직자 : 가장 체계적이고 논리적인 성격 유형입니다.
• 커넥터 : 커넥터는 대화를 소중히 여기며 종종 따뜻하고 동정심이 많습니다.
• 조언자 : 이들은 준수하고 성실한 것으로 간주됩니다.
• Dreamer : Dreamer는 예술적 성격을 가지고 있으며 사색적이고 침착한 경향이 있습니다.
• 독창성 : 이 성격 유형은 독창적이고 자발적입니다. 상담원과 고객 간의 대화는 다소 무작위적일 수 있지만 숙련된 담당자가 대화를 진행하여 처리 시간을 최소화할 수 있습니다.

통화는 실시간 및 스테레오로 녹음되어 관련 당사자를 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 그런 다음 통화가 진행됨에 따라 오디오 통화 녹음 데이터가 소프트웨어에 의해 전사됩니다. 언어 및 음성 분석을 사용하여 예측 행동 분석은 호출자에 대한 예측 패턴을 개발합니다. 이것은 그들이 앞서 언급한 성격 특성 목록에서 어디에 속하는지 결정하고 또한 그들의 부름에 감정을 돌립니다. 콜 센터 소프트웨어는 상담원에게 도움이 될 수 있는 상황적 단서(예: 고통 수준 또는 발신자의 삶에서 일어나는 일에 대한 개인 메모)도 분석합니다.

Mattersight는 2014년 이 기술을 개척했으며 가장 중요한 제품이 되었습니다. Mattersight 예측 행동 라우팅은 이러한 대화 측면을 활용하여 통화 라우팅을 완전히 새로운 방향으로 전환하여 고객 상호 작용 및 상담원 성과에 대한 고급 분석을 제공합니다.

이 기술은 상담원과 고객 간의 더 나은 커뮤니케이션을 촉진할 뿐만 아니라 발신자를 더 잘 라우팅하는 데 사용할 수 있는 인상적인 데이터 세트를 구축합니다. 발신자가 특정 상담원의 스타일에 더 잘 응답했습니까? 발신자가 회선에서 약간 수다스러운 가능성이 더 많습니까? 그런 다음 예측 행동 라우팅은 다음 통화에서 이러한 유형의 성격을 수용할 담당자에게 통화를 할당합니다. 발신자가 보풀 없이 빠르게 솔루션을 찾고 있습니까? 그러면 예측 행동 라우팅이 이를 인식하고 보다 비즈니스적인 담당자에게 전화를 보냅니다.

시스템은 각 잠재적 라우팅 가능성에 백분율을 할당합니다. 백분율이 높을수록 더 잘 일치합니다. 전체 프로세스는 호출자와 접촉하는 동안이 아니라 이후에 시작되며 기계 학습 알고리즘은 모든 정보를 각 고객의 성격 특성을 나타내는 공유 데이터베이스로 집계합니다.

발신자가 다음에 전화를 걸면 예측 행동 라우팅이 번호를 조회하고 이전 상호 작용을 기반으로 발신자의 성격을 결정하고 결정된 특성을 유사한 의사 소통 습관을 가진 상담원과 일치시키는 데 1초도 채 걸리지 않습니다. 데이터베이스가 공유되기 때문에 한 클라이언트에서 집계된 데이터를 다른 클라이언트의 상호 작용에 사용할 수 있습니다. 전화를 건 고객의 수는 성격과 감정에 따라 통화를 더 잘 라우팅하는 데 필요한 모든 것입니다.

예측 행동 라우팅은 어떻게 고객 경험을 개선합니까?

고객을 유지하려면 브랜드와 함께 즐거운 경험을 해야 합니다. 이는 예측 행동 라우팅의 근거가 됩니다. 다른 시스템은 알고리즘을 기반으로 경로를 고려하는 반면 예측 행동 라우팅은 고객과 상담원 모두의 만족을 염두에 두고 아웃바운드 통화를 보냅니다.

콘텐츠 고객

모든 발신자에게 스트레스 문제가 있는 것은 아닙니다. 실제로 일부 고객은 정보를 얻거나 서비스를 변경하기를 원하고 누군가와 대화하기를 원할 수 있습니다. 예측 행동 라우팅을 통해 시스템은 알고리즘, 감정 데이터 및 컨택 기록을 사용하여 고객의 성격 및 현재 성향과 일치하는 경향이 있는 상담원에게 통화를 라우팅합니다. 예를 들어, 고객이 장황하고 스크립트에서 약간 벗어나 대화를 더 많이 하는 경향이 있는 경우 시스템은 이 보다 다정한 스타일에 응답할 담당자를 선택합니다.

예측 행동 라우팅 시스템은 IVR 시스템, CRM 소프트웨어 및 기술 기반 라우팅과 같은 다른 솔루션과 함께 작동하여 담당자에게 통화와 관련된 모든 데이터를 제공합니다. 보다 개인적인 상호 작용을 통해 긍정적인 고객 경험을 보장할 가능성이 높아집니다.

담당자와의 상호작용의 예는 "안녕하세요! 오늘 기분이 어떠세요?"

고객을 화나게

청구 또는 서비스 오류를 경험한 고객도 빠른 해결을 원하고 기업이 문제를 인정하기를 원합니다. 행동 라우팅은 음성 신호와 과거 대화를 사용하여 라우팅할 때 발신자가 화를 내거나 화난 때를 인식합니다. 이러한 감정 상태를 감지하면 직원은 연락하기 전에 화면 프롬프트를 통해 알 수 있습니다.

이 정보를 통해 상담원은 대화를 시작할 때 바로 사과하고 해결책을 제시할 준비가 됩니다. 이것은 회사가 고객의 문제에 더 잘 반응하는 것처럼 보이게 할 것입니다. 화가 나거나 화가 난 발신자는 논리와 간결성을 필요로 하기 때문에 시스템은 "주최자" 성격 유형에 해당하는 상담원에게 통화를 라우팅할 수 있습니다.

담당자와의 상호 작용의 예는 "안녕하세요. 청구 또는 당사 (서비스)에 문제가 있는 것으로 나타났습니다. 잠시 시간을 내어 이 일을 겪으셔야 하는 점에 대해 사과드립니다. 빨리 해결하자.”

시간 제약이 있는 고객

때때로 발신자가 매우 촉박한 마감 시간에 연락을 취합니다. 해결 방법을 찾고 있는 고객은 전화를 받는 동안 직접적이고 요점을 파악하는 담당자가 필요합니다. 과도한 잡담으로 길고 긴 대화는 회사에 대한 고객의 인식을 저하시킬 뿐입니다. 구두 신호 및 과거 통화 기록을 기반으로 예측 행동 라우팅은 고객을 보다 직접적이고 비즈니스적인 담당자와 연결하여 최대한 빨리 문제를 해결합니다.

이것은 고객이 시간이 부족한 금융 서비스 및 기술 산업과 같은 산업에서 일할 때 필수적인 행동 특성입니다.

담당자와의 상호 작용의 예는 "안녕하세요. (서비스 이름)을 조정해야 합니다. 당신이 하루를 보낼 수 있도록 내가 당신을 정사각형으로 만들게 해주세요.”

반복 발신자

일부 다른 라우팅 시스템의 문제는 동일한 대화 중 일부를 다시 읽는 경향이 있어 발신자를 성가시게 한다는 것입니다. 발신자가 기존 문제에 대한 해결 방법을 찾고 있을 때 시스템은 이를 기록하고 발신자의 감정과 감정 상태를 측정하여 필요에 맞는 상담원에게 올바르게 라우팅합니다. 상담원은 통화 기록을 완벽하게 준비하고 마지막 통화가 종료된 곳에서 전화를 받습니다. 이는 고객 서비스 경험에서 흔히 볼 수 없는 세부 사항에 대한 주의를 나타내며 고객은 이를 알아차릴 것입니다.

담당자와의 상호작용의 예는 "안녕하세요! (문제) 지난 금요일에 당신과 이야기를 나눈 이후로 어떻게 되었나요? 이전에 (에이전트 이름)과 이야기한 것으로 알고 있습니다. 그 이후로 상황이 개선되었습니까?”

고객-에이전트 상호 작용을 어떻게 간소화합니까?

고객은 자신과 상호작용하는 브랜드가 자신을 이해하고 가치를 부여한다고 느끼기를 원합니다. 이 기술의 페어링 알고리즘은 상담원과 고객 간의 보다 즐거운 경험을 만들기 위해 만들어졌습니다. 예측 행동 라우팅을 통해 발신자가 사용하는 언어 유형과 같은 기준은 기업이 발신자를 이해하고 고객 여정을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이것은 장기적인 관계를 촉진할 것입니다. 다음은 이러한 유형의 솔루션을 모든 유형의 컨택 센터에 채택할 때 얻을 수 있는 몇 가지 다른 이점입니다.

통화 처리 시간 감소

보다 상세하고 개인적인 상호 작용은 콜 센터에서 처리 시간을 증가시키는 것처럼 보일 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다. 사실 예측 행동 라우팅은 고객과 상담원 상호 작용의 품질을 높이고 결과적으로 두 당사자의 성격이 상호 보완적이기 때문에 처리 시간이 단축됩니다. 예측 행동 라우팅은 발신자와 상담원 사이의 관계를 강화하도록 설계된 시스템이며, 이는 일반적으로 대화를 더 간결하게 만들고 문제를 더 빠르게 해결합니다.

예를 들어, Mattersight의 시스템을 사용하는 CVS인 CVS는 고객과의 통화 처리 시간을 8.4% 단축할 수 있었습니다. 또한 데이터를 사용하여 고객/상담원 상호 작용의 효율성을 높일 수 있었습니다.

고객 경험 향상

쉬운 관계를 통해 고객은 고객 만족도 설문 조사에서 훨씬 더 긍정적인 경향이 있습니다. AI 기반 스마트 라우팅은 또한 상담원과 보다 자연스러운 느낌의 상호 작용을 가능하게 하고 고객이 인정받고 있다는 느낌을 받을 수 있도록 담당자에게 제공되는 발신자 데이터 저장소를 제공합니다. 발신자에게 시간이 제한되어 효율성이 필요한 상황에서도 시스템은 이를 인식하고 발신자의 요구에 맞는 상담원을 선택합니다.

전반적으로 이 시스템은 많은 컨택 센터에서 높은 고객 만족도(CSAT) 비율을 유지하는 데 필요한 다용성을 제공합니다. 모든 발신자에게 개별화된 지원이 제공됩니다. 상담원과 발신자 사이에 관계가 형성되면 고객은 더 편안하게 느낄 것입니다. 이는 곧 상호 작용이 간소화되고 고객 여정이 개선된다는 의미입니다.

더 빠르고 정확한 통화 라우팅

NICE inContact에 따르면 고객의 95%가 예측 행동 라우팅 없이 무작위로 라우팅됩니다. 이것은 이러한 시스템이 때때로 고객을 잘못된 부서로 반송한다는 것을 의미합니다. 부정확한 라우팅은 특히 상호 작용에 몇 분을 추가하므로 고객 경험의 품질을 떨어뜨릴 수 있습니다. 확장된 상호 작용은 또한 통화가 잘못 라우팅된 상담원의 효율성을 감소시킵니다.

예측 행동 라우팅을 통해 머신 러닝 알고리즘은 매우 정확하며 성격 및 감정 데이터뿐만 아니라 통화 기록 데이터도 사용하여 통화를 지능적으로 라우팅합니다.

예측 행동 라우팅과 기타 통화 라우팅

예측 행동 라우팅은 민첩성을 높이고 빅 데이터를 컨택 센터 경험에 통합합니다. 발신자에 대해 수집된 모든 정보를 사용하여 에이전트와 유기적 일치를 제공하므로 기존 시스템과 비교적 쉽게 통합됩니다. 다음은 예측 행동 라우팅이 분석 기반 라우팅으로 향상될 몇 가지 라우팅 시스템입니다.

예측 행동 라우팅 및 IVR

IVR은 DTMF(다이얼톤 다중 주파수), 음성 및 AI를 사용하여 시스템을 통해 고객을 안내하도록 설계되었습니다. IVR은 상담원과 통화할 필요 없이 고객에게 청구서 지불 및 예약 기능을 제공합니다.

예측 행동 라우팅은 IVR 기록에서도 발신자와의 모든 상호 작용을 고려하는 전체론적 솔루션을 제공합니다. 알고리즘을 통해 고객이 상담원과 이전에 접촉하는 동안 또는 셀프 서비스 경험 중에 동요했는지 신속하게 판단합니다.

예측 행동 라우팅 시스템은 IVR 시스템과 통신하여 발신자의 그림을 그리고 최적의 에이전트와 연결합니다. 고객이 음성을 사용할 때 간결하게 들렸습니까? 전화 옵션을 듣기 전에 "0"을 누르셨습니까? 그들의 목소리 톤에 담긴 언어적 단서는 무엇이었습니까? 행동 모델링 및 통화 기록은 발신자가 올바른 상담원과 연결되도록 하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

예측 행동 라우팅 및 기술 기반 라우팅

기술 기반 라우팅은 기술에 따라 상담원을 특정 그룹에 배치하는 기술입니다. 그런 다음 IVR 시스템은 필요에 따라 고객을 특정 에이전트 그룹으로 라우팅합니다. 이 기술을 사용하면 문제가 복잡한 경우 발신자를 전문가에게 보냅니다. 복잡한 질문과 문제를 빠르게 해결할 수 있어 편리함을 가져다주는 시스템입니다. 기술 기반 라우팅은 발신자가 덜 자주 반송되고 고객이 좋아하기 때문에 처리 시간을 줄입니다.

그러나 예측 행동 라우팅과 비교하면 어떻습니까?

예측 행동 라우팅은 빅 데이터를 활용하여 고객의 성격을 파악하는 시스템이지만 솔루션은 AI를 활용하기 때문에 기술 기반 라우팅의 일부 측면도 통합합니다. 결과적으로 예측 행동 라우팅은 고객을 자격을 갖춘 상담원에게 보내기 위한 시스템을 향상시키는 추가 계층으로 작동할 수 있습니다. 문제를 처리하는 방법을 알고 있는 상담원에게 연락할 뿐만 아니라 개인적으로 연락할 수도 있습니다.

예측 행동 라우팅 및 직접 콜 센터 라우팅

예측 행동 라우팅과 마찬가지로 직접 라우팅은 알고리즘과 데이터를 활용하여 고객을 올바른 부서로 라우팅합니다. 예를 들어, 고객이 지불이 늦어지면 이 라우팅 시스템은 발신자를 추심 부서로 보내야 한다고 결정합니다. 유사하게, 새로운 고객은 지원 또는 마케팅 부서로 보내질 수 있습니다.

모든 것이 데이터 지향 콜 센터 라우팅과 함께 고객 정보를 기반으로 하므로 효율성을 강화하려는 컨택 센터에서 매우 유용한 시스템이 됩니다. 예를 들어, 새 고객을 마케팅 부서로 보내면 새 추가 서비스를 훨씬 더 유기적으로 상향 판매할 수 있습니다. 마찬가지로, 같은 유형의 고객을 지원 부서로 보내는 것은 매우 중요한 첫 달에 서비스에 장애가 없는지 확인합니다. 효율적인 라우팅 및 이에 따른 향상된 고객 유지가 이 시스템의 주요 이유입니다.

직접 콜 센터 라우팅은 종종 스마트 라우팅이라고 하지만 예측 행동 라우팅과 같은 AI에 의해 구동되지 않습니다. 예측 행동 라우팅은 통화를 올바른 상담원에게 라우팅하여 직접 라우팅 경험을 향상시킵니다. 추심 대리인과의 상호 작용에서도 향상된 개인화는 고객 경험을 더욱 긍정적으로 만들 것입니다. 예를 들어, 컬렉션의 고객이 잘못 청구된 경우 예측 행동 라우팅은 구두 신호를 통해 고객의 불만을 파악하고 문제를 수정할 수 있는 상담원에게 통화를 라우팅합니다.

더 나은 결과를 위해 이상적인 에이전트와 고객 연결

컨택 센터 산업 전반에 걸쳐 이 기술은 빅 데이터의 사용과 고객 경험을 향상시킬 수 있는 잠재력 때문에 패러다임의 전환으로 간주되고 있습니다. AI 기반 라우팅 기술은 고객과 고객의 데이터를 적극적으로 분석하여 보다 쾌적한 접촉 경험을 제공하고 있습니다.

이는 고객에게 도움이 될 뿐만 아니라 상담원이 더 자연스럽게 말하고 다른 회선의 발신자와 연결할 수 있도록 하며 더 많은 콘텐츠 담당자가 더 나은 상담원 유지를 의미합니다. 브랜드와 건전한 관계를 유지하는 콘텐츠 고객이 더 오래 충성도를 유지하기 때문에 고객을 만족스럽게 유지하면 막대한 금전적 이익도 얻을 수 있습니다.

이 기술은 처리 시간을 줄이고 고객 여정에 대한 더 나은 이해를 제공하여 다른 콜 센터 소프트웨어를 보완하는 데 중요한 역할을 합니다. 예측 행동 라우팅은 AI 기반 클라우드 솔루션이 컨택 센터에 가져오는 영향이 증가하는 또 다른 측면입니다. 리드 스코어링, 예측 전화 걸기 및 고객 서비스를 위한 도구가 모두 여기에 있으며 예측 행동 라우팅은 컨택 센터에서 가장 주목할만한 영향을 미칠 기술일 것입니다.

고객 만족도를 높이려는 조직은 예측 행동 라우팅 솔루션의 구현을 고려해야 합니다. 고객과 더 깊은 상호 작용이 고객 유지에 도움이 되기 때문입니다.

고객 여정을 개선할 수 있는 더 많은 솔루션을 찾고 계십니까? 통화 우선 순위 대기 및 예측 리드 스코어링에 대한 가이드를 확인하십시오.