自动化不会消除联络中心的工作

已发表: 2022-07-12

似乎我越是告诉人们我的工作是什么，他们就会说：“这很有未来感；你如何看待人工智能取代人类的工作？” 虽然在制造业等某些行业可能会出现这种情况，但在联络中心等领域却并非如此。

如果人们对失败的 IVR 和其他经常让人类感到沮丧的自助服务选项不走运，他们总是会求助于“寻求代理”。然而，似乎仍然有一个普遍理解的概念：人类将被机器取代。对于这个故事，我将看看数据是怎么说的，它们再清楚不过了。

当人们联系联络中心时，他们几乎总是会求助于与其他人一起解决复杂的查询。即使这意味着当他们通过公司网站与代理实时聊天时要利用全渠道选项。

这也很可能以通过地面电话与人交谈的形式出现——尽管通信更有可能（发生）通过移动设备进行。根据Talkdesk的说法； 79% 的客户体验领导者表示，他们计划增加对联络中心人工智能和自动化的投资。那么这不是给我的理论带来了一个大漏洞吗？仍然没有。原因如下：

AI 2022 的未来，联络中心的 AI 成熟度进展，Talkdesk 研究报告

Talkdesk 最近发布了它的《AI 2022 的未来，联络中心的 AI 成熟度进展》研究报告，该报告指出，CX 专业人士将领导力愿景、安全性和人才差距作为实施进度和实施技术成熟度的主要绊脚石，该技术将仅增强代理性能。

“由于这些障碍，响应表明部署略有放缓，目前有 60% 的受访者使用人工智能自助服务，而去年这一比例为 69%。”

Talkdesk 进一步指出，绝大多数 (85%) 认识到人工智能和自动化的重要性以及不利用它们的风险。在 Talkdesk 调查中，52% 的受访者提到了客户满意度的风险，48% 的受访者提到了生产力的潜在损失。

对人工代理的需求保持不变

此外，调查还发现，CX 专业人士对他们对 AI 的理解缺乏信心。 Talkdesk 在一份声明中写道：“在联络中心，那些说他们对人工智能‘中等’到非常熟悉的人的比例从一年前的 93% 下降到了 87%。”

虽然 CX 专业人员可能缺乏 AI 知识以及如何实施它：但他们倾向于了解联络中心 AI 的好处——许多供应商也是如此。供应商不断在他们的平台中构建功能，以增加代理的工作。以 Zoom 为例。

与业内许多其他公司一样，这家视频会议巨头为代理商提供了下一步该做什么的见解。如果座席不确定应在通话中采取的后续步骤：人工智能通常会提供有关如何最好地解决客户首先联系的原因的建议。

AI 2022 的未来，联络中心的 AI 成熟度进展，Talkdesk 研究报告

随着我们在更高生产力和基于目标的工作环境中工作，联络中心 AI 的加入；代理商通常将其视为天赐之物。

据 Google Cloud 称，其联络中心 AI 使座席能够处理 28% 以上的对话；并且可以降低运营成本。这具有巨大的影响，例如减少平均客户停留时间和改善联络中心指标，例如更有效地处理高峰流量。

部署谷歌的联络中心人工智能——根据谷歌云；还可以将客户满意度提高多达 10%，这意味着座席可以提供“一致的、高质量的体验”。在零售领域，确保您完成销售至关重要，而废弃的购物车在该领域是一个现实。

谷歌指出，它的软件可以通过将响应时间提高 15% 来减少放弃的聊天：利用一个方便的功能。其智能回复功能通过快速搜索其中央知识库，为客户查询提供了一些最快的答案。

Five9 等联络中心巨头似乎已经掌握了座席协助的概念，因为我曾多次与该公司的专家讨论座席协助的好处。根据流行的云联络中心提供商的说法，将人工智能与人工代理相结合的公司报告说，客户满意度提高了 61%。

他们还报告说，在一些经常被忽视的方面，座席满意度提高了 69%。 Five9 还指出，到 2030 年，70% 的公司表示他们将采用某种形式的人工智能，其中大多数将使用全方位的人工智能技术，以人工智能为中心的客户体验预计将在未来 18 个月内增长 143%。

对于初学者来说，在这两种情况下，人工智能的目标都是提高生产力。然而，在制造业中，两个明确的目标仍然是减少人为错误和缩短上市时间。总体而言，该领域的自动化过程意味着公司可以获得更大的利润率，同时降低他们制造的产品的缺陷率等因素。

质量是制造商在实施更多自动化措施时引用的另一个因素，我们看到在过去十年中，有数百万人被赶出工作岗位，转而使用机器。机器的短期投资要高得多，但对于制造商而言，长期收益却是无与伦比的。

在联络中心领域，长期增长、客户保留和整体满意度是最高目标。当客户具有购买力时，这使得在面向客户的行业中的人类体验更加相关和有影响力。

还有社交媒体，如果客户体验不佳，他们可以使用社交媒体，这并不短缺，因为大多数客户都愿意在心跳中转向竞争对手——当然他们的体验平淡无奇在大多数情况下，使用技术甚至是人工代理。

关于联络中心领域的自动化，几乎可以说相反，因为在这种情况下，人类和机器一起可以创造一个实现客户服务成功的匹配。