自動化不會消除聯絡中心的工作

已發表: 2022-07-12

似乎我越是告訴人們我的工作是什麼，他們就會說：“這很有未來感；你如何看待人工智能取代人類的工作？” 雖然在製造業等某些行業可能會出現這種情況，但在聯絡中心等領域卻並非如此。

如果人們對失敗的 IVR 和其他經常讓人類感到沮喪的自助服務選項不走運，他們總是會求助於“尋求代理”。然而，似乎仍然有一個普遍理解的概念：人類將被機器取代。對於這個故事，我將看看數據是怎麼說的，它們再清楚不過了。

當人們聯繫聯絡中心時，他們幾乎總是會求助於與其他人一起解決複雜的查詢。即使這意味著當他們通過公司網站與代理實時聊天時要利用全渠道選項。

這也很可能以通過地面電話與人交談的形式出現——儘管通信更有可能（發生）通過移動設備進行。根據Talkdesk的說法； 79% 的客戶體驗領導者表示，他們計劃增加對聯絡中心人工智能和自動化的投資。那麼這不是給我的理論帶來了一個大漏洞嗎？仍然沒有。原因如下：

AI 2022 的未來，聯絡中心的 AI 成熟度進展，Talkdesk 研究報告

Talkdesk 最近發布了它的《AI 2022 的未來，聯絡中心的 AI 成熟度進展》研究報告，該報告指出，CX 專業人士將領導力願景、安全性和人才差距作為實施進度和實施技術成熟度的主要絆腳石，該技術將僅增強代理性能。

“由於這些障礙，響應表明部署略有放緩，目前有 60% 的受訪者使用人工智能自助服務，而去年這一比例為 69%。”

Talkdesk 進一步指出，絕大多數 (85%) 認識到人工智能和自動化的重要性以及不利用它們的風險。在 Talkdesk 調查中，52% 的受訪者提到了客戶滿意度的風險，48% 的受訪者提到了生產力的潛在損失。

對人工代理的需求保持不變

此外，調查還發現，CX 專業人士對他們對 AI 的理解缺乏信心。 Talkdesk 在一份聲明中寫道：“在聯絡中心，那些說他們對人工智能‘中等’到非常熟悉的人的比例從一年前的 93% 下降到了 87%。”

雖然 CX 專業人員可能缺乏 AI 知識以及如何實施它：但他們傾向於了解聯絡中心 AI 的好處——許多供應商也是如此。供應商不斷在他們的平台中構建功能，以增加代理的工作。以 Zoom 為例。

與業內許多其他公司一樣，這家視頻會議巨頭為代理商提供了下一步該做什麼的見解。如果座席不確定應在通話中採取的後續步驟：人工智能通常會提供有關如何最好地解決客戶首先聯繫的原因的建議。

AI 2022 的未來，聯絡中心的 AI 成熟度進展，Talkdesk 研究報告

隨著我們在更高生產力和基於目標的工作環境中工作，聯絡中心 AI 的加入；代理商通常將其視為天賜之物。

據 Google Cloud 稱，其聯絡中心 AI 使座席能夠處理 28% 以上的對話；並且可以降低運營成本。這具有巨大的影響，例如減少平均客戶停留時間和改善聯絡中心指標，例如更有效地處理高峰流量。

部署谷歌的聯絡中心人工智能——根據谷歌云；還可以將客戶滿意度提高多達 10%，這意味著座席可以提供“一致的、高質量的體驗”。在零售領域，確保您完成銷售至關重要，而廢棄的購物車在該領域是一個現實。

谷歌指出，它的軟件可以通過將響應時間提高 15% 來減少放棄的聊天：利用一個方便的功能。其智能回复功能通過快速搜索其中央知識庫，為客戶查詢提供了一些最快的答案。

Five9 等聯絡中心巨頭似乎已經掌握了座席協助的概念，因為我曾多次與該公司的專家討論座席協助的好處。根據流行的雲聯絡中心提供商的說法，將人工智能與人工代理相結合的公司報告說，客戶滿意度提高了 61%。

他們還報告說，在一些經常被忽視的方面，座席滿意度提高了 69%。 Five9 還指出，到 2030 年，70% 的公司表示他們將採用某種形式的人工智能，其中大多數將使用全方位的人工智能技術，以人工智能為中心的客戶體驗預計將在未來 18 個月內增長 143%。

對於初學者來說，在這兩種情況下，人工智能的目標都是提高生產力。然而，在製造業中，兩個明確的目標仍然是減少人為錯誤和縮短上市時間。總體而言，該領域的自動化過程意味著公司可以獲得更大的利潤率，同時降低他們製造的產品的缺陷率等因素。

質量是製造商在實施更多自動化措施時引用的另一個因素，我們看到在過去十年中，有數百萬人被趕出工作崗位，轉而使用機器。機器的短期投資要高得多，但對於製造商而言，長期收益卻是無與倫比的。

在聯絡中心領域，長期增長、客戶保留和整體滿意度是最高目標。當客戶具有購買力時，這使得在面向客戶的行業中的人類體驗更加相關和有影響力。

還有社交媒體，如果客戶體驗不佳，他們可以使用社交媒體，這並不短缺，因為大多數客戶都願意在心跳中轉向競爭對手——當然他們的體驗平淡無奇在大多數情況下，使用技術甚至是人工代理。

關於聯絡中心領域的自動化，幾乎可以說相反，因為在這種情況下，人類和機器一起可以創造一個實現客戶服務成功的匹配。