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Résultats commerciaux ciblés pour la migration d'un centre de contact vers AWS Cloud
La migration d'un centre de contact vers le AWS Cloud peut apporter les avantages suivants :
Self-service basé sur l'IA
L'intelligence artificielle (IA), sous la forme de plateformes conversationnelles utilisant des robots vocaux (spécialement IVRs), permet aux appelants de se servir en libre-service. L'IA peut également aider les agents humains à obtenir des informations pertinentes en temps réel et à fournir des recommandations pour les prochaines actions. La mise en œuvre de capacités d'IA qui comprennent le langage naturel implique de détecter l'intention en classant avec précision l'objectif du client, en acheminant l'appel en fonction de cette intention, puis en fournissant des informations pertinentes à l'agent humain.
Chaque organisation a des objectifs et des résultats clés (OKRs) qui impliquent soit une augmentation des revenus, soit une diminution des coûts. Le self-service basé sur l'IA peut vous aider à atteindre des objectifs et des résultats commerciaux importants en utilisant des robots pour générer des prospects, améliorer l'expérience, augmenter la vitesse d'expédition et générer des informations sur les clients. En outre, le libre-service peut réduire les coûts, fournir un routage intelligent, réduire le temps de traitement moyen de l'agent (ce qui réduit les coûts des télécommunications) et améliorer la résolution au premier contact.
Centre de contact basé sur l'IA
En plus de fournir un libre-service, l'IA peut améliorer les performances des centres de contact. Il peut répondre aux préférences des clients et proposer les prochaines actions aux agents. Les chatbots peuvent aider à intégrer de nouveaux clients et à prédire quels clients sont susceptibles de s'inscrire et lesquels demandent simplement des informations.
Les centres de contact basés sur l'IA peuvent également contribuer à réduire le taux de désabonnement et à améliorer la fidélisation des clients. La transcription des appels permet de prédire quels clients quitteront l'entreprise, en fonction de différents attributs comportementaux. La transcription des appels peut également préparer une campagne sortante afin de fidéliser ces clients. Pour plus d'informations, consultez Analyser la probabilité de désabonnement des clients à l'aide de la transcription des appels et des profils clients avec Amazon SageMaker AI
En utilisant la segmentation de la clientèle, vous pouvez améliorer l'expérience client en proposant un self-service ou un service d'agent. Par exemple, si un client est féru de technologie, proposez davantage d'options en libre-service. Vous pouvez également améliorer l'efficacité du marketing en analysant les tendances des données clients afin de déterminer les efforts marketing à améliorer.
Dans certains scénarios, les appels peuvent être mal classés et acheminés vers le mauvais agent. Dans ce cas, l'agent doit transférer l'appel. Non seulement les appels mal acheminés sont source de frustration pour les clients, mais ils augmentent également les coûts. En utilisant le machine learning (ML) pour analyser les commentaires des agents concernant les appels transférés, vous pouvez améliorer les modèles de routage.
Recouvrements de paiements basés sur l'IA pour les centres de contact
Le recouvrement des paiements est la fonction commerciale la plus importante car il a un effet direct sur les performances de l'entreprise. La collecte des revenus à temps aide une entreprise à se développer plus rapidement en utilisant ces revenus pour réaliser des investissements supplémentaires. Par conséquent, des taux de contact plus élevés sont essentiels pour collecter les paiements des clients. Cependant, chaque client dispose d'un moment idéal pour répondre aux appels. L'IA peut aider votre entreprise à prévoir le meilleur moment pour appeler chaque client afin d'augmenter la probabilité que le client réponde à l'appel.
