コンタクトセンターを に移行するためのターゲットを絞ったビジネス成果 AWS クラウド

AI ベースのセルフサービス

人工知能 (AI) は、音声ボット (特に IVRs) を利用する会話型プラットフォームの形式で、発信者がセルフサービスできるようにします。AI は、人間のエージェントが関連情報をリアルタイムで提供し、次のアクションのレコメンデーションを提供するのにも役立ちます。自然言語を理解する AI 機能を実装するには、顧客の目標を正確に分類し、そのインテントに基づいて通話をルーティングし、関連する情報を人間のエージェントに提供することで、インテントを検出する必要があります。

すべての組織には、収益の増加またはコスト削減を伴う目標と主要成果 (OKRsがあります。AI ベースのセルフサービスは、ボットを使用してリードを生成し、エクスペリエンスを向上させ、フルフィルメント速度を向上させ、顧客インサイトを生成することで、重要な目標とビジネス成果を達成するのに役立ちます。さらに、セルフサービスはコストを削減し、インテリジェントなルーティングを提供し、エージェントの平均処理時間を短縮し (通信コストを削減）、最初の問い合わせの解決を向上させることができます。

AI ベースのコンタクトセンター

AI は、セルフサービスの提供に加えて、コンタクトセンターのパフォーマンスを向上させることができます。顧客の好みに合わせて、エージェントに次のアクションを提供できます。チャットボットは、新規顧客のオンボーディングを支援し、どの顧客がサインアップする可能性が高く、どの顧客が情報をリクエストしているかを予測するのに役立ちます。

AI ベースのコンタクトセンターは、顧客の解約を減らし、顧客維持率を向上させるのにも役立ちます。通話文字起こしは、さまざまな行動属性に基づいて、退職する顧客を予測できます。通話文字起こしは、これらの顧客を維持するためにアウトバウンドキャンペーンを準備することもできます。詳細については、Amazon SageMaker AI を使用した通話文字起こしと顧客プロファイルを使用した顧客解約確率の分析」（AWS ブログ記事) を参照してください。

顧客セグメンテーションを使用することで、セルフサービスまたはエージェントサービスを提供することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。たとえば、お客様がテクノロジーに精通している場合は、より多くのセルフサービスオプションを提供します。また、顧客データのパターンを分析して改善が必要なマーケティング活動を決定することで、マーケティングの有効性を向上させることもできます。

特定のシナリオでは、呼び出しが誤って分類され、誤ったエージェントにルーティングされる可能性があります。この場合、エージェントは通話を転送する必要があります。通話のルーティングが間違っていると、顧客の不満が生じるだけでなく、コストも増加します。機械学習 (ML) を使用して転送された通話に関するエージェントのフィードバックを分析することで、ルーティングモデルを改善できます。

コンタクトセンターの AI ベースの支払いコレクション

支払いコレクションは、会社のパフォーマンスに直接影響するため、最も重要なビジネス機能です。収益を時間どおりに収集すると、その収益を使用して追加の投資を行うことで、ビジネスの成長が速くなります。したがって、顧客への支払いを収集するには、問い合わせ料金の引き上げが不可欠です。ただし、個々のお客様には、電話に応答する最適な時間があります。AI は、顧客が通話に応答する確率を高めるために、各顧客を呼び出す最適な時間を予測するのに役立ちます。