A hangfelismerés pótolja azokat a hiányosságokat, amelyek a call centerek támogatási funkciójukon belül mélyen megnyilvánulnak. Megmutatjuk, hogyan.
Nem lenne túl húzós azt állítani, hogy a mai telefonközpontok valóban „élményközpontok”. Ezekkel könnyen társítható a CX, UX, EX vagy ROX mozaikszó, és ez érthető.
Attól a pillanattól kezdve, hogy az ügyfelek megkeresik a telefonközpontot, tudat alatt tesztelik, hogy képesek-e kapcsolatba lépni azokkal a márkákkal, amelyektől vásárolnak.
Mint ilyenek, minden érintkezési ponton (ismét tudat alatt):
- Az általuk tapasztalt erőfeszítés nélküliség és kényelem szintjének alapos vizsgálata
- A márka üzeneteinek hangnemének és jellegének megfejtése
- Annak felismerése, hogy az általános élmény gördülékeny és természetes-e
- Felmérik, hogy saját elköteleződésüket üdvözlik-e, és megfelelő elismeréssel jutalmazzák-e
- Annak értelmezése, hogy személyként vagy számként kezelik-e őket
- Annak értékelése, hogy a várakozási idők, a szolgáltatás sebessége és az általános interakciók hogyan tükrözik a márka általuk érzékelt értékét
Más szóval, a modern telefonközpont egy technológiailag támogatott érintkezési pont, amelynek túl kell lépnie a „hangfelismerés”-en, hogy jelentős szerepet töltsön be a márkaérték növelésében.
Ennek a fejlődésnek a mélypontja az „érzelem- és kontextusfelismerés” – a hangfelismerő technológia által megkönnyített mechanizmusok. Érthető, hogy a Statista előrejelzése szerint a hangfelismerő piac értéke 2026-ra 27,16 milliárd dollár lesz – a 2020-as 10,7 milliárd dollárhoz képest.
Őszintén szólva, ez nem hangzik túl messziről, figyelembe véve, hogy milyen hatékonyan alkalmazzák a hangbemeneteket, és mi várható a jövőben.
Ennek ellenére merüljünk bele, és vizsgáljuk meg, hogy a hangfelismerő technológia hogyan fog döntő változást előidézni a call centerek és az ügyfelek közötti interakcióban.
Hangfelismerő technológia – alapozó
Lényegében a hang- vagy beszédfelismerés lehetővé teszi a gép számára, hogy értelmezze és megértse a beszédmintákat, és úgy reagáljon a felhasználóra, mint egy segítség nélküli emberi ügynök.
A beszédfelismerés legelterjedtebb és legelterjedtebb formája a „beszéd-szöveg” funkció, amely egy személy hangjának hangfelvételét szöveggé alakítja. A felhasználó kimondott szavait digitális adatokká alakítják, és gépi tanulási algoritmusok dolgozzák fel, hogy modellt hozzanak létre a felhasználó cselekvéseinek megértéséhez és előrejelzéséhez.
Ezt a modellt arra használják, hogy előre beállított utasítások vagy utasítások helyett a természetes nyelven keresztül érkező válaszokat pontosan előre jelezzék és közöljék.
Természetesen a call centerek életképes jelöltekként mutatkoznak be a sebesség, a pontosság és a hatékonyság egyensúlyának megvalósítására hangfelismerő technológia segítségével – különösen az AI- és ML-alapú automatikus beszédfelismerés (ASR).
Itt megtudhatja, hogyan javította a Verloop.io az ASR pontosságát hibajavítási technikákkal.
A hangfelismerés 3 módja megkönnyíti a hívási központból az élményközpontokká való fejlődést
A telefonközpontban eltöltött tipikus nap a telefoncsörgés és a szobában zajló csevegési értesítések körül forog. Legalábbis a modern call centerek küzdenek azért, hogy lépést tudjanak tartani a rekord magas digitális igényekkel. A hozzáértő ASR-rel rendelkező ügyfélszolgálati voicebot meg tudja oldani a legtöbb, ha nem az összes problémát a kapcsolattartó központtal. Itt van, hogyan:
1. Tartalomfeltárás és kontextuális tudatosság
Az ügyfelek megkeresései alapján viselkedési mintákra következtetve felbecsülhetetlen értékű betekintést nyerhet a vásárlói preferenciákba. A képzett ASR segítségével szinergiát alakíthat ki Ön és ügyfelei között azáltal, hogy kiemeli a lekérdezéseik szempontjából releváns tartalmat.
A mély tanulás hátterében az ASR értelmes betekintést nyer a következőkből:
- Figyelembe kell venni a hang tónusát, ütemét és inflexióját
- A beszéd összetevőinek osztályozása (például fonémák, intonáció és hangsúly)
- A szóasszociációk felismerése és a szókészletek előrejelzése a felhasználó kérése alapján
- A rendkívül pontos átiratok felgyorsítása mindezek figyelembevételével, miközben az interakciókat szöveges formába fordítja
Ennek eredményeként a márkák személyre szabott, tartalom alapú elköteleződésekbe léphetnek be, és valóban releváns tartalommal és intuitív, erősen kontextuális interakciókkal gazdagítják az ügyfelek élményét.
2. Gyors, intelligens hívásirányítás
Általában a call centerek erősen strukturált és lineáris tapasztalatot követnek. A hozzáértő ügynökök előre meghatározott lépéseket követnek, miközben általános és specifikus információkat nyújtanak végig. De ez már nem szakítja meg.
Például a hagyományos IVR vizsgálat alá került az ügyfelek elkötelezettségének hiánya és a válaszok elsöprő szigorúsága miatt.
Valójában a Vonage közzétett egy cikket „RIP IVR: 1980-2020” címmel, ahol a márka kiemelte, hogy az IVR az ügyfelek több mint 50%-át gátolja a hívás befejezésében.
Szerencsére a társalgási mesterséges intelligencia megváltoztatta a játék szabályait a bejövő kérések jelentése, rögzítése és megoldása tekintetében azáltal, hogy az emberek igényeit még azelőtt kezeli, hogy az ügynököt elérnék. Az AI-alapú IVR az empátiát helyezi az interakciók középpontjába, és a válaszadás során a pontosságot és a hatékonyságot helyezi előtérbe.
A mai hangfelismerő technológia érzékelhető. A lekérdezés természetének felmérése után továbbíthatja a lekérdezést az illetékes osztálynak, hogy azt a legképzettebb szakértők kezeljék.
A Voice AI a sorok között is tud olvasni. Mivel képes érzékelni az érzelmeket és a sürgősséget a beszélő hangjában, pontosan tudja, mikor kell a hívást egy elérhető ügynökhöz irányítani. Például, ha a mesterséges intelligencia valamilyen oknál fogva nem tudja pontosan kezelni a lekérdezést, ami nyilvánvalóan frusztráltabbá teszi a felhasználót, a bot azonnal felveszi ezt. Annak elkerülése érdekében, hogy a felhasználó izgatottabb legyen, az AI azonnal átadja a jegyet az ügynöknek.
3. Differenciált vásárlói élmény
Amint azt fentebb kifejtettük, a hangfelismerő technológia képes a márka-ügyfél összhang megteremtésére és a szolgáltatásnyújtás megkülönböztetésére. Ezt a beszédnyelv kihasználása és az érzelmi kontextus felismerése teszi lehetővé.
Például a Verloop ASR, több mint 1000 órányi ügyfélkapcsolati képzésben részesültmeg tudja érteni a beszédminták finom különbségeit, és különböző válaszokat vált ki.
Vegye figyelembe azt az esetet is, amikor egy ügyfél felhív egy termékről vagy szolgáltatásról érdeklődni. Az ügynök válaszai erre a hívásra három kontextuális klaszterhez rendelhetők: „felfedezés”, „elvárás” és „felbontás”.
Ezen klaszterek mindegyike elképesztő potenciált rejt magában az ügyfél élményének hangsúlyozására. Az ügynök pedig megfelelő módosításokat végezhet a válaszaiban, hogy tovább bővítse a tapasztalatot.
Valójában a call centerek ezeket az ASR-vezérelt beszélgetéseket több csatornán is felhasználhatják, hogy elősegítsék az „többcsatornás élmény” fogalmának előmozdítását. Ez azt is jelenti, hogy a csatorna válaszideje jobban szinkronizálódik, csökkentve a lehetséges súrlódási pontokat.
Valójában a hangfelismerő technológia alkalmazása óriási mértékben hozzájárulhat ahhoz, hogy az egyébként lineáris, merev és kiszámítható hívások intuitív, hatékony és lebilincselő élményekké váljanak.
Alsó vonal
Figyelemre méltó, hogy a beszéd megértése, annak egyedi dialektusával, valamint a lokalizált árnyalatokkal együtt komoly kihívást jelenthet. Az elhangzottak értelmezése során hibák fordulhatnak elő. De a párbeszédes AI a mély tanulási neurális hálózatok használatával jelentős hatékonysággal kezeli ezt a komplexitást.
A Voice AI technológiánk például támogatja a beszéd érzelmi dimenziójának mélyreható elemzését a szándék, az akcentus és a dialektus észlelésével. Ezenkívül kiegészíti ezeket az adatokat azáltal, hogy segít eligazodni az esettörténetben – mindezt a többnyelvű támogatáson felül (több mint 20 nyelven).
Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan használhatja ki a Voice AI-t a telefonközpontban, írjon nekünk, vagy ütemezze be a bemutatót.