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AI时代客户联络中心的“数商”、“智商”与“情商”
作者:熊谢刚 Avaya大中华区副总裁、大中华区首席技术官   时间:2018-7-11   4PS呼叫中心国际标准研究中心     咨询电话:021-58307717

 以算力、算法和数据为框架的新一轮人工智能的触角不断延伸,推动着客户联络中心向智能化升级纵深发展。如何打造“数商”、“智商”与“情商”兼备的AI时代的客户联络中心?智能化基础平台架构的能力建设是立身之本。

 
运营与管理中的数据智能与业务洞察
 
AI场景下的客户联络中心,依靠机器智能在一定程度上优化了业务办理的速度和流程,提升了客户体验,但联络中心的运营管理最终的落点在于人,如何抓取和利用呼叫中心中的大数据,发现运营中的问题,支持业务的动态发展,同时,提供给坐席及时恰当的指导和帮助,提升绩效,是极具管理价值的议题。
 
传统的呼叫中心数据分析,依靠的是相对固化的报表,缺乏交互能力,无法实现实时的业务分析。在实际的业务运营中,状况实时变化,联络中心必须具备较高的“数商”,管理者才能敏锐地捕捉到数据背后的逻辑走向,在短时间内快速完成海量数据的时效性分析,在直观的图形化分析结果中,准确定位问题,推导出潜在的原因以及可能的解决方案。
 
如何才能让联络中心具备“数商”?底层平台是基础,大数据分析工具的数据建模是核心。
 
底层平台必须是包容的,从而随业务动态同步发展。通过AI connector智能连接器,不断将日新月异的新技术能力吸纳至底层平台,持续补充渠道交互以及智能的数据获取和分析的能力。比如,把解决数据孤岛的区块链技术作为数据收集和交叉对比的能力支持,将图像以及视频识别技术作为平台内置组件,丰富渠道交互渠道等。同时,设置标准的API接口,为特定的业务形态和项目需求进行定制化建模做铺垫。此外,底层平台的原始数据,包括数据字典,每个数据字段的含义,必须是开放的,方便管理者快速准确地理解模型含义,根据业务需求进行选择性加工和计算。
 
联络中心的大数据分析工具的数据建模分两个层次。首先,对联络中心全媒体的交互数据,包括语音、微信、视频等,基于交互特征,按照通用的计算维度和指标进行计算,比如,电话渠道上更多分析的是通话时长和平均响应时长的指标,而微信渠道则更多会考虑有效的处理率和用户满意度等。其次,根据具体的业务项目进行定制化的数据建模,以数据组合加工的方式,得出基于业务场景的定制数据分析结果。比如,银行业务较多关注转换率、成单率等指标,把客户联络中心交互的数据与业务成单数据做组合计算,就能得出每百通电话的成单率和交易金额等数据。
 
当联络中心具备足够高的“数商”之后,许多有价值的针对性思考都可以得到快速验证。比如,全媒体渠道上线之后,对电话量的分流是多少?电话量大的时候,能否让大量的来电消解在多媒体渠道?在来电高峰期,对比分析实时的传统语音与多媒体渠道交互数据,就能直观看出是否多媒体渠道是否具备消解部分高峰来电的能力;在下一代产品推广的节点时,通过数据趋势图,提前预见高峰来电,适时增加坐席人员,并调整语音系统的导航菜单,增加提示音,告知客户可在多媒体渠道获取相关服务。
 
运用大数据分析工具,基于贴合业务动态发展的深度计算模型,获得针对性强的数据分析、动态验证和逻辑洞察,辅助联络中心的运营与管理决策。
 
交互与运营中的机器智能与情感计算
 
计算机图像识别、语音识别、知识图谱与自然语言处理等人工智能技术赋予了联络中心看、听、读、说的能力。随着全媒体渠道的铺设,联络中心与客户的联接不断向多元化的边缘接触点分布,分散化的交互方式给客户旅程管理以及体验提出了新的挑战。如何基于用户画像和市场营销模型实现精准化主动联络,提供跨渠道、跨平台的一致且连续的服务,利用AI智能提升坐席的服务质量和业务绩效,成为了新的研究课题。
 
一个“智商”过人的联络中心带给客户的体验是什么样?以银行场景为例。
 
用户在银行官网浏览信用卡分期的信息,联络中心立即识别出该用户在系统中的个人信息,并感知到当前行为,于是在页面让弹出是否需要介绍信用卡分期的窗口。倘若用户点击同意,自动触发云呼叫,AI机器人开始向用户介绍信用卡分期相关的政策,在通话过程中用户做出分期的肯定答复后,AI机器人自动帮用户完成账单业务的办理。如果用户未点击主动弹出的联络窗口,而是在一段时间之后电话联系了银行客服。用户在电话接通之后,听到的不再是标准的IVR导航菜单,而是直接推送给用户特定的信息用分期的语音提示音。
 
如何才能实现联络中心的赋能?底层平台的智能感知能力是根本。在提供给用户的任意渠道或者接触点,结合底层的用户画像以及营销决策模型设定触发规则,以文本、视频、语音,或者预约坐席进行回呼等多种手段富媒体的手段,为用户提供主动联络和精准营销服务。以理财或者保险产品为例,当用户输入的金额大于企业设定的目标值,会弹出主动联络;指定某一项业务设置人工服务介入,当有空闲坐席时弹出,无空闲坐席则不主动弹出。
 
当坐席与用户的交互时,AI机器人全程提供“智商”与“情商”兼具的智能化辅助。
 
首先,辅助座席判断客户的意图,通过实时分析获取的语音流,适时地做知识库的推荐或者知识的推送。比如,客户说出想要查询某款理财产品时,AI机器人可以立即从知识库中搜索到这款产品的介绍推送给坐席,提高了座席的工作效率。
第二,在营销的场景理解客户意图,做话术推荐。比如,客户对某款产品不感兴趣,AI机器人会告诉座席如何继续推荐,起到了一个销售辅助的作用。
第三,辅助进行实时质检。AI机器人可以在通话过程中,辅助进行流程合规性操作,检查座席是否完成了相关流程的命中,包括判断是否涉及违禁语,并在命中时触发后台告警。
 
第四,侦测判断客户的情绪。把客户的情绪变化直接呈现给座席,提示坐席参考系统给出的指标进行对比,适时调整服务方式。当感知到客户的情绪比较糟糕时,会触发相关提醒,由管理者提前介入。 
第五,监测坐席人员的疲劳状态。将疲劳信息提交给运营主管,为排班决策提供有价值的信息参考。
 
新一代的联络中心,是AI场景下的全联接中心,底层的大数据和AI综合智能支撑起平台上的每一个组件和功能,从而在交互层面,无论是自助还是人工服务,坐席资源的配置与管理,座席的辅助和赋能,整体的运营洞察,赋予客户联络中心以“数商”、“智商”与“情商”。
 
 
 


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本文编辑:小林    本文来源:作者:熊谢刚 Avaya大中华区副总裁、大中华区首席技术官    发布时间:2018-7-11
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