ประชาชนมีส่วนร่วมกับหน่วยงานของรัฐบาลกลางในหลายช่องทางในปัจจุบัน: โซเชียล, เว็บไซต์, แชทบอท, ข้อความ, ด้วยตนเองและทางโทรศัพท์ แม้จะมีตัวเลือกเหล่านี้ แต่ประชาชนส่วนใหญ่ก็ยังเลือกที่จะรับโทรศัพท์Andy Beamon รองประธานอาวุโสฝ่ายนวัตกรรมเชิงกลยุทธ์สำหรับบริการพลเมืองของ Maximus กล่าวว่า “แม้จะมีเครื่องมือดิจิทัลทั้งหมดแล้ว แต่พลเมืองกว่า 60 % ยังคงใช้โทรศัพท์อยู่” “ด้วยตัวแทนศูนย์การมีส่วนร่วมของลูกค้ากว่า 30,000 รายที่ประจำการในหน่วยงานภาครัฐ เราพบว่าการตอบสนองด้วยเสียงแบบโต้ตอบ (IVR) เป็นทางแยกของประสบการณ์จริง”
IVR เป็นจุดที่เหมาะสมที่สุดในการมุ่งเน้นเพื่อปรับปรุงประสบการณ์
ของลูกค้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์ Beamon กล่าว แต่การใช้เทคโนโลยีประเภทนี้อาจเป็นข้อเสนอที่น่ากลัวสำหรับทีมผู้บริหารศูนย์ติดต่อที่ต้องจัดการทรัพยากรบุคคลรวมถึงการลงทุนในเทคโนโลยีที่มีอยู่ตั้งแต่เว็บแอปและแชทบอทไปจนถึงเว็บไซต์และเครื่องมือนอกสถานที่ เขากล่าว
เราขอให้ Beamon แบ่งปันแผนงานขนาดเล็กสำหรับการปรับปรุง IVR โดยใช้กระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์และ AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าในท้ายที่สุด
ขั้นตอนที่ 1: อย่าเริ่มต้นด้วยต้นทุน — เน้นที่การหลีกเลี่ยงต้นทุน
ผู้คนกังวลเกี่ยวกับค่าใช้จ่าย เขากล่าว ต้นทุนที่แท้จริงคือต้นทุนค่าเสียโอกาส การหลีกเลี่ยงต้นทุนที่เอเจนซี่สามารถทำได้ หากองค์กรใช้แนวทางดังกล่าว ความคิดริเริ่มใด ๆ จะกลายเป็นการชดใช้เงินดอลลาร์ที่สามารถนำมาใช้เพื่อให้บริการแก่ประชาชนได้มากขึ้น Beamon กล่าว
“หากเรามองว่าเป็นเพียงค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม เรากำลังคิดในทางที่ผิด” เขากล่าว “เราควรมองว่ายิ่งรอนาน เรายิ่งมีประสิทธิภาพน้อยลง และเราทำได้น้อยลงเพื่อมอบ CX ที่ดีให้กับลูกค้าของเรา”
ขั้นตอนที่ 2: เริ่มต้นด้วยนักบิน
การขยายการใช้ AI ในศูนย์การมีส่วนร่วมของลูกค้าไม่จำเป็นต้องเป็นเรื่องทั้งหมดหรือไม่มีเลย ในความเป็นจริง Beamon แนะนำให้ใช้โครงการนำร่องที่สามารถใช้เพื่อขยายความพยายามที่กว้างขึ้น
“ถ้าคุณต้องการหยุด มันง่าย — ไม่มีการสูญเสีย
หากคุณต้องการก้าวไปข้างหน้า คุณมีบางอย่างที่สร้างไว้แล้วซึ่งสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้” เขากล่าว “ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถขยายขนาดได้ การนำร่องเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับหน่วยงานในการทดสอบและเรียนรู้ว่าเทคโนโลยี AI ทำงานอย่างไร”
สำหรับ Maximus แล้ว Beamon กล่าวเสริมว่า บริษัทมีใบรับรอง Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) สำหรับเครื่องมือ cloud IVR และ AI ของตนอยู่แล้ว ดังนั้นจึงสามารถเปลี่ยนจากการนำร่องที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับลูกค้า 3% ไปเป็นโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับ 100% ของผู้ติดต่อเหล่านั้น อย่างรวดเร็ว.
ขั้นตอนที่ 3: ขยายการใช้การวิเคราะห์ตามเวลาจริง
ในศูนย์การมีส่วนร่วมกับลูกค้าหลายแห่งในปัจจุบัน ผู้จัดการคุณภาพอาจรับฟังการโทรหนึ่งหรือสองครั้งต่อสัปดาห์ หรือแม้แต่หนึ่งเดือน โดยให้หัวหน้างานหรือผู้จัดการคุณภาพให้คะแนนและประเมินผลการปฏิบัติงานของตัวแทน ด้วย AI และแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถให้คะแนนทุกการโทรได้เหมือนกับที่มนุษย์ทำ และบีมอนกล่าวว่าผลลัพธ์เกือบจะเหมือนกัน
“พวกเขาอยู่ในเปอร์เซ็นต์เล็กน้อยของกันและกันจากจุดยืนในการให้คะแนน” เขากล่าว “เหตุใดสิ่งนี้จึงสำคัญ หากฉันให้คะแนนเพียงสองครั้งสำหรับตัวแทนที่อาจโทร 100 หรือ 200 สายในหนึ่งสัปดาห์ ฉันจะค้นพบว่าโอกาสในการบริการลูกค้าที่ดีกว่านั้นอยู่ที่ไหน หรือหากพวกเขาให้ข้อมูลผิด”
นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการกำจัดการฉ้อโกงด้วยการวิเคราะห์การโทรเหล่านั้นและการโต้ตอบทางดิจิทัลอื่น ๆ ในแบบเรียลไทม์ Beamon กล่าว “สิ่งที่ AI/ML กำลังทำอยู่คือการยกมือเพราะมันฟังทุกอย่างและพูดว่า ‘หัวหน้างาน ฉันพบบางอย่าง มาดูการโทรนี้’ ตอนนี้ หัวหน้างานคอลเซ็นเตอร์กำลังดูตัวอย่างข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้นในแบบเรียลไทม์ ซึ่งพวกเขาสามารถดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว”
credit: ronaldredito.org cheapcustomsale.net trinitycafe.net faultyvision.net luxurylacewigsheaven.net norpipesystems.com devrimciproletarya.info derrymaine.net tomsbuildit.org taboocartoons.net
