Reduzierung von After Call Work (ACW) mit künstlicher Intelligenz

Transkription für mehr Effizienz nach dem Gespräch

Nach Abschluss des Anrufs dokumentiertein Beraterden Grund des Anrufs, beschreibt die durchgeführten Maßnahmen, und startet zum Beispiel notwendige Folgeprozesse, um das Anliegen des Anrufer zu einer endgültigen Lösung zu bringen. 

Die Durchführung all dieser Aktionen in kürzester Zeit bedeutet häufig, dass die Mitarbeiter selbst entscheiden, welche Informationen aus dem vorangegangenen Anruf für eine Dokumentation wichtig sind und welche weggelassen werden können. 

Dank der Integration der Diabolocom-Transkriptionsfunktionalität profitiert der Agent von künstlicher Intelligenz, um das Gespräch in Echtzeit oder nach dem Anruf zu transkribieren und erhält automatisch eine vollständige Zusammenfassung des Gespräches. Die automatische Gesprächszusammenfassung reduziert die Zeit, die für die manuelle Dokumentation verschwendet wird, und ermöglicht es dem Agenten, sich auf die zwingend notwendigen Folgeprozesse zu konzentrieren. Denn die interne Dokumentation ist für einen Kunden nicht sichtbar, ausbleibende Ergebnisse seines Anrufes wiederrum schon.  

Diese Funktionverbessert nicht nur die Bearbeitungszeit nach dem Anruf, sondern auch die Genauigkeit, da sie dank der Spracherkennung genau die Worte des Kunden verwendet. Diese Genauigkeit ist von entscheidender Bedeutung, um die Wünsche des Kunden besser zu verstehen und die entsprechenden Folgemaßnahmen vorzuschlagen.

Analyse der Zufriedenheit während des Anrufs und ihrer Entwicklung

Ein Anruf beim Kundendienst ist nie ein Zuckerschlecken. Die Kundenzufriedenheit, die für den Berater absolute Priorität hat, schwankt im Verlauf des Gesprächs. Ziel ist es, einen unzufriedenen Kunden in wenigen Minuten in einen zufriedenen zu verwandeln.

Die Integration einer Post-Call-Lösung mit künstlicher Intelligenz ermöglicht es, die Schwankungen der Kundenzufriedenheit zu verschiedenen Zeitpunkten des Gesprächs zu bewerten, so dass z. B. präventive Maßnahmen ergriffen werden können. Am Ende des Gesprächs wird nicht nur jede Kundenreaktion mit Uhrzeit und Datum dokumentiert, sondern auch die mit jeder Intervention verbundene Zufriedenheit gemessen. Diese Fülle an Daten ermöglicht ihrem Unternehmen eine Vielzahl von Analyseansätzen, sei es ein Gesamtdurchschnitt, ein gewichteter Durchschnitt, der sich beispielsweise auf das Ende des Gesprächs konzentriert, oder eine vergleichende Analyse zwischen Gesprächsbeginn und -ende. 

Themenerkennung

Im Rahmen der Nachbearbeitung von Gesprächen erweist sich die künstliche Intelligenz (KI) dank ihrer fortgeschrittenen Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, als leistungsfähiges Instrument zur Erkennung der Themen, die während des Gesprächs angesprochen wurden. 

Diese Daten generieren eine Reihe relevanter Indikatoren, die klare Kundentrends und -präferenzen erkennen lassen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es uns, die Bedürfnisse und Erwartungen ihrer Kunden besser zu verstehen und zu antizipieren und so zeitgleich ihre Kundenservice-Strategie zu optimieren.

Erkennung schwacher Signale

Gleichzeitig spielt die KI eine entscheidende Rolle bei der Erkennung schwacher Signale in Telefongesprächen. Diese Signale, die oft subtil sind und bei einer manuellen Analyse leicht übersehen werden, sind wertvolle Hinweise auf verborgene Erwartungen oder Unzufriedenheit der Kunden. Dank ihrer feinen Analyse und schnellen Verarbeitung ist die künstliche Intelligenz in der Lage, diese subtilen Nuancen in der Kommunikation zu erkennen und tiefe und relevante Einblicke in die Erfahrungen und Gefühle des Kunden zu geben.

Verbesserung der Leistung von Post-Call-Agenten dank KI

1. Optimierte Vorbereitung: Durch detaillierte Analysen von Kundentrends und die Erkennung schwacher Signale bereitet die KI die Agenten vor jedem Anruf effektiv vor und steigert ihr Vertrauen und ihre Effizienz während der Interaktion.
2. Maßgeschneidertes Training: Die von der KI gewonnenen Erkenntnisse können zur Entwicklung maßgeschneiderter Schulungsprogramme genutzt werden. Diese Programme können sich auf Bereiche konzentrieren, in denen sich die Agenten verbessern müssen, basierend auf Herausforderungen und Trends, die bei früheren Anrufen festgestellt wurden.
3. Unterstützung in Echtzeit: KI kann Agenten während eines Anrufs in Echtzeit unterstützen, indem sie auf der Grundlage analysierter Daten Antworten und Lösungen vorschlägt. Diese sofortige Unterstützung hilft den Agenten, mit schwierigen oder unerwarteten Situationen umzugehen, und verbessert ihre Leistung und die Kundenzufriedenheit.
4. Ressourcenzuweisung: Durch die Vorwegnahme der Kundenbedürfnisse und das Verständnis, welche Themen wahrscheinlich diskutiert werden, ermöglicht KI eine bessere Ressourcenzuweisung. Agenten mit Fachwissen in bestimmten Bereichen können Anrufen zugewiesen werden, die ihrem Fachgebiet entsprechen, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer effektiven Lösung von Kundenproblemen maximiert wird.

Erstellung von Anrufberichten

KI-gestützte Anrufberichte verändern die Art und Weise, wie Callcenter Informationen aus Kundeninteraktionen dokumentieren und verwalten. 

Automatischer E-Mail Versand

Im Anschluss an einen Anruf kann ein KI-basiertes System automatisch eine E-Mail an den Kunden erstellen und versenden, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Diese E-Mail kann eine Zusammenfassung des Gesprächs, die wichtigsten besprochenen Punkte und alle weiteren Schritte enthalten. Automatisch generierte E-Mails können entsprechend den Besonderheiten jedes Kunden und jeder Interaktion personalisiert werden, um eine gezielte und relevante Kommunikation zu ermöglichen. Die Mitarbeiter sparen wertvolle Zeit, da sie diese E-Mails nicht manuell verfassen müssen, und können sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren.

Zusammenfassung

Hochentwickelte KI-Algorithmen analysieren das Gespräch, um die wichtigsten Informationen und die wichtigsten Punkte, die während der Interaktion besprochen wurden, zu extrahieren und zu priorisieren. Diese Zusammenfassung dient als prägnante und genaue Dokumentation, die es ermöglicht, die wichtigsten Aspekte des Gesprächs schnell zu erfassen und zu verstehen, ohne das gesamte Gespräch anhören oder lesen zu müssen. Außerdem bietet sie eine strukturierte Grundlage für die Nachbereitung von Anrufen und hilft Agenten und Vorgesetzten, die Kundenbedürfnisse und -erwartungen für zukünftige Interaktionen schnell zu verstehen.

Erkennung der nächstbesten Aktionen

Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren Daten aus Anrufen, um die besten Maßnahmen zur Maximierung der Kundenzufriedenheit und zum Erreichen der Unternehmensziele vorherzusagen. Die Agenten erhalten Empfehlungen für die nächsten Schritte nach dem Anruf, die auf der Analyse vergangener Interaktionen und beobachteter Trends beruhen und sie zu effektiveren Maßnahmen und positiven Ergebnissen führen. Die Erkennung von Next Best Actions unterstützt die Entscheidungsfindung in Echtzeit, so dass Kundendienststrategien proaktiv und fundiert angepasst und optimiert werden können.

KI verbessert die Produktivität, Genauigkeit und Effizienz von Callcenter-Agenten bei der Nachbearbeitung von Anrufen erheblich. Außerdem trägt sie zu einem konsistenteren und zufriedeneren Kundenerlebnis bei und stärkt die Beziehung zwischen Unternehmen und Kunden. Um mehr über unsere KI-Lösung zu erfahren, fordern Sie eine Demo an.