Người ta thường tin rằng các trung tâm cuộc gọi là những hội trường lớn, nơi các nhà điều hành đáp ứng các yêu cầu của khách hàng. Chúng tôi hiếm khi nghĩ về thực tế là những người làm việc trong các trung tâm cuộc gọi phải đối mặt với một lượng lớn thông tin liên quan đến việc xử lý các nguồn lực khổng lồ. Điều này bao gồm công việc của người vận hành, thiết bị, chi phí điện, thuê mặt bằng, khấu hao, v.v.    các số liệu thống kê được đề cập bên dưới đều được lấy từ các nghiên cứu ban đầu và nghiên cứu được thực hiện bởi công ty chúng tôi. Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:﻿Tất cả  Các công nghệ máy học hiện đại giúp giảm đáng kể chi phí cung cấp dịch vụ, cũng như tăng hiệu quả của các trung tâm.  Thực tiễn cho thấy khoảng 70% yêu cầu đến đường dây nóng là cùng loại.  Hiện tại, các dịch vụ robot của cái gọi là “dòng đầu tiên” hỗ trợ phân bổ hiệu quả các yêu cầu này. Để cung cấp dịch vụ chất lượng cao, họ chỉ cần nhận ra chủ đề của yêu cầu và hỏi khách hàng một số câu hỏi làm rõ là đủ. Điều này cho phép công ty đáp ứng yêu cầu của khách hàng một cách rõ ràng, nhanh chóng và rõ ràng.  Cần lưu ý rằng yêu cầu từ khách hàng có thể có nhiều dạng khác nhau và thông qua nhiều kênh liên lạc khác nhau — trình nhắn tin, chatbot, trợ lý giọng nói hoặc người điều hành hoạt động theo thuật toán đã được xác minh rõ ràng. Và trong tất cả các trường hợp này, công nghệ máy học sẽ giải cứu. Chúng cho phép bạn xác định “mặt nạ” câu hỏi phù hợp nhất và đưa ra câu trả lời chính xác hơn cho khách hàng.  Các hệ thống robot nguyên thủy nhất là  chatbot tuyến tính  Chúng tôi gặp họ trong các trình nhắn tin, mạng xã hội, ứng dụng di động và trên các trang web. Các chatbot được liệt kê đều chưa qua đào tạo và hoạt động theo một kịch bản nhất định. Nhưng chúng rất hữu ích — với sự giúp đỡ của chúng, bạn có thể đặt một chiếc bánh pizza hoặc một bàn trong nhà hàng, chỉ định chi phí gửi bưu kiện hoặc lấy vé đi khám bác sĩ. Đồng thời, thời gian xử lý yêu cầu trung bình sẽ giảm khoảng 3 lần.  Những bot này cho phép bạn duy trì lòng trung thành của khách hàng — được biết rằng hơn 50% mọi người muốn giải quyết các vấn đề mà không cần giao tiếp với mọi người. Và thông tin nhanh chóng và chi tiết hơn chắc chắn dẫn đến tăng doanh số bán hàng.    : Chuyển phát quốc tế Ví dụ 1  Ví dụ: hãy mô tả kịch bản làm việc với chatbot của một công ty tham gia giao hàng quốc tế.  Cách đây không lâu, có nhu cầu gửi hàng từ nước N đến nước K. Chúng tôi đã truy cập trang web của công ty và trò chuyện bằng chatbot. Đồng thời, hóa ra do kích thước hàng hóa không chuẩn nên cần làm rõ các thông số: chiều dài, chiều rộng, chiều cao của hàng hóa.  Hóa ra, số lượng chỗ trong container phải trả tiền phụ thuộc đáng kể vào một vài centimet. Sau khi thực hiện một vài cuộc gọi nữa, 20 phút sau, chúng tôi đã trả lời thành công tất cả các câu hỏi.  Sau đó, chúng tôi được chuyển sang nhà điều hành. Chúng tôi đã xác nhận thành công tất cả các thông số được truyền của hàng hóa và anh ấy đã đặt hàng giao hàng sau 5 phút. Do đó, chi phí thời gian như sau: khoảng 30 phút dành cho chatbot và 5 phút để liên lạc trực tiếp với người điều hành.  Hiệu quả của một chatbot như vậy hóa ra là 85%.﻿ Ví dụ 2:﻿Bảo hiểm  Hãy phân tích một ví dụ khác về chatbot tuyến đầu mà tôi tình cờ tham gia vào quá trình phát triển. Công ty đã tham gia vào lĩnh vực bảo hiểm và muốn tạo chatbot của riêng mình với AI. Điểm đặc biệt của dự án này là hoàn toàn không có trò chuyện và điểm đầu vào của yêu cầu nằm trong kênh thoại. Đại dịch làm tình hình trở nên tồi tệ hơn và dẫn đến tình trạng quá tải nghiêm trọng của kênh thoại. Do đó, người ta đã quyết định định cấu hình bot hỗ trợ tuyến đầu để cải thiện chất lượng dịch vụ và giảm tải cho trung tâm cuộc gọi.  Ở giai đoạn đầu tiên, chúng tôi chỉ khởi chạy một cuộc trò chuyện và trong một tháng đã cố gắng biến nó thành một điểm truy cập duy nhất cho hầu hết các yêu cầu. Sau đó, chúng tôi đã phân tích và định cấu hình một hệ thống các tiện ích nhanh thuộc loại sau: thông tin về chính sách, cuộc hẹn với bác sĩ, trường hợp bảo hiểm, v.v. Khách hàng có thể chọn một trong các tiện ích này và tiếp tục liên lạc với người điều hành trực tiếp trong một trò chuyện. Đồng thời, người điều hành đánh dấu cuộc đối thoại với khách hàng bằng các thẻ. Trên thực tế, ở giai đoạn đầu tiên, các nhà khai thác đã thực hiện đánh dấu dữ liệu.  Sau đó, hệ thống tự động đặt các thẻ xuống và khi kết thúc cuộc trò chuyện, người điều hành phải xác nhận chúng. Thủ tục này mất không quá 10 giây. Nhân tiện, tùy chọn này vẫn còn hiệu lực.  Hai tuần một lần, chúng tôi tiến hành bồi dưỡng bổ sung nhận biết chủ đề giao tiếp.  Ở giai đoạn cuối của dự án, chatbot đã đóng hoàn toàn 30% yêu cầu ở chế độ tự động mà không cần sự tham gia của người điều hành, 35% yêu cầu khác chỉ cần sự xác nhận của người điều hành, do đặc thù của ngành kinh doanh bảo hiểm.  Trong số 35% còn lại, khoảng 80% khách hàng của chatbot đã chuyển hướng chính xác đến người điều hành, chỉ mắc lỗi trong 20% trường hợp.  Do đó, thời gian trung bình để giải quyết một yêu cầu cần có sự tham gia của người điều hành đã giảm từ vài giờ xuống còn 10–15 phút.  Hiện tại, khá nhiều chương trình đã được phát triển cho phép bạn nhanh chóng tạo, triển khai và định cấu hình một chatbot tuyến tính đơn giản. Chi phí thấp và dễ phát triển cho phép chúng được thực hiện ở hầu hết mọi nơi. Giờ đây, dịch vụ này được sử dụng tích cực bởi khách hàng của các nhà khai thác viễn thông, ngân hàng, công ty bảo hiểm, giao hàng, dịch vụ công cộng, du lịch. Các hệ thống rô-bốt tuyến tính không chỉ đáp ứng các yêu cầu của khách hàng mà còn gửi các ưu đãi phù hợp nhất. Các tệp phương tiện cũng có thể được cung cấp dưới dạng phản hồi cho yêu cầu. Ngoài ra, các chatbot như vậy dễ dàng hình thành cơ sở dữ liệu các yêu cầu, cho phép bạn nhanh chóng đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng.  Nhưng liệu các công nghệ hiện đại dựa trên học máy có thể thay thế hoàn toàn các nhà điều hành trung tâm cuộc gọi?  Bây giờ chúng tôi chắc chắn có thể nói rằng câu trả lời là không.  Chỉ một người mới có thể trả lời các câu hỏi phức tạp không theo tiêu chuẩn, cung cấp sự hỗ trợ tâm lý cần thiết và mang lại màu sắc cảm xúc cho cuộc trò chuyện.  Tuy nhiên, thông tin ban đầu nhận được về chủ đề của cuộc trò chuyện, dữ liệu khách hàng được thu thập và câu trả lời nhận được có thể cho phép khách hàng chuyển công việc với anh ta từ máy này sang người khác mà khách hàng không chú ý. Điều đáng chú ý là không có công nghệ hiện đại nào sẵn sàng giải quyết các tình huống xung đột.  Tác giả: Ilya Smirnov, Trưởng phòng Khoa học Dữ liệu tại Usetech﻿

The writer is smart, but don't just like, take their word for it. #DoYourOwnResearch

Read My Stories

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Chatbot hoạt động như thế nào trong Call Center?

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

189 Stories To Learn About Reading Books

179 Stories To Learn About Reading

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

178 Stories To Learn About Essay

189 Stories To Learn About Reading Books

179 Stories To Learn About Reading

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

178 Stories To Learn About Essay

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps