Sesli yapay zekayla sezonluk çağrı hacmi planlaması

Sezonluk çağrı artışları, telefonu açan bir sistem ile verdiği sözleri tutabilen bir operasyon arasındaki farkı ortaya çıkarır. Bir kampanya, ürün lansmanı, bayram öncesi son gün ya da hava olayı, insanların neden aradığını, ne zaman aradığını ve her görüşmenin arkasındaki aciliyeti değiştirebilir. Plan yalnızca kapasite eklerse ekip daha çok çağrıyı yanıtlarken hangi taleplerin tamamlandığını, hangilerinin toparlanma gerektirdiğini gözden kaçırabilir.

Sesli yapay zeka esnek bir ilk yanıt sağlayabilir; ama bir kapasite modelinin parçası olarak devreye alınmalıdır. Agent hangi iş akışlarının onaylı olduğunu, hangi bilginin güncel olduğunu, ne zaman geri arama açacağını ve bir dosyayı ne zaman bir kişiye devredeceğini bilmelidir. DRING'in telefoni katmanı ve analiz iş akışları, yoğun dönem talebini işletmenin gerçekten ihtiyaç duyduğu sonuca bağlamaya yardım eder.

Yoğunluğun şeklini tahmin edin

Geçmiş çağrı kayıtlarıyla başlayın; ama geçen yılın toplamını körü körüne kopyalamayın. Olağan sezonluk dalgalanmayı yeni bir kampanya, ürün, pazar ya da kanalın getirdiği değişiklikten ayırın. Çağrılara saate, güne, dile, niyete, kampanya kaynağına ve çözüme göre bakın. Hacmin çoğunu oluşturan birkaç niyeti ve toparlanma işinin çoğunu doğuran birkaç istisnayı bulun.

Gelen ve giden aramayı ayrı modelleyin. Gelen talep bir teslimat son gününden sonra artabilir; giden takip aramalarının ise yasal arama saatleri içinde yapılması gerekebilir. Mesajlar sesli görüşmeden sonra gelebilir ve aynı müşteri kaydını gerektirebilir. Aylık toplam paket görüşmesi için işe yarar; ama operasyonda yaşananı eş zamanlı çağrı sayısı, zaman aralıkları ve sonuç dağılımı belirler.

Otomatikleştirmeden önce yoğun dönem iş akışını tasarlayın

Arayanın yolculuğunu ilk sinyalden işin bitmesine kadar yazın. Bir perakende destek hattında agent siparişi doğrulayabilir, güncel durumu açıklayabilir ve kargo verisi eksikse bir görev açabilir. Bir B2B kampanyasında hesabı tanıyabilir, zamanlamanın değişip değişmediğini sorabilir ve nitelenmiş ilgiyi bir satış sorumlusuna iletebilir. Bir klinikte randevuyu teyit edebilir ya da erteleyebilir, idari kapsamın dışındaki soruları yükseltebilir.

Gereken asgari bilgiyi, esas veri kaynağını ve onaylı işlemi tanımlayın. Sistem gereken veriyi doğrulayamıyorsa bunu söylemeli ve yedek yolu kullanmalıdır. Yoğun dönem baskısı kalite çıtasını düşürmek için bir sebep değildir. Kalite çıtasını daha basit ve daha açık hale getirmek için bir sebeptir.

Sesli yapay zekayı tekrarı üstlendiği yerde kullanın

Sezonluk dönem için iyi adaylar tekrar eden, hacmi yüksek ve ölçülebilir işlerdir: durum soruları, çalışma saatleri, randevu teyidi, temel niteleme, geri arama talebi alma ve sık sorulan ürün bilgileri. Bu iş akışları agent'a net bir bilgi sınırı ve görünür bir sonuç verir. Kuyruk yoğun olsa bile anlaşmazlıkları, hassas değişiklikleri ve olağan dışı istisnaları insan yolunda tutun.

DRING'in 62 dillik teknik yetenek envanteri sesli görüşme, WhatsApp, SMS ve e-postayı kapsar. Yoğun dönemde bu yetenek ancak müşterilerin gerçekten kullandığı diller için bilgi, terminoloji ve yükseltme hedefleri güncel tutulursa işe yarar. Dil dağılımını tahmine katın; tek bir genel ortalamaya güvenmek yerine talep edilen her dil varyantını ve iş akışını canlıya çıkmadan önce gerçek hattı üzerinde doğrulayın.

Yedek yolu kapasite modelinin parçası yapın

Otomatik her yolun aşırı yüke, sistem hatasına ve insan kuyruğunun kapanmasına karşı tanımlı bir yanıtı olmalıdır. Seçenekler arasında planlanmış bir geri arama, yazılı bir görev, daha düşük öncelikli bir yol ya da acil kategoriler için doğrudan aktarım var. Agent ucu açık bir söz vermemelidir. Geri aramanın bir vadesi, sorumlusu, önceliği ve müşteriye söylenmiş bir beklentisi olmalıdır.

CRM yavaşladığında, kargo durumu alınamadığında ya da insan kuyruğu dolduğunda ne olduğunu test edin. Teknik olarak çalışan bir agent bile kimsenin bitiremeyeceği işi kabul etmeye devam ederse operasyonel bir kesinti yaratabilir. DRING'in altyapı yaklaşımı ve kontrol modeli bu bağımlılıkları görünür tutmaya yardım eder.

İnsan katmanını istisnalara göre planlayın

Ekip planını yalnızca aktarılması beklenen çağrıların yüzdesine göre yapmayın. Bu çağrıların içerdiği işin türüne göre yapın. Birkaç ödeme itirazı, yüzlerce durum sorusundan daha fazla uzman zamanı isteyebilir. Sağlıkta bir yükseltme, dil bilen ve klinik yönlendirmeyi bilen bir koordinatör gerektirebilir. Bir şoför istisnası, anında karar verebilecek bir operasyoncu isteyebilir.

Ekip arkadaşlarınıza bir bağlam paketi verin: niyet, doğrulama durumu, ilgili numara, denenen işlem, sistemin döndürdüğü sonuç, müşterinin duygu durumu ya da aciliyet sinyali ve sıradaki soru. Bağlam, aynı şeyin yeniden anlatılmasını azaltır ve daha küçük bir uzman ekibi daha etkili kılar. Tekrar eden istisnaların nasıl yönetim sinyaline dönüşebileceğini görmek için DRING'in destek akışına ve aylık sektör analizine göz atın.

Yoğun dönemi tamamlanan işle ölçün

Yanıtlanma oranını, kapatılan çağrıları ve ortalama bekleme süresini izleyin; ama bunları tamamlanma ve tekrar temasla yan yana tutun. Geri aramaların tamamlanmasını, aktarım doğruluğunu, çözülmeden bekleyen işlerin yaşını, araç hatalarını ve görüşme sonrası işi de ekleyin. Niyete ve zaman aralığına göre ayırın. Agent daha çok çağrı karşılıyor ama ertesi günün kuyruğu büyüyorsa yoğun dönem planı henüz işlemiyor demektir.

Sezonluk dönemi tanımlı bir başlangıç ölçümüyle karşılaştırın; sürüm numarasını, kampanyayı ve kapasite kademesini not düşün. Yoğun dönemde alınan bir sonucu herkes için geçerli bir söz gibi kullanmayın. DRING'in ayda yaklaşık 300 bin görüşme ve günde 10 bin+ agent görüşme dakikası dahil güncel canlı sinyalleri operasyonun anlık görüntüleridir. Bir müşteri için doğru plan yine onun kendi çağrı dağılımına ve hizmet taahhütlerine bağlıdır.

Yoğun dönem öncesi hazırlık incelemesi yapın

• Başlıca niyetleri, gereken veriyi ve işin tamamlandığının kanıtını teyit edin.
• Yoğun dönemden önce bilgi ve terminoloji değişikliklerini dondurun ya da gözden geçirin.
• Söz kesme, eksik kayıt ve yoğun eş zamanlı çağrı içeren gerçekçi simülasyonlar çalıştırın.
• İnsan kuyruklarını, hizmet saatlerini, geri aramaların sahibini ve yükseltme cümlelerini teyit edin.
• Operatör, CRM, mesajlaşma ve kayıt için yedek yolları kontrol edin.
• Günlük izlemeyi, hata önceliklendirmesini ve geri alma yetkisini tanımlayın.

Yoğun dönemden sonra yalnızca toplam hacmi raporlamayın. Müşterilerin ne yapmaya çalıştığını, agent'ın nerede başarılı olduğunu, insan ekibin neyi toparladığını ve hangi yeni örüntülerin ortaya çıktığını inceleyin. DRING'in agent'ları kurduğu, test ettiği ve geliştirdiği sistem olan Agent Factory, bu kanıtı bir sonraki sezon gelmeden önce sonraki sürüme dönüştürebilir.

Yoğun dönem planlaması, sonuçta söz yönetimidir. Sesli yapay zeka müşteriye işe yarar bir ilk adım, ekibe de işi bitirmek için görünür bir yol verdiğinde yardımcı olur. Bu, talep arttığında hatta bir ses daha koymaktan çok daha kalıcıdır.

Daha fazla okuma

• McKinsey: müşteri hizmetlerinde üretken yapay zekanın aşamalı benimsenmesi ve değeri
• Twilio: görüşme sonrası iş, tekrar temaslar ve bağlam
• NIST: yapay zeka sistemlerinin sürekli ölçülmesi ve yönetilmesi