آینده مرکز تماس در دستان هوش مصنوعی

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی چند سالی است که در صنایع و حوزه های مختلف مورد استفاده قرار می گیرند، طبیعتاً این زیرساخت در صنعت مراکز تماس هم وارد شده و استفاده از آن به شکل های مختلف مورد توجه قرار گرفته است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در ایران هنوز در صنعت خدمات مشتریان به صورت فراگیر استفاده نمی‌شود.

آینده مرکز تماس

بیراه نیست اگر بگوییم که در آینده‌ای نزدیک شاهد تغییر اساسی در استانداردهای مرکز تماس و تحول در این خواهیم بود. صنعت مرکز تماس یکی از صنایع مشارکتی برای کشورهایی همانند فیلیپین، هند، چین و مالزی است و هر تحولی در آن باعث ایجاد تغییرات اساسی خواهد شد. از طرف دیگر کار در مراکز تماس فعالیتی فیزیکی، ذهنی و حتی عاطفی برای کارمندان این مراکز محسوب می‌شود. به همین دلیل کار در مراکز تماس را می‌توان جزء کارهای سخت جهان قرار داد.

صحبت با مشتریان عصبانی، چهاچوب کاری با برنامه‌ای دقیق، شیفت‌های کاری زیاد و سایر سختی‌های کار در مراکز تماس باعث ایجاد چالش‌هایی در این حوزه می‌شود. مراکز تماس به نوعی پاشنه آشیل کسب‌وکارها محسوب می‌شوند و ارائه بهترین خدمات کسب رضایت مشتری در سطحی بالا یک الویت و ضرورت در این صنعت محسوب می‌شود. همه‌ی این‌ها در کنار یکدیگر باعث ایجاد خلاء‌هایی می‌شود که روش‌های قدیمی آن‌ها را رفع نخواهد کرد. به همین دلیل باید فعالان این حوزه به دنبال استانداردهای جدیدی برای مراکز تماس و استفاده از روش‌های نوین باشند.

نیازهای مراکز تماس در این زمان

صنعت مرکز تماس در خلال تکنولوژی‌های مختلف قرار گرفته است. هرگونه پیشرفت در فناوری باعث بالاتر رفتن سطح انتظارات مشتریان می‌شود. نیاز به پشتیبانی همه جانبه و 24 ساعته در هفت روز هفته و عدم انتظار کشیدن و ارائه خدمات شخصی سازی شده بر اساس نیاز مشتریان، نیازمندی‌های حال حاضر مراکز تماس را تشکیل می‌دهد و این روند در آینده‌ای نزدیک نیز افزایش خواهد یافت.

گزارش مرکز ارتباطات جهانی در سال 2015 روند تحول مرکز تماس کسب‌وکارها در استفاده از تکنولوژی‌های مختلف نشان می‌دهد. در این گزارش کمپانی‌هایی مانندIBM ، Google، Microsoft، Oracle ، Solutions Artificial (اسپانیا) ، Haptik (هند) و Zendesk به عنوان مهم‌ترین ارائه دهندگان تکنولوژی هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است.

 

هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های هوشمند به سرعت در حال ادغام با کسب‌وکارهای دیگر هستند. چند سالی است که استفاده از چت‌بات‌های هوشمند در صنایعی مانند بازاریابی، توریسم، اقتصاد و… مرسوم شده است. این چت‌بات‌ها از تکنولوژی‌هایی همانند هوش مصنوعی برای پاسخگویی هوشمند به مشتریان و شبیه سازی تعاملات انسانی استفاده می‌کنند. مراکز تماس هم باید از این فناوری‌ها استفاده کنند تا بتوانند نیازهای جدید مشتریان را فراهم نمایند. به زودی شاهد تحول استانداردهای مراکز تماس خواهیم بود.

نقش هوش مصنوعی در بهینه سازی فرآیند مرکز تماس

به طور معمول هر نیروی انسانی در یک مرکز تماس به 20 تا 25 سوال تکراری در روز پاسخ می‌دهد. در چنین مواقعی نیاز به اپراتوری که بتواند جواب سوالات پر تکرار را به کاربران بدهد بسیار حس می‌شود. این کار می‌تواند یکی از نقش‌هایی باشد که هوش مصنوعی در مراکز تماس ایفا می‌کند. این کار نه تنها در زمان و تلاش‌های عامل انسانی صرفه‌جویی می‌کند بلکه باعث ایجاد آرامش خاطر او نیز می‌شود.
نقش هوش مصنوعی در مراکز تماس در آینده‌ای نزدیک بسیار پر رنگ‌تر خواهد شد. پاسخگویی به سوال تکراری به عنوان یک ربات-اپراتور هوشمند یکی از کارهای هوش مصنوعی خواهد بود. علاوه بر آن هوش مصنوعی می‌تواند به جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل آن‌ها، مستند سازی از مکالمات مشتریان و… نیز بپردازد. استفاده از هوش مصنوعی باعث افزایش راندمان کاری و کیفیت ارائه خدمات به مشتریان نیز خواهد شد.

هوش مصنوعی قرار است در مراکز تماس پیاده سازی شود؟

مشتریان امروزی انتظار دارند تا به محض تماس با یک مرکز تماس به نیاز آن‌ها رسیدگی شود و هیچگاه در انتظار نمانند. علاوه بر آن انتظار دارند که به سرعت یک پاسخ درست و شفاف را دریافت کنند. اینجا دقیقا جایی است که هوش مصنوعی نقش بزرگی ایفا می‌کند. به کمک هوش مصنوعی زمان انتظار مشتریان به شدت کاهش پیدا می‌کند. در گذشته تماس مشتریان به اولین اپراتور خالی منتقل می‌شد در صورتی که به کمک هوش مصنوعی می‌توان با توجه به رفتارهای مشتریانی که قبلا  با مرکز تماس گرفته‌اند آن‌ها را به اپراتور مربوطه برای پاسخدهی منتقل کرد.

هوش مصنوعی توانایی آن را دارد که پاسخ پرسش‌های تکراری را آموزش ببیند و آن را به مشتریان منتقل کند. هوش مصنوعی می‌تواند به تماس‌های نظرسنجی و ارائه اطلاعات کمک فراوانی بکند. هوش مصنوعی قادر است صحبت‌های مشتریان و نیاز آن‌ها را درک کند و در صورتی که بفهمد نمی‌تواند جواب او را بدهد، مشتری را به یک عامل انسانی وصل کند. علاوه بر آن هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه اطلاعات به نیروهای انسانی به پاسخدهی درست به مشتریان کمک کند.

هوش مصنوعی مراکز تماس را متحول می‌کند

در گذشته ، تقریبا همه تعاملات بین مشاغل و مشتریانی که به آنها خدمات ارائه می شد از طریق تلفن صورت می گرفت و به طور طبیعی، بازار ارزش ادغام تجزیه و تحلیل گفتار در پشتیبانی کلی مشتری از آنها را برای دستیابی به نتایج مطلوب تر درک کرد. ورود سایر رسانه ها مانند چت ، ایمیل و کانال های رسانه های اجتماعی که در صنعت معمولا از آنها به عنوان ارتباطات چند کاناله یاد می شود ، نیازمندی هایی فراتر از تجزیه و تحلیل گفتار و کاوش در تجزیه و تحلیل متن را دارد . در این مقاله سعی می‌کنیم در دو جنبه مختلف تحولاتی که به کمک هوش مصنوعی در مراکز تماس بوجود خواهد آمد را بررسی کنیم.

1. تجزیه و تحلیل گفتار و متن
2. دستیارهای هوشمند مرکز تماس

 

1. تجزیه و تحلیل گفتار و متن

استفاده از تکنولوژی‌های مربوط به تجزیه و تحلیل گفتار و متن کارکردهای گسترده و متنوعی را برای مراکز تماس به ارمغان آورده‌اند؛ برخی از این کارکردها در حال حاضر با دقتی قابل قبول در حال اجرا هستند و برخی همچنان در حال بهبود عملکرد هستند. از جمله کارکردهای مهم برآمده از تکنولوژی‌های تجزیه و تحلیل گفتار و متن میتوان به موارد زیر اشاره کرد.:

1. تجزیه و تحلیل احساسات:
2. طراحی الگوهای رفتاری برای پیشنهاد به کارشناسان
3. استفاده از مدل های رفتاری هوش مصنوعی برای رضایت مشتری:
4. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی شکایات:

 

کشف تجزیه و تحلیل “گفتار و متن”:

تجزیه و تحلیل گفتار، توانایی ارائه تجزیه و تحلیل طبقه بندی شده از مکالمات تلفنی ضبط شده بین کارمندان یک شرکت و مشتریان آن است. به عنوان مثال ، ممکن است بخواهید کلمات یا عباراتی مانند “لغو حساب من” یا “صحبت با سرپرست” را تشخیص دهید تا به شما اجازه دهد اقدامات پیشگیرانه ای را برای جلوگیری از لغو حساب مشتری یا آرام کردن تماس گیرنده عصبانی انجام دهید. همچنین می توانید برای تعیین امتیاز کارشناسان مرکز تماس ، از علامت گذاری کلمات یا عبارات استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که مثلا آنها تبلیغات و یا تخفیفاتی ارائه می دهند که مطابق با رویه ها و مقررات شماست.

 

تقویت تحلیل گفتار و متن با هوش مصنوعی

سیستم های مدرن تشخیص گفتار، از هر دو مدل صوتی و یک مدل زبانی برای نمایش خصوصیات آماری گفتار استفاده می کنند. یک مدل صوتی، رابطه بین سیگنال صوتی و واحدهای آوایی (آوا ها) را در یک زبان توصیف می کند. مدل زبان، توالی کلمات را در زبان توصیف می کند. ترکیبی از این دو مدل دنباله های کلمه را در بالاترین رتبه مربوط به یک بخش صوتی نشان می دهد. صدا را می توان با نرخ های نمونه برداری مختلف کد کرد (به عنوان مثال ، رایج ترین نمونه ها در هر ثانیه – ۸، ۱۶، ۳۲، ۴۴٫۱، ۴۸ و ۹۶ کیلوهرتز هستند) و بیت ها در هر نمونه (۸، ۱۶، ۲۴ یا ۳۲) می باشد. به عنوان مثال ، یک تلفن استاندارد خط تلفن فقط دارای پهنای باند ۶۴ کیلوبیت بر ثانیه با نرخ نمونه برداری ۸ کیلوهرتز و ۸ بیت در هر نمونه است بنابراین مدل های صدایی شما باید با فایل های صوتی گفتاری ۸ کیلوهرتز و ۸ بیت آموزش داده شوند.

 

تجزیه و تحلیل احساسات:

تجزیه و تحلیل کلمات گفته شده یا نوشته شده در تعامل، برای به دست آوردن سرنخ از تعاملات مثبت یا منفی با مشتریان مهم است. حتی مهمتر از آن تجزیه و تحلیل احساسات در تعاملات کارشناسان با مشتری است. این موضوع همیشه در مورد “آن چیزی که” گفته شده نیست، بلکه در مورد “چگونگی” گفته شدن و انتقال احساسات است. در مراکز خدمات مشتری و ارتباط با مشتری ، احساسات به عنوان رویکردی برای سنجش حس و حال در تعاملات مشتری و کارشناس شناخته می شود. دلیل سنجش احساسات ، تجزیه و تحلیل این تعاملات مشتری برای کشف حوزه هایی در کسب و کار شما است که نیاز به بهبود دارند ، نظارت بر زمینه های مهم برای وفاداری و حفظ مشتری و …

 

طراحی الگوهای رفتاری برای پیشنهاد به کارشناسان

یکی از بزرگترین چالشهای تیم کیفیت در یک مرکز ارتباط ، مقدار کار دستی است که برای انتخاب مکالمات و تعاملات با مشتری برای ارزیابی عملکرد کارشناس مرکز تماس لازم دارد . در حال حاضر ، اکثر تیم های کیفیت هنگام تصمیم گیری در مورد رفتارهای خوب یا ضعیف کارشناسان ، هنگام گوش دادن به تماس و تکمیل فرم ارزیابی به صورت دستی، از دستورالعمل های کتبی استفاده می کنند. سپس تیم های کیفیت برای حفظ ثبات در فرایندهای ارزیابی خود، جلسات کالیبراسیون را مرتبا برگزار می کنند.

با این حال ، ارزیابی کیفیت مبتنی بر رفتار هنوز یک تحلیل ذهنی است و اغلب بر اساس یک انتخاب تصادفی کوچک از تعاملات است که از نظر آماری بی ربط است. ارزیابی های ناسازگار کیفیت بر اساس روش های نمونه گیری نادرست می تواند برای کل سازمان هزینه داشته باشد. هنگامی که نمرات کیفیت به ارزیابی و جبران عملکرد یک کارشناس مرتبط می شوند، ارزیابی های کیفی نادرست می تواند به ورود و خروج بالای کارشناسان منجر شود زیرا کارشناسان احساس می کنند که به طور ناعادلانه ارزیابی می شوند و نسبت به روند کیفیت بی اعتماد می گردند.

یادگیری ماشین از داده های تولید شده در یک مرکز تماس، برای یافتن الگوهای مربوط به داده های رفتاری غیر ساختار یافته استفاده می کند. مدل ها با این الگوهای رفتاری آموزش می بینند تا همه تعاملات را کنترل کنند و پیش بینی کنند که کدام تعاملات برای ارزیابی شاخص‌های عملکرد اصلی (KPI) مرکز تماس نیاز به ارزیابی و مربیگری دارند.

مدل های داده های رفتاری هنگام تجزیه و تحلیل مکالمه بین یک کارشناس و مشتری در مقایسه با گوش دادن ذهنی انسان، از یک ارزیابی کننده که ممکن است هنگام ارزیابی عملکرد کارشناس مرکز تماس، سوگیری ناخودآگاه داشته باشد ، دقت بیشتری را ارائه می دهند. به عنوان مثال ، وقتی کارشناسان ملزم به رسیدگی به مسائل پیچیده می شوند ، مدل های تجزیه و تحلیل داده های رفتاری به طور خودکار تعیین می کنند که آیا کارشناسان سوال های موثری برای درک مسئله مطرح کرده اند؟ آیا ارتباط شخصی با مشتری را نشان داده اند یا به طور فعالانه به صحبت های مشتری گوش می دهند؟ از آنجا که ارزیابی مهارتهای نرم ” مانند گوش دادن و ایجاد رابطه، با این مدل‌های رفتار هوش مصنوعی سازگار است ، عملکرد کارشناس به طرز چشمگیری بهبود می یابد، به گونه ای که حتی با افزودن تعداد کارمندان برای انجام ارزیابی دستی هم امکان پذیر نیست.

 

استفاده از مدل های رفتاری هوش مصنوعی برای رضایت مشتری:

مدلهای رفتاری هوش مصنوعی از سالها تحقیق صنعتی با استفاده از میلیاردها تعامل ناشی می شود. راهنمای مکالمه در زمان درست و به طور دقیق و بلافاصله، رفتارهای خاص کارشناس را تقویت می کند که رضایت مشتری را به همراه دارد. توصیه های ساده ، کارشناسان را قادر می سازد تا در هر مکالمه بهترین خود را ارائه دهند. مدل های رفتاری هوش مصنوعی با تفسیر رفتارهای “مهارت نرم” و عوامل خاص که بر احساسات مشتری تأثیر می گذارد ، بینش منحصر به فردی را از یک مجموعه داده گسترده فراهم می کند. این مدل های هوش مصنوعی به شما امکان می دهد رفتار کارشناس را در هر تعامل به طور دقیق و عینی امتیاز دهید.

 

استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی شکایات:

مسائل رضایت مشتری بخصوص در تعاملات به طور فزاینده ای پیچیده می شود. در حالیکه ناظران، تعریف خود را برای انطباق با طیف گسترده ای از مدیریت شکایات در نظر می گیرند. مشتریان انتظار راه حل های آسان و سریع دارند. رگولاتورهایی که وظیفه نظارت بر انطباق با مقررات را دارند ، رویکردی سختگیرانه را اتخاذ می کنند و غالبا مقرراتی را اجرا می کنند که شرکت ها را ملزم به شناسایی فعالانه شکایات (حتی موارد حل شده در اولین تماس) ، پیگیری و حل آنها در مدت زمان کوتاه می کند شکایات مشتری بندرت مانند “من می خواهم شکایت کنم” ساده است. جملاتی مانند ، “بگذارید با مدیرت صحبت کنم. ” نیز قطعا بیانگر این است که شکایتی در حال شکل گیری است ، اما اگر این جملات در حالی که کارشناس در مرحله انعقاد یک مکالمه موفق است گفته شود چه مفهومی دارد؟ بعضی اوقات می توانید شکایتی را به صورت مختصر بشنوید ، مانند “این عادلانه نیست”. اگر کارشناس در تلاش است تا مشکل مشتری را حل کند یا در حین انجام یک کار معمول بوده است ، یا وقتی کارشناس در حال بررسی مکالمات گذشته با مشتری است ، ممکن است این شکایت را از دست بدهد.

 

2. دستیارهای هوشمند مرکز تماس

سالهاست که کسب و کارها و سازمانها به دنبال یکپارچه‌سازی تمامی راه‌های ارتباطی خود با مشتریان‌شان هستند، و شاید دیگر کمتر سازمانی به داشتن یک “مرکز تماس | Call Center” بسنده کند، در حال حاضر “مرکز مشتریان | Contact Center” بطور جدی مد نظر کسب و کارهاست، این مراکز همانطور که گفته شد به مدیریت تمامی راه‌های ارتباطی با مشتریان می‌پردازند. از جمله اصلی‌ترین راه‌های ارتباط با مشتریان:

1. ارتباط تلفنی
2. ایمیل
3. شبکه‌های اجتماعی
4. چت آنلاین

هستند، مدیریت یکپارچه تمامی این کانال‌های ارتباطی (Omnichannel) از دغدغه‌های اخیر مدیران کسب و کارهاست؛ اما این یکپارچه‌سازی چالش بزرگی پیش روی خود دارد، فرض کنید یک مشتری از طریق ایمیل یک مشکلی را مطرح کرده و حالا قصد دارد از طریق چت آنلاین و یا تماس تلفنی موضوع را پیگیری کند، این مشتری حتما انتظار دارد که بدون نیاز به بیان دوباره مشکل خود بتواند از وضعیت فعلی درخواست خود با خبر شود، این چالش چطور قابل رفع است؟

در اینجا استفاده از هوش مصنوعی می‌‌تواند به کمک مدیران مرکز مشتریان بیاید، راه حل این است که فرایندی طراحی شود که هر مشتری فارغ از اینکه از کدام کانال ارتباطی در حال برقراری ارتباط است، امکان احراز هویت و دسترسی به اطلاعات مربوط به حساب خود را داشته باشد. چالش دیگر افزایش چندبرابری حجم کار و نیاز به هماهنگی‌های بسیار بیشتر است؛ معمولا در مراکز مشتریان وظایف دسته بندی می‌شوند، به این معنا که وظایف مربوط به شبکه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها، چت آنلاین و تماس تلفنی بطور تفکیک شده به کارمندان محول می‌شود، بنابراین مدیران باید بتوانند طی فرایندی اطلاعات بدست آمده از مشتریان از طریق کانال‌های مختلف را در یک پایگاه داده ثبت کنند.

در حال حاضر به کمک تکنولوژی‌های هوش مصنوعی احراز هویت تصویری ممکن شده است، اما دریافت تصویر از کاربران در همه ی اوقات ممکن نیست، به همین دلیل احراز هویت صوتی به عنوان راهکاری جایگزین و در برخی موارد مکمل احراز هویت تصویری مورد توجه قرار گرفته است. هوش مصنوعی برای مدیریت حجم بالای کاری در مراکز مشتریان نیز راه‌حل‌هایی دارد، چت‌بات‌ها از جمله دستیارهایی هستند که می‌توانند حجم بسیار زیادی از وظایف نیروی انسانی را بر عهده بگیرند. برای مطالعه بیشتر راجع به چت‌بات‌ها مقاله “۸ گام برای راه اندازی یک چت بات موفق” را مطالعه کنید.

چگونه یک چت بات داشته باشیم؟

طراحی و برنامه نویسی یک چت بات مبتنی بر هوش مصنوعی کار بسیار سخت و پیچده‌ای است که نیاز به یک تیم برنامه نویسی و هوش مصنوعی دارد، مسلماً استخدام یک تیم برنامه نوس گزینه مناسبی نیست. بهترین راه برای داشتن یک چت بات حرفه استفاده از پلتفرم‌های ارائه چت بات است، متاسفانه اکثر چت بات‌های خارجی از زبان فارسی پشتیبانی نمی‌کنند پس تنها راه، استفاده از پلتفرم‌های بومی است. خوشبختانه در ایران یک چت بات فارسی داریم که توسط تیم با تجربه عامر اندیش توسعه داده شده است. برای کسب اطلاعات بیشتر و دریافت دموی محصول باتاوا (چت بات هوشمند) به صفحه باتاوا مراجعه کنید.

یک راه حل دیگر مبتنی بر هوش مصنوعی که قطعا آینده مراکز تماس را متحول خواهد کرد، استفاده از اپراتورهای هوشمند است، این اپراتورها قابلیت دریافت و فهم پیام از طریق ارتباط تلفنی و ارائه پاسخ مناسب به تماس گیرنده از طریق صدا را دارند.

آیا هوش مصنوعی جایگزین تعاملات انسانی در مراکز تماس می‌شود؟

در اینجا باید پرسید آیا هوش مصنوعی قابلیت آن را دارد که به طور کلی جایگیزین انسان در مراکز تماس شود؟ برای پاسخ به این سوال بحث‌های طولانی نیاز است. با اینکه هوش مصنوعی به خوبی و با سرعت می‌تواند به سوالات تکراری پاسخ دهد، اما هنوز هم برای سوالات پیچیده که نیاز به درک انسانی وجود دارد نیاز به عامل انسانی وجود دارد. در حالت ایده آل هوش مصنوعی قادر است تعاملات انسانی را در یک مرکز تماس به خوبی رسیدگی کند اما در حال حاضر و در این سطح از هوش مصنوعی چنین چیزی امکان پذیر نیست و هوش مصنوعی کمکی برای عامل انسانی می‌باشد.

همانطور که گفته شد در حال حاضر هوش مصنوعی می‌تواند نقش بسیار پر رنگ و کاربردی در انتقال تماس‌ها و پاسخگویی به سوالات تکراری را برعهده بگیرد که همین مسئله به تنهایی باعث کاهش حجم زیادی از وظایف مراکز تماس خواهد شد. هوش مصنوعی بهترین گزینه برای ارائه خدمات به مشتریانی است که دقیقا می‌دانند چه می‌خواهند و به دنبال یک پاسخ سریع هستند.

 

نمونه‌ی عملی استفاده از هوش مصنوعی در مرکز تماس

هوشتل یک اپراتور هوشمند است که قابلیت دریافت آموزش برای اجرای حجم بالایی از وظایف اپراتورهای انسانی مرکز تماس را دارد. تکنولوژی یادگیری عمیق بکار گرفته شده در هوشمند سازی هوشتل این توانایی را به آن داده است تا قابلیت درک کردن صحبت‌های تماس‌گیرنده و برقراری دیالوگ با او را داشته باشد، تا علاوه بر رفع موانع بسیار زیاد مراکز خدمات مشتریان در مدیریت تماس‌های ورودی و افزایش رضایت مشتریان، تجربه‌ی برقراری ارتباط انسانی را نیز برای مشتری شبیه سازی کند. علاوه بر این، افزودن و کاستن تعداد اپراتورهای هوشتل متناسب با نیاز شما در بازه‌های زمانی مختلف به سادگی هرچه تمام انجام می‌شود. هم‌چنین استفاده از هوشتل باعث آزاد شدن وقت نیروی انسانی شما شده و امکان پرداختن آنها به وظایف پیچیده‌تر را فراهم می‌کند.

با هوشتل مرکز تماستان را برای آینده آماده کنید

اگر به دنبال هوشمند سازی مرکز تماس کسب‌وکارتان هستید، ما هوشتل را به شما معرفی می‌کنیم. هوشتل یک ربات پاسخگوی هوشمند در مراکز تماس تلفنی است که می تواند جایگزین اپراتورهای انسانی شود و به صورت 24 ساعته و به صورت اتوماتیک با استفاده از هوش مصنوعی پاسخگوی تماس مشتریان شما باشد. با استفاده از هوشتل دیگر نگران مرکز تماس خود نباشید.

هوشتل می تواند به صورت هوشمند صحبت های مشتری را شنیده و آن ها را تبدیل به متن کرده، سپس به پردازش متن های دریافتی پرداخته و در انتها پس از یافتن پاسخ مناسب، به مانند یک عامل انسانی آن را برای مشتری اعلام کند. هوشتل هیچگاه خسته نمی شود و از تمام خطاهای انسانی به دور است و با دقت به تماس های مشتریان شما پاسخ می دهد.

هوشتل به طور کلی دارای چنین قابلیت هایی می باشد:

• بهره مندی از موتور تبدیل گفتار به متن سفارشی سازی شده
• بهره مندی از موتور پردازش طبیعی متن
• بهره مندی از موتور تبدیل متن به گفتار
• ارائه خدمات 24 ساعته به تماس گیرندگان
• به صفر رساندن اشغالی خطوط تلفن در زمان های ترافیک بالا
• کاهش مدت زمان انتظار کاربر برای پاسخگویی
• سازگاری با تمامی مراکز تلفن روی بستر VOIP
• درک سوالات مشتریان سازمان به منظور برقراری مکالمه هوشمند با کاربر برای رسیدن به پاسخ مناسب
• انتقال تماس به یک اپراتور انسانی در صورت عدم یافتن جواب مناسب
• نصب و راه اندازی در سازمان شما
• برخوردار از آخرین تکنولوژیهای یادگیری عمیق
• قابلیت درک مکالمات محاوره ای
• امکان شخصی سازی نحوه پاسخگویی یا ارائه خدمت به تماس گیرندگان هر سازمان
• کاهش ریسک پاسخگویی یا ارائه خدمت اشتباه

با توجه به همه آن چه که گفته شد، استفاده از هوشتل در بخش پشتیبانی از مشتریان و مرکز تماس شما، می تواند یک مزیت رقابتی بزرگ در بین رقبایتان برایتان به همراه داشته باشد. با هوشتل می توانید سرآمد رقبایتان باشید و مشتریان به دنبال شما باشند.

هوشتل | اپراتور هوشمند مرکز تماس

شما مدیران و صاحبان فروشگاه‌ها و بازارگاه‌های اینترنتی (Market Place) می‌توانید وظایفی از قبیل پاسخ‌دهی به سوالات متداول، پاسخ‌دهی به تماس‌های پیگیری وضعیت سفارش و حتی پاسخ‌گویی به تماس‌هایی که درخواست ثبت یا تغییر سفارش را دارند، بر عهده هوشتل بگذارید. ضمنا هوشتل می‌تواند ۱۰۰ درصد تماس‌های برقرار شده با مرکز خدمات مشتریان شما را رصد کند، اگر می‌خواهید جواب سوال‌هایی از قبیل اینکه:

• مهم‌ترین نقاط ضعف و قوت فرآیند فروش کالا درفروشگاه اینترنتی شما از دید مشتریان چیست؟
• اصلی‌ترین خواسته‌/انتظار/مشکل/نیاز مشتریان فروشگاه اینترنتی شما در یک بازه زمانی مشخص چیست؟
• احساس مشتریان شما از تجربه‌ی خرید از فروشگاه اینترنتی شما چیست؟
• چرا مشتریان شما دیگر علاقه‌ای به خرید کردن از شما ندارند؟
• به چه دلایلی احتمالا مشتریان شما بخواهند خرید از فروشگاه اینترنتی شما را تکرار کنند یا به دیگران پیشنهاد دهند؟

واقعیت این است که پاسخ دقیق تمامی این سوالات در گفت و گوهای تلفنی به مشتریان پنهان است، و بله همانطور که گفته شد تمامی این اطلاعات ارزشمند به دلیل ناکارآمدی سیستم‌ها و فرایندهای فعلی در حال اجرا در مراکز تماس از دست می‌روند. حتما شما هم به راه‌حل‌هایی مانند نظرسنجی از طریق تماس‌های تصادفی با مشتریان، ارسال پیامک، درخواست ثبت نظر در وبسایت و اپلیکیشن فروشگاه‌تان، آزمون و خطا کردن‌های بسیار در نحوه‌ی ارائه سرویس و  غیره برای درک کیفیت تجربه‌ی خرید مشتری خود و پیدا کردن ذائقه‌ی متغیر آنها فکر کرده‌اید و احتمالا تا حد توان این روش‌ها را اجرا کرده‌اید.

اگر به دنبال روشی برای ارتقاء کیفیت پاسخگویی و کاهش هزینه های مرکز تماس هستید، هوشتل بهترین گزینه برای شما است. هوشتل به عنوان یک اپراتور هوشمند می‌تواند بر عملکرد اپراتور انسانی نظارت کند و حتی به تماس های تلفنی پاسخ دهد یا آن را بسیار سریع تر از تلفن گویا به اپراتور مورد نظر متصل کند. برای کسب اطلاعات بیشتر و دریافت دموی محصول هوشتل (اپراتور هوشمند مرکز تماس) به صفحه هوشتل مراجعه کنید.