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电话机器人接通率低怎么办

1. 高峰期接通率低、呼损率高、接通等待时间长,AI给出了什么样的解法?为了降低呼损率,不少呼叫中心会用IVR。相信大家都有一样的体验:没耐心听完,或者是耐着性子听完,照着指示按键,最后得到的答案是“请你登录官方网站或者手机软件端……”,被人大失所望。信息获得的多途径是指在任意一个途径都能得到指导,而不是引导顾客去另一个途径再找一遍。“多途径”本身不是目的,而是为了倾向于用不同途径的顾客都能便捷地得到服务。

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智能语音回复才是呼叫中心既能降低呼损,又能提供服务的智能解法。一方面,智能语音回复打破了传统IVR在分支结构和整体个数上的限制。持续将顾客可能会问到的问题和答案添加到说话的艺术库中,智能语音回复本身就能成为一个“百事通”,通过和顾客对话帮完成咨询。另一方面,遇见复杂的问题再转到人工,不但防止了坐席代表被容易、重复性高的问题消耗精力和情绪,也防止了复杂棘手的事件没被听到、没被看重、没立刻处置。智能语音回复做到的是人和机器更精细化的分工,被人发挥人的价值,机器发挥机器的价值,一举两得。2. 初次呼叫解决率低、客服应答时间长,AI给出了什么样的解法?人类最大的优势在于具备创造性和灵活性。世间万物因果逻辑纷杂交错,机器没办法将复杂问题的条理脉络梳理了解后给出一个被人认可的回话,而坐席代表可以。复杂问题牵扯到若干个要点,这部分要点就像是散落的珍珠, 需要串连起来被赋予意义。坐席代表需要融会贯通,将事件抽丝剥茧后,借助相互联系的要点互联网圆满解决难点,而不是把时间花费在查找具体的要点上。所以,大家借助智能坐席助手为坐席代表实时推送有关要点、记录顾客的描述、自动填入顾客的基本信息,让坐席代表完成他们更善于、更有价值的事:安抚情绪、表现出值得信任的亲和力和专业性、高效解决问题。3. 顾客认可度指数低、坐席代表认可度指数低,AI给出了什么样的解法?马斯洛的需要层次理论中最高的两层分别是尊重的需要和自我达成的需要。作为顾客,当现实的服务和期待中理所应当的服务有差距时,他们会感觉没被尊重。而作为服务的提供者,当坐席代表缺少信心、缺少成功解决问题的正面勉励、没得到认同时,他们会情绪低落,服务水平陷入恶性循环。大家相信,人的潜力是无穷的,重要在于有没找到好的办法勉励你不断前进。智能陪练机器人通过从真实场景中的问题取材,模拟顾客打电话咨询,让坐席代表在练习中发现不足之处,进而学习、考虑更好的解答办法。这就好似“假如无人问,大家就没办法发现这是个问题”。通过智能陪练,一方面,坐席代表在真实接听电话时,遇见类似的问题可以游刃有余;另一方面,能力的提高能够帮助信心的增长。最后,顾客作为服务的接收方、坐席代表作为服务的供给方都能满足自我的需要,形成正向循环。

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2、顾客体验之数据洞察和优化预测提升了呼叫中心的服务水平和服务效能,是否就塑造了完美的顾客体验呢?答案是相反的。“最好的服务等于不需要服务”。呼叫中心里铃声不断并非好现象。大家总是是在试过别的办法后、着急要解决问题时拨打热线号码,这本身就不是好的顾客体验。大部分呼叫中心的坐席和主管们都会感到重压感和无力感。他们接到了连续持续的电话,听到了重复的问题,感觉到了电话另一端焦急的声音,知晓是顾客体验旅程图(customer journey)里的什么设计环节出错了,但也没有办法。除去基本的数据告诉大家呼叫中心目前的接听状况,大家还需要更高级的数据剖析来提供预见性的洞察,进而采取行动降低呼叫量。带来的结果是本钱支出的降低、顾客认可度的提高。

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