Secara umum diterima bahwa pusat panggilan hanyalah kamar tempat operator duduk di depan komputer dan berkomunikasi dengan pelanggan melalui telepon. Ini sebagian benar, tetapi agen pusat kontak modern menggunakan lebih banyak saluran untuk berinteraksi dengan pengguna (misalnya, pengirim pesan instan dan jejaring sosial). Selain itu, mereka semakin terbantu oleh teknologi modern, termasuk pembelajaran mesin dan algoritma analisis data.
Ketika pusat kontak pertama muncul, apa yang telah berubah sejak pertama kali muncul dan apa hubungan sistem kecerdasan buatan (AI) dengan "evolusi pusat panggilan" dijelaskan di bawah ini.
Gambar dari Wikimedia Commons / PDBagaimana pusat panggilan muncul
Sistem distribusi panggilan otomatis (ACD) pertama
muncul pada tahun 50-an abad terakhir. Mereka digunakan oleh operator dari beberapa perusahaan telepon besar. Namun, diyakini bahwa pusat kontak "nyata" pertama kali
muncul pada tahun 1965 di Inggris. Kemudian perusahaan telepon The Birmingham Press and Mail mendirikan pertukaran telepon
GEC PABX 4 . Stasiun secara otomatis mendistribusikan panggilan masuk dan keluar.
Pusat kontak pertama di Amerika
diselenggarakan oleh Rockwell. Continental Airlines menjadi pelanggan pertama, mengatur layanan pemesanan tiket untuk penumpang.
Di Uni Soviet, call center muncul di tahun 70-an. Salah satu pusat kontak
pertama di USSR adalah meja bantuan jaringan telepon Kiev. Itu mungkin untuk memanggilnya di nomor "09" dan mencari tahu telepon yang diinginkan. Bagian dari pusat komunikasi bertanggung jawab untuk nomor telepon perusahaan, sedangkan yang lain "khusus" di apartemen warga Kiev.
Sampai tahun 80-an, call center
"terhubung" ke jaringan telepon dengan saluran analog. Namun kemudian, teknologi digital mulai mempengaruhi industri. Gelombang digitalisasi pertama adalah munculnya protokol
DASS II (Digital Access Signaling System). Ini dikembangkan di perusahaan telekomunikasi British Telecom. Sistem DASS II memungkinkan untuk bertukar data pada kecepatan 2 Mbit / detik dan mengelola 30 panggilan secara bersamaan (masing-masing 64 Kbit / detik).
Dengan perkembangan teknologi, IP-telephony telah muncul. Telepon Internet pertama untuk konsumen luas
diciptakan oleh perusahaan Israel
VocalTec . Pengguna dapat saling menelepon menggunakan perangkat lunak khusus. Mereka berkomunikasi menggunakan speaker dan mikrofon komputer. Tetapi sudah pada tahun 1998, VocalTec
mengimplementasikan fungsi VoIP untuk koneksi komputer-ke-telepon dan telepon-ke-telepon.
Pada awal "nol" perusahaan yang terlibat dalam produksi telepon dan peralatan telekomunikasi, menyadari semua keuntungan yang diberikan IP-telephony. Mereka mulai menambahkan fungsi VoIP ke sakelar, perangkat lunak, dll. Pada tahun 2003, 25% dari semua panggilan dilakukan menggunakan IP.
Berkat teknologi ini, muncul solusi perangkat lunak yang memungkinkan operator pusat panggilan untuk berintegrasi dengan sistem bisnis pihak ketiga: meja layanan, CRM, dan penagihan. Ini memungkinkan untuk menampilkan pada layar monitor semua informasi tentang klien, profilnya, pada saat menerima panggilan. Pendekatan ini meningkatkan kualitas dan mengurangi waktu layanan di pusat kontak, dan juga membuka saluran baru bagi mereka untuk bekerja dengan pelanggan.
Bagaimana perkembangan teknologi telah memengaruhi call center
Karena dengan perkembangan Internet, komunikasi sebagian besar masuk ke ruang virtual, saluran baru untuk bekerja dengan klien muncul. Seperti
dicatat , misalnya, di penyedia Yota, 89% panggilan ke pusat dukungan mereka berasal dari aplikasi seluler, mengobrol di situs, obrolan SMS, jejaring sosial, dan email.
Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa orang mulai menggunakan saluran digital secara lebih aktif. Selain itu, wajar bahwa obrolan dan pesan instan digunakan tidak hanya untuk komunikasi, tetapi juga untuk kerja tim dan pengembangan diri profesional.
Misalnya, di jaringan Anda dapat menemukan obrolan khusus untuk pengembang yang bertukar pengetahuan dan pengalaman. Secara khusus, saluran IRC Python di FreeNode: python dan python-dev . Opsi lain adalah server di messenger Discord: Programout 's Hangout and Reactiflux . Yang pertama dikhususkan untuk masalah pemrograman umum, yang terakhir adalah Bereaksi JS, Redux, GraphQL, dll.
Popularitas layanan pesan teks, seperti yang diharapkan, telah mengarahkan pusat kontak untuk menyematkan obrolan dalam proses bisnis mereka. Hal ini memungkinkan untuk "berbicara dalam bahasa yang sama dengan pelanggan" dan menyelesaikan masalah tanpa ada orang yang menunggu di telepon menunggu operator gratis. Itu juga memungkinkan untuk menggunakan salah satu keuntungan nyata dari pengirim pesan instan - chat bot. Mereka "belajar" untuk secara mandiri menyelesaikan masalah yang sering timbul dan hanya melibatkan operator dalam kasus-kasus sulit.
Adapun metode komunikasi lainnya, jejaring sosial adalah saluran komunikasi lain dengan pelanggan. Di media sosial, perusahaan mendapatkan kesempatan untuk mengumpulkan umpan balik tentang pekerjaan mereka. Misalnya, beberapa tahun yang lalu, Apple
meluncurkan akun Twitter dukungan teknis sehingga pengguna dapat mengaksesnya secara langsung dan publik.
Benar, di Rusia praktik bekerja dengan jejaring sosial kurang umum daripada di luar negeri. Dari pengalaman kami sendiri, kami melihat bahwa sebagian besar panggilan masih diterima melalui suara. Tetapi industri ini secara bertahap menyadari pentingnya menyediakan banyak saluran layanan di pusat-pusat panggilan, karena perusahaan-perusahaan pindah ke apa yang disebut model kerja omnichannel.
Inti dari
pendekatan omnichannel adalah menciptakan lingkungan terpadu untuk semua saluran (panggilan, jejaring sosial, pesan instan, dll.) Dan menyimpan sejarah komunikasi dengan klien. Seseorang dapat mulai berbicara di telepon, kemudian melanjutkan obrolan dan sebagainya. Mengubah operator akan mengetahui semua informasi yang diterima dari pengguna pada langkah sebelumnya.
Contoh dari platform semacam itu adalah
Naumen Omni-Channel . Sistem ini bekerja dengan panggilan telepon, obrolan web dan pesan instan (Viber, Telegram, dll.), Serta jejaring sosial Facebook dan VK. Panggilan dari semua saluran diatur dalam satu antrian, di dalamnya dibuat sejumlah "antrian mini".
Dari antrian ini, tugas didistribusikan secara otomatis antar operator sesuai dengan aturan yang telah ditentukan. Misalnya, kesibukan operator, keberadaan keterampilan yang diperlukan, kecepatan pemrosesan pesan instan, dan topik perawatan dapat diperhitungkan. Yang terakhir dibuat dengan menganalisis kata kunci.
Gambar dari KΔrlis DambrΔns / CCSebagai contoh penggunaan model kerja omnichannel, orang dapat
mengutip kasus rumah perdagangan konstruksi Petrovich. Pada akhir tahun lalu, mereka mengambil tempat kedua dalam pendapatan di Rusia, di belakang hanya Leroy Merlin. Untuk menghubungi pusat panggilan perusahaan, pelanggan dapat menggunakan beberapa saluran: izinkan melalui telepon, kirim email atau minta telepon balik. Selain itu, riwayat kerja dengan pelanggan disimpan oleh sistem untuk menganalisis pengalaman pelanggan.
Agregasi dan analisis berbagai informasi yang terkait dengan aturan operator, keterampilan mereka, statistik, dll., Diizinkan untuk mengembangkan kemampuan call center dalam hal integrasi dengan
sistem WFM . Memprakirakan dan merencanakan beban kerja staf dalam bentuk otomatis juga menjadi alat penting untuk mengelola pusat kontak modern. Misalnya, kemampuan sistem omnichannel dan fungsi WFM digunakan oleh salah satu pusat kontak outsourcing GRS terbesar di Rusia. Perusahaan ini termasuk dalam 5 ACC teratas dalam hal volume layanan yang disediakan dan memiliki lima lokasi dengan 1.700 operator.
Secara umum, omnichannelism adalah arah yang menjanjikan. Karena itu, pusat kontak di masa depan seharusnya tidak hanya dapat bekerja dengan semua saluran yang ada, tetapi juga siap untuk "menerima" yang baru.
Diharapkan bahwa asisten seperti Siri, Cortana, Alexa akan menjadi saluran baru lainnya. Dalam hal ini, pusat panggilan harus memproses informasi bukan dari klien, tetapi dari asisten robotnya. Skenario seperti itu sangat mungkin terjadi, mengingat seberapa aktif daerah ini berkembang.
Google, misalnya, baru-baru ini memperkenalkan solusi Duplex. Itu dapat memanggil berbagai organisasi dan melaksanakan instruksi, misalnya, memesan meja di restoran. Saat presentasi, Google Assistant menelepon salon kecantikan asli dan memesan waktu untuk potong rambut. Administrator salon bahkan tidak curiga bahwa dia telah berdialog dengan mesin (Anda dapat menemukan videonya di
sini ).
Bergerak aktif ke arah ini adalah Yandex, yang baru-baru ini memperkenalkan asisten suaranya dan, sesuai, kolom untuk itu. Kami percaya bahwa keputusan seperti itu akan "menaklukkan" pasar massal dalam 5-10 tahun mendatang.
Bagaimana sistem robot membantu merespons permintaan pelanggan
Salah satu teknologi populer yang telah menemukan aplikasi di pusat kontak saat ini adalah algoritma machine learning (MO). Mereka memungkinkan Anda untuk membuat layanan robot, termasuk bot obrolan kompleks yang dapat bertindak sebagai baris pertama dukungan penuh.
Khususnya, untuk perusahaan "Russian Post", sebuah bot suara telah diimplementasikan yang menggunakan algoritme pengenalan ucapan alami (NLP) untuk menentukan subjek dari daya tarik klien. Jika sebelumnya klien harus pergi ke menu IVR yang besar dan membingungkan dan, pada kenyataannya, mengklasifikasikan dirinya sendiri, sekarang dia bebas untuk mengucapkan subjek yang menarik baginya, dan kemudian robot mengalihkan panggilan ke saluran yang diinginkan. Dengan demikian, kemungkinan komunikasi gratis dengan robot tetap ada - tidak perlu membuang waktu dan berkeliaran di sekitar IVR yang panjang dan membingungkan.
Selain itu, jika klien mengatakan: "Selamat siang, saya ingin tahu di mana paket saya sekarang," robot akan memberinya informasi tentang status surat (atau mentransfer panggilan ke layanan yang sesuai). Robot dapat mengenali nomor lintasan paket yang diucapkan dengan berbagai cara. Termasuk tidak biasa. Misalnya, ia dapat mengenali kombinasi RS250028, bahkan jika itu disebut seperti ini: "Roman, Sergey, dua puluh lima, dua nol, dua, delapan."
Seiring kemajuan teknologi, pengenalan sistem seperti itu tidak lagi mahal dan tidak praktis. Saat ini, sistem seperti itu tersedia tidak hanya untuk organisasi besar dengan basis klien besar. Solusi robot juga menguntungkan perusahaan yang relatif kecil. Misalnya, kami di Naumen mengerjakan solusi untuk OMSK RTS, sebuah perusahaan regional yang bergerak dalam produksi energi listrik dan termal. Menggunakan layanan robot, pelanggannya dapat mengirimkan pembacaan meter secara otomatis melalui telepon. Layanan ini berhasil melayani hampir 90% pengguna. Fase aktif proyek hanya memakan waktu 1 bulan.
Tetapi meskipun sistem AI dapat meningkatkan pengalaman pengguna, mereka masih tidak dapat menyelesaikan konflik. Oleh karena itu, saat ini apa yang disebut sistem AI hibrida sedang
dikembangkan dan diimplementasikan. Mereka menerima semua informasi yang diperlukan dari klien, dan kemudian secara diam-diam dan mulus mentransfer "kontrol" ke operator call center.
Contoh perkembangan di area ini
adalah platform LiveEngage, yang bekerja bersama dengan superkomputer IBM Watson. Watson "berkomunikasi" dengan pelanggan, mengumpulkan data, dan melaporkannya ke agen manusia jika yang terakhir memerlukan intervensi. Sistem
ini sudah
digunakan di lebih dari 45 negara di 20 industri.
Dalam artikel mendatang, kami akan terus berbicara tentang teknologi yang digunakan pusat panggilan untuk meningkatkan kecepatan dan kualitas layanan pelanggan. Dan juga berbagi rincian teknis pengembangan platform untuk pusat kontak Naumen.