Bu gönderi, KYTC'den Tony Momenpour ve Drew Clark ile birlikte yazılmıştır.

Devlet daireleri ve işletmeler, topluluklarıyla bağlantı kurmak için iletişim merkezleri çalıştırarak vatandaşların ve müşterilerin randevu almak, hizmet talep etmek ve bazen sadece bir soru sormak için aramalarını sağlar. Temsilcilerin cevaplayabileceğinden daha fazla çağrı olduğunda, arayanlar aşağıdakine benzer bir mesajla beklemeye alınır: “Normalden daha yüksek çağrı hacimleri yaşıyoruz. Aramanız bizim için çok önemli, lütfen hatta kalın, aramanız geldiği sıraya göre yanıtlanacaktır.”

Bekletme müziği özellikle iyi olmadığı sürece, arayanlar genellikle beklemek zorunda kalmaktan hoşlanmazlar; bu, zaman ve para kaybına neden olur. Bazı iletişim merkezleri, arayanı sesli mesaj bırakmaya, web sitesini ziyaret etmeye veya daha sonra tekrar aramaya teşvik etmek için otomatik mesajlar oynatır. Bu seçenekler, hızlı bir şekilde yanıt almak için bir temsilciye soru sormak isteyen arayanlar için tatmin edici değildir.

Alışılmadık derecede yüksek çağrı hacimleri olduğu zamanlarda bile tüm çağrıları hemen yanıtlamak için yeterli sayıda eğitimli temsilciye sahip olmak bir çözümdür. Bu, bekletme sürelerini ortadan kaldırır ve arayanların hızlı yanıtlar almasını sağlar. Bu yaklaşımı pratik hale getirmenin anahtarı, insan temsilcilerini, gelen çağrıların en azından bir kısmı için arayanların ihtiyaçlarını karşılayabilen, ölçeklenebilir, yapay zeka destekli sanal aracılarla artırmaktır. Bir sanal temsilci bir arayanın sorgusunu başarılı bir şekilde ele aldığında, sonuç, mutlu bir arayan, tüm arayanlar için daha düşük ortalama bekletme süreleri ve daha düşük maliyetlerdir. Gartner'ın Müşteri Hizmetleri ve Destek Lideri anketi telefon ve canlı sohbet gibi canlı kanalların kişi başına ortalama 8.01 ABD dolarına, self servis kanalların ise kişi başına yaklaşık 0.10 ABD dolarına mal olduğunu tahmin ediyor;

Bir sanal temsilcinin her çağrıyı işlemesi gerekmez ve muhtemelen denememesi gerekir; çağrıların bir kısmı muhtemelen en iyi insan dokunuşuyla yapılır, bu nedenle iyi bir sanal aracı kendi sınırlamalarını bilmeli ve arayanı hızlı bir şekilde gerektiğinde bir insan ajanı.

Bu gönderide, Kentucky Ulaşım Kabini'nin (KYTC) Araç Düzenlemeleri Departmanının (DVR) kullanarak self servis sanal aracılarla arama bekletme süresini nasıl azalttığını ve müşteri deneyimini nasıl iyileştirdiğini paylaşıyoruz. Amazon Bağlantısı ve Amazon Lex'i.

KYTC DVR'nin zorlukları

KYTC DVR, yaklaşık 5 milyon bileşene araç tescili, sürücü ehliyetleri ve ticari araç kimlik bilgilerini destekler, yardımcı olur ve bunlarla ilgili bilgiler sağlar.

KYTC İş Analisti ve Proje Yöneticisi Drew Clark, "Kentucky vatandaşlarıyla yakın zamanda yapılan bir ankette, %50'den fazlası gerçekten kimseyle konuşmadan yardım istedi" diyor.

KYTC ekibinin karşılaştığı ve mevcut sistemi Amazon Connect ve Amazon Lex ile değiştirmelerini gerekli kılan çeşitli zorluklar vardı. Mevcut müşteri hizmetleri sistemindeki esneklik eksikliği, müşterilerine en iyi kullanıcı deneyimini sunmalarını ve gereksiz sorguları sohbet yoluyla işleme yeteneği gibi özellikler sunarak daha fazla yenilik yapmalarını engelledi. Ayrıca, 2019'da federal REAL ID gerekliliklerinin getirilmesi, sürücülerden soruları olan çağrı hacimlerinin artmasına neden oldu. 2020'de COVID-19 salgını patlak verdiğinde ve sürücü lisansı bölge ofisleri kapandığında çağrı hacimleri daha da arttı. Arayanlar, ortalama 5 dakika veya daha uzun bir işlem süresi yaşadı; bu, hem arayanlar hem de DVR iletişim merkezi uzmanları için istenmeyen bir durumdu. Ek olarak, geri arama özelliğine aşırı güven vardı ve bu da vasatın altında bir müşteri deneyimiyle sonuçlandı.

Çözüme genel bakış

KYTC ekibi, bu zorlukların üstesinden gelmek için çeşitli iletişim merkezi çözümlerini inceledi ve bulut tabanlı bir iletişim merkezi ve Max adlı bir sanal aracı uygulamak için AWS ProServe ekibiyle işbirliği yaptı. Halihazırda müşteriler, iletişim merkezi ile ses ve sohbet kanalları aracılığıyla etkileşim kurabilmektedir. İletişim merkezi, Amazon Connect tarafından desteklenmektedir ve sanal temsilci Max, Amazon Connect tarafından desteklenmektedir. Amazon Lex'i ve AWS QnABot çözümü.

Amazon Connect, arayanın numarasını tanımlayarak bazı gelen aramaları sanal aracıya (Maks) yönlendirir. Max, DVR'nin soru ve yanıt bilgi tabanından arayanın sorusuna en iyi yanıtı bulmak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır ve arayana doğal ve insan benzeri sentezlenmiş bir sesle yanıt verir (güçlendirilmiş Amazon Polly), uygun olduğunda, ilgili ayrıntılı bilgileri sağlayan web sayfalarına bağlantılar içeren bir SMS metin mesajı ile desteklenir. Departman, Amazon Lex ile GERÇEK Kimlikler hakkında bilgi sağlama ve sürücü belgelerini veya araç kayıtlarını yenileme gibi görevleri otomatikleştirebildi. Arayan kişi istenen yanıtı bulamazsa, arama canlı bir temsilciye aktarılır.

KYTC DVR, yeni sistemle aynı veya daha fazla çağrı hacmini önceki sisteme göre daha düşük işletme maliyetiyle yönetebileceklerini bildiriyor. Çağrı karşılama süresi %33 oranında azaltıldı. QnABot trafik yönlendirmesinin %90'ını sürekli olarak web sitesindeki self servis seçeneği aracılığıyla görüyorlar. QnABot artık gelen telefon aramalarının yaklaşık %35'ini, normal çalışma saatleri içinde ve mesai saatleri dışında da insan müdahalesine gerek kalmadan yönetiyor! Ayrıca Amazon Connect'in sezgisel tasarımı ve kullanım kolaylığı sayesinde aracı eğitim süresi 2 haftadan 4 haftaya düşürüldü. DVR yalnızca müşteri ve temsilci deneyimini iyileştirmekle kalmadı, aynı zamanda yüksek ön maliyetlerden kaçındı ve genel işletim maliyetlerini düşürdü.

Amazon Lex ve AWS QnABot

Amazon Lex, konuşma arabirimleri oluşturmaya yönelik bir AWS hizmetidir. Talepler, teklifler, ödemeler, satın almalar, randevular ve daha fazlası gibi çok çeşitli arayan deneyimlerini otomatikleştirmek amacıyla iletişim merkeziniz için yetenekli self servis sanal aracılar oluşturmak üzere Amazon Lex'i kullanabilirsiniz.

The AWS QnABot soru yanıtlama kullanım örneklerini otomatikleştirmek için diğer AWS hizmetleriyle birlikte Amazon Lex'i kullanan açık kaynaklı bir çözümdür.

QnABot, herhangi bir kodlama deneyimi gerektirmeden iletişim merkezlerinize, web sitelerinize ve mesajlaşma kanallarınıza hızlı bir şekilde konuşabilen bir yapay zeka sanal aracısı dağıtmanıza olanak tanır. Her kanal için optimize edilmiş zengin metin ve zengin sesli yanıtları destekleyen entegre bir içerik yönetim sistemi kullanarak, sık sorulan sorulara derlenen yanıtları yapılandırırsınız. Kullanarak mevcut belgelerde ve web sayfası içeriğinde arama yapmayı içerecek şekilde çözümün bilgi tabanını genişletebilirsiniz. Amazon Kendrası. QnABot kullanımları Amazon Tercüme birçok dilde kullanıcı etkileşimini desteklemek için.

Entegre kullanıcı geri bildirimi ve izleme, müşteri sorguları, endişeleri ve duyarlılığı hakkında görünürlük sağlar. Bu, içeriğinizi ayarlamanıza ve zenginleştirmenize, sanal temsilcinizi her zaman daha akıllı hale gelmesi için etkili bir şekilde öğretmenize olanak tanır.

Sonuç

KYTC DVR iletişim merkezi, Amazon Lex ve açık kaynaklı AWS QnABot çözümü ile oluşturulmuş bir sanal temsilcinin yanı sıra Amazon Connect bulut tabanlı bir iletişim merkezini devreye alarak etkileyici müşteri deneyimi ve maliyet verimliliği iyileştirmeleri elde etti.

KYTC DVR için işe yarayan aynı yaklaşımlardan yararlanıp yararlanamayacağınızı merak mı ediyorsunuz? Bu kısa tanıtım videolarına göz atın:

Amazon Lex'i veya QnABot'u kendi AWS hesabınızda kendiniz deneyin. için uygulama kılavuzundaki adımları takip edebilirsiniz. otomatik dağıtımveya keşfetmek AWS QnABot atölyesi.

Sizden haber almak isteriz. Yorumlar bölümünde ne düşündüğünüzü bize bildirin.

Yazarlar Hakkında

Tony Momenpour Kentucky Ulaştırma Kabini bünyesinde bir sistem danışmanıdır. Commonwealth of Kentucky için 19 yıl boyunca çeşitli rollerde çalıştı. Odak noktası, Commonwealth'in vatandaşlarına harika bir müşteri hizmeti deneyimi sunabilmesine yardımcı olmaktır.

Drew Clark Kentucky Ulaştırma Kabini Bilgi Teknolojileri Ofisi'nde iş analisti/proje yöneticisidir. Kabine için sistem mimarisi, uygulama platformları ve modernizasyona odaklanıyor. 2016'dan beri Ulaştırma Kabinesinde çeşitli BT görevlerinde çalışmaktadır.

Rajiv Sharma AWS Veri ve Makine Öğrenimi ekibindeki Etki Alanı Lideri – İletişim Merkezidir. Rajiv, Amazon Connect ve Amazon Lex kullanarak taahhütleri yerine getirmek için müşterilerimizle birlikte çalışır.

Thomas Rindfuss Amazon Lex ekibinde Kıdemli Çözüm Mimarıdır. Müşteri deneyimini iyileştiren ve benimsemeyi kolaylaştıran Language AI hizmetleri için yeni teknik özellikler ve çözümler icat eder, geliştirir, prototipler ve müjdeler.

Bob Strahan AWS Dil Yapay Zeka Hizmetleri ekibinde Baş Çözüm Mimarıdır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/reduce-call-hold-time-and-improve-customer-experience-with-self-service-virtual-agents-using-amazon-connect-and-amazon-lex/