استفاده از هوش مصنوعی در مراکز تماس امکان انجام وظایف اداری زمان‌بر، بهبود عملکرد کلی و ارائه تجربه بهتری برای مشتریان را فراهم میکند؛ در این مقاله قصد داریم در مورد استفاده از هوش مصنوعی در مراکز تماس و تأثیر آن بر بهبود عملکرد و تجربه مشتریان صحبت کنیم.
در ادامه به بررسی تحلیل متن و گفتار در مرکز تماس، استفاده از رونویسی، نمایهسازی آوایی و جستجو با استفاده از هوش مصنوعی می‌پردازیم؛ این مقاله به شما کمک میکند تا با تأثیرات مثبت استفاده از هوش مصنوعی در مراکز تماس آشنا شوید. تجزیه‌وتحلیل گفتار و متن، فناوریهای جالبی هستند، اما ممکن است از خود بپرسید که با مرکز تماس چه ارتباطی دارند.
این مقاله در 6 قسمت تدوین شده است و این اولین قسمت از سری مقالات «کاربرد هوش مصنوعی در مرکز تماس» است.
تحلیل متن و گفتار در مرکز تماس
هوش مصنوعی یکی از فناوریهای پرکاربرد و مؤثر در امروز است که به کسب‌وکارها کمک میکند تا فعالیت‌های خود را بهبود بخشیده و به مشتریان خود خدمات بهتری ارائه دهند. در سال‌های اخیر، تقریباً تمام تعاملات میان مشاغل و مشتریانی که به آنها خدماتی ارائه می‌شد از طریق تلفن صورت می‌گرفت و به طور طبیعی، بازار ارزش ادغام تجزیه‌وتحلیل گفتار در پشتیبانی کلی مشتری از آنها را برای دستیابی به نتایج مطلوبتر مهم دانست.
یک تعریف ساده از تجزیه‌وتحلیل گفتار (TTS) این است که توانایی ارائه تجزیه‌وتحلیل طبقه‌بندی‌شده از مکالمات تلفنی ضبط شده میان یک شرکت و مشتریان آن است. می‌توان اطلاعاتی که از مکالمه ضبط شده جمع‌آوری کرد و برای درک و ارزیابی‌های ارزشمند مربوط به استراتژی، محصول، فرایند، عملیات و عملکرد کارشناسان مرکز تماس استفاده شود.
اگر به دنبال استفاده از نرم‌افزار تجزیه‌وتحلیل گفتار هستید، احتمالاً به این دو فناوری اصلی در بازار رسیده‌اید؛ رونویسی Transcription به‌عنوان اولین شیوه تشخیص رشتههای طولانی کلمات، گفتار و یا به عبارت ساده‌تر، گفتار به متن تبدیل می‌شود و مورد دوم که نمایهسازی آوایی و جستجو نامیده می‌شود.
کاربرد رونویسی (Transcription) در مراکز تماس
استفاده از رونویسی در مراکز تماس نقش مهم و حیاتی در بهبود عملکرد مراکز تماس دارد؛ این فرایند تبدیل گفتار به متن، امکان ثبت و ذخیره‌سازی دقیق مکالمات تلفنی را فراهم میکند. رونویسی باهدف تبدیل کل مکالمه صوتی به متن، بر اساس کلمات شناخته شده است و از فرهنگ لغات استفاده میکند.
استفاده از هوش مصنوعی برای رونویسی گفتار در مراکز تماس، با استفاده از تکنولوژی‌های متعددی مانند NLU/NLP، طراحی بدون کد، RPA و یادگیری ماشین، به یک استراتژی جامع برای هماهنگی با تکنولوژی‌های کاربرد دارد.
NLP به این معنی است که رایانه معنای متن بدون ساختار را می‌فهمد، مانند اینکه چه کسی صحبت میکند، درباره چه چیزی صحبت میکند و احساس او درباره یک موضوع مشخص چیست. یکی از ایرادهای رونویسی این است که عموماً یک تعامل گفتاری نادرست است. هنگام رونویسی یک تعامل گفتاری، باید چندین فاکتور مانند لهجه گوینده، کیفیت گفتار و کیفیت اتصال تماس را در نظر داشته باشید. ازآنجاکه رونویسی به دیکشنری زبان تعامل متکی است، هر کلمه‌ای که گفته می‌شود باید در میان ده‌ها هزار گزینه مشخص شود.
بااین‌وجود بسیاری از کلمات به نظر مشابه می‌رسند حتی اگر یکسان نباشند؛ بنابراین از نظر آماری احتمال دارد که برخی از کلمات به‌صورت اشتباه رونویسی شوند. به‌عنوان‌مثال، کلمه «error» ممکن است به طور اشتباه به‌عنوان «err» یا حتی «hair» رونویسی شود. طبقه‌بندی تماسها بر اساس رونویسی‌های نادرست منجر به نتایج نادرست می‌شود.
کاربرد نمایهسازی آوایی (Indexing Phonetic) و جستجو
استفاده از هوش مصنوعی برای جستجوی صوتی در مراکز تماس یکی از بزرگ‌ترین پیشرفتهای فناوری در حوزه ارتباطات است. این فناوری به ما این امکان را می‌دهد که با استفاده از صدای خود، به‌راحتی و بادقت بیشتری به جستجوی موردنظر خود بپردازیم؛ همچنین، این روش به بهبود تجربه مشتریان و افزایش کارایی در ارتباطات تلفنی کمک‌کننده است. این روش امکان ایجاد تجربههای مشتری موفق را فراهم میکند و باعث ایجاد پلتفرمهای باز و انعطافپذیر می‌شود که به سازمانها امکان می‌دهد تا به‌سرعت فرصت‌های بزرگی که هوش مصنوعی گفتاری به همراه دارد را شناسایی و بهره‌مندشوند.
در بیشتر زبان‌ها فقط چندین آوای منحصربه‌فرد وجود دارد. ازآنجاکه اکثر زبان‌ها تعداد کمی از آواهای خاص دارند، شناسایی و نمایهسازی آنها، جستجوی سریع و دقیق کلمات و عبارات را امکان‌پذیر میکند. نمایهسازی آوایی روش دقیقتری برای تجزیه‌وتحلیل گفتار است و این مزیت را دارد که در مقایسه با ده‌ها هزار واژه موردنیاز برای فرایند رونویسی، از یک بخش کوچک چند ده جملهای در هر گروه استفاده میکند.
طبقه‌بندی تماسها برای تجزیه‌وتحلیل گفتار، بسیار اهمیت دارد و اولین قدم برای درک زمینه گسترده تعامل با مشتری است. پس از برقراری تماس، باید آنها را در دستههایی مانند صورت‌حساب، شکایت، لغو، تکرار و مشتری ناراضی دستهبندی کرد بعد از دستهبندی این تماسها، می‌توان از فن‌های فهرست‌بندی آوایی برای شناسایی مشکلات موجود در هر دسته استفاده کرد.
تأثیر تجزیه‌وتحلیل گفتار و متن
تجزیه‌وتحلیل گفتار و متن بسیار مفید هستند، اما هدف آن فقط جمع‌آوری دادهها به‌تنهایی نیست. تجزیه‌وتحلیل گفتار و متن نتایج مثبتی نیز بر کسب‌وکار شما دارد. استفاده از هوش مصنوعی به‌منظور تحلیل متن و گفتار در مرکز تماس نه‌تنها زمان تماس را کاهش داده و تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد، بلکه هزینهها را نیز بهینه‌سازی میکند؛ بر اساس تحقیقات انجام شده، استفاده از هوش مصنوعی در مراکز تماس منجر به افزایش نرخ رضایت مشتریان و کاهش هزینه‌های کسب‌وکار شده است؛ دو نمونه از تأثیرات مثبت تجزیه تحلیل گفتار و متن:
1- رضایت مشتری (CSAT)
ارائه تجربه بهتر برای مشتریان یکی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در مراکز تماس است. این فناوری به کسب‌وکارها کمک میکند تا رضایت مشتریان را افزایش دهند و زمان میانگین هر تماس مشتری را کاهش دهند. همچنین، با استفاده از نرمافزارهای هوش مصنوعی می‌توان به تحلیل دادهها و پیش‌بینی نیازهای مشتریان پرداخت و خدمات به‌موقع و باکیفیت‌تری ارائه داد.
2- اثربخشی فروش
آیا فروشندههای شما از فن‌های درست فروش یا فروش متقابل استفاده می‌کنند؟ آیا آنها تبلیغات مربوطه را ارائه می‌دهند و به مزایای مناسب محصولات و خدمات شما اشاره می‌کنند؟ تجزیه‌وتحلیل میتواند به شما کمک کند تا کارکنان فروش خود را آموزش دهید. با داشتن دسترسی به دادههای دقیق و کامل از مکالمات، مدیران می‌توانند بهترین راهحلها را برای بهبود عملکرد مراکز تماس ارائه دهند.
به‌دست‌آوردن مشتری ممکن است سالها طول بکشد؛ اما در مقابل ازدست‌دادن مشتری تنها چند دقیقه طول می‌کشد. شما باید درک کنید که مشتریان، در تعامل با مراکز تماس و همچنین در شبکه‌های اجتماعی در مورد برند، محصولات و خدمات شما چه می‌گویند.
کاربران در چت و رسانههای اجتماعی، محتوای ارزشمندتری برای ما تولید می‌کنند؛ اما نظرات و کامنتها به‌طورکلی با غلط املایی همراه هستند و با کلمات اختصاری و ایموجیها بارگذاری میشوند. استفاده از راه‌حل تجزیه‌وتحلیل باکیفیت میتواند به شما کمک کند، حجم هشتگ، کلمات عامیانه و دستور زبان ضعیف را به دادهها و برداشتهای مفید در خصوص احساس مردم از نظر خود تبدیل کنید. تحلیل دادههای مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی، کمک میکند تا تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و ارتقای تجربه مشتریان بهبود یابد.
جمع‌بندی: «تبدیل متن به گفتار در مرکز تماس»
باتوجه‌به اینکه هوش مصنوعی یکی از ارزشمندترین فناوریهای پرکاربرد و مؤثر است، استفاده از آن در مراکز تماس میتواند بهبود عملکرد این مراکز را فراهم کند. تحلیل متن و گفتار، رونویسی و نمایهسازی آوایی با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توانند به‌منظور بهبود تجربه مشتریان و کاهش هزینهها، نقش مهمی ایفا کنند. ازاین‌رو، استفاده از هوش مصنوعی در مراکز تماس نه‌تنها باعث بهبود عملکرد این مراکز می‌شود، بلکه مشتریان نیز خدمات بهتری دریافت می‌کنند.
این اولین قسمت از مقاله «کاربرد هوش مصنوعی در مرکز تماس» است. تمام این محتوا برگرفته از کتاب Artificial Intelligence in Contact Center نوشته Andrew Moore و ترجمه آقای علی قنادیان است.