Ripartiamo da un articolo di qualche tempo fa “Non chiederti cosa l’agente può fare per te…” e addentriamoci più nello specifico della soluzione.
Dal precedente articolo quale conclusione si trae? Che, da una parte, c’è la necessità di aiutare con un supporto tecnologico l’operatore a svolgere bene e con tempi ottimizzati il proprio lavoro, e, dall’altra parte, c’è bisogno di istruire una tecnologia.
E proprio questa tecnologia è la parte fondamentale nella creazione della Knowledge base aziendale.
In realtà il contact center ha in sé tutta la conoscenza, visto che ha la storia dei contatti con i clienti, ha la trascrizione delle chat, ha la registrazione delle chiamate… una fonte dati ricca e da sfruttare che però molte volte restano dei file salvati su server e non sfruttati in modo proattivo e produttivo.
E la soluzione a questi bisogni è nell’utilizzo di sistemi di A.I. e Machine Learning che estraggono e analizzano le conversazioni avvenute con l’obiettivo di:
- Automatizzare i processi operativi dei customer care
- Conoscere meglio le esigenze dei Clienti
- Costruire una strategia di next business action
- Raccogliere informazioni utili al finedi costruire campagne marketing
Sono soluzioni di intelligenza artificiale al cui interno utilizzano un motore di ricerca semantico, il quale riesce a capire le registrazioni in linguaggio naturale degli utenti comprendendo il significato della frase e non la loro sintassi, superando le limitazioni dell’analisi tradizionale basata su singole parole chiave.
Sembra una frase del Conte Mascetti ma, semplificando, possiamo dire che sono algoritmi di intelligenza artificiale, NLU (Natural Language Understanding) e ML (Machine Learning) che analizzano conversazione per conversazione, le domande e risposte delle interazioni, il loro contesto, le catalogano e le categorizzano così da estrarre i topic più ricorrenti con le relative domande e risposte andando a creare una base di conoscenza, la knowledge base appunto.
Inoltre, a fronte di elaborazioni successive, il risultato sarà una classificazione sempre più precisa in base anche a quanto già analizzato.
Di seguito uno schema di funzionamento.
Va precisato, però, che l’intelligenza artificiale non va lasciata sola ma deve essere supportata dall’uomo; infatti, le classificazioni effettuate dal sistema devono essere controllate e approvate dagli agenti/supervisori i quali potranno dare un loro feedback al fine di aumentare la confidenza delle risposte.
A questo punto possono sorgere delle domande:
- E dopo che costruisco la knowledge base ho finito?
- E come avviene poi la consultazione della knowledge base da parte dell’agente?
Innanzitutto, la piattaforma di creazione della Knowledge base deve continuare a “macinare” conversazioni in modo tale da ampliare e migliorare i dati raccolti.
La consultazione della Knowledge base può avvenire in diversi modi ma, a nostro avviso, la soluzione migliore è quella di integrarla nella piattaforma di Contact Center in modo tale che l’agente rimane focalizzato sul suo strumento di lavoro principale.
Ma c’è anche un beneficio “nascosto” nell’introduzione di queste piattaforme…analizzando e classificando le interazioni tra agente e cliente si possono capire meglio le domande poste con maggiore frequenza, al fine di poter decidere in seguito quali operazioni sia opportuno e più efficace sviluppare in self service per diminuire il carico di lavoro sugli agenti.
In conclusione, abbiamo: efficientamento degli agenti, standardizzazione delle risposte e aumento di interazioni self service…triplice vantaggio per il futuro partendo da quello che abbiamo raccolto dal passato.
#daivalorealtempo
AO
