AI do telefonicznej obsługi klienta: Jak wykorzystać AI do optymalizacji routing połączeń


OPUBLIKOWANO: 24 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować telefoniczną obsługę klienta, optymalizując routing połączeń. Dzięki inteligentnym algorytmom, firmy mogą skuteczniej przydzielać rozmowy do odpowiednich konsultantów, skracać czas oczekiwania i poprawiać satysfakcję klientów. Poznaj, jak wdrożyć te innowacyjne rozwiązania w swojej organizacji.



Jak użyć AI oraz automatyzację do optymalizacji routing połączeń

Wyobraź sobie, że dzwonisz na infolinię firmy z pytaniem lub problemem. Czekasz na połączenie z konsultantem, a czas dłuży się w nieskończoność. W końcu odzywa się głos po drugiej stronie, ale okazuje się, że trafiłeś do niewłaściwej osoby i musisz zostać przełączony. Frustrujące, prawda? Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja.

AI potrafi analizować treść rozmów, rozpoznawać intencje klientów i na tej podstawie kierować połączenia do najlepiej przygotowanych konsultantów. Dzięki temu klient od razu trafia do osoby, która jest w stanie mu pomóc, bez zbędnego przełączania. Dodatkowo, chatboty oparte na AI mogą obsłużyć część zapytań, odciążając zespół obsługi klienta.

Automatyzacja pozwala płynnie integrować różne systemy w firmie, takie jak CRM, helpdesk czy bazę wiedzy. Konsultanci mają dostęp do pełnej historii kontaktów z klientem i niezbędnych informacji, co przyspiesza rozwiązywanie problemów. Automatyczne raportowanie i analizy pomagają zidentyfikować obszary do poprawy i optymalizować procesy obsługi klienta.


Case - zastosowanie AI do optymalizacji routing połączeń

Opis problemu

Firma Telekom24, dostawca usług telekomunikacyjnych, boryka się z problemem efektywnego routingu połączeń w swojej telefonicznej obsłudze klienta. Klienci często są przełączani między konsultantami, co wydłuża czas rozwiązania problemu i negatywnie wpływa na ich satysfakcję. Firma chce poprawić ten proces, aby zapewnić klientom szybką i kompetentną obsługę.

Zadanie optymalizacji routingu połączeń należy do klasy problemów klasyfikacji i optymalizacji. AI może pomóc w analizie treści rozmów, identyfikacji intencji klientów i przypisaniu ich do odpowiednich konsultantów na podstawie umiejętności i dostępności. Automatyzacja umożliwi sprawną integrację systemów i dostarczenie konsultantom niezbędnych informacji.

Optymalizacja routing połączeń za pomocą TensorFlow

Firma Telekom24 postanowiła wykorzystać model deep learningu oparty na TensorFlow do optymalizacji routingu połączeń. Model będzie analizował transkrypcje rozmów, identyfikował kluczowe słowa i intencje klientów, a następnie przydzielał połączenia do konsultantów o odpowiednich kompetencjach.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Dane do treningu modelu będą pobierane z systemu CRM firmy za pomocą API i przetwarzane w Google Sheets. Historyczne transkrypcje rozmów zostaną oznaczone etykietami intencji (np. problem techniczny, pytanie o fakturę itp.) przez zespół ekspertów domenowych. Model nauczy się rozpoznawać te intencje w nowych rozmowach.


Kluczowym elementem skutecznego wdrożenia AI w telefonicznej obsłudze klienta jest dostęp do wysokiej jakości danych i ścisła współpraca między ekspertami technicznymi a biznesowymi.

Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

Oto kluczowe kroki algorytmu optymalizacji routingu połączeń przy użyciu TensorFlow:

  • Pobranie historycznych transkrypcji rozmów z systemu CRM przez API do Google Sheets.
  • Oznaczenie transkrypcji etykietami intencji przez ekspertów domenowych w Google Sheets.
  • Przetworzenie i oczyszczenie danych w Google Colab Notebooks z użyciem bibliotek NumPy i Pandas.
  • Zbudowanie modelu deep learningu w TensorFlow, składającego się z warstw embedding, LSTM i gęstych.
  • Trenowanie modelu na przygotowanym zbiorze danych, z użyciem technik regularyzacji i dostrajania hiperparametrów.
  • Integracja wytrenowanego modelu z systemem obsługi połączeń firmy za pomocą API.
  • Predykcja intencji klientów w czasie rzeczywistym na podstawie transkrypcji rozmów.
  • Routing połączeń do konsultantów o pasujących kompetencjach na podstawie przewidzianych intencji.
  • Monitorowanie jakości routingu i zbieranie feedbacku od konsultantów i klientów.
  • Cykliczne douczanie modelu na nowych danych w celu ciągłego polepszania jego działania.

Przykładowy kod w TensorFlow do zbudowania modelu klasyfikacji intencji:


model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
  tf.keras.layers.LSTM(128),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do optymalizacji routing połączeń

Wdrożenie AI do optymalizacji routingu połączeń może przynieść firmie Telekom24 wymierne korzyści:

  • Skrócenie czasu obsługi klienta dzięki trafianiu od razu do właściwego konsultanta.
  • Poprawa satysfakcji klientów poprzez szybsze i skuteczniejsze rozwiązywanie ich problemów.
  • Odciążenie konsultantów z obsługi powtarzalnych, prostych zapytań, które mogą być obsłużone przez chatboty AI.
  • Lepsza alokacja zasobów ludzkich i optymalizacja kosztów obsługi klienta.

Optymalizacja routingu to jednak dopiero początek drogi do doskonałości w obsłudze klienta. Firma powinna rozważyć też inne obszary wykorzystania AI, jak analiza sentymentu rozmów czy predykcyjne rozwiązywanie problemów. Tylko holistyczne podejście, łączące technologię ze zmianą procesów i kultury organizacyjnej, pozwoli w pełni wykorzystać potencjał AI w telefonicznej obsłudze klienta.

Wypróbuj różne modele AI