多くの場合, コールセンターは電話を受けることに条件付けられています, 解決策を見つける, 理由を記入して次の列の顧客に渡す, 迅速に. しかし, 数分間の接触のみで, 関連情報を得るのは難しい. もしこれらの相互作用を未来の学びに変える技術があったら?
この技術はすでに存在しており、電話の通話を超えています, 顧客と企業の間のあらゆる種類の会話は分析可能です. インクルーシブ, 声のトーンだけが、体験がポジティブかネガティブかを決定するわけではない, しかし、コミュニケーションの全体的な文脈. 地域主義や文化的表現のような要因は、この解釈において重要な役割を果たします, 人は出来事についてコメントする際に、必ずしも不満を抱いているわけではなく、むしろ興奮しているように聞こえることがある。また、否定的な意味を持たない口語表現を使うこともできる
生成的人工知能と共に — 単にタスクを自動化するだけではない, しかし、データを分析し、インサイトを生成します —, 企業は可能です, 特定の問題を解決するだけでなく, 何千ものファイルとデータを調査する, 会話の不満のパターンを特定する, ニーズを予測し、企業が消費者の旅を向上させるのを助ける.
AIは各インタラクションに対して詳細な分析を行います, 人間のアナリストが行うこと, データの量のために, 同じ範囲で同じ時間内にできないだろう. 機会を特定する際に, 最小の会話でも, そのツールは、これらのインサイトを企業にとって実行可能なインテリジェンスに変換します, カルロス・セナを説明します, 創設者のアイダ, 生成AIを活用したインタラクションを実用的なインテリジェンスに変換する専門プラットフォーム
ブラジルはこのAIの「腕」の採用において世界のリーダーの一つとして浮上しており、同国は世界で最も生成的な人工知能を利用している国の一つである, Googleが依頼した調査によると — 昨年、54%の回答者がその技術を使用したと述べました, 世界の平均は48%でした.
顧客対応に適用される, 生成AIはその最も伝統的な使用を超えることができます, チャットボットやバーチャルアシスタントを利用して連絡を自動化することに関わる. だから, 自動化されたインタラクションでも, ユーザーエクスペリエンスは必ずしも満足のいくものではない. だから, より複雑な対応 — あなたや顧客さえも — まだ人間の存在を必要とする.
そして、顧客が担当者との会話で示す行動を分析する生成AIのように、AIのあまり明白でない使用が価値を持つ場合があります, 不満のパターンを特定し、摩擦のポイントをマッピングする, 旅をより効率的にするための継続的な調整を可能にする. ツールによって行われるデータ分析は、ブランドがサービスにおけるボトルネックや最も不満のあるポイントを理解するのに役立ちます, 何も「推測」する必要なく. そう, 改善の決定はより根拠があり, したがって, ポジティブな効果をもたらす可能性が高い
ユーザーのリクエストに応える以上に, 人工知能は企業が各インタラクションをサービス向上の機会に変えることを可能にします, 作成中, 最後に, 問題の根本に迫り、それを解決するための真の情報源. よく聞いてください, 反映する, 呼び出しを分析し整理することは、顧客を失うか永遠に獲得するかの違いになる可能性がある. 矛盾しているように見える, しかし、技術はより人間的なサービスを提供するための大きな味方となる, セナを終了します
