Genesys Predictive Routing

В июле 218 года компания Genesys, поставщик решений для контакт-центров и омниканального обслуживания клиентов, представила возможности решения для маршрутизации вызовов на ежегодной конференции CX18, которая проходила в Нэшвилле, США. Решение для прогнозной маршрутизации вызовов Genesys Predictive Routing использует технологии искусственного интеллекта для оперативного анализа накопленных данных о качестве обслуживания и для сравнения запросов клиентов с характеристиками операторов. Оно позволяет точно прогнозировать, какие именно ресурсы контакт-центра нужно задействовать для достижения необходимого бизнес-результата.

Возможности решения Genesys Predictive Routing позволяют достигать нужных показателей в области продаж, маркетинга и обслуживания: добиваться роста удовлетворенности клиентов, повышать производительность работы сотрудников, увеличивать выручку и доходы, уменьшать расходы, снижать время обработки запросов и улучшать показатель разрешения проблем при первом обращении (FCR).

Так, благодаря Genesys Predictive Routing, участнику канадского рынка медиа и телекоммуникаций компании Rogers Communications Inc. удалось повысить на 3% значение коэффициента удержания клиентов и на 7% снизить среднее время обработки вызовов. Кевин Джоллиффи (Kevin Jolliffe), вице-президент Rogers по корпоративному планированию, отмечает: «Genesys Predictive Routing — решение, которое позволяет применять на практике технологии машинного обучения и подбирать компетентного оператора для обработки запросов клиента. Использование Genesys Predictive Routing позволит нам еще больше повысить качество обслуживания, сократить время обработки вызовов и увеличить продуктивность сотрудников, что в итоге обеспечит отличные результаты для бизнеса в целом».

Один из телекоммуникационных операторов в Западной Европе смог на четыре пункта повысить значение индекса лояльности клиентов (NPS), снизить на 4% показатель FCR и на 3% — среднее время обработки вызовов. Еще один пример: австралийский телеком- и медиаоператор с помощью Genesys Predictive Routing обеспечил себе выход на стабильно высокие уровни NPS.

Как работает прогнозная маршрутизация

Если традиционная маршрутизация (в порядке очереди или с учетом навыков операторов контакт-центра) основывается на статичной древовидной логической схеме принятия решений и предустановленных критериях выбора, то в Genesys Predictive Routing используется весь массив данных по обслуживанию клиентов, как ранее накопленных, так и поступающих в реальном времени, а также алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ). Эти алгоритмы в автоматическом режиме выявляют основные факторы, оказывающие влияние на взаимодействие клиентов с операторами. На основе комплексных профилей клиентов, где учитываются предпочтительные каналы коммуникации, наименования приобретенных продуктов, прошлые запросы, последние транзакции и другие данные, ИИ формирует ряд моделей. Аналогичные модели формируются и для операторов. В них учитываются опыт работы, знания, навыки, история взаимодействий и показатели результативности. Все это необходимо для подбора максимально точного соответствия запросов клиента и возможностей оператора. Модели клиентов и операторов постоянно дополняются и уточняются, поэтому каждое взаимодействие вносит вклад в повышение качества обслуживания.

Функции Predictive Routing ужедоступны в составе платформы Genesys PureEngage для всех каналов — голосовых, текстовых, веб-чатов и социальных сетей. Благодаря общей для всех решений архитектуре микросервисов, компания планирует реализовать функционал Predictive Routing на платформах PureConnect и PureCloud в 2018 году. Технологии ИИ также применяются во многих разработках компании, созданных в рамках стратегии смешанного интеллекта (Blended AI), которая объединяет возможности программных ботов и операторов для быстрого решения проблем клиентов. Наконец, они используются в ИИ-ассистенте Kate, где соединяются возможности ИИ, машинного обучения и аналитики в реальном времени. Kate позволяет поднять обслуживание клиентов на новый уровень в части точности прогнозов, персонализации и проактивности.