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呼叫中心,常用RPA的4个实例

RPA中国 RPA全球生态 2022-08-02


据Orbis Research最近一份调查报告显示,到2022年全球呼叫中心市场规模将增长到246亿美元,这意味着每年将22%增长率持续走高。同时也给呼叫中心带来了包括:人力资源、数据处理、客户服务等方面的挑战。



在呼叫中心实施机器人流程自动化可以为员工提供急需的帮助,在提高工作效率的同时节省宝贵的时间,把时间和精力投入到客户沟通中去。下面为大家介绍呼叫中心常用的4个RPA实例。


一、自动管理客户数据


通常呼叫中心每天需要处理大量客户数据。虽然客户数据的录入是由系统自动完成,但是维护客户数据,查看客户数据是需要人工来完成的。这个处理过程需要耗费大量的人工时间和精力,同时会因为人为的失误而导致数据错误。


RPA实施流程:


1、RPA从CRM中提取所有客户数据信息;

2、通过RPA内置的AI(人工智能)自动分析客户数据并按属性分类;

3、根据客户设定,RPA将客户信息存储在指定位置;

4、生成客户数据报表然后发送给销售等部门,使他们的营销变的更有针对性,从而提高销售业绩。


二、自动创建摘要脚本


RPA机器人在数据处理方面拥有非常强大的功能,可以收集和分析来自电话的输入数据。这将极大的简化呼叫中心员工手动记录工作,并允许员工将精力集中在客户的需求上,从而更有效地解答客户的问题。同时自动生成摘要脚本还会缩短平均处理时间(AHT),因此员工可以接听更多电话并以客户为导向,有助于提高客户满意度。


RPA实施流程:


1、当员工接通客户的电话时,RPA通过语言识别技术自动将语音转化成文本;

2、RPA将文本内容进行分析,与问题进行匹配;

3、RPA通过自然语言处理功能,将语言文本自动转化成通话摘要;

4、RPA将数据发送至指定系统,方便员工进行查看。


三、预测客户需求


RPA机器人通过扫描、分析、交叉检查客户的查询记录,然后进行数据分析,RPA可以高精度地预测客户的需求和下一步想做的事情。从而帮助客户快速解答问题,提高客户满意度。


RPA实施流程:


1、RPA读取客户的历史操作记录,然后为每个客户生成数据模型;

2、通过机器学习对这些数据模型进行模拟计算;

3、对客户数据模型进行分析,然后为每个用户贴上数据标签;

4、将分析后的用户数据生成数据报告,然后发送至指定位置,供员工查看。


四、收集客户投诉与建议


除了打电话之外,有时客户会以文本方式进行投诉和信息反馈,例如:发邮件、网站留言等。员工忙于工作可能会忽略这些信息。这时,使用RPA可以完美简化这个流程,并且搜集客户的投诉信息与建议,然后让员工直接查看结果,以便改善日后的客户服务。


RPA实施流程:


1、通过员工设定,RPA到指定位置(例如:邮箱、网站数据库等)提取客户的投诉和建议信息;

2、RPA通过OCR将那些非结构化信息转化为结构化信息;

3、RPA对这些信息根据类型进行分析与存储;

4、生成客户投诉报表并进行排序,将出现最多的投诉与建议分别展示出来;

5、根据员工留下的地址,将数据报告发送过去。


从上面4个自动化实例当中,可以明显看到RPA使呼叫中心的服务效率有了显著的提高。但是,最有价值的效率便是通过RPA为客户提供更个性化的服务,极大地改善了客户服务体验。


 

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