۳- اتوماسیون فرآیندهای کاری: هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از وظایف تکراری و وقت‌‌‌گیر در مراکز تماس را به صورت خودکار انجام دهد. از جمله این وظایف می‌توان به توزیع تماس‌‌‌ها، مدیریت داده‌‌‌ها و انجام وظایف اداری اشاره کرد.
فناوری یادگیری ماشین که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد از داده‌‌‌ها بیاموزند و به مرور زمان عملکرد خود را بهبود بخشند، در مراکز تماس کاربردهای گسترده‌‌‌ای دارد که برخی از آنها به شرح زیر است:
۱- پیش‌بینی نیازهای مشتری: الگوریتم‌‌‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌‌‌های پیشین، نیازهای احتمالی مشتریان را پیش‌بینی کرده و در نتیجه پاسخ‌‌‌دهی را بهینه‌‌‌تر کنند. این پیش‌بینی‌‌‌ها می‌توانند شامل زمان مناسب برای تماس، نوع خدمات موردنیاز و حتی احساسات مشتری در طول مکالمه باشند.
۲- تحلیل مکالمات: سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند مکالمات بین مشتریان و نمایندگان مرکز تماس را تحلیل کنند و از این طریق کیفیت مکالمات را ارزیابی کرده و نقاط ضعف و قوت نمایندگان را شناسایی کنند.
۳- مدیریت بار تماس: با استفاده از داده‌‌‌های تاریخی و تحلیل رفتار مشتریان، سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند پیش‌بینی کنند که چه زمانی بار تماس‌‌‌ها بیشتر خواهد بود و با استفاده از این اطلاعات برنامه‌‌‌ریزی مناسبی برای تخصیص منابع انجام دهند.
تاثیر بر تجربه مشتری
یکی از مهم‌ترین اهداف استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مراکز تماس، بهبود تجربه مشتری است. این فناوری‌‌‌ها قادرند تجربه کاربر را از طریق روش‌های زیر بهبود بخشند:
۱- پاسخ‌‌‌دهی سریع‌‌‌تر و دقیق‌‌‌تر: استفاده از چت‌‌‌بات‌‌‌ها و سیستم‌های خودکار می‌تواند زمان انتظار مشتریان را به طور قابل ملاحظه‌‌‌ای کاهش دهد و به سرعت به سوالات و نیازهای آنان پاسخ دهد.
۲- شخصی‌‌‌سازی تجربه مشتری: با استفاده از داده‌‌‌های تاریخی و الگوریتم‌‌‌های یادگیری ماشین، سیستم‌ها می‌توانند تجربه‌‌‌ای شخصی‌‌‌سازی‌شده برای هر مشتری ارائه دهند. این به معنای ارائه پیشنهادهای خاص و مرتبط با نیازهای هر فرد است.
۳- پیش‌بینی مسائل و حل مشکلات پیش از تماس مشتری: سیستم‌های یادگیری ماشین با تحلیل داده‌‌‌ها می‌توانند مشکلات احتمالی را پیش
از وقوع شناسایی کرده و راه‌‌‌حل‌‌‌هایی برای آنها ارائه دهند، به طوری که مشتریان نیازی به تماس با مرکز تماس نداشته باشند.
تاثیر بر نیروی انسانی
یکی از نگرانی‌های رایج در مورد استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مراکز تماس، تاثیر آن بر نیروی کار است. درست است که اتوماسیون می‌تواند بسیاری از وظایف را تسهیل کند، اما به این معنا نیست که نیروی انسانی به کلی حذف خواهد شد. در واقع، این فناوری‌‌‌ها می‌توانند به نیروی انسانی کمک کنند بر وظایف پیچیده‌‌‌تر و با‌ارزش‌‌‌تر تمرکز کنند. به عنوان مثال:
۱- پشتیبانی از نمایندگان: هوش مصنوعی می‌تواند به نمایندگان انسانی کمک کند اطلاعات لازم را به سرعت دریافت کرده و به سوالات پیچیده‌‌‌تر مشتریان پاسخ دهند.
۲- آموزش و بهبود عملکرد: سیستم‌های تحلیل داده می‌توانند عملکرد نمایندگان را ارزیابی کرده و به آنها بازخورد ارائه دهند. این سیستم‌ها می‌توانند نیازهای آموزشی هر فرد را شناسایی کرده و پیشنهادهایی برای بهبود عملکرد ارائه دهند.
چالش‌‌‌ها و محدودیت‌ها
با وجود مزایای فراوان، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مراکز تماس با چالش‌‌‌هایی نیز همراه است:
۱- داده‌‌‌های ناکافی یا غیر‌دقیق: برای کارآیی موثر، سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز به داده‌‌‌های با‌کیفیت و دقیق دارند. در صورت نبود داده‌‌‌های مناسب، این سیستم‌ها نمی‌توانند به درستی عمل کنند.
۲- محدودیت‌های پردازش زبان طبیعی: پردازش زبان طبیعی همچنان با چالش‌‌‌هایی همچون تشخیص دقیق معانی و مفاهیم پیچیده در زبان مواجه است. این محدودیت‌ها ممکن است باعث شود سیستم‌های خودکار نتوانند به تمامی سوالات به درستی پاسخ دهند.
۳- مسائل اخلاقی و حریم خصوصی: استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مراکز تماس ممکن است نگرانی‌هایی در خصوص حفظ حریم خصوصی مشتریان و استفاده نادرست از داده‌‌‌ها به وجود آورد.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بی‌‌‌شک آینده مراکز تماس را شکل خواهند داد. این فناوری‌‌‌ها با ارائه راهکارهایی برای اتوماسیون، بهینه‌‌‌سازی و شخصی‌‌‌سازی تجربه مشتریان، می‌توانند به بهبود کارآیی و کاهش هزینه‌‌‌ها کمک کنند. با این حال، برای بهره‌‌‌برداری کامل از این فناوری‌‌‌ها، نیاز است تا شرکت‌ها به چالشهای پیش رو توجه کرده و برای حفظ تعادل بین فناوری و نیروی انسانی تلاش کنند. آینده‌‌‌ای که در آن مراکز تماس به کمک هوش مصنوعی به مشتریان خدماتی سریع‌‌‌تر، دقیق‌‌‌تر و شخصی‌‌‌سازی‌‌‌شده‌‌‌تر ارائه می‌دهند، نزدیک است.
