AI w centrach kontaktowych | Zastosowania i jak zacząć korzystać

Tradycyjnie firmy zmagały się z wahaniami liczby połączeń, a długie czasy oczekiwania były nieuniknione.

Na scenę wkracza AI do centrów kontaktowych: to rodzaj chatbota dla firm, który eliminuje dotychczasowe ograniczenia obsługi klienta.

W centrach kontaktowych AI automatyzuje interakcje z klientami i zapewnia wsparcie w czasie rzeczywistym, integrując się z systemami CRM i narzędziami do zarządzania personelem, eliminując frustrację związaną z nieprzewidywalnym zapotrzebowaniem.

Przyjrzyjmy się, jak firmy wykorzystują AI w centrach kontaktowych, by zapewnić bardziej niezawodną i responsywną obsługę klienta.

Czym jest AI w centrum kontaktowym?

Agenci AI dla centrów kontaktowych wykorzystują technologie takie jak konwersacyjne AI i uczenie maszynowe do automatyzacji obsługi klienta. Zajmują się rutynowymi zadaniami, np. odpowiadaniem na najczęstsze pytania, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej złożonych sprawach.

Przewiduje się, że konwersacyjne AI obniży koszty pracy agentów w centrach kontaktowych o 80 miliardów dolarów w 2026 roku, czyniąc automatyzację kluczową inwestycją dla firm chcących efektywnie skalować obsługę klienta.

Jak działa AI w centrach kontaktowych?

1. Odbieranie zapytań od klientów

Agenci AI w centrach kontaktowych zaczynają od obsługi zgłoszeń klientów z różnych kanałów, takich jak telefon, czat na żywo, e-mail czy komunikatory. Asystenci głosowi i chatboty AI rozpoznają intencje klienta dzięki rozumieniu języka naturalnego (NLU), wychwytując kluczowe informacje, np. pilność czy konkretne prośby.

Na przykład, jeśli klient pyta „Gdzie jest moje zamówienie?”, agent AI rozpoznaje to jako prośbę o śledzenie przesyłki, pobiera odpowiednie dane z systemu i natychmiast udziela odpowiedzi.

2. Rozumienie kontekstu

AI w centrum kontaktowym bierze pod uwagę kontekst, by udzielać trafniejszych odpowiedzi. Analizuje wcześniejsze kontakty i historię zakupów, by zapewnić spersonalizowaną pomoc zamiast ogólnych odpowiedzi.

Klient pytający o zwrot otrzyma aktualne informacje dotyczące swoich wcześniejszych zamówień, co eliminuje zbędną wymianę wiadomości.

3. Pobieranie i przetwarzanie informacji

Po rozpoznaniu intencji i kontekstu AI łączy się z systemami zaplecza, takimi jak CRM czy bazy wiedzy, by znaleźć dokładne informacje.

Jeśli klient chce zmodyfikować zamówienie, AI odnajduje odpowiednie dane i, jeśli to możliwe, inicjuje proces. W przypadku rozwiązywania problemów, AI wskazuje odpowiednie instrukcje lub sugeruje kolejne kroki na podstawie opisu sytuacji.

W bardziej złożonych przypadkach AI może zebrać dodatkowe informacje, zanim przekaże sprawę pracownikowi.

4. Generowanie odpowiedzi

AI tworzy odpowiedź na podstawie zebranych danych. Dba o to, by odpowiedzi były:

• Dopasowane do kontekstu: AI uwzględnia historię klienta i konkretne zapytanie, by spersonalizować odpowiedź.
• Praktyczne: Jeśli proces wymaga działania od klienta, np. potwierdzenia zmiany zamówienia, AI przekazuje jasne instrukcje krok po kroku.
• Elastyczne: Odpowiedzi dostosowują się dynamicznie do bieżących warunków, np. dostępności towaru czy zmian w polityce.

Na przykład, jeśli klient pyta o status zamówienia, AI nie poda tylko numeru przesyłki, ale wyjaśni przewidywany czas dostawy i zaproponuje opcje, takie jak przekierowanie czy przyspieszona wysyłka.

5. Przekazanie sprawy pracownikowi

Gdy AI w centrum kontaktowym nie jest w stanie rozwiązać problemu, przekazuje klienta do pracownika, jednocześnie:

• Przekazując historię rozmowy, by klient nie musiał powtarzać informacji.
• Dostarczając kontekst, podsumowując kluczowe szczegóły, takie jak intencje i podjęte próby rozwiązania sprawy.

W przypadkach wymagających specjalistycznej pomocy AI kieruje zgłoszenie do odpowiedniego eksperta lub działu – np. sprawy finansowe do specjalisty ds. rozliczeń, a techniczne do wsparcia IT.

6. Monitorowanie skuteczności

Po obsłużeniu zgłoszenia AI w centrum kontaktowym analizuje swoje działania, by usprawniać przyszłe odpowiedzi i zwiększać efektywność.

• Śledzenie współczynnika samodzielnej obsługi.
• Analiza nastroju klienta.
• Wykrywanie najczęstszych problemów.

7. Ciągłe uczenie się i doskonalenie

AI w centrum kontaktowym stale poprawia swoją skuteczność, analizując interakcje i dostosowując się na podstawie rzeczywistych przypadków.

• Aktualizacja odpowiedzi: AI udoskonala swoje odpowiedzi na podstawie kontaktów z klientami, czyniąc je coraz trafniejszymi i bardziej adekwatnymi.
• Poszerzanie wiedzy: AI wprowadza nowe informacje, np. zmiany w polityce czy aktualizacje produktów, by być na bieżąco.
• Zwiększanie efektywności: AI optymalizuje procesy, by szybciej rozwiązywać powtarzające się problemy i ograniczać niepotrzebne przekierowania.

Zastosowania AI w centrach kontaktowych

Zaawansowane kierowanie połączeń dla sprawnej obsługi

Dzięki algorytmom AI może kierować klientów do odpowiednich pracowników lub automatycznych usług na podstawie danych o dzwoniącym i jego potrzebach. Zamiast prostych menu, AI analizuje wiele czynników, by wybrać najlepsze rozwiązanie.

• Historia klienta i intencje: AI sprawdza wcześniejsze kontakty, by ustalić, czy klient ma otwarte zgłoszenie lub nierozwiązany problem, zapewniając ciągłość obsługi.
• Rodzaj i złożoność sprawy: Proste zapytania, np. reset hasła czy śledzenie zamówienia, mogą być obsługiwane automatycznie, a bardziej złożone trafiają do specjalistów.
• Pilność i analiza nastroju: AI wykrywa frustrację lub pilność w głosie czy wiadomości klienta, priorytetyzując sprawy wymagające natychmiastowej reakcji.

Interaktywna obsługa głosowa (IVR) z AI

Systemy IVR oparte na AI usprawniają tradycyjną obsługę telefoniczną, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do rozumienia i odpowiadania na wypowiadane prośby.

Zamiast zmuszać klientów do korzystania ze sztywnych menu, AI IVR pozwala rozmawiać naturalnie, co zwiększa efektywność i poprawia doświadczenie użytkownika.

Firmy mogą wdrażać systemy IVR, które umożliwiają klientom uzyskanie informacji głosowo lub za pomocą klawiatury. Tradycyjnie takie systemy wykorzystywały sygnały DTMF do uruchamiania nagranych komunikatów lub odpowiedzi generowanych przez syntezator mowy. Dzięki AI i NLP IVR umożliwia teraz bardziej naturalną interakcję.

Chatboty do angażowania klientów

Zmniejszenie obciążenia call center zaczyna się od chatbotów AI w centrach kontaktowych, które sprawnie obsługują rutynowe zapytania klientów. Wirtualni agenci pozwalają uzyskać szybkie odpowiedzi na najczęstsze pytania bez konieczności oczekiwania na połączenie.

Integrując się z systemami zaplecza, chatboty AI dla centrów kontaktowych mogą przekazywać aktualizacje dotyczące zamówień w czasie rzeczywistym, a nawet pomagać w zarządzaniu kontem.

Proaktywne kontakty z klientem

Systemy AI informują klientów o nadchodzących wizytach lub terminach płatności. Firmy mogą także wykorzystywać AI do wysyłania spersonalizowanych promocji na podstawie preferencji klientów, zwiększając zaangażowanie i ograniczając utracone szanse.

Analiza nastroju klienta

Aby zrozumieć nastroje klientów, narzędzia AI analizują interakcje na bieżąco.

W przypadku wykrycia frustracji system może nadać sprawie wyższy priorytet. Firmy mogą też wykorzystywać trendy nastrojów do doskonalenia szkoleń pracowników i strategii obsługi klienta.

Dzięki ciągłemu monitorowaniu opinii z różnych kanałów AI pomaga wykrywać powtarzające się problemy, zanim wpłyną one na satysfakcję klientów.

Wspomaganie agentów w czasie rzeczywistym

AI w centrum kontaktowym słucha rozmów z klientami na żywo, pobierając potrzebne informacje z baz wiedzy i wcześniejszych kontaktów. Zwiększa efektywność pracowników poprzez:

• Wyszukiwanie pomocnych materiałów, takich jak FAQ czy instrukcje rozwiązywania problemów, w zależności od zgłoszenia klienta.
• Rozpoznawanie wcześniejszych interakcji w celu proponowania rozwiązań dopasowanych do historii klienta.
• Wykrywanie frustracji lub pilności, co pozwala agentom priorytetyzować najważniejsze rozmowy.
• Automatyczna transkrypcja i podsumowanie rozmów telefonicznych, ograniczając konieczność ręcznego sporządzania notatek.

Obsługa wielu języków

Narzędzia AI do tłumaczenia usuwają bariery językowe, umożliwiając firmom obsługę klientów w wielu językach. Zarówno w czacie, jak i rozmowie głosowej, AI zapewnia płynną komunikację bez potrzeby rozbudowanego, wielojęzycznego zespołu wsparcia.

Wykrywanie oszustw i kontrola bezpieczeństwa

AI analizuje wzorce głosu i próby uwierzytelnienia, aby wykryć podejrzane działania. Jeśli coś wydaje się nietypowe, system może poprosić o dodatkową weryfikację lub przekazać sprawę specjaliście ds. bezpieczeństwa.

Jak wdrożyć agenta AI w contact center w 6 krokach

1. Określ zakres

Pierwszym krokiem do stworzenia agenta AI dla centrum kontaktowego jest proste pytanie – jakie będzie jego zadanie? Zacznij od jasnego określenia celu swojego agenta.

Zdecyduj, czy ma się koncentrować na:

• Zapytaniach klientów
• Wsparcie agentów
• Przekierowywaniu połączeń
• Proaktywnym zaangażowaniu
• Połączenie tych usług

Jasne określenie zakresu działania gwarantuje, że agent AI zostanie zaprojektowany pod konkretne potrzeby firmy i poprawi ogólną jakość obsługi klienta.

2. Wybierz platformę

Wybierz platformę AI, która obsługuje NLP i automatyzację oraz umożliwia pobieranie danych w czasie rzeczywistym i integrację z innymi systemami.

Na rynku dostępnych jest wiele platform agentów AI. Jeśli szukasz inspiracji, nasza lista najlepszych platform AI to świetny punkt wyjścia.

Przy wyborze platformy do AI w contact center weź pod uwagę takie czynniki jak:

• Kompatybilność z Twoim systemem CRM i narzędziami do obsługi zgłoszeń
• Obsługa interakcji tekstowych i głosowych
• Możliwości dostosowania do potrzeb Twojej firmy
• Skalowalność, by sprostać rosnącym wymaganiom klientów

W przypadku AI do contact center platformy takie jak Botpress oferują zaawansowane narzędzia, w tym Autonomous Nodes, które pozwalają agentom LLM decydować, kiedy podążać za ustalonym scenariuszem, a kiedy generować odpowiedzi dynamicznie. Programiści mogą kierować AI za pomocą prostych poleceń w języku naturalnym, co ułatwia tworzenie elastycznych, kontekstowych agentów obsługujących klientów w czasie rzeczywistym.

3. Zintegruj narzędzia i bazy wiedzy

Po wyborze platformy kolejnym krokiem jest integracja narzędzi, systemów i platform, które będą istotne dla Twoich procesów AI.

Platforma low-code oferuje gotowe integracje. Elastyczna platforma chatbotowa umożliwia tworzenie własnych integracji – programista może połączyć chatbota z dowolnym wewnętrznym systemem, z którego chcesz korzystać.

Warto też przygotować bazy wiedzy, z których chatbot będzie czerpał informacje – takie jak oficjalne procedury, aktualne listy oczekujących czy wymagania prawne.

4. Testuj i udoskonalaj

Nawet po wdrożeniu agenta AI do contact center zawsze pojawiają się możliwości dalszego udoskonalania. Rzeczywiste interakcje pokażą, jak AI może się poprawić – od precyzji odpowiedzi po skuteczniejsze rozwiązywanie złożonych problemów klientów.

Upewnij się, że Twój plan przewiduje możliwość ciągłego udoskonalania agenta AI – to zdecydowanie najlepszy sposób na maksymalizację zwrotu z inwestycji.

5. Wdrożenie

Gdy Twój agent AI do contact center jest gotowy, czas go wdrożyć i zintegrować z obsługą klienta. Możesz udostępnić go na kilka sposobów:

• Zaimplementuj go w systemie IVR, aby wspierał obsługę połączeń przychodzących.
• Umieść go jako widget czatu na swojej stronie internetowej.
• Zintegruj go z platformami obsługi klienta, takimi jak Zendesk lub Salesforce.
• Połącz go z kanałami komunikacji, takimi jak WhatsApp, Facebook Messenger lub Slack, aby zapewnić płynną obsługę klienta.

Aby osiągnąć maksymalny efekt, poinformuj klientów i zespół wsparcia o dostępności agenta. Odpowiednie wdrożenie i świadomość pozwolą użytkownikom skutecznie korzystać z agenta AI, zwiększając jego wartość w usprawnianiu pracy contact center.

6. Monitorowanie

Dobra platforma dla agentów AI zapewnia bieżące analizy, które pozwalają śledzić efektywność i wskazywać obszary do poprawy. Monitorowanie kluczowych wskaźników gwarantuje, że AI rzeczywiście usprawnia obsługę klienta, a nie generuje nowe problemy.

• Analizy w czasie rzeczywistym pomagają mierzyć trafność odpowiedzi i wskaźniki samodzielnego rozwiązywania spraw. Jeśli agent AI w contact center zbyt często przekazuje sprawy, które powinien obsłużyć samodzielnie, można wprowadzić poprawki, by zwiększyć skuteczność odpowiedzi.
• Logi rozmów dostarczają informacji o powtarzających się problemach, co pozwala firmom udoskonalać procesy i poprawiać interakcje z klientami. Jeśli pewne tematy powodują frustrację, warto zaktualizować dane treningowe lub dopracować automatyzację.

Jeśli dostępne są analityki chatbotów, firmy mogą śledzić wzorce zaangażowania i identyfikować obszary wymagające dalszej optymalizacji AI.

Wdróż agenta Contact Center

Do 2026 roku rozwiązania AI znacząco obniżą koszty pracy agentów w contact center, zmieniając sposób obsługi klienta.

Botpress zapewnia firmom bezpieczne i niezawodne narzędzia AI do poprawy interakcji z klientami i efektywności operacyjnej.

Dzięki gotowym integracjom, bezpieczeństwu na poziomie korporacyjnym i elastycznym możliwościom dostosowania, firmy mogą budować agentów AI do contact center, którzy zwiększają wydajność i satysfakcję klientów.

Zacznij budować tutaj. Jest to darmowe.

Najczęstsze pytania

1. Czy Contact Center AI jest przydatne tylko dla dużych firm, czy mogą z niego korzystać także małe przedsiębiorstwa?

AI do contact center nie jest zarezerwowane wyłącznie dla dużych firm. Małe przedsiębiorstwa również mogą zyskać, automatyzując powtarzalne zadania wsparcia i poprawiając obsługę klienta bez konieczności zatrudniania dużego zespołu. Pozwala to małym zespołom świadczyć usługi 24/7 i efektywnie się rozwijać.

2. Czym różni się Contact Center AI od Wirtualnego Asystenta?

Różnica między AI do contact center a Wirtualnym Asystentem polega na zakresie i funkcji: AI do contact center jest zaprojektowane specjalnie do zarządzania obsługą klienta na dużą skalę – obsługuje przekierowywanie zgłoszeń, odciążanie połączeń i integrację z CRM – podczas gdy Wirtualny Asystent skupia się na wspieraniu osób w zadaniach osobistych, takich jak planowanie czy ogólne zapytania.

3. Jak zachować równowagę między automatyzacją a ludzkim podejściem w obsłudze klienta?

Aby pogodzić automatyzację z ludzkim podejściem w obsłudze klienta, wykorzystaj AI do obsługi rutynowych, powtarzalnych zapytań i ustal jasne zasady przekazywania bardziej złożonych lub wrażliwych spraw do człowieka. Dzięki temu klienci otrzymują szybkie odpowiedzi, nie tracąc przy tym empatii i indywidualnego podejścia tam, gdzie jest to najważniejsze.

4. Czy AI można szkolić na podstawie naszych dotychczasowych zgłoszeń i transkrypcji rozmów?

Tak, AI do contact center można szkolić na podstawie wcześniejszych zgłoszeń i transkrypcji rozmów, aby lepiej rozumiał ton i sposób rozwiązywania spraw przez Twój zespół. Dzięki temu AI może lepiej naśladować styl pracy zespołu i z czasem zwiększać swoją skuteczność.

5. Jak AI radzi sobie z niejasnymi lub nieprecyzyjnymi zapytaniami klientów?

W przypadku niejasnych lub nieprecyzyjnych zapytań klientów, AI do contact center zazwyczaj zadaje pytania doprecyzowujące, aby lepiej zrozumieć intencje, lub przekazuje rozmowę do człowieka zgodnie z ustalonymi zasadami eskalacji.