Communicatie-automatisering: Robots leren de menselijke taal spreken

Redacteur's noot: voor actuele informatie, bezoek de UiPath Communications Mining-pagina.

Zakelijk draait om gesprekken. Denk erover na: hoe ver komt u in een werkdag zonder iemand te berichten?

Klanten nemen contact op wanneer ze iets willen. Collega's communiceren om taken te voltooien. Elk gesprek – telefoon, e-mail of in-persoon – betekent dat er werk te doen is. Een probleem op te lossen of een kans te grijpen. En elk bericht telt wanneer u probeert uitzonderlijke service te leveren.

Echter, na een paar moeilijke jaren, zijn zakelijke diensten op een breukpunt. Ongeprecedente volumes aan digitale communicatie blijven binnenstromen. Mensen voelen zich ondergedompeld door klant- en collegagesprekken op het werk. De gemiddelde werknemer besteedt nu 28% van hun werkweek alleen aan e-mail. Bijna een kwart (22%) zegt dat e-mailvolumes de hoofredenen zijn waarom ze hun baan willen opzeggen.

Geweldige gesprekken gebeuren nog steeds. Gesprekken die deals sluiten, klanten verblijden en collega's educeren. Maar deze verdwijnen in een zee van follow-ups, bevestigings-e-mails en updates. Overbelaste werknemers missen belangrijke berichten. Klanten raken gefrustreerd naarmate wachttijden toenemen en hun verzoeken aan het einde van de wachtrij terechtkomen.

De contactuitdaging

Bedrijven moeten hun benadering van gesprekken evolueren. Om geweldige service te leveren, moeten bedrijven zich richten op het verminderen van wachttijden en het verbeteren van resultaten. De sleutel is om serviceteams te bevrijden van repetitieve, monotone verzoeken en ze meer tijd te geven om te focussen op de belangrijkste gesprekken. Minder wachtwoordreset-verzoeken en meer klant-één-op-ééns.

Automatisering is cruciaal geweest in het bevrijden van mensen van hun minst favoriete werk. Robots zijn overal – afval verminderen, responstijden verbeteren en productiviteit superladen. Nu is het tijd om ze in de handen van serviceteams te leggen. Het wordt geschat dat de helft van helpdesk-verzoeken laag in complexiteit zijn, en één of twee acties vereisen om op te lossen. Zulke verzoeken zijn ideale kansen voor communicatie-automatisering.

Echter, er is een probleem. Een vraag correct beantwoorden of een verzoek oplossen vereist een echt begrip van de menselijke taal. Maar robots hebben lang worsteld met het begrijpen van de nuances van onze gesprekken.

Menselijke gesprekken zijn vrijvormig. We volgen geen consistente set regels wanneer we spreken. We zeggen niet altijd wat we bedoelen. Woorden kunnen volledig verschillende betekenissen hebben afhankelijk van de context. Een 'vriendelijke herinnering' is niet altijd vriendelijk. Wat meer is, veel industrieën hebben hun eigen terminologie die voor buitenstaanders geen zin heeft.

Gesprekken zijn gecompliceerd. Chatbots zijn een geweldig tool voor het uitvoeren van eenvoudige taken zoals FAQ's beantwoorden. Maar servicewerk is vaak moeilijker. Complexe queries hebben een tool nodig die precies begrijpt wat klanten willen, maar ook hoe ze zich voelen en hoe urgent hun verzoeken zijn. Deze tool moet ook leren en veranderen naarmate klantbehoeften dat doen.

Tegenwoordig is het makkelijk om een robot te trainen om iets te doen. Maar communicatie-automatisering vereist zowel begrip als actie. Een software-robot kan gemakkelijk een actie uitvoeren op basis van een verzoek. Maar u moet zeker weten dat het de juiste actie is, elke keer. Tot nu toe vereiste dit contextuele en semantische intelligentie die uniek is voor mensen. Nu verandert dat.

Communicatie-automatisering: service transformeren

Dankzij recente vooruitgang kunnen bedrijven hun meest voorkomende verzoeken en tijdrovende gesprekken van begin tot eind automatiseren. Service- en transformatieleiders bereiken dit door kunstmatige intelligentie (AI) te combineren met automatisering. En menselijke intelligentie te combineren met machine learning (ML) om bedrijfsresultaten te verbeteren.

Dankzij no-code ML-technologieën kunnen menselijke serviceteams nu robots leren begrijpen van de gesprekken die in hun bedrijf plaatsvinden. Bijvoorbeeld, Re:infer, deel van de UiPath-familie, maakt het makkelijk voor elke medewerker om bij te dragen aan het trainen van robots. Door een proces genaamd active learning, overdragen medewerkers hun kennis en begrip van de unieke taal en jargon die in hun bedrijf gebruikt wordt.

Het volgende stadium van service-automatisering is communications mining. Getrainde ML-modellen monitoren alle inkomende communicatie, in real-time en over alle kanalen – van e-mail tot online chats en gesprekken. Vervolgens extraheren ML-modellen de belangrijkste informatie voor analyse.

Communications mining neemt een microscoop al uw kanalen. Ingebouwde analytics vertellen u precies wat er gaande is over uw servicefunctie. Aangepaste waarschuwingen updaten u over veranderingen in servicekwaliteit zodat u voorop kunt lopen op opkomende issues.

Het meest belangrijk: communications mining creëert een geheel nieuwe bron van informatie om automatisering mogelijk te maken. Voor het eerst kunnen processen die op communicatie berusten, end-to-end geautomatiseerd worden.

Stel u voor dat een klant een update aan hun adres vraagt. Typisch moet een agent het bericht van de klant lezen, en soms het doorsturen naar een ander team. Dan moet iemand door dat bericht heen, alle belangrijke informatie extraheren, en handmatig in de relevante systemen invoeren. Het is een essentieel proces, maar niemand geniet ervan en geen klant zal u danken voor het goed doen ervan.

Door AI en automatisering te combineren, wordt het proces bijna direct. Communications mining scant het bericht en extraheert automatisch alle sleutelinformatie. Een software-bot voert dan alle benodigde updates uit. De klant heeft hun verzoek in minder tijd vervuld, terwijl agents bevrijd zijn om te focussen op waardevoller werk.

Nu kunt u deze automatisering herhalen over elke transactionele service in het bedrijf. De impact zou enorm zijn. Beeld u een groot, internationaal bedrijf met honderden servicedesks en duizenden agents. Communicatie-automatisering zou miljoenen uren per jaar kunnen vrijmaken. Miljoenen meer uren voor waardecreatie en het serviceren van uw belangrijkste klanten.

Servicegesprekken begrijpen en erop handelen

We zullen altijd mensen nodig hebben om de beste service te leveren. De waarde van communicatie-automatisering is dat het communicatieprocessen stroomlijnt. Wat kosbare tijd vrijmaakt voor mensen om te focussen op de gesprekken die echt ertoe doen.

Beeld u een bedrijf waar geen klant dagen hoeft te wachten op een reactie. Een naadloze, bevredigende service-ervaring voor werknemers en klanten. Communicatie-automatisering is een volgende stap op de weg naar de fully automated enterprise™.

Ik had het genoegen Re:infer – het nieuwste lid van de UiPath-familie – te introduceren op FORWARD 5 dit jaar. Als u Re:infer en communications mining in actie wilt zien, kunt u de replay bekijken van "Meet Re:infer a UiPath Company," mijn sessie op FORWARD 5. Om toegang te krijgen tot de opname, selecteer "Watch the recordings" op de FORWARD 5-site. Toegang tot de opname is gratis.

Registreer nu en bekijk de replay.