基于 AI 的统一数字消息传递增强了客户体验

长期以来,Genesys™ 客户 Vodafone 德国希望实现其消息传递渠道的简化和标准化,同时确保为客户提供满意的服务。 他们引进了一个致力于消息传递的中心团队以及一个与 WhatsApp、Apple Business Chat 和 SMS 集成的聊天机器人(TOBi)。 利用 TOBi 处理所有消息传递会话,首次联系成功率从发布时的 16% 提高到 44%。

100% 的消息传递

会话由 TOBi 聊天机器人处理

超过 230 个

客户目的已编程处理

44% 的问询

现在由 AI 解决(从最初的 16% 增长到目前水平)

可解放

座席,从而能够应对其他任务

改善协同合作

和知识共享

“这是我能想象到的最完美的联络中心。 我们被评为全球排名第一的 Vodafone 联络中心。 通过我们开发的创新渠道,我们知道未来还有更多可以期待。”

Jorg knoop

Jörg Knoop

Technology Digital Incubator, Vodafone 德国

数字化和移动先行的全渠道战略

Vodafone 是德国最大的电信公司之一,以高质量的客户服务为傲。 几年前,Genesys 帮助我们将人员和技术整合到一个虚拟联络中心,为全渠道战略奠定了基础。

超过 10,000 个座席能够在客户于语音、聊天、电子邮件和社交媒体渠道之间转换时全面了解客户旅程。 Vodafone 技术人员利用 Genesys API,将 Genesys™ 解决方案与公司的移动应用集成在一起。 因此,当座席接听电话或聊天时,他们的桌面会立即显示所有渠道中的客户活动,从而进一步提升客户体验。

整合消息传递平台

下一个挑战是使消息传递服务标准化,确保客户始终快速获得答案和信息。 Vodafone 希望通过一个集中式的消息传递专家团队,而不是处理 WhatsApp、Apple Business Chat 和 SMS 联系案例的孤立座席,从而实现流程的简化和整合管理。

Vodafone 有限责任公司技术数字孵化器 Jörg Knoop 说道:“在联络中心领域,这一切都关乎平均处理时间和首次呼叫解决率, 迁移到数字消息中心是一种完全不同的心态。突然,座席发现自己正在一个安静的环境中接收消息,而主管却在努力获得语音通信方面的洞察和监控。”

巧妙的聊天机器人集成

Vodafone bot

为克服这些挑战,Vodafone 推出了智能聊天机器人 TOBi。 在基于 IBM Watson 人工智能(AI)的协助下,TOBi 为客户提供个性化的全天候管家服务。 如果机器人无法解析咨询问题,会话将快速路由给人工座席,所有内容都通过一个屏幕进行管理。 另一项创新是 Vodafone 专家使用 Genesys 机器人网关和开放式 API。

Knoop 补充道:“这不是需要花费巨资以及数月时间的项目, 您只需要将 API 插到一起,几天内便可完成。同样,我们使用开放式 API 打造了一个智能变通办法,该方法使我们能够提取音频文件,通过语音识别引擎运行该文件并提取文本,以便 TOBi 处理此类会话。从设计到生产,这项创新花费不到两周时间。”

一切都为数字化增长而准备

现在,TOBi 能处理所有消息传递会话,并且能理解 230 多种客户目的。 首次联系成功率从发布时的 16% 提高到 44%。

数字化服务的用户不是一成不变的。 Knoop 表示:“您可能以为主要是和年轻客户打交道,但情况并非如此,这可能是因为所有人每天都要给朋友和家人发送消息的原因。

此外,查询实际上可能相当复杂。因此,消息传递通常是客户的首选渠道,因为他们随身携带的智能手机上保存了完整的会话记录,这便于他们检索订单号、安装代码等信息。”

Vodafone 现已拥有 1,500 个专门从事消息传递的座席,因此在数字化客户体验方面处于领先地位。 Knoop 总结道:“在德国,95% 的智能手机安装了 WhatsApp,该渠道传递的消息占所有消息量的 80% 左右,其次是 Apple Business Chat(15%)和 SMS 文本(5%)。 在未来两年内,我们希望消息传递占所有联络方式的一半。客户尤其喜欢这样一个事实:他们可以发送账单或,比如说红色闪烁路由器的照片或屏幕截图,TOBi 将会立即对其进行识别。”

“在未来两年内,我们希望消息传递占所有联络方式的一半。”

Jörg Knoop

Technology Digital Incubator, Vodafone GmbH

照片、视频和语音消息的传输是无缝的,客户可以完全自由地享受 WhatsApp 的所有优势。 在 2019 年最后一个季度,Vodafone 客户通过 WhatsApp 发送了 120,000 个图片、视频、语音消息和文档,而 TOBi 学会了对它们进行有意义的分析和分类。 后来,这些数据对座席解决客户问题非常有帮助——显著简化了客户沟通。

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