27% behandlet automatisk kundeforespørsler med tilpasset AI-basert kundesenterprogramvare

Innowise har utviklet en spesialtilpasset, AI-basert programvare for kundesenter for et stort telekomselskap, som knytter sammen operatører og kunder i et enhetlig system.

Kunde

Industri

Telekommunikasjon

Region

Kunde siden

2020

Vår kunde er en internettleverandør som leverer et bredt spekter av internettjenester til kunder i EU.

Detaljert informasjon om kunden kan ikke utleveres i henhold til bestemmelsene i NDA.

Utfordring: Automatisering av kundesentervirksomheten med tilpasset programvare for kundesentre

Kunden vår, en europeisk internettleverandør, hadde behov for å effektivisere kundestøttevirksomheten og forbedre kundeopplevelsen. For å oppnå dette bestemte de seg for å outsource utviklingen av skreddersydde programvare for planlegging av kundesentre. Den ønskede løsningen skulle gjøre det mulig for Internett-leverandørens operatører å få tilgang til kundeinformasjon og servicedetaljer samtidig som den var integrert med det nåværende CRM- og oppgavesporingssystemet. I tillegg skulle systemet gi operatørene mulighet til å opprette automatiserte oppgaver for å løse kundeproblemer så raskt som mulig.

Den gamle systemversjonen var preget av dårlig skrevet kode som gjorde det vanskelig å vedlikeholde og oppdatere systemet. Det visuelle designet var utdatert, noe som gjorde det vanskelig for operatørene å navigere i og bruke systemet. Dessuten gjorde den monolittiske og komplekse arkitekturen det vanskelig å skalere og tilpasse systemet til skiftende behov. Det ufleksible systemet skapte også utfordringer når det gjaldt integrering med den eksisterende infrastrukturen. Derfor tok kunden kontakt med Innowise for å få laget et skreddersydd system. programvare for kundesenter løsning basert på følgende krav:

Automatisert viderekobling av samtaler. Kunden vår hadde som mål å maksimere automatiseringen av anropsbehandlingen ved hjelp av kunstig intelligens.
Sømløs integrering med intern infrastruktur. Denne integrasjonen er avgjørende for å kunne hente inn oppdaterte kundedata, servicehistorikk og kontoinformasjon under kundeinteraksjoner.
Kortbasert informasjonsinnhenting. Systemet skal presentere automatisk genererte kort som viser relevant kundeinformasjon til operatørene under samtalen.
Automatisering av oppgaver. Operatørene bør kunne opprette og tildele oppgaver til bestemte ansatte eller avdelinger i organisasjonen direkte fra kontaktsenterprogramvaren.
Kunden vår hadde som mål å maksimere automatiseringen av samtalebehandlingen ved hjelp av kunstig intelligens.
Sikkerhet og personvern. Programvaren for kundesenteret må være i samsvar med sikkerhetsretningslinjene og overholde personvernforordningen (GDPR).
Intuitivt grensesnitt og opplæring. Programvaren måtte ha et grensesnitt som minimerte læringskurven for operatørene. Det skulle være enkelt å bruke og gi tydelig veiledning i hvordan man navigerer gjennom kundeinformasjon og oppretter oppgaver.

Løsning: AI-drevne kundeserviceinteraksjoner og automatisert behandling av forespørsler med programvare for automatisering av kundesentre.

Innowise har utviklet en robust AI-basert programvare for automatisering av kundesentre som behandler anrop fra kunder og kobler dem til de rette kundesenteroperatørene etter AI-automatisert stemmegjenkjenning og identifisering av forespørsler. Vi brukte en .Net-basert mikrotjenestearkitektur til å implementere back-end-komponentene, inkludert SIP- og soft PBX-servere. Front-end-delen ble utviklet ved hjelp av React og Electron, og presenteres som en praktisk og rask responsiv skrivebordsapplikasjon. Systemets primære oppgave er å motta og viderekoble anrop via servicerelaterte numre. Samtalene viderekobles deretter til systemets back-end og fordeles til samtalekøen basert på forhåndsdefinerte regler. Løsningen er GDPR-kompatibel og består av flere sammenkoblede komponenter med kjernefunksjoner som gjør det enklere å svare raskt og kommunisere med operatørene.

AI-drevet talegjenkjenning og viderekobling av samtaler

Teamet vårt implementerte kunstig intelligens for kontaktsentre for å automatisere kundestøtteoperasjonene ved å implementere smart talegjenkjenning, interaktiv stemmesvar og funksjoner for viderekobling av samtaler. Gjennom automatisering tar kunstig intelligens nå ledelsen i samspillet med innringerne. Meldingsprosessoren AI-robot ble bygget basert på moderne teknikker for behandling av naturlig språk ved hjelp av BERT-modeller og ulike talegjenkjenningsverktøy. Ved oppringing innleder AI en samtale, stiller relevante spørsmål og gjenkjenner innringerens stemme og forespørsel. Ved hjelp av kunstig intelligens automatiserer kundesenteret operasjoner som endring av tariffer, bestilling av ekstra trafikk, deaktivering av tjenester og andre enkle oppgaver. Denne automatiseringen effektiviserer driften betraktelig, og ved mer komplekse forespørsler viderekobler den kunstige intelligensen samtalen sømløst til riktig operatør eller avdeling, slik at kundene får spesialisert hjelp.

Denne intelligente viderekoblingen sørger for at innringere raskt blir koblet til den mest kvalifiserte medarbeideren som effektivt kan løse deres spesifikke behov. Resultatet er at kundens operatører nå fungerer som det siste kontaktpunktet i kundereisen, med fokus på å levere eksepsjonell service og løse komplekse problemer samtidig som enkle forespørsler automatiseres fullt ut.

Kort med kundeforespørsler

Den programvare for kundekontaktsenter vi har levert, gir telefonoperatørene en funksjon for automatisk oppretting av kort. Med denne funksjonen kan de ansatte raskt få tilgang til og oppdatere relevante kundeopplysninger. Når en telefonist mottar en samtale, identifiserer systemet umiddelbart kunden ved hjelp av telefonnummeret og det tilhørende kortet, og viser det tydelig på telefonistens grensesnitt. Hvert kort i programvaregrensesnittet representerer en spesifikk kundeinteraksjon og viser relevant informasjon, for eksempel personopplysninger, tjenesteplaner, faktureringshistorikk og tidligere interaksjoner, noe som reduserer manuell dataregistrering.

Kortet inneholder også en handlingsplan som AI-systemet viser operatøren basert på stemmegjenkjenning og hva henvendelsen gjelder. Dette kortet inneholder en handlingsplan som er skreddersydd for den spesifikke forespørselen, slik at operatøren får trinnvis veiledning for å løse kundens behov. Hvis forespørselen for eksempel dreier seg om å løse nettverksproblemer, kan kortet skissere feilsøkingstrinn eller henvise til relevante ressurser som operatøren kan bruke for å løse problemet på en effektiv måte.

Automatisert oppgaveinnstilling og fremdriftssporing

I tillegg til kortbasert informasjonsinnhenting, kan den tilpassede programvare for kundesenter løsningen sørger for sømløs synkronisering med selskapets CRM- og oppgavesporingssystem, noe som muliggjør effektiv fremdriftssporing. Denne integrasjonen gjør det mulig for operatørene å opprette og tildele oppgaver til bestemte ansatte eller avdelinger direkte fra skrivebordsapplikasjonen med bare noen få klikk.

Når en operatør identifiserer en kundeforespørsel som krever ytterligere tiltak eller assistanse utover den første interaksjonen, kan de enkelt generere en oppgave med ett enkelt klikk. Operatøren velger det relevante kortet som er knyttet til kundesamtalen, og starter oppgaveprosessen. Systemet overfører automatisk alle relevante detaljer fra kortet, inkludert kundens forespørsel, ønsket løsning og eventuelle enkeltpersoner eller avdelinger som er ansvarlige for å håndtere oppgaven.

Etter hvert som de tildelte oppgavene skrider frem, kan operatørene oppdatere oppgavestatusen i systemet, som deretter synkroniseres med gjeldende CRM- og oppgavesporingssystemer. Programvaren har et brukervennlig grensesnitt som gjør det enkelt for operatørene å angi løsningsstadiet for hver enkelt oppgave. Denne statusbaserte tilnærmingen gir veiledere og ledere en rask oversikt over fremdriften for spesifikke forespørsler.

Muligheten til å spore oppgavefremdriften i det enhetlige systemet hjelper veiledere og ledere med å overvåke den samlede prosessen, identifisere flaskehalser og iverksette nødvendige tiltak for å sikre at oppgavene løses i tide. Det gir også verdifull innsikt i fordelingen av arbeidsmengden, noe som muliggjør effektiv ressursallokering og balansering av arbeidsmengden på tvers av team eller avdelinger.

Samtaleopptak og statistikk

Den programvare for automatisering av kundesentre lagrer alle samtaler som mottas av senteret på en sikker måte. Alle samtaleopptak sorteres etter dato og lagres i skalerbare datasentre, og det finnes en synkroniseringsprotokoll som sikrer at data fra kortet er tilgjengelig for alle tjenester, uavhengig av hvilket skjermformat de ulike avdelingene bruker. Denne funksjonen er utviklet for å kunne løse problemer raskt takket være rask tilgang til informasjon for ulike avdelinger og forbedre opplæringen av telefonoperatører, ettersom alle samtaler logges og registreres for referanse- og læringsformål.

I tillegg til å registrere samtaler tilbyr systemet tilpassbare statistikk- og analyseverktøy. Ved hjelp av disse verktøyene kan kunden vise rapporter og analysere ytelsen til de ansatte på kundesenteret, spore antall interaksjoner som er behandlet av AI, mottatt og ikke mottatt av hver enkelt ansatt, og optimalisere teamets ytelse.

Teknologier

Front-end

React, Typescript, Redux, Electron, SignalR, jssip, bootstrap

Back-end

.Net Core, C#, .Net WebAPI, NHibernate, FluentMigrations, SignalR, RabbitMQ, MassTransit, Kamailio, Asterisk, XUnit

Databaser

PostgreSQL, Redis

Plattformer

Desktop

Driftssystemer

Windows, Linux

Systemer for revisjonskontroll

Git

Serverovervåking

Prometheus, Grafana

Logghåndtering

ELK

Kontinuerlig utplassering

Gitlab-rørledninger

Containerisering og administrasjon av containere

Docker, k8s

AI OG ML

Python, Tensorflow, Keras, Pytorch, CMUSphix, gTTS, Librosa, NLTK, Gensim, Pandas, Numpy, Flask

Prosess

Etter en grundig gjennomgang av kundens krav valgte Innowise Agile som prosjektstyringsmetode, noe som gjorde det mulig for teamet vårt å tilpasse seg raskt til endrede krav og legge til rette for samarbeid mellom mange teammedlemmer. Prosjektsporingen ble håndtert gjennom Jira. Kunden ble holdt oppdatert om prosjektets fremdrift via Google Chat og Telegram.

Prosjektet ble delt inn i fire faser: planlegging, utvikling, testing, og implementering. I planleggingsfasen samarbeidet vi tett med kunden for å definere prosjektets omfang og strenge krav. I utviklingsfasen fokuserte teamet vårt på å bygge opp systemets kjernekomponenter, inkludert back-end- og front-end deler. Teamet testet programvare for kundesenter nøye for å sikre påliteligheten. Til slutt, i implementeringsfasen, satte teamet opp systemet på kundens servere og ga support under den første lanseringen.

Team

Back-end-utviklere

Front-end-utviklere

UI/UX-designer

QA ingenieurs

Prosjektleder

Business Analisten

Løsningsarkitekt

DevOps-ingeniør

VoIP-ingeniør

Fullstack-utviklere

ML Ingeniører

Resultater: 41% raskere løsning av forespørsler og 27% automatisk behandlede oppgaver med kundesenterløsning med kunstig intelligens.

Vår spesialtilpassede programvare for kundesenter løsningen har forbedret den generelle kundeserviceprosessen betydelig, og 27% av forespørslene behandles nå automatisk. Som et resultat av dette har arbeidsmengden som kreves for å behandle forespørsler, blitt betydelig redusert, slik at medarbeiderne kan fokusere på å håndtere mer kompliserte og utfordrende kundeproblemer. Den kundesenterløsning med kunstig intelligens forbedrer den generelle effektiviteten i ISP-enes kundestøttevirksomhet ved å synkronisere sømløst med selskapets CRM- og oppgavesporingssystemer, gjøre det mulig å opprette og tildele oppgaver og følge fremdriften. Det effektiviserer oppgavehåndteringen, bidrar til å optimalisere de ansattes arbeidsmengde ved hjelp av statistikk og muliggjør proaktiv overvåking og løsning av kundeforespørsler, noe som fører til økt kundetilfredshet og bedre driftsresultater.Plattformen har også bidratt til å forbedre koordineringen og samarbeidet mellom selskapets avdelinger, noe som har ført til en reduksjon på 41% i overlappende responstid. Plattformens brukervennlige grensesnitt og intuitive design har gjort kundesupporten mer effektiv. Operatørene kan svare raskere og mer presist, og nye operatører kan raskt lære seg å bruke systemet takket være den korte læringskurven.Plattformen er tilpasningsdyktig og kan enkelt tilpasses ulike kundesentre og avdelinger, ikke bare telekomtjenester.

Prosjektets varighet

Januar 2020 - februar 2021

41%

raskere løsning av forespørsler

27%

automatisk behandlede forespørsler

Relaterte saker

Ta kontakt med oss!

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

Trenger du andre tjenester?

Utvikling av medie- og underholdningsprogramvare

Utvikling av programvare for telekommunikasjon

.NET-utviklingsselskap

Blockchain-utviklingsselskap

Ruby on rails

Selskap for utvikling av React Native-apper

.NET MAUI utviklingsselskap

Xamarin.Forms til .NET MAUI-migreringstjenester

Selskap for utvikling av AI-chatbot

AIOps-tjenester

MLOps-konsulenttjenester

Python-utviklingsselskap

27% behandlet automatisk kundeforespørsler med tilpasset AI-basert kundesenterprogramvare

Kunde

Utfordring: Automatisering av kundesentervirksomheten med tilpasset programvare for kundesentre

Løsning: AI-drevne kundeserviceinteraksjoner og automatisert behandling av forespørsler med programvare for automatisering av kundesentre.