27% verwerkt klantverzoeken automatisch met aangepaste callcentersoftware op basis van AI

Innowise heeft een op AI gebaseerde callcentersoftware voor een groot telecombedrijf, dat operators en klanten verbindt binnen een uniform systeem.

Klant

Industrie

Telecommunicatie

Regio

Klant sinds

2020

Onze klant is een internetprovider die een breed scala aan internetdiensten levert aan klanten binnen de Europese Unie.

Gedetailleerde informatie over de klant kan niet openbaar worden gemaakt krachtens de bepalingen van de NDA.

Uitdaging: Callcenteractiviteiten automatiseren met aangepaste contactcentersoftware

Onze klant, een Europese internet service provider (ISP), zag zich geconfronteerd met de noodzaak om de klantenservice te stroomlijnen en de algehele klantervaring te verbeteren. Om dit te bereiken, besloten ze om de ontwikkeling van maatwerkoplossingen uit te besteden. planningssoftware voor callcenters. De gewenste oplossing moest de operators van de ISP toegang geven tot klantinformatie en servicedetails en tegelijkertijd geïntegreerd zijn met het huidige CRM- en taakvolgsysteem. Bovendien moest het systeem operators in staat stellen om geautomatiseerde taken te creëren om problemen met klanten zo snel mogelijk op te lossen.

De oude systeemversie werd geplaagd door slecht geschreven code die het moeilijk maakte om het systeem te onderhouden en bij te werken. Het visuele ontwerp was verouderd, waardoor het voor operators moeilijk was om door het systeem te navigeren en het gemakkelijk te gebruiken. Bovendien maakte de monolithische en complexe architectuur het moeilijk om het systeem op te schalen en aan te passen aan veranderende eisen. Het inflexibele systeem vormde ook een uitdaging bij de integratie met de huidige infrastructuur. Daarom nam de klant contact op met Innowise om een op maat gemaakt callcentersoftware oplossing gebaseerd op de volgende vereisten:

Geautomatiseerde routering van oproepen. Onze klant wilde de automatisering van de verwerking van oproepen maximaliseren door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie.
Naadloze integratie met interne infrastructuur. Deze integratie is cruciaal voor het ophalen van actuele klantgegevens, servicegeschiedenis en accountinformatie tijdens klantinteracties.
Op kaarten gebaseerde informatie. Het systeem moet automatisch gegenereerde kaarten presenteren die relevante klantinformatie tonen aan operators tijdens gesprekken.
Taakautomatisering. Operators moeten rechtstreeks vanuit de contactcentersoftware taken kunnen aanmaken en toewijzen aan specifieke werknemers of afdelingen binnen de organisatie.
Onze klant wilde de automatisering van de verwerking van oproepen maximaliseren door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie.
Beveiliging en gegevensprivacy. De callcentersoftware moet voldoen aan het beveiligingsbeleid en zich houden aan de General Data Protection Regulation (GDPR).
Intuïtieve interface en training. De software moest een interface bieden die de leercurve voor operators tot een minimum zou beperken. De software moest eenvoudig te gebruiken zijn en duidelijke begeleiding bieden bij het navigeren door klantinformatie en het aanmaken van taken.

Oplossing: AI-gestuurde klantenservice-interacties en geautomatiseerde verwerking van aanvragen met software voor callcenterautomatisering

Innowise heeft een robuuste AI-gebaseerde callcenter automatiseringssoftware ontwikkeld die telefoontjes van klanten verwerkt en ze doorverbindt met de juiste callcenteroperators na AI-geautomatiseerde stemherkenning en verzoekidentificatie. We gebruikten een .Net-gebaseerde microservices architectuur om de back-end componenten te implementeren, inclusief SIP en soft PBX servers. Het front-end gedeelte is ontwikkeld met React en Electron, en wordt gepresenteerd als een handige en snel reagerende desktopapplicatie. Het primaire doel van het systeem is het ontvangen en routeren van oproepen via servicegerelateerde nummers. De oproepen worden vervolgens doorgestuurd naar de back-end van het systeem en verdeeld over de wachtrij op basis van vooraf gedefinieerde regels. De GDPR-conforme oplossing bestaat uit verschillende onderling verbonden componenten, met kernfunctionaliteiten voor een snelle respons en communicatie met operators.

AI-gestuurde spraakherkenning en oproeproutering

Ons team implementeerde kunstmatige intelligentie voor contactcentra om de klantondersteuning te automatiseren door het implementeren van slimme stemherkenning, interactieve voice response en mogelijkheden voor het routeren van oproepen. Door automatisering neemt kunstmatige intelligentie nu het voortouw in de interactie met bellers. De berichtverwerker AI bot is gebouwd op basis van moderne natuurlijke taalverwerkingstechnieken, met behulp van de concepten van BERT-modellen en verschillende spraakherkenningstools. Bij het bellen gaat de AI een gesprek aan, stelt relevante vragen en herkent de stem en het verzoek van de beller. Met behulp van kunstmatige intelligentie automatiseert het callcenter handelingen zoals het wijzigen van tarieven, het bestellen van extra verkeer, het uitschakelen van diensten en andere eenvoudige taken. Deze automatisering stroomlijnt de werkzaamheden aanzienlijk, terwijl de AI bij complexere vragen het gesprek naadloos doorschakelt naar de juiste operator of afdeling, zodat klanten gespecialiseerde hulp krijgen.

Deze intelligente oproeproutering zorgt ervoor dat bellers snel worden doorverbonden met het meest gekwalificeerde personeel dat efficiënt kan inspelen op hun specifieke behoeften. Als gevolg hiervan fungeren de operators van onze klant nu als het laatste contactpunt in het traject van de klant, waarbij ze zich richten op het leveren van uitzonderlijke service en het oplossen van complexe problemen, terwijl ze eenvoudige verzoeken volledig automatiseren.

Aanvraagkaarten voor klanten

De software voor klantencontactcentra We hebben call operators voorzien van een geautomatiseerde functie voor het aanmaken van kaarten. Hiermee kunnen medewerkers snel relevante klantgegevens opvragen en bijwerken. Wanneer een operator een oproep ontvangt, identificeert het systeem onmiddellijk de klant aan de hand van het telefoonnummer en de bijbehorende kaart, en presenteert deze prominent op de interface van de operator. Elke kaart in de software-interface vertegenwoordigt een specifieke interactie met een klant en geeft relevante informatie weer, zoals persoonlijke gegevens, serviceplannen, factuurgeschiedenis en eerdere interacties.

De kaart bevat ook een actieplan dat het AI-systeem voor de operator weergeeft op basis van stemherkenning en de aard van het verzoek. Deze kaart bevat een actieplan dat is afgestemd op het specifieke verzoek, zodat de operator stapsgewijze begeleiding krijgt om aan de behoeften van de klant te voldoen. Als het verzoek bijvoorbeeld betrekking heeft op het oplossen van netwerkproblemen, kan de kaart stappen beschrijven voor het oplossen van problemen of verwijzen naar relevante bronnen voor de operator om het probleem effectief op te lossen.

Automatisch taken instellen en voortgang bijhouden

Naast het ophalen van informatie op basis van kaarten, is de aangepaste callcentersoftware oplossing zorgt voor een naadloze synchronisatie met het CRM en het taakvolgsysteem van het bedrijf, waardoor de voortgang efficiënt kan worden bijgehouden. Dankzij deze integratie kunnen operators met een paar klikken rechtstreeks vanuit de desktopapplicatie taken aanmaken en toewijzen aan specifieke medewerkers of afdelingen.

Als een operator een verzoek van een klant identificeert dat verdere actie of assistentie vereist na de eerste interactie, kan hij eenvoudig een taak genereren met één enkele klik. De operator selecteert de relevante kaart die bij de interactie met de klant hoort en start het toewijzingsproces. Het systeem stuurt automatisch alle relevante details van de kaart door, inclusief het verzoek van de klant, de gewenste oplossing en alle specifieke personen of afdelingen die verantwoordelijk zijn voor het afhandelen van de taak.

Naarmate de toegewezen taken vorderen, kunnen operators de taakstatus bijwerken in het systeem, dat vervolgens wordt gesynchroniseerd met de huidige CRM- en taakvolgsystemen. De software biedt een gebruiksvriendelijke interface waarmee operators eenvoudig kunnen aangeven in welk stadium van oplossing elke taak zich bevindt. Deze op status gebaseerde aanpak biedt supervisors en managers in één oogopslag een overzicht van de voortgang van specifieke verzoeken.

De mogelijkheid om de voortgang van taken te volgen binnen het uniforme systeem helpt supervisors en managers om het algehele proces te bewaken, knelpunten te identificeren en de nodige acties te ondernemen om tijdige oplossingen te garanderen. Het biedt ook waardevolle inzichten in de verdeling van de werklast, waardoor middelen efficiënt kunnen worden toegewezen en de werklast over teams of afdelingen kan worden verdeeld.

Gespreksopnamen en statistieken

De software voor callcenterautomatisering slaat alle gesprekken die het centrum ontvangt veilig op. Alle gespreksopnamen worden gesorteerd op datum en opgeslagen in schaalbare datacenters, en er is een synchronisatieprotocol dat ervoor zorgt dat gegevens van de kaart toegankelijk zijn voor elke dienst, ongeacht het weergaveformaat dat door verschillende afdelingen wordt gebruikt. Deze functie is ontworpen om problemen snel op te lossen dankzij snelle toegang tot informatie voor verschillende afdelingen en om de training voor call operators te verbeteren, waarbij alle gesprekken worden gelogd en opgenomen voor referentie- en leerdoeleinden.

Naast het opnemen van gesprekken biedt het systeem aanpasbare statistieken en analyse-instrumenten. Met behulp van deze instrumenten kan de klant rapporten weergeven en de prestaties van hun callcentermedewerkers analyseren, het aantal interacties bijhouden dat door AI is verwerkt, ontvangen en gemist door elke medewerker en de prestaties van het team optimaliseren.

Technologieën

Front-end

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

Back-end

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

Databases

PostgreSQL, Redis

Platformen

Desktop

Besturingssystemen

Windows, Linux

Revisiecontrolesystemen

Git

Serverbewaking

Prometheus, Grafana

Logboekbeheer

ELK

Continue inzet

Gitlab-pijplijnen

Containerisatie en
containerbeheer

Docker, k8s

AI & ML

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

Proces

Na een grondige beoordeling van de eisen van de klant koos Innowise voor Agile als projectmanagementaanpak, waardoor ons team zich snel kon aanpassen aan veranderende eisen en de samenwerking tussen veel teamleden kon vergemakkelijken. Het project werd gevolgd via Jira. De klant werd op de hoogte gehouden van de voortgang van het project via Google Chat en Telegram.

Het project was verdeeld in vier fasen: planning, ontwikkeling, testen, en implementatie. Tijdens de planningsfase werkten we nauw samen met de klant om de reikwijdte van het project en de strenge eisen te definiëren. In de ontwikkelingsfase richtte ons team zich op het bouwen van de kerncomponenten van het systeem, waaronder de back-end en front-end onderdelen. Het team testte de callcentersoftware rigoureus om de betrouwbaarheid te garanderen. Tot slot heeft het team in de implementatiefase het systeem ingesteld op de servers van de klant en ondersteuning geboden tijdens de eerste lancering.

Team

Back-End Ontwikkelaars

Front-End Ontwikkelaars

UI/UX Ontwerper

QA Engineers

Project
Manager

Business Analysts

Oplossingen Architect

DevOps Engineer

VoIP-ingenieur

Full-Stack Ontwikkelaars

ML ingenieurs

Resultaten: 41% snellere afhandeling van verzoeken en 27% automatisch verwerkte taken met callcenteroplossing met kunstmatige intelligentie

Onze aangepaste callcentersoftware oplossing heeft het algehele klantenserviceproces aanzienlijk verbeterd: 27% van de verzoeken wordt automatisch verwerkt. Als gevolg hiervan is de werkdruk die nodig is om vragen te verwerken aanzienlijk afgenomen, waardoor medewerkers zich kunnen richten op het aanpakken van meer ingewikkelde en uitdagende klantvraagstukken. De callcenter-oplossing met kunstmatige intelligentie verbetert de algehele efficiëntie en effectiviteit van de klantenondersteuningsactiviteiten van de ISP door naadloze synchronisatie met de CRM- en taakvolgsystemen van het bedrijf, waardoor taken kunnen worden aangemaakt en toegewezen en de voortgang kan worden bijgehouden. Het stroomlijnt het taakbeheer, helpt de werkbelasting van medewerkers te optimaliseren met behulp van statistieken en maakt proactieve bewaking en oplossing van klantverzoeken mogelijk, wat leidt tot een grotere klanttevredenheid en betere operationele prestaties.Verder heeft het ook geholpen om de coördinatie en samenwerking tussen de afdelingen van het bedrijf te verbeteren, wat heeft geleid tot een 41% vermindering van overlappende responstijden. De gebruiksvriendelijke interface en het intuïtieve ontwerp van het platform hebben de efficiëntie van de klantenservice verbeterd. Operators kunnen nauwkeuriger en sneller reageren en nieuwe operators kunnen snel met het systeem overweg dankzij de kortere leercurve.Dankzij de aanpasbare aard kan het platform eenvoudig worden aangepast aan verschillende callcenters en afdelingen, buiten alleen telecomdiensten.

Duur van het project

Januari 2020 - februari 2021

41%

verzoeken sneller afhandelen

27%

automatisch verwerkte verzoeken

Gerelateerde gevallen

Neem contact met ons op!

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.

Heb je andere diensten nodig?

Media en amusement software ontwikkeling

Ontwikkeling van telecommunicatiesoftware

.NET ontwikkelingsbedrijf

Blockchain ontwikkelingsbedrijf

Ruby op rails

React Native app ontwikkelingsbedrijf

.NET MAUI ontwikkelingsbedrijf

Xamarin.Forms naar .NET MAUI migratiediensten

AI chatbot ontwikkelingsbedrijf

AIOps diensten

MLOps adviesdiensten

Python ontwikkelingsbedrijf

27% verwerkt klantverzoeken automatisch met aangepaste callcentersoftware op basis van AI

Klant

Uitdaging: Callcenteractiviteiten automatiseren met aangepaste contactcentersoftware

Oplossing: AI-gestuurde klantenservice-interacties en geautomatiseerde verwerking van aanvragen met software voor callcenterautomatisering