Куджеш Пури – старший вице-президент и генеральный менеджер направления коммуникаций, медиа и технологий в Persistent Systems. Он обладает более чем 26-летним опытом работы в индустрии программного обеспечения, телекоммуникаций и полупроводников, а также обширным международным опытом и страстью к трансформации.
До прихода в Persistent Куджеш возглавлял портфель разработки телекоммуникационных продуктов в Tech Mahindra. До этого он работал в Harman International, компании Samsung, в качестве вице-президента и глобального генерального менеджера телекоммуникационного и промышленного вертикалей, где отвечал за определение траектории роста бизнеса. Ранее Куджеш провел 15 лет на руководящих бизнес- и инженерных должностях в Aricent как в B2B, так и в B2C бизнесах.
Трансформация колл-центров с помощью искусственного интеллекта
Традиционно контактные центры были центрами затрат, предназначенными для обработки запросов клиентов. За прошедшие годы клиентское обслуживание эволюционировало от телефонных колл-центров до многоканальных сервисных центров через чат, электронную почту и мобильные приложения. Ключевые инновации, такие как бесшовный омниканальный опыт, многоязычное самообслуживание на основе ИИ, анализ настроений и прогнозирование оттока клиентов, больше не являются дополнительными опциями—они стали необходимостью.
В то же время агентный ИИ преобразует контактные центры в центры клиентского опыта, полностью обрабатывая такие задачи, как корректировка счетов, обновление тарифных планов или техническое устранение неполадок без вмешательства человека, выходя за рамки скриптованных чат-ботов. В целом, ИИ позволяет бизнесу предвосхищать потребности клиентов, а не просто реагировать на них, переходя от реактивной поддержки к прогнозирующей, персонализированной и самосовершенствующейся.
Улучшение взаимодействия с клиентами в реальном времени
Интеграция предиктивной аналитики, автоматизации и обработки естественного языка (NLP) революционизирует то, как мы взаимодействуем с клиентами в реальном времени. Предиктивная аналитика позволяет организациям предвидеть поведение клиентов и предлагать проактивные решения. Автоматизация ускоряет процессы, обеспечивая быстрые ответы на запросы клиентов при минимизации человеческих ошибок.
С другой стороны, NLP позволяет чат-ботам и виртуальным ассистентам вести более естественные, человекоподобные разговоры, улучшая как качество, так и скорость обслуживания. При совместном использовании эти технологии создают среду, где взаимодействие с клиентами становится быстрее и более персонализированным, что в конечном итоге повышает клиентский опыт и способствует лояльности.
Создание бесшовного омниканального клиентского опыта
ИИ является ключевым компонентом бесшовного омниканального клиентского опыта. Он позволяет компаниям интегрировать взаимодействия через различные каналы — будь то чат-бот на веб-сайте, разговор в социальных сетях или телефонный звонок в контактный центр. Объединяя данные из этих точек контакта, ИИ обеспечивает последовательность и адаптацию сообщений для каждого клиента.
Настоящая сила ИИ заключается в его способности персонализировать эти взаимодействия, гарантируя, что клиенты получают релевантную, контекстно-зависимую поддержку по всем каналам. Это создает беспрепятственный опыт, где клиенты могут переходить от одной точки контакта к другой без потери непрерывности обслуживания.
Преодоление проблем при внедрении ИИ в колл-центры
Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются организации при внедрении ИИ в свои колл-центры, — это интеграция с устаревшими системами. Многим традиционным контактным центрам, особенно тем, которые полагаются на локальные решения, не хватает инфраструктуры для поддержки продвинутых возможностей ИИ.
Миграция в облако необходима для раскрытия полного потенциала ИИ, но этот переход может быть сложным и дорогостоящим. Кроме того, модели ИИ требуют высококачественных, хорошо организованных данных, с которыми устаревшие системы часто не справляются. Обеспечение плавного перехода без нарушения клиентского опыта — еще одно значительное препятствие. Также необходимо всесторонне решать вопросы конфиденциальности и безопасности, связанные с использованием данных.
Различия в применении ИИ в телеком-компаниях и медиа-компаниях
Телекоммуникационный сектор давно является пионером в создании крупномасштабных контактных центров, что обусловлено необходимостью управления такими основными услугами, как запросы по биллингу, новые подключения и устранение проблем с подключением. Эти функции остаются центральными для отрасли, и ИИ все чаще используется для оптимизации операций в этих областях, поскольку они представляют значительную часть объемов заявок клиентской поддержки.
Учитывая конкурентную среду, многие телекоммуникационные операторы также используют предиктивную аналитику для прогнозирования оттока клиентов, что позволяет проводить целевые маркетинговые кампании и стратегии удержания.
В отличие от этого, медиакомпании фокусируются на ИИ для различных целей, таких как обнаружение совместного использования учетных записей, управление подписками, анализ просмотров, курирование контента и повышение вовлеченности клиентов через автоматизированные варианты самообслуживания.
Необходимые культурные и организационные изменения
Для полного внедрения ИИ телекоммуникационные и медиакомпании должны пройти культурный сдвиг в сторону становления организациями, ориентированными на данные. Это требует формирования мышления непрерывного обучения и инноваций во всех отделах.
Внедрение ИИ — это не просто ИТ-инициатива, оно требует межотраслевого сотрудничества, особенно между ИТ, клиентским обслуживанием и операциями. Компании должны инвестировать в таланты в области ИИ и сосредоточиться на переквалификации своих существующих сотрудников, чтобы гарантировать, что у них есть навыки для управления и работы вместе с системами ИИ.
Кроме того, принятие гибких методологий будет иметь решающее значение для того, чтобы организации могли быстро итерировать и оптимизировать свои решения ИИ. Сильное лидерство необходимо для проведения этих изменений и обеспечения того, чтобы инициативы ИИ соответствовали общим бизнес-целям, особенно улучшению клиентского опыта при достижении бизнес-результатов.
Обеспечение безопасности данных в ИИ-решениях
Безопасность и конфиденциальность данных являются критическими проблемами, особенно в телекоммуникационной отрасли, где данные клиентов чувствительны и строго регулируются. Компании должны внедрять решения ИИ, которые обеспечивают защиту данных на каждом этапе, поддерживают соответствие глобальным регуляторам, таким как GDPR, CCPA и другим законам о защите данных, встраивая гарантии конфиденциальности в свои операции обслуживания клиентов на базе ИИ.
Интеграция надежных функций безопасности, включая шифрование, анонимизацию и контроль доступа, необходима для защиты данных на протяжении всего их жизненного цикла. Кроме того, важна прозрачность, помогая клиентам сохранять полный контроль над своими данными, предоставляя четкую видимость того, как они используются и управляются.
Будущее клиентского опыта в телекоммуникационном секторе
В ближайшие годы ИИ переопределит роль контактных центров в телекоммуникационной отрасли. Успех будет измеряться способностью телекоммуникационных компаний трансформировать традиционные колл-центры в проактивные центры взаимодействия с клиентами.
Агентский ИИ трансформирует клиентский опыт в телекоммуникациях, проактивно решая проблемы, предлагая персонализированную поддержку и обеспечивая автономные сервисные действия по всем каналам. Обучение на взаимодействиях для адаптации в реальном времени обеспечивает более быстрое, умное и человекоподобное взаимодействие, что является ключом для трансформации клиентского опыта.
За счет передачи 50%-60% рутинных задач обслуживания клиентов агентскому ИИ, телекоммуникационные операторы могут повысить эффективность, позволяя человеческим агентам сосредоточиться на более сложных вопросах. Предиктивная аналитика будет играть ключевую роль в предвосхищении потребностей клиентов, в то время как омниканальная интеграция обеспечит бесшовный опыт по всем точкам контакта.