चैटबॉट, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), इंटरैक्टिव वॉइस रिस्पांस और मशीन लर्निंग जैसे विषयों के आगमन के साथ, नई तकनीकें संपर्क केंद्र उद्योग को बाधित करती रहती हैं। ये उन्नतियां अक्सर इस डर को बढ़ावा देती हैं कि स्वचालन कभी न कभी मनुष्यों को बदल देगा। धूमधाम का विश्लेषण करने और एआई के चारों ओर वास्तविक अवसरों का पता लगाने के लिए, मैंने Customer Contact Central के साथ मिलकर चर्चा की। रिकॉर्डेड वेबिनार को एक्सेस करें यहाँ या नीचे पढ़ें कि ग्राहक सेवा केंद्रों को एआई के बारे में वास्तविकता में कैसे सोचना चाहिए, विक्रेताओं से पूछने के लिए पांच प्रश्नों के साथ।

वास्तविकता बनाम धूमधाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में

तो हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता से क्या मतलब रखते हैं? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की व्यापक श्रेणी के भीतर कई विशेषीकृत क्षेत्र हैं, और हम अक्सर यह भ्रम देखते हैं कि प्रत्येक क्षेत्र वास्तव में क्या कवर करता है। पहले और सबसे महत्वपूर्ण, एआई कंप्यूटर विज्ञान की एक उप-श्रेणी है। यह मशीनों में अनुकरणीय मानव बुद्धिमत्ता को सम्मिलित करने पर ध्यान केंद्रित करता है। एआई के छाते के तहत मशीन लर्निंग (एमएल), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और गहन सीखने (डीएल) आते हैं।

मशीन लर्निंग उन तकनीकों को संदर्भित करता है जो मशीनों को डेटा से सीखने और फिर उन सीखने का उपयोग करके अंतिम उपयोगकर्ता को वापस मूल्य प्रदान करने में मदद करते हैं। एनएलपी ऐसी मशीनें बनाने में शामिल है जो प्राकृतिक भाषा का अर्थ समझ सकें, जिसमें उन शब्दों की मंशा भी शामिल है जो मनुष्य एक-दूसरे से संवाद करने के लिए उपयोग करते हैं। डीप लर्निंग ऐसे एल्गोरिदम से संबंधित है जो मानव जैविक मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित हैं। डीएल ने हाल ही में काफी उत्साह पैदा किया है क्योंकि यह मस्तिष्क के वास्तविक काम करने के तरीके को अनुकरण करने के लिए मशीन के निकटतम समकक्ष है।

तो अब जब हमने एआई की परिभाषित किया है, तो हम इस तकनीक के साथ कहाँ हैं?

एआई लंबे समय से “अगली बड़ी चीज़” रही है. कंप्यूटिंग के आगमन के बाद, अंतिम लक्ष्य हमेशा इतना परिष्कृत प्रौद्योगिकी बनाना रहा है कि वह मनुष्यों के समकक्ष कार्य कर सके। एआई में उतार-चढ़ाव इतने अधिक होने के कारण, हम इन प्रवृत्तियों को “मौसमी” कहते हैं। जब चीजें ठीक चल रही होती हैं, तो हम इसे ‘एआई वसंत’ कहते हैं। और जब चीजें इतना अच्छा नहीं चल रही होती हैं, तो यह ‘एआई सर्दी’ होती है। इस समय, हम एआई वसंत में हैं।

पिछले बड़े तकनीकी बदलाव - क्लाउड कंप्यूटिंग - के बाद, डेटा और प्रसंस्करण शक्ति जो एआई को काम करने के लिए आवश्यक है, अब पहले से कहीं अधिक सुलभ और सस्ता है। कंपनियों पर यह जिम्मेदारी थी कि वे विशाल मात्रा में डेटा और एआई को सुविधाजनक बनाने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति के लिए अपने स्वयं के वातावरण का निर्माण करें, लेकिन क्लाउड कंप्यूटिंग में प्रगति ने एआई को अधिक आसानी से संचालित करने में सक्षम बना दिया है। अब, हम क्लाउड कंप्यूटिंग के बड़े खिलाड़ियों को देखते हैं - अमेज़न, गूगल, माइक्रोसॉफ्ट - सभी न केवल क्लाउड कंप्यूटिंग की वास्तविक प्रसंस्करण शक्ति और डेटा प्रदान कर रहे हैं, बल्कि एआई सेवाएँ भी प्रदान कर रहे हैं। कंपनियाँ अब इन तकनीकों का उपयोग करके एआई-चालित समाधान एक साथ लाने के लिए लाभ उठा सकती हैं.

सुधरी हुई उद्यम उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स) और उपयोग में आसान इंटरफेस ने भी एआई की वृद्धि को तीव्रता से बढ़ाया है। जितना आसान कोई सॉफ़्टवेयर उपयोग करने में है, उतना अधिक डेटा उत्पन्न करेगा। और जितना अधिक डेटा एआई को प्रशिक्षित करने के लिए लाभ उठाया जा सकता है, उतना ही बेहतर समाधान। उद्यम सॉफ़्टवेयर हाल ही में एक उपभोक्ता रूपांतरण से गुजरा है: जो सॉफ़्टवेयर हम अपने काम में उपयोग करते हैं, वह हमारी व्यक्तिगत जिंदगी में उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर जितना ही आनंददायक बनने लगा है। यूएक्स का उद्यम सॉफ़्टवेयर में एक प्रमुख केंद्र बिंदु होने का विचार ने इस तकनीक को आगे बढ़ाने में मदद की है और बहुत सारे उत्साह उत्पन्न किया है।

उत्साह के साथ आता है धूमधाम

एआई के चारों ओर के सभी उत्साह के मद्देनजर, यह महत्वपूर्ण है कि यह निर्धारित करें कि इस तकनीक के साथ वास्तव में क्या संभव है। गार्टनर वह क्या कहते हैं एक “हाइप साइकिल” जारी करता है जो तकनीकी प्रवृत्तियों को प्लॉट करता है यह दिखाने के लिए कि कौन से उभरती प्रौद्योगिकियाँ सबसे अधिक हाइप हैं। जैसे-जैसे समाधान हाइप साइकिल पर चढ़ते हैं, धूमधाम बढ़ता है, फिर पीक ऑफ इन्फ्लेटेड एक्सपेक्टेशंस पर पहुँचता है, और फिर जब तकनीक अनिवार्य रूप से हाइप खो देती है और डिसिल्लुज़नमेंट के गर्त में प्रवेश करती है, तो फिर डुबकी लगाती है। अंतिम लक्ष्य है वक्र को पार करना और एनलाइटनमेंट के ढलान पर चढ़ना और उत्पादकता के पठार में पहुँचना।

कुछ प्रौद्योगिकियां साइकिल से गिर जाती हैं और कभी अंतिम वक्र पर नहीं पहुँच पाती हैं, लेकिन बहुत से पहुँचती हैं। उपरोक्त उदाहरण हाइप साइकिल का नवीनतम संस्करण है, और इसमें बहुत हाइप की गई गहन लर्निंग शीर्ष पर है। 2009 में, क्लाउड कंप्यूटिंग साइकिल के शीर्ष पर थी। हमने तब वही व्यवहार देखा जो अब हो रहा है, इसलिए यह आज के सबसे अधिक हाइप की गई तकनीकों के साथ तुलना करना दिलचस्प है।

जब किसी तकनीक को अधिक हाइप किया जाता है, तो हम इसे लेकर सभी प्रकार के पागल लेख और भ्रामक फिल्में बनती हैं। वेस्टवर्ल्ड जैसे शो और लेखों के बीच जो दावा करते हैं कि एआई जल्द ही मनुष्यों से बेहतर उपन्यास लिखेगा, मीडिया और पॉप संस्कृति में एआई की प्रस्तुतिकरण अक्सर भ्रमित करने वाली होती है, और यह उन भयविज्ञान में खेलता है जो तब गलत हो सकते हैं जब यह नियंत्रण से बाहर होता है। एआई मानवता के लिए एक खतरा होने की एक बहुत वास्तविक और प्रचलित डर है।

इस डर की एक सामान्य अभिव्यक्ति यह है कि ग्राहक सेवा टीमें यह सोच रही हैं कि क्या वे अपनी नौकरियां मशीनों को खोने जा रहे हैं। एआई द्वारा मनुष्यों की जगह लेने और प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की सभी बातों से एआई के परिवर्तनीय होने के वास्तविक अवसर पर ध्यान नहीं जाता।

संपर्क केंद्रों में एआई के लिए वास्तविक अवसर

कार्यस्थल में अपनाई गई बहुत सी तकनीक पारंपरिक रूप से पैसे बचाने के तरीके के रूप में लागू की गई थी। व्यवसायों के रूप में, हम संभावित लागत बचत के आधार पर तकनीक खरीदने के लिए मामलों का निर्माण करते हैं। लेकिन एआई के मामले में, इनमें से कई मामले संभावित राजस्व वृद्धि के आधार पर बनाए जा रहे हैं। व्यवसाय यह नहीं पूछ रहे हैं कि एआई उन्हें पैसे कैसे बचा सकता है, बल्कि यह पूछ रहे हैं कि एआई उन्हें पैसे कैसे बना सकता है। एआई ग्राहक सेवा एजेंटों को नि:शुल्क योजनाओं से भुगतान योजनाओं में अधिक ग्राहकों को परिवर्तित करने में कैसे मदद कर सकता है? एआई ग्राहकों को उत्पादों को बेहतर तरीके से समझने में कैसे मदद कर सकता है ताकि वे नवीनीकरण कर सकें?

यह दिलचस्प रूपांतरण है, लागत बचत से राजस्व उत्पन्न करने में बदलाव। यह उपभोक्ता सेवा क्षेत्र के लिए समान रूपांतरण की ओर सही ढंग से जाता है लागत केंद्र से राजस्व केंद्र.

ग्राहक सेवा लागत केंद्र से राजस्व केंद्र में परिवर्तित हो रहा है

ग्राहक सेवा टीमें ग्राहकों के साथ सबसे स्थायी संबंध रखती हैं, लंबे समय के बाद भी जब बिक्री ने सौदा बंद कर दिया है और आगे बढ़ गया है, तो हम उन्हें उन ग्राहकों के साथ बेहतर वार्तालाप और बेहतर संबंध बनाने में कैसे मदद कर सकते हैं? इन निकटवर्ती संबंधों के बावजूद, एआई बातचीत का एक असमान अनुपात उन समाधानों पर लागू होता है जो सीधे ग्राहकों से बात करने वाले ग्राहक सेवा एजेंटों को हटा देते हैं, न कि उन्हें और करीब लाने के लिए।

CX के लिए 4 प्रकार के एआई

डिफ्लेक्शन उन ग्राहकों को अवरुद्ध करना है जो सरल, दोहराए जाने वाले प्रश्न पूछने के लिए संपर्क कर रहे हैं और उन्हें पहले ही उत्तर देना। यह तकनीक एक समर्थन एजेंट के साथ बातचीत को विफल करती है। यह एक लागत बचत दृष्टिकोण है, ना कि राजस्व उत्पन्न करने वाला।

बॉट्स मानव ग्राहक सेवा अनुभव का अनुकरण करते हैं। हालाँकि, ग्राहक अनुभव के प्रति जागरूक रहते हुए, मुझे लगता है कि सबसे अच्छे बॉट डिज़ाइन यह स्पष्ट करते हैं कि लाइन के दूसरे छोर पर एक बॉट है। अच्छे बॉट मानवों का अनुकरण करने की कोशिश नहीं करते हैं, वे प्रतीक्षा संकेतों को बढ़ाते हैं और मूल्य प्रदान करते हैं।

प्रक्रिया या कार्यप्रवाह एआई आम तौर पर एजेंट का सामना करने वाला होता है। ये समाधान सामान्य दर्द बिंदुओं की पहचान और शमन करने के लिए बोलते हैं। एक मानव के रूप में, यह निर्धारित करना मुश्किल है कि ग्राहक किस जगह फंस जाते हैं क्योंकि यह सभी टिकटों का सूचकांक बनाने, उन्हें वर्गीकृत करने, विषयों, रुझानों और भावनाओं की पहचान करने में शामिल है। मशीनें मनुष्यों की तुलना में बकेटिंग और विश्लेषण करने के लिए बेहतर होती हैं, इसलिए यहीं पर प्रोसेसिंग एआई आमतौर पर खेल में आता है।

कोचिंग एआई भी एजेंट-सामना करने वाली होती है, न कि अंतिम ग्राहक-सामना करने वाली। यह प्रकार का एआई मानवों को उनके कार्यों में बेहतर बनाने और सक्षम करने का लक्ष्य रखता है। यह एजेंटों को ग्राहकों के साथ बेहतर बातचीत करने में मदद करने का उद्देश्य है ताकि वे प्रश्नों के उत्तर खोजने में अधिक समय न बिताएँ। कोचिंग यही है कि हम एआई के बारे में कैसे सोचते हैं और इसे गुरु में कैसे प्रदान करते हैं. मानवों को सशक्त करना ग्राहक सेवा टीमों के लिए दीर्घकालिक मूल्य बनाने का एक शानदार तरीका है। यह एआई तकनीक 100% किसी को बेहतर बनाने पर केंद्रित है, न कि उन्हें स्वचालित करने पर।

आपके एआई विक्रेताओं से पूछने के लिए टॉप 5 प्रश्न

एक नई एआई समाधान पर विचार करते समय, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आप जिस पहल पर विचार कर रहे हैं वह आपके लिए सफलता प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छी तरह से सेट हो। यहाँ कुछ बातें हैं जो आपको याद रखनी चाहिए और साथ ही आप मूल्यांकन चरण के दौरान विक्रेताओं से पूछ सकते हैं।

1. कौन से मेट्रिक्स जो हम आपकी समाधान में सुधार करने की अपेक्षा कर सकते हैं?

“सभी उद्धरण करने वाले” से सावधान रहें। जीवन में एक गलती जो कुछ एआई सिस्टम करते हैं वह है बहुत ज्यादा करने की कोशिश करना। आज के एआई सिस्टम केवल इतना करने की क्षमता रखते हैं, इसलिए यह सुपर महत्वपूर्ण है कि वे विशेष समस्याओं को हल करने पर विशेष रूप से केंद्रित रहें। जो ट्रेनिंग डेटा एआई सिस्टम अपने सुझावों को बनाने के लिए उपयोग करता है, वह सीधे उसकी सफलता से संबंधित है। यदि आप एक एआई सिस्टम और एक सेट प्रशिक्षण डेटा के साथ तीन या चार व्यावसायिक समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहे हैं, तो आपको औसत परिणाम की अपेक्षा करनी चाहिए।

इस समस्या के दिल को जानने के लिए पूछना है "कौन से मेट्रिक्स जो हम आपकी समाधान में सुधार करने की अपेक्षा कर सकते हैं?” आपको अंतिम परिणाम को निकालना होगा और यह कैसे आपके द्वारा प्रदर्शन को मापने वाले मेट्रिक्स से वापस जोड़ा जाएगा। आप यहाँ एक विशेष उत्तर चाहते हैं। किसी भी समाधान के प्रति जो एक साथ सात या आठ चीजें हल करने का दावा करता है, सतर्क रहें। यदि कोई समाधान विशेष रूप से एक अंतिम परिणाम पर केंद्रित है, तो इसका आपको सफलता की बहुत संभावना की संभावना देती है। ऐसे एआई उत्पादों में निवेश करें जो स्पष्ट समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं और मूल्यवान डेटा तक पहुंच प्रदान करते हैं।

2. हमारे ग्राहक अनुभव क्या होंगे?

आपके एजेंटों और आपके ग्राहकों को सशक्त बनाएं। आप जिस भी एआई सिस्टम पर विचार कर रहे हैं, अंतिम ग्राहक अनुभव पर बहुत ध्यान केंद्रित करें। फॉरेस्टर के पास एक रिपोर्ट है जो इस बात के जोखिमों के बारे में बात करती है जो कंपनियां ग्राहक ट्रैफिक (चैट, फोन कॉल) को एआई सिस्टम की ओर अधिक आक्रामक रूप से चलाने के कारण का सामना करती हैं न कि मनुष्यों की तरफ एक दौड़ में पैसे बचाने के प्रयास में। लेकिन ऐसा बहुत आक्रामक तरीके से करने पर, कंपनियों को ग्राहक संतोष में गिरावट आ जाती है। आप चाहते हैं कि एआई आपको पैसे बचाने और राजस्व बढ़ाने में मदद करे, लेकिन आप निश्चित रूप से ग्राहक संतोष की कीमत पर ऐसा नहीं चाहते।

“हमारे ग्राहकों का अनुभव क्या होगा?” पूछकर, आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या कोई समाधान आपके विचारों के साथ मेल खाता है कि उत्कृष्ट ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए। आपके अंतिम ग्राहक को किसी भी प्रणाली के साथ इंटरैक्ट करते समय जो देखने वाला है, यह आपकी प्राथमिक चिंता होनी चाहिए।

3. आपका एआई समाधान समय के साथ कैसे सीखता और सुधारता है?

“गुप्त सॉस”- के लिए सावधान रहें। पारदर्शिता महत्वपूर्ण है। विक्रेताओं को यह स्पष्ट और सीधा होना चाहिए कि वे कौन से डेटा एकत्रित करते हैं और क्यों। एआई सिस्टम उन डेटा पर निर्मित होते हैं जिन्हें आप इसे फीड कर रहे हैं, इसलिए यह सुपर महत्वपूर्ण है कि कोई एआई प्रोवाइडर आपको बताएं कि यह वास्तव में किस डेटा का उपयोग अपने आप को प्रशिक्षित करने के लिए करेगा, यह डेटा कैसे संग्रहीत होता है, और यह डेटा कितने समय तक संग्रहीत होता है।

“आपका एआई समाधान समय के साथ कैसे सीखता और सुधारता है?” पूछने पर, आपको संकेत मिलेगा कि किन डेटा सेट की आपकी एआई उत्पादकता की आवश्यकता होगी।

4. हम अपने ज्ञान को अद्यतित और सटीक कैसे रखेंगे?

एआई अद्यतन ज्ञान के बिना संपर्क केंद्रों में विफल होगी। यह सभी व्यापारियों की अवधारणा से संबंधित है। जब आप अपने वातावरण में ज्ञान के बारे में सोचते हैं, तो यह आपके विषय विशेषज्ञों, आपके उत्पादों, आपके सिस्टम और प्रक्रियाओं का ज्ञान और कैसे वे सभी चीज़ों को एक साथ काम करते हैं का समेकन है। जो भी एआई उस ज्ञान का लाभ उठा रहा है, उसे यह सुनिश्चित करने का एक तरीका होना चाहिए कि यह ज्ञान सटीक और अद्यतित बना रहेगा।

एआई में एक अवधारणा है जिसे बंद लूप कहा जाता है। समय के साथ, ज्ञान और चीजें जो आपके एआई सिस्टम को प्रशिक्षित कर रहे हैं वे बदल जाएंगी, क्योंकि आपके उत्पाद बदलते हैं; और तकनीक जिस पर आपके उत्पाद निर्भर करते हैं वे बदलेंगे; और नए प्रतियोगी बाजार में आएंगे और आपको उनके अनुकूल बनाना होगा; और जैसे-जैसे आपकी टीम बढ़ती है, आपके समर्थन का तरीका भी बदलता रहेगा। सभी अनिवार्य परिवर्तनों के साथ, आप जो नहीं चाहते हैं, वह एआई सिस्टम है जो अपने अध्ययन को विकसित करने में अच्छा नहीं होता है। आप इसे तब देखेंगे जब एआई सिस्टम समय के साथ घटिया जानकारी लौटाना शुरू करते हैं। जब सिस्टम आउटपुट की गुणवत्ता को कम करता है, तो यह एक प्रमुख संकेतक है कि यह आपके संगठन के साथ नहीं सीख रहा है और विकसित नहीं हो रहा है।

समस्या यह है कि आप इसे तब तक नहीं देख सकते जब तक कि कुछ महीनों बाद ज्ञान में गिरावट शुरू नहीं हो जाती। इस प्रकार, एक महान प्रश्न upfront पूछना है "हम अपने ज्ञान को अद्यतित और सटीक कैसे रखेंगे?”

5. आपका समाधान कैसे हमारे एजेंटों को उनके कामों में बेहतर बनाएगा?

एआई को लोगों को सशक्त बनाना चाहिए, न कि उनका प्रतिस्थापन करना चाहिए। यह सुनिश्चित करें कि आप पूछें “आपका समाधान कैसे हमारे एजेंटों को उनके कामों में बेहतर बनाएगा?” यह जानने के लिए कि उस एआई समाधान के तत्काल प्रभाव आपके कंपनी पर क्या होंगे। समय के साथ, कार्यों को स्वचालित करने के लिए गहन अवसर होंगे, लेकिन अभी के लिए, इस प्रश्न के उत्तर को प्राप्त करना महत्वपूर्ण है जो सिर्फ दिखावटी न हो। “स्वचालन” और “वर्चुअल एजेंट” जैसे शर्तें आमतौर पर एआई समाधानों को संकेत करते हैं जिनका निकट-अवधि में व्यवहारिक उपयोग कम होता है।

क्योंकि फिर से, यह अभी भी अपेक्षाकृत शुरुआती दिन हैं। एआई दीर्घकालीन क्षमता और प्रभाव में गहन है, लेकिन यह अभी भी सहानुभूति जैसी चीजों को समझने से काफी दूर है। यदि आप अपने ग्राहकों के सामने सीधे एक एआई प्रणाली रखते हैं जब वे परेशान होते हैं, तो एक मशीन स्थिति को सुधार नहीं देगी। ये वे प्रकार के प्रश्न हैं जो सुनिश्चित करते हैं कि आप उत्पाद के परिणाम के बारे में सबसे अच्छे तरीके से सोच रहे हैं।

अंतिम विचार

यह क्लाउड कंप्यूटिंग की तरह है, एआई न केवल उद्यमों के लिए बल्कि सभी मानवों के लिए रूपांतरकारी है। हालांकि प्रचार बहुत बड़ा है, और कई लोग इसकी क्षमताओं का गलत प्रतिनिधित्व करते हैं, अगर आप सही परिणामों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, तो आज वास्तविक लाभ प्राप्त किए जा सकते हैं। एआई को “हमें स्वचालित रूप से दूर करने” के रूप में सोचने के बजाय, और अंततः मशीनों के इस श्रेष्ठ वर्ग को बनाने के बजाय, क्यों नहीं हम एआई की मदद से हमारे विकास के बारे में बात करें? एआई हमारी व्यक्तिगत और पेशेवर दोनों रूप से सुधार में मदद कर रहा है? यह वह मानसिकता है जिसे हमें बदलने की आवश्यकता है, जो इस तकनीक से संभावित रूप से रोमांचक होगा।

आपके संपर्क केंद्र और आपकी पूरी संगठन में मानवों को सशक्त बनाने के लिए एआई का उपयोग करने के बारे में अधिक जानकारी (और गुरु के इन पांच प्रश्नों के उत्तर), संपर्क करें info@getguru.com।