你们的呼叫中心如何处理新人培训和入职?
大多数企业分为三个阵营:
到目前为止，第三种方法是培养快乐、敬业的员工，让他们在接触客户之前获得成功和自信。这种投资员工经历(EX)是所有优秀客户体验的基础。
但良好的培训或入职培训是有代价的。研究表明对于那些投资培训的中心来说，新员工的入职成本可能高达1.4万美元，而新员工的盈亏平衡点直到第22周才开始生效。
这是一笔相当大的时间、资源和费用，小企业尤其知道确保这些努力的购买是多么棘手。这仍然比火法试验好得多，在火法试验中，培训成本的节省被低质量的客户互动所抵消，导致客户满意度下降和流失高峰。
无论你的中心如何培训你的员工，你会知道有很多关于如何培训的讨论人工智能可以用来改善面向客户的互动-但人工智能的内涵远不止表面上所见。新技术的发展意味着人力资源和联络中心经理有可能增强传统的培训和入职流程，以帮助员工以比以前更好的方式学习和访问信息。
设身处地为你的新探员想想。这是你上班的第一天，你已经被介绍给你的团队，第一次登录你的电脑，你已经准备好开始学习如何回答客户的问题。
对于复杂的查询，您需要大量的学习才能弄清楚何时做出正确的判断——这些查询属于您组织规则手册的灰色区域，一个好的答案以“嗯，这取决于……”开始。
但对于许多其他问题，答案更非黑即白。当涉及到熟悉基本的常见问题和直接的询问时，你与其说是在学习它们，不如说是在记住正确的点击顺序来查找信息或死记硬背答案。
虽然人工智能并不是为了帮助员工做出棘手的判断，但当它集成到代理在日常工作中使用的系统中时，它可以减轻那些直接询问的负担。
聪明的助手是一种人工智能形式，它可以通过将客户沟通渠道与您现有的知识资源集成起来，在代理需要答案时向他们提供答案。他们是伟大的一部分智能应用程序软件类别，人工智能被嵌入到不同工具的工作流程中。
配备自然语言处理而且机器学习(ML)智能助手的工作原理是扫描基于文本的客户对话，并根据您的内部或外部知识库、聊天机器人的响应以及您已经以文本形式存储的其他知识资源提供回答建议。
这些系统甚至可以从系统内的客户交互中学习，最终构建一个比您单独记录的知识资源更健壮的响应模型。
就像坐在驾驶座上拥有驾驶汽车所需的一切一样，在代理控制台中定位关键资源具有巨大的好处——允许新手在他们工作的窗口中自信而快速地开始使用内部资源。
我们经常谈论…的必要性消除客户体验中的摩擦但我们很少考虑到，这对员工来说意味着什么。
现实是，对于面对客户的员工来说，要得到正确的答案，即使是非黑即白的问题也可能意味着徒劳地咨询FAQ页面，然后是纸质手册，然后是在线知识库，最后是其他同事，同时知道客户等待的时间越长，他们就越生气。
在您的通信系统中集成智能助理AI的美妙之处在于，您可以利用所有这些资源的组合智慧，让AI为您提供最佳答案，无需等待。
虽然到目前为止讨论的大部分内容都与入职特别相关，但智能助理甚至可以帮助在新的更新或产品发布期间培训资深代理。
许多组织都在努力实现知识管理和获取资源来管理知识库。缺乏扎实的知识资源是一些公司感觉还没有准备好开始自动化的主要原因。
但面向内部的人工智能的美妙之处在于，你可以给它完全相同的资源，就像你给任何新员工一样，或者你已经向客户展示的东西，并且从相对粗糙和卑微的开始，而不会对客户产生影响。
智能助手只会在发送之前建议可以编辑的答案，所以如果答案不完整或语法不正确，那么代理可以根据它们进行构建。代理还可以向助手建议额外的答案，以便管理员将其添加到工具中，随着时间的推移改善其响应。
通过这种方式，智能助手可以帮助构建更强大的内部知识工具。它们可以加强一个活的知识管理系统，在这个系统中，代理定期与一个可以捕获他们最好的知识和专业知识的工具进行交互。
如果你曾经尝试实现;或者您的中心内的其他知识管理工作流程，您将知道鼓励呼叫中心员工在查询处理的同时更新知识资源是非常困难的。他们根本没有时间这么做。但是将这些知识资源集成到他们工作的控制台意味着构建健壮的知识资源突然变得容易得多。
与任何人工智能投资一样，从项目一开始就做好计划是值得的。你在初始设置上投入的时间越多，人工智能的工作效果就越好，你就会对新员工越有信心，因为软件会指导他们与客户互动。
部署智能助手时最需要考虑的三个方面是它所利用的信息、部署过程和连续性计划。下面的见解涉及这些项目，确保信息的质量与速度和成本效益相平衡。
提示:在更进一步之前，确保你用的是最好的人工智能软件在将智能代理部署到世界各地并部署给客户之前，对其进行编程。
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要求您的团队检查现有资源，以确保它们是最新的，不包含任何明显的错误。
因为智能助手能够利用你的支持票缓存，以前的聊天记录，并且他们可以从代理的反馈中学习，所以没有必要从外部拥有100%健壮的知识库——随着时间的推移，系统会变得更加健壮。
然而，你应该确保你提供给助手的信息不是完全错误的。
对你的智能助理能够处理的问题类型要现实一些。
人工智能将无法真正地与你的客户产生共鸣或建立真正的关系——这些是你的代理所擅长的事情。您的代理还最擅长对复杂的查询做出判断，这真正利用了他们的技能和专业知识。
从你的知识资源中为你的AI选择相应的查询。
以同样的方式，让您的代理知道您的智能助理的策略和目的。从最初的计划阶段就让他们参与进来，确保内部冠军，保持公开和透明。包括设计阶段的代理意味着您最终将拥有一个团队所使用的工具，并且不会被恐惧或消极地感知。
您还需要通过提供一些示例问题来明确该工具最适合处理的问题类型，以便他们可以看到边界在哪里。将他们引入工具中的反馈流程，奖励最好的贡献者，并考虑是否需要使用代理kpi来加强新流程。
每个问题都需要一个答案，您需要相应地将它们添加到工具中。
在这个阶段，您需要考虑的另一件事是您的客户和代理使用的同义词或特定于业务的语言。通过为同一术语添加许多替代词的定义，例如:客户、客户和成员，您的智能助手将能够更好地处理客户和代理使用的语言变化。
就像你永远不会让一个新员工在没有确保他们知道如何做的情况下就去做任何任务一样;在没有确保任何形式的技术能够正常工作的情况下，您绝不会希望将其部署到您的团队中。它是否获取了正确的信息?工作流处理的信息是否正确?最重要的是，AI是否在帮助你的特工?
就像保持你的资源是最新的一样，确保你的AI是最新的也是很重要的。虽然智能助理将从客户对话和代理反馈中学习，但任何和所有产品更新、发布和其他新信息或链接仍然需要编程到人工智能中。
在智能助手的后端，您将可以访问丰富的信息，以微调您的AI代理建议、使用情况的统计数据和统计数据，以及来自平台本身的建议。使用这些信息可以不断完善系统提供的信息。
智能助理是一种低风险的自动化入门方法，它可以加强您的内部知识资源，以构建一个了解您的客户以及您的代理与他们交谈的方式的客户知识模型。因为强大的知识资源是有效的关键聊天机器人等之后，进一步自动化的可能性就会显现出来。
即使聊天机器人这条路线并不适合你，智能助理不仅可以在培训和入职中提供好处。扩展的用例包括让助手从CRM中提取个性化信息，消除了代理让客户等待并在系统中查找答案的需要。
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智能助手还可以用于自动化整个工作流程，例如订单跟踪、密码重置或接受付款。任何需要多个标准步骤的流程都可以由代理自动启动，以收集细节，然后在客户完成工作流时，代理可以收回控制权。
五年前，没有人会相信呼叫中心培训的自动化程度会达到今天的水平。那时候，我们还没完全理解omnichannel营销但现在它是标准呼叫中心工作的一部分。
技术进步日新月异，智能助手就在眼前。能够站在变革的前沿，让我们的联络中心和培训项目变得更好，这是一件令人惊讶的事情。
人类对于客户体验始终是至关重要的，但我们需要更好地支持和培养那些为客户服务的人。人工智能为我们提供了这样做的机会。
当你的新手特工终于开始回答他们的第一个问题时，即使他们不是100%有信心(即使经过几个月的训练，许多人也很少有信心)，他们也有一个额外的安全网来帮助他们。
虽然智能助理永远无法指导和指导，传授深刻的智慧或建立真实的人际关系，但他们现在有可能承担足够的压力，这样我们的团队就有更多的时间专注于这些事情。
这是人工智能应用的最终目标。让我们人类更好地锻炼我们独特的人类技能，并将我们从基本的事务性工作中解放出来——让我们的代理和我们自己有更多的时间专注于真正重要的事情。
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