"Machine learning dan call center memiliki hubungan yang erat karena machine learning dapat digunakan untuk membantu call center dalam berbagai cara"

Machine learning adalah cabang dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana sistem komputer dapat belajar dari data tanpa diberi instruksi secara eksplisit. Ini mencakup berbagai metode dari pembelajaran otomatis, yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi dari data dan menggunakannya untuk membuat prediksi atau presepsi. Beberapa aplikasi umum dari machine learning termasuk pembelajaran mesin dalam pengenalan wajah, analisis teks, dan pembelajaran mesin dalam pengendalian robot.

Sebagai sebuah teknologi canggih, machine learning dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Salah satunya adalah layanan call center. Dalam artikel berikut, Ivosights akan membuat Anda menjadi lebih paham terhadap bagaimana cara machine learning bekerja untuk meningkatkan kinerja call center.

Baca Juga: Pengertian dan Fungsi Contact Center Bagi Perusahaan

Penggunaan Machine Learning dalam Call Center

Machine learning dan call center memiliki hubungan yang erat karena machine learning dapat digunakan untuk membantu call center dalam berbagai cara. Salah satu contohnya adalah dengan menggunakan teknologi pengenalan suara untuk mengklasifikasikan dan menangani permintaan pelanggan dengan lebih efisien.

Machine learning juga dapat digunakan untuk menganalisis data dari interaksi pelanggan sebelumnya dan mengevaluasi kinerja agent call center serta menyarankan tindakan yang dapat diterapkan untuk meningkatkan kualitas layanan. Selain itu, machine learning dapat digunakan untuk mengoptimalkan jadwal agent call center dan meningkatkan efisiensi operasional.

Manfaat Machine Learning untuk Kinerja Call Center

Machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja call center dengan menganalisis data dari interaksi pelanggan dan mengevaluasi pola-pola yang muncul. Beberapa contoh cara machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja call center adalah:

1. Memprediksi volume panggilan: Model machine learning dapat digunakan untuk memprediksi jumlah panggilan yang akan diterima call center. Hal ini dilakukan dengan mengumpulkan data sebelumnya mengenai volume panggilan dan faktor-faktor yang mempengaruhi volume panggilan (seperti waktu, hari dalam seminggu, dll.). Model ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi volume panggilan di masa depan, sehingga call center dapat mengatur jumlah staf yang dibutuhkan untuk menangani panggilan tersebut.
2. Identifikasi topik panggilan: Model machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi topik panggilan yang paling sering diterima. Hal ini dilakukan dengan mengumpulkan data mengenai teks transkrip panggilan dan mengklasifikasikannya menjadi kategori yang berbeda (seperti masalah produk, layanan pelanggan, dll.). Ini memungkinkan call center untuk menyediakan pelatihan yang tepat untuk stafnya dan menyediakan solusi yang lebih efektif untuk masalah yang sering ditemukan.
3. Analisis interaksi pelanggan: Model machine learning dapat digunakan untuk menganalisis interaksi pelanggan dengan call center. Hal ini dilakukan dengan mengumpulkan data mengenai durasi panggilan, jumlah panggilan yang diterima oleh setiap staf, dll. Model ini kemudian dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah yang sering terjadi dan menyarankan solusi untuk mengatasinya.
4. Penyortiran panggilan: Model machine learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan panggilan masuk dan menyortirnya ke staf yang tepat untuk menangani panggilan tersebut. Hal ini dilakukan dengan mengumpulkan data mengenai transkrip panggilan dan mengklasifikasikannya menjadi kategori yang berbeda (seperti masalah produk, layanan pelanggan, dll.). Model ini kemudian dapat digunakan untuk menyortir panggilan masuk ke staf yang tepat untuk menangani masalah tersebut.
5. Automated response: Model machine learning dapat digunakan untuk mengembangkan sistem otomatis yang dapat memberikan tanggapan yang sesuai dengan masalah pelanggan. Ini dapat digunakan untuk menangani masalah yang sederhana, sehingga staf call center dapat fokus pada interaksi yang lebih kompleks.

Semua cara-cara tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi, kualitas layanan, dan kepuasan pelanggan di call center. Namun, perlu diingat bahwa implementasi machine learning harus dilakukan dengan bijak dan harus diikuti dengan pengujian dan evaluasi untuk memastikan hasil yang diharapkan dicapai.

Baca Juga:Live Chat Widget, Solusi Mudah Berkomunikasi Dengan Pelanggan

Tertarik Memiliki Layanan Call Center Berteknologi Tinggi di Perusahaan Anda?

Tertarik memiliki layanan call center berteknologi tinggi di perusahaan Anda? Jika iya, Anda berada di halaman yang tepat. Ivosights melalui layanan Sociomile siap membantu Anda untuk mewujudkan tujuan bisnis. Dengan dukungan sumber daya manusia dan sistem yang profesional dan canggih, Ivosights akan membantu Anda dalam meningkatkan keuntungan bisnis.

Sistem contact center Sociomile dari Ivosights adalah sistem contact center dengan layanan terlengkap di bidangnya yang bertujuan untuk membantu suatu brand atau perusahaan berinteraksi dengan pelanggan melalui berbagai kanal secara efektif dan efisien, tidak perlu membuka berbagai platform yang berbeda-beda dalam satu waktu, Anda dapat melakukannya hanya melalui satu dashboard.

Sociomile mengintegrasikan 13 kanal digital dan voice dalam satu dashboard, terlengkap untuk sistem sejenis. Hal lain yang membuat Sociomile semakin menarik adalah bahwa Sociomile dapat dikostumisasi sesuai kebutuhan setiap perusahaan yang berbeda-beda.

Ivosights menyediakan beragam modul yang siap diimplementasikan sesuai workflow yang Anda inginkan, baik Dashboard, Flow Ticket, maupun Reporting yang dikembangkan secara cepat dengan dukungan tim lokal. Ayo hubungi Ivosights sekarang dan rasakan manfaat layanan Sociomile dari Ivosights segera!