應對客戶電話量大幅上漲的六種方法

• 在銀行和保險公司不得不關閉其聯絡中心大樓並使工作人員因疾病或自我隔離而喪生之時，冠狀病毒大流行引發了焦慮客戶的聯絡中心呼叫量的大幅增加。許多公司無法應付，導致等待時間長和通話中斷。

呼叫中心正在努力應對，因為員工擔心上班的電話量大幅上漲。在印度和菲律賓等國家設有離岸聯絡中心的公司被這些國家的封鎖所困住了，由於許多國家目前採取了社會疏離措施，大多數其他聯絡中心大樓已經關閉或將需要關閉。

許多公司沒有為遠程操作而設立，這使情況更加惡化。儘管虛擬聯絡中心的運營並不是一個新主意，但事實是，傳統銀行和保險公司的這些員工沒有筆記本電腦，也無法安全地遠程訪問CRM，呼叫路由，客戶識別，知識管理和其他系統需要在家中支持客戶。企業虛擬專用網（VPN）努力應付大量同時用戶。

在數字接觸點上使用消息傳遞來分類與大流行相關的問題。

答案是使用數字接觸點來幫助儘可能多的客戶。尤其是，公司應使用安全消息傳遞來分類傳入的問題，使人工代理能夠專註於最複雜和最緊急的客戶緊急情況。

無法應對前所未有的呼叫量，意味著許多銀行和保險公司在最糟糕的時間為急切的客戶提供了糟糕的客戶體驗。金融服務公司需要快速獲得不斷變化的信息和對數百萬客戶的複雜指導。

可以通過但無法擴展規模的客戶可以放心使用人工支持。唯一可擴展的解決方案是使用數字接觸點（尤其是網站，應用程序和安全消息傳遞）來處理大多數客戶交互，以便將人工支持中心化在最需要它的客戶上。

大量湧入銀行和保險公司的查詢都是關於個人情況的特定問題，無法用通用信息來回答。為了處理特定的問題，公司需要安全的消息傳遞或聊天。安全消息傳遞為客戶提供了與銀行和保險公司進行通信的另一種方式，可以幫助客戶更快地獲得答案，避免長時間的電話交談並減輕聯絡中心的壓力。

消息傳遞有許多好處：

• 解決問題所花費的時間通常比通話更快。儘管可能需要花費大量消息來完成查詢，但是解決問題所花費的時間通常比打電話，等待，等待並最終討論其問題要快。
• 為客戶帶來更多便利。數以百萬計的客戶已經每天使用諸如WhatsApp之類的消息收發應用程序，因此大多數客戶都熟悉這種格式。由於消息傳遞使客戶可以與代表非同步進行交互，因此他們可以按照自己的步調發起和響應查詢，從而使他們可以更好地控制自己的時間。

• 聯絡中心座席可以處理多個對話。受益的不僅是客戶。通過電話服務客戶的成本是巨大的。使用基於電話的客戶服務，代表一次只能處理一個呼叫者。通過消息傳遞，每個代理可以一次幫助多個客戶，從而提高效率並（從長期來看）節省成本。

• 客戶的隱私得到保留。代表可以同時與其他人交談，但是暴露敏感信息的風險很小。最重要的是，一切仍然感覺像一對一的私人對話，使客戶放心。

• 消息傳遞避免將呼叫路由到座席的家中。聯絡中心座席比在家打電話更容易獲得消息支持，因為許多座席不得不在家中與年幼的孩子或寵物打交道。

1. 在您的網站和應用上發布詳細的大流行指南

幫助客戶並減輕聯絡中心壓力的第一步是確保客戶可以通過數字接觸點（尤其是您的網站，應用，電子郵件和警報。具體而言，公司應：

• 將冠狀病毒指南放在網站和應用程序的中心位置。如澳大利亞聯邦銀行和加拿大皇家銀行這樣的銀行，請在網站和應用程序主頁上包含有關大流行對客戶意味著什麼的詳細信息。

• 使用警報，電子郵件和社交媒體讓客戶知道。使用SMS警報，推送通知和電子郵件之類的出站消息傳遞以及社交媒體帖子，可以使客戶了解您正在採取的步驟以及如何以數字方式獲得指南。

• 提供儘可能多的信息。政府支持或質押貸款減免的資格標準通常很複雜，因為政府和金融公司正努力向最需要幫助的人提供幫助。

• 每天更新您的大流行指南。隨著經濟危機的發展，政府為工人和企業提供支持的措施正在迅速發展。首席營銷官應直接負責確保向客戶傳達準確的指導，並隨著危機的發展迅速更新指導。

• 弄清楚哪些通道是安全的，哪些通道不是。有些渠道不適合交易所敏感的個人財務信息。確保客戶清楚可以使用哪些渠道來交易所私人信息，哪些不能。

• 不要告訴客戶打電話。一些首席執行官，例如美國銀行的布萊恩·莫伊尼漢（Brian Moynihan），曾鼓勵客戶通過電話與該公司聯繫，但他們似乎並不知道他們的聯絡中心正在努力應對當前的電話量。正確的本能，但錯誤的信息。相反，鼓勵客戶使用數字接觸點。

2. 培訓和裝備員工以在家中為客戶提供服務

公司需要迅速地對員工（尤其是分支機構員工）進行再培訓和裝備，以便他們可以在家中為客戶提供支持：

• 使員工在家中工作。諸如為員工發放筆記本電腦並為他們提供安全，遠程訪問聯繫中心系統的簡單步驟，將使他們能夠在家中工作。這可能意味著要購買100台筆記本電腦，然後將其直接運送到員工家中。
• 建立虛擬聯絡中心。尚未這樣做的公司已經迫切需要通過建立對CRM的安全遠程訪問，呼叫路由，客戶標識，知識管理和其他一線員工需要正確答案的系統來建立虛擬聯繫中心。在家工作時向客戶展示。

• 將分支機構的員工重新培訓為聯繫中心員工。大多數銀行的分支機構使用量突然下跌，而聯絡中心的數量則急劇增加。顯而易見的解決方案是培訓分支機構員工以遠程支持客戶。設置在線培訓價格，教分支機構員工如何在家中使用聯繫中心系統為客戶提供服務。

• 使用實時流媒體進行保險損失調整。社會上的疏離和封鎖使保險損失理算人的家訪更加困難或不可能。保險公司需要採用視頻流之類的方法來解決一些索賠，尤其是家庭保險。西班牙的Bdeo，英國的Tractable和美國的Librestream等初創公司都可以提供幫助。

3. 與合作夥伴一起快速部署消息傳遞

在數字接觸點上進行安全的消息傳遞和聊天將有助於對傳入的客戶問題進行分類，從而幫助公司通過人工幫助解決最複雜，最緊急的問題。有兩種簡單的消息傳遞入門方法：

• 與專業的消息傳遞供應商合作。 LivePerson，Nivo，Qwil Messenger和Unblu等消息提供者提供了可快速集成到現有銀行或保險應用程序中的移動軟體開發工具包（SDK）。這路由到後端用戶界面，消息傳遞代理使用該後端用戶界面與客戶進行通信。由於所有消息均被記錄下來，因此，如果對話變得非同步，則不同的代理即可輕鬆地接聽線程。

• 使用Google和Apple等數字平台。谷歌通過其Rich Communications Services（RCS）和蘋果通過Business Chat，都已開始通過消息傳遞提供更豐富的內容分發。這些既可以獨立於Messages使用，也可以與移動應用程序集成使用。 Apple Business Chat還允許公司將搜索網站或Facebook等其他媒體上廣告中的「致電我們」鏈接替換為「給我們留言」選項。

4. 部署聊天機器人以服務客戶

聊天機器人提供了簡單的對話界面，使客戶可以使用自然語言來獲取答案。美國銀行，巴西的Bradesco銀行，澳大利亞的聯邦銀行，英國的勞埃德銀行以及美國的保險公司Lemonade等許多金融公司已經在使用聊天機器人來處理簡單的客戶查詢。如今，大多數聊天機器人都是基於規則的，因為它們快速，輕鬆且相對具有成本效益地進行部署。

開始：

• 考慮使用諸如Finn.ai，Kasisto，Marley，Nuance，Payjo和Personetics之類的專業供應商，這些供應商可以幫助金融公司快速啟動並運營。

• 使用框架來加快執行速度，例如Amazon Polly，Dialogflow，Facebook Messenger和Wit.ai。

• 分析關鍵字以找到相關的答案。與搜索引擎的工作方式非常相似，基於規則的聊天機器人會分析文本中的關鍵字，然後使對話流沿著預定義的路徑進行。

• 使用可視界面幫助客戶完成任務。在有可視用戶界面（UI）（例如網站或移動應用程序）的地方，您可以使用按鈕來幫助客戶單擊幾下完成任務。請注意，對於客戶來說，選項數量有限時，這很好，但是當選項數量更多且複雜性更大時，就會變得混亂。

• 使用聊天機器人對人員進行分類。基於規則的機器人還可以用於分類和收集信息，代理可以使用這些信息來更快地解決客戶問題。

• 確保有升級協議。至關重要的是，您必須採用人工上報協議，以便聯絡中心代理可以超越對話，而不會失去上下文，以回答聊天機器人無法理解或回答的問題。

• 不斷完善您的聊天機器人。建立反饋循環，以便您可以不斷評估聊天機器人提供給客戶的響應的相關性和有效性。

5. 引入AI使您的聊天機器人更智能

為了從基於規則的聊天機器人過渡到可以幫助回答更多問題，為客戶和企業帶來更多收益的事物，您需要創建一個使用自然語言處理的意圖驅動系統。各種形式的人工智慧，特別是自然語言處理（NLP），自然語言理解（NLU）和機器學習（ML），可以幫助聊天機器人了解客戶的意圖並預測客戶的需求。

開發更智能的聊天機器人：

• 使用從消息和通話記錄中收集的數據來訓練您的機器人。您可以訓練系統從客戶提出相同問題的多種不同方式來了解客戶的意圖，然後採取正確的處理方法。這種處理方式可以是答案，也可以是您網站上答案的鏈接，也可以是與代理人的交接。

• 提出問題以了解客戶意圖。通過向客戶提出一系列問題來對問題進行分類，以幫助找到根本原因，然後再將此信息交給可以解決問題的代理商，然後再通過消息聯繫客戶。這就是所謂的「按設計移交」。這也意味著出於某些意圖，例如「質押假期」，您可以將客戶直接路由到經過專門培訓的代理商。

• 從簡單的對話開始。從第一天開始就不可能對系統進行任何培訓。從高頻率，簡單的客戶要求開始。逐漸構建智能以處理更複雜的場景，以反映有效的方法以及客戶的響應方式。

6. 繼續分析對話數據以改善您的聊天機器人

不斷分析客戶提出的問題以及他們的要求很重要。這樣，您可以訓練系統以更好地了解客戶的意圖，然後進行正確的處理。這將使您能夠改善聊天機器人可以解決的對話數量：其「解析能力」。

要做到這一點：

• 訓練對話分析者教聊天機器人。組建一個團隊，其工作是分析對話，並查看哪些工作正常，哪些似乎使聊天機器人感到困惑。然後，可以通過在系統中添加新的意圖和對話來更正這些錯誤，以用於將來的對話。

• 從您的聯絡中心為這些團隊提供資源。客戶切換到消息傳遞後，您應該可以釋放人員。在這裡，您會找到真正了解客戶交談方式的人。您的聊天機器人受訓的對話流程應儘可能自然。

• 持續監控聊天機器人的有效性。測量「包含」，即聊天機器人可以解決的對話百分比，以及「可以幫助」，即聊天機器人了解客戶的意圖並採取正確的處理方法。您的目標應該是每天都改善這兩個方面。

本傑明·恩索（Benjamin Ensor）是11：FS的研究總監。 Terry Cordeiro是11：FS的產品經理。