Cochlear, Amazon Connect iletişim merkezi platformundaki yapay zeka yeteneklerini kullanmaya başlıyor ve bir dizi kalite ve uyumluluk hedefine göre temsilcilerin ve çağrıların değerlendirilmesini otomatikleştiriyor.
Cochlear’dan Andy McLaughlin, AWS re:Invent’te.
Merkezi Sidney’de bulunan implante edilebilir işitme teknolojisi üreticisi, iki buçuk yıl önce 14 ülkedeki küresel iletişim merkezi operasyonlarını Amazon Connect üzerinde çalışacak şekilde yeniden platformlandırdı.
BT ağları ve telekomünikasyon direktörü Andy McLaughlin, Las Vegas’taki AWS re:Invent zirvesinde Cochlear’ın iletişim merkezlerinin bir dizi işlevi desteklediğini söyledi.
McLaughlin, “İşletmeler arası hizmetlerimiz, cihaz desteği, siparişler ve sigorta gibi işletmeden müşteriye hizmetlerimiz, klinik destek ve satış için ‘profesyonel’ bir bakım ekibimiz var” dedi.
“Müşteri deneyimi, çalışma şeklimiz açısından kritik önem taşıyor.
“İlginçtir ki, işitme engellilerle ilgilenen bir şirket olarak ses kanalı bizim en popüler kanalımızdır ve çoğu müşterilerimizin bize ulaşma yoludur ve aynı zamanda birçok iş arası işimizi de nasıl hallediyoruz.”
Proje, çağrı merkezi teknolojisini ve çağrı kuyrukları etrafındaki yapılandırmaları standartlaştırdı ve destek hizmetlerinin güvenilirliğini ve görünürlüğünü artırdı.
Çoklu dil desteği, Amazon Connect’i Cochlear’ın küresel operasyonları için uygun hale getirdi.
Platform aynı zamanda Cochlear’ın Salesforce CRM’si ile entegre olan, şirketin otomasyonu ve şu anda yürütülen yapay zeka çalışmaları için kritik bir destek olan çağrı transkripsiyonunu da tanıttı.
McLaughlin, “Çevirici artık Salesforce CRM’de” dedi.
“Sadece bu da değil, ekran görüntülerimiz de var, dolayısıyla müşterinin arayan numarasına bağlı olarak o müşterinin ayrıntılarını anında açabiliyoruz, böylece temsilcilerimiz müşterilerimizin bilgilerine çok daha hızlı ulaşabiliyor.”
O zamandan beri ve özellikle 2025’te Cochlear’ın odağı Connect destekli destek hizmetlerini geliştirmeye ve Amazon dışı araçlara olan bağımlılığını azaltmaya yöneldi.
“Çıktığımızda [Connect]Amazon ürünü olmayan bir iş gücü yönetimi ürünümüz vardı, yine başka bir ürün olan kalite yönetimimiz vardı, birçok BI aracımız vardı, [and] kontrol panellerimiz üçte birini kullandı [party] ürün de öyle,” dedi McLaughlin.
“Verilerimizin çoğunu birden fazla sisteme gönderiyorduk ve gizlilik ekibimiz buna pek meraklı değildi. Bu yüzden bu yıl Haziran ayında Amazon’un sınırsız yapay zekasına geçmek için harekete geçtik.”
Sınırsız yapay zekaya sahip Amazon Connect, göründüğü kadar çok şey sunuyor: Müşterilerin istedikleri kadar az veya çok kullanabileceği bir yapay zeka araçları paketi.
Cochlear, raporlamayı, temsilci değerlendirmelerini ve çağrıları belirlenmiş ölçümlere göre kolaylaştırmak için halihazırda yapay zeka ve makine öğrenimini kullanıyor.
Gelecekte bunu Amazon Connect’teki tahmin, kapasite planlama ve planlama (FCS) özelliklerinin benimsenmesinin bir parçası olarak da kullanacak ve bu da Cochlear’ın iletişim merkezi iş gücü yönetimini dönüştürmesine olanak tanıyacak.
Temsilci ve çağrı değerlendirmeleri
Cochlear’ın iletişim merkezi temsilcilerini veya çağrılarını değerlendirme yeteneği geleneksel olarak kısıtlanmıştır.
McLaughlin, “Amazon Connect’e ilk taşındığımızda bile, yalnızca yöneticinin dinleyebileceği çağrıları değerlendirebildik; rastgele seçilen temsilci başına ayda üç çağrı ve kalite ekibimiz diğer ikisini dinliyordu” dedi.
“Yani temsilcilerimiz ayda yalnızca beş civarında, bizim puan kartı dediğimiz şeyi yaptırabiliyorlardı.”
Amazon Connect’te sınırsız yapay zeka ve transkripsiyonların kullanıldığı otomatik değerlendirmeler bu durumu önemli ölçüde değiştirdi.
“Ekim ayında bunu çekerken neler olduğuna baktım. [presentation] birlikte ayda yaklaşık 1000 değerlendirmeden 22.000 değerlendirmeye çıktık.
“Bunu tüm takımlarda uygulamıyoruz – hala bunun için birçok farklı kullanım senaryosu deniyoruz – ama bu gerçekten oyunun kurallarını değiştirdi ve bunu yapabilmemizin nedeninin transkripsiyon doğruluğu olduğunu yeterince vurgulayamam.”
Otomasyon hem kural hem de kategori tabanlı veya üretken yapay zeka tabanlıdır.
Kural tabanlı otomasyon, bir çağrıdaki marka terminolojisi veya küfür gibi belirli kelimeler veya ifadeler için anlamsal veya tam eşleşme aramak üzere tasarlanmıştır.
McLaughlin, “Bunlar, belirli düzenleyici mevzuat uyumluluk gereksinimleriniz ve açık politika ihlalleriniz olup olmadığı gibi uyumluluk kontrolleri için gerçekten iyidir, çünkü burada aranan metnin tam doğası nedeniyledir” dedi.
Bu arada üretken yapay zeka otomasyonları, bir temsilcinin empati veya diğer sosyal becerileri gösterip göstermediğine bakabilir ve kalite puanlarını belirlemek için akıl yürütmeyi kullanabilir.
“Bir yapay zeka mantığı ve bazı kelimeler sağlıyor [as to] neden bu özel puanla ortaya çıktı? Bunlar kalite değerlendirmeleri ve sosyal beceri değerlendirmeleri için harikadır” dedi McLaughlin.
“Aslında tüm bunların faydası, her temsilciyi ve onların tüm çağrılarını puanlayabildiğiniz için, artık bir temsilci tarafından doğru şekilde yanıtlanamayan ortak bir sorunun olduğu yerler gibi gerçek sorunları veya sorunları hedefleyebilmenizdir.
“Raporlara bakarak bunları hedefleyebilir ve ardından bunu temsilcileriniz için daha hedefe yönelik eğitim sağlamak için kullanabilirsiniz.
“Dolayısıyla çok daha fazla otomasyona sahip olmak ve çok daha fazla puan alabilmek çok iyi bir şey [contact centre activity].”
İşgücü yönetimi
FCS’yi kullanan iş gücü yönetimi (tahmin, kapasite planlama ve planlama) artık iletişim merkezinde önemli bir odak noktasıdır.
McLaughlin, Cochlear’ın halihazırda Amazon Connect’te iki yıllık geçmiş verileri olduğundan iş gücü yönetimi alanında makine öğrenimini kullanmaya başlamaya iyi hazırlandığını söyledi.
Bu, çağrı hacimlerini doğru bir şekilde tahmin etmek, doğru sayıda iletişim merkezi temsilcisinin doğru zamanlarda çalışmak üzere atanmasını sağlamak ve mola yönetimi ile temsilci programına uyum ölçütlerinin karşılanmasını sağlamakla ilgilidir.
Aramaları yanıtlayan yapay zeka ajanları
Gelecekte Cochlear, yapay zeka ajanlarının sesli aramalara cevap verip veremeyeceğini araştırmakla ilgileniyor.
McLaughlin, “Çağrıları yanıtlamak için bir yapay zeka aracısı kullanarak etkileşimli sesli yanıtla oynamaya başladık” dedi.
“Bir sürü bilgi tabanı makalesi ekledik; bunları bir S3 klasörüne attık, Amazon Connect’i bilgi tabanı için o S3 klasörüne yönlendirdik ve BT yardım masamızda bununla ilgili bir oyun oynadık.”
McLaughlin, AI temsilcisinin yanıtlarının “oldukça makul” olduğunu ancak kullanım senaryosunu üretmenin ek çalışma gerektireceğini söyledi.
“Bütün bunları bir veya iki ay önce yardım masamız için yürüttüğümüz bir pilot uygulamada gerçekleştirdik, ancak ITSM aracımızla ilgili bazı zorluklar yaşıyoruz” dedi.
“Bu yüzden bunu tam olarak uygulamadık, ancak bu bizim [spent] çok zaman [on] Yapay zeka ajanlarının nasıl çalıştığını gerçekten anlamak için.”