Sabrina Atienza von Pega – Voice AI hilft Kundendienstmitarbeitern dabei, Wissensarbeiter und Markenbotschafter zu werden

Veröffentlicht: 2022-02-14

Jeder, der sich diese wöchentliche Serie angesehen hat, weiß wahrscheinlich, dass ich eine Art Faszination für Sprachtechnologie und Konversations-KI habe. Ich freue mich wirklich auf den Tag, an dem ich für mehr meiner Interaktionen natürliche Sprache verwenden kann, anstatt zu tippen, zu klicken und zu wischen. Aus diesem Grund bin ich immer auf der Suche nach Fortschritten, Entwicklungen und Transformationen, die zu einem Tag führen könnten, an dem dies möglicherweise näher rückt.

Einer der Bereiche, in denen Sie viele interessante Dinge im Bereich der Sprachtechnologie sehen, ist das Kundenerlebnis. Und eine Möglichkeit, diese Erfahrung zu verbessern, insbesondere wenn Sie Hilfe benötigen, besteht darin, großartige Interaktionen mit einem Kundendienstmitarbeiter zu haben, der weiß, wie er Ihnen helfen kann, und dies effizient tun kann.

Anfang dieser Woche kündigte Pegasystems , eine führende Plattform zur Kundenbindung, zwei neue Produkte an, Voice AI und Messaging AI, die darauf abzielen, Kundendienstmitarbeitern einen eigenen „Co-Piloten“ zur Verfügung zu stellen, der sie in Echtzeit unterstützt, während sie Kunden auf der Suche nach Soforthilfe helfen Hilfe. Und ich konnte mit Sabrina Atienza , Director of Product Management bei Pega, sprechen, um ihre Gedanken darüber zu teilen, wie Sprach- und Messaging-KI menschlichen Agenten dabei helfen kann, bedürftigen Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten und sie zu Markenbotschaftern für das Unternehmen zu machen.

Nachfolgend finden Sie eine bearbeitete Abschrift eines Teils unseres Gesprächs. Klicken Sie auf den eingebetteten SoundCloud-Player, um das vollständige Gespräch zu hören.

smallbiztrends · Sabrina Atienza von Pega – Voice AI hilft Agenten dabei, Wissensarbeiter und Markenbotschafter zu werden

Früher Einstieg in KI und Voice Tech

Sabrina Atienza : Ich bin eigentlich auf den Philippinen aufgewachsen und nach Amerika ausgewandert und in New Jersey aufgewachsen. Und am College, drüben an der UC Berkeley, habe ich Informatik und Physik studiert. Das war ungefähr 2013, als ich meinen Abschluss machte, und Big Data und KI fingen gerade an, zum Mainstream zu werden und in allen verschiedenen Branchen ziemlich massiv zu werden.

Es war wirklich eine großartige Gelegenheit, mit führenden Professoren für KI und maschinelles Lernen in diesem Bereich zusammenzuarbeiten. Und letztendlich hat mich das dazu inspiriert, direkt nach dem College ein Unternehmen namens Qurious zu gründen, das sich auf Echtzeit-Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache für B2B-Anwendungsfälle spezialisiert hat.

Schneller Vorlauf, mehrere Jahre, ein paar Millionen Dollar Risikokapital und nachdem wir ein Team von Ingenieuren für maschinelles Lernen und KI rekrutiert hatten, gingen wir schließlich eine Partnerschaft mit Pega ein. Sie haben uns vor ungefähr einem Jahr übernommen. Und ich kam als Director of Product Management, wo ich die Entwicklung von Voice AI leite. Und wir haben auch ein Schwesterprodukt namens Messaging AI auf den Markt gebracht, beide erst vor kurzem.

Entwicklung der Sprach-KI

Brent Leary : Sie haben sich schon seit Ihrer Schulzeit mit Sprachtechnologie beschäftigt, was nicht so weit zurückliegt, aber ein bisschen zurück. Wie haben sich die Dinge seit Ihren Anfängen in diesem Bereich dahingehend verändert, wo wir heute mit dieser Sprachtechnologie und Sprach-KI stehen?

Sabrina Atienza : Ich erinnere mich an den Moment, als ich zum ersten Mal eine Alexa bekam, also das Alexa-Echo und ich fand es super toll. Und jeder, den ich kannte, hatte einen, aber am Ende des Tages habe ich ihn wirklich nur für vielleicht ein oder zwei Dinge benutzt. Also Musik machen und vielleicht das Wetter checken. Und da fiel mir ein, dass es noch so viele weitere Anwendungen von Sprach-KI, Sprachtechnologie gibt, und die Dinge fingen gerade erst an. Das war zurück, in was? 2014, 2015.

Das hat mich an der Verarbeitung von Sprache und natürlicher Sprache im Allgemeinen wirklich begeistert. Die Idee, dass wir künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen könnten, um die menschliche Kommunikation zu verstehen und möglicherweise die menschliche Kommunikation zu erweitern oder zu verbessern. Und das ist sozusagen der Funke dafür, wo Qurious und die Ideen und Ideen, die wir jetzt bei Pega angehen, entstehen, in der Lage zu sein, diese Art von Technologie in Echtzeit zu nutzen, um Menschen dabei zu helfen, bessere, effizientere und effektivere Gespräche zu führen .

Bessere EX, bessere CX

Brent Leary : Wie hat also die Sprachtechnologie in den letzten, fast zwei Jahren zu diesem Zeitpunkt dazu beigetragen, dass Agenten besser in der Lage sind, die Erfahrungen zu schaffen, die Kunden in Zeiten wie diesen benötigen?

Sabrina Atienza : Wir haben gerade zwei Produkte auf den Markt gebracht, Voice AI und Messaging AI. Und Sie können sie sich im Wesentlichen als Co-Piloten während eines Telefon- oder Messaging-Gesprächs in Echtzeit vorstellen.

Sie hören tatsächlich zu, was der Kunde sagt, was der Agent sagt, und geben dann basierend auf dem, was besprochen wird, Echtzeit-Anleitung. Und letztendlich streben wir einen besseren und schnelleren Kundenservice an. Also Reduzierung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit, Verbesserung der Compliance, Steigerung der Agentenproduktivität, Beschleunigung der Schulung und Einarbeitung neuer Agenten. Sowohl bei der Sprach-KI als auch bei der Messaging-KI geht es also im Grunde darum, das Gespräch zu nutzen, während es stattfindet, den Kontext der Probleme des Kunden zu verstehen, worüber er anruft. Und dann können Agenten hilfreiche Vorschläge in Echtzeit erhalten, um ihnen zu helfen, diese Probleme viel schneller mit qualitativ hochwertigeren Ergebnissen und auch konsistenteren Erfahrungen für ihre Kunden zu lösen.

Nur um Ihnen ein paar Beispiele für jede dieser Funktionen und Anwendungsfälle zu geben, die auftreten könnten. Bei Skript-Compliance könnten Sie an HIPAA-Compliance denken, wo sie Ihre Identität bestätigen oder sogar finanzielle Offenlegungen verlangen, die der Agent sagen muss, Voice AI kann dies überprüfen und den Agenten in Echtzeit anstupsen, wenn er diese Teile nicht gesagt hat der Skripte.

Wenn es darum geht, Maßnahmen zu ergreifen, zum Beispiel, Sie rufen bei Ihrer Krankenversicherung an, um ein neues Baby zu Ihrem Plan hinzuzufügen, kann Voice AI dies im Gespräch erkennen und den entsprechenden Workflow oder die zu ergreifenden Maßnahmen einleiten.

Stellen Sie sich zum Auftauchen von Wissensartikeln einen brandneuen Agenten vor, der nicht genau weiß, wie die Gebühren für eine bestimmte Kreditkarte berechnet werden. Voice AI kann erkennen, worum es in diesem Gespräch geht, welche Kreditkarte der Kunde auf seinem Konto hat, und die entsprechende anzeigen Wissensartikel basierend auf diesem Auslöser.

Und dann ist die letzte Funktion, auf die ich mich wirklich freue, das automatische Ausfüllen von Formularen. Wir können in Echtzeit aufnehmen, was der Kunde sagt, vielleicht seinen Namen, seine Adresse, das Datum der Zustellung, wenn er wegen eines bestimmten Anspruchs anruft, und wir können tatsächlich all diese Informationen aufnehmen und Formularfelder automatisch ausfüllen, damit dies möglich ist Der Agent muss diese manuelle Eingabe nicht mehr durchführen. Sie müssen nur validieren, was unsere KI dort eingegeben hat. Stellen Sie natürlich sicher, dass es korrekt ist, aber sie müssen sich nicht um die manuelle, mühsame und fehleranfällige Dateneingabe kümmern.

Das ist also wirklich unser anfängliches Feature-Set für Sprach- und Messaging-KI. Und der eigentliche philosophische Fokus war: Wie können wir helfen, Zeit zu sparen? Wie helfen wir Agenten, ihre Arbeit schneller zu erledigen? Und dies half auch neueren Agenten, sich auf den neuesten Stand zu bringen, was ist der richtige Prozess, dem hier zu folgen ist? Welche Best Practices sind zu befolgen?

Brent Leary : Sagen wir einfach, Agenten bekommen das meiste davon, oder? Es gibt einige, dass sie es falsch verstehen, dass dies helfen wird, aber es wird auch noch mehr als das, was sie hätten, wenn sie gezwungen wären, es zu tippen. Denn so sehr ich auch glauben möchte, dass ich alles bekomme, bekommen Sie wahrscheinlich nicht so viel, wie Sie denken. Ein System zu haben, das mehr Datenerfassung ermöglicht, sollte also auch zu besseren nächstbesten Aktionen führen, nachdem sie analysiert wurden, diese Daten wurden analysiert.

Sabrina Atienza : Genau. Und deshalb positionieren wir es als Co-Pilot, weil es immer im Hintergrund da ist, egal ob es sich um einen Telefonanruf oder ein Live-Messaging-Gespräch handelt, es ist wirklich im Hintergrund da, analysiert es für Sie und nimmt Hinweise auf, was Sie vielleicht tun Schlüsselwörter, Themen und Absichten übersehen haben, die Sie möglicherweise übersehen haben, weil Sie sich möglicherweise auf andere wichtige Aktivitäten konzentrieren.

Aus diesem Grund ist es wirklich hilfreich, insbesondere für neuere Agenten, aber auch für erfahrene Agenten, da wir sie schneller zum richtigen Bildschirm bringen, sie zum richtigen Workflow bringen und in Echtzeit den richtigen Wissensartikel anzeigen können, der kontextuell relevant ist.

Brent Leary : Wie soll dies Ihrer Meinung nach die Erfahrung des Kunden verbessern, wenn er mit einem Agenten interagieren muss?

Sabrina Atienza : In derselben Umfrage, die ich erwähnt habe, ergab sich ein weiteres Ergebnis, dass etwa 50 bis 60 % der Agenten sagten, dass Kunden frustriert sind, wenn sie so viel Zeit damit verbringen, zwischen Tabs und Apps zu wechseln.

Und der Agent muss sagen: „Moment mal. Tut mir leid, der Bildschirm lädt noch.“ Oder: „Moment mal, ich versuche, die richtigen Informationen zu finden.“

Stellen Sie sich also vor, Sie könnten den Agenten sofort an den richtigen Ort bringen, was das Kundenerlebnis so viel besser macht, weniger Verzögerungen, einen Agenten, der sich voll und ganz auf die wichtigen Dinge konzentrieren kann, die im Gespräch vor sich gehen.

Brent Leary : Passen Sie voll und ganz auf. Es klingt so einfach, aber wenn so viel um dich herum passiert, ist es wirklich schwierig, es zu machen. Und du denkst über die aktuelle Sache nach, die du zu lösen versuchst, du denkst vielleicht darüber nach, brauche ich zu lange, um das zu lösen?

Wie verändert Sprach-/Messaging-KI die Herangehensweise von Unternehmen an CX?

Brent Leary : Und wie kann sich das auf meine Bewertungen oder insbesondere auf meine Gehaltserhöhung auswirken oder nicht? Alles, was es dem Vertreter ermöglicht, einfach seine Arbeit zu erledigen und alles andere für ihn erledigen zu lassen, sollte eine Win-Win-Situation sein.

Wie verändert sich Ihrer Ansicht nach die Herangehensweise der gesamten Unternehmen an das Kundenerlebnis, sobald sie mit der Einführung dieser Art von Technologien begonnen haben?

Sabrina Atienza : Ich denke, dass sich allgemein ein Makrotrend abzeichnet, der darin besteht, dass Kunden den Self-Service für einfachere Anfragen immer bequemer nutzen, was bedeutet, dass Agenten immer mehr zu Wissensarbeitern werden.

Sie behandeln viel komplexere und sensiblere Themen. Auch der Versuch, komplexere Dienste und Produkte zu navigieren und potenzielle Probleme bei der Fehlerbehebung bei diesen Diensten und Produkten zu beheben.

Es gibt also eine allgemeine Verlagerung hin zur Wissensarbeit. Und ich denke, mit zunehmender Akzeptanz von Tools wie Voice AI und Messaging AI ist es wirklich dazu da, das Wissen der Agenten zu erweitern und die wichtigen Content-Mitarbeiter aufzudecken, die sie benötigen, damit sie sich auf die Navigation in einer wirklich komplexen und sensiblen Situation konzentrieren können.

Ich denke, es gibt einen anderen Makrotrend, der damit zusammenhängt, nämlich, dass jede Interaktion in der heutigen Welt leider viral werden kann, richtig, ob es uns gefällt oder nicht. Eine schlechte Interaktion kann viral werden und den Ruf einer Marke zerstören.

Ob es Ihnen gefällt oder nicht, Ihre Agenten werden zu Wissensarbeitern und Markenbotschaftern an vorderster Front, die mit Ihren Kunden sprechen. In der Lage zu sein, ihre mentale Belastung zu befreien, damit sie sich darauf konzentrieren können, Ihren Kunden die Fürsorge zu geben, die sie brauchen, die Aufmerksamkeit, die sie brauchen, und ihnen das Gefühl zu geben, gehört und geschätzt zu werden, das ist auch ein langer Weg in Richtung dieses Ziels .