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2016语音技术产业一览之呼叫中心外包

发布日期:2016年06月30日

根据HexaResearch的研究,全球客户服务外包市场预计到2020年将超过845亿美元,期间以每年5%的速度增长。虽然与2013年的膨胀到750亿美元的市场增长相比,这是一个比较保守的预期,但总体上增长是稳定的。定价模式正在发生变化,大企业多采用几个供应商来为其客户支持外包提供支撑,这可能是希望巩固那些由多个供应商提供多个解决方案的努力。


全渠道

“全渠道服务影响着很多方面,外包服务提供商正努力建立一个产品库,而不仅仅有一种固定的模式,” Forrester Research的高级分析师伊恩·雅各布斯(Ian Jacobs)说。“你已经看到了Convergys在这条道路上的多次努力,”Convergys目前提供全渠道支持,其中包括电子邮件、聊天、交互式语音应答、个性化销售和舆情监测。


引用了一组数字,雅各布斯(Jacobs)继续说:“在那些没有采取全渠道外包方式的企业中,20%的席位被外包。而对于那些已经实现了全渠道外包的企业,32%的席位被外包。所以他们的外包规模增长明显。Forrester做了初步评估的12个月之后,这一组数字分别增加到24%和38%。无论哪种方式,你都可以看到外包增长的趋势。”


“很多公司正在密切关注核心这些变化并重新评估他们传统上执行内部客户服务模式的做法,他们认为一个外包商可能会做得更好,”技术服务行业协会(TSIA)技术和社会研究副总裁John·Ragsdale说。作为回应,许多外包商正在提供一整套的外包服务套餐,以弥补客户传统外包模式的价值。


“这样做的思路是,外包商本身将提供这种上下文存储库的附加值,”雅各布(Jacobs)补充道,“提供一个更全面的客户视图有很多好处。其中之一是有利于品牌的提升,因为你为客户的整体智力提升提供了帮助。这也有利于外包商,因为它增加了他们的竞争力和说服力。超越只有电话支持的客服传统模式,开始增加对于聊天、社交媒体等的支持,全渠道外包商可以为企业的客户提供更多的无缝体验。”


社交媒体的机会

不利用社交媒体的现状似乎在2016年将会改变。


“处理着企业相关客户支持总量中约20%任务的社区是成熟的社区,”Ragsdale说。“像Convergys和赛克斯提供的那样,企业正在做很多社交媒体的舆情监测,虽然我不认为在把社交媒体作为一个杠杆上,很多企业已经做的很好了。”


“思科和Avaya已经开始做了很多有关社交媒体对话和在线社区对话的文本分析,他们称之为'预警系统',因为这些公司发现客户会在正式致电呼叫中心投诉之前的两个星期就在社交媒体中提及,”他继续说。“这两个公司都可以在有人报告之前就从社交渠道发现问题并解决问题。捕获和分析这些社交媒体流是我一直向企业推荐的做法。”


Ragsdale对于今年Telligent被Verint收购尤为兴奋,此前Verint在2014年收购了Kana。Verint已经在它用于客户互动优化目的的“可操作智能解决方案”中实现了语音识别、社会舆情和客户满意度监测,现在可以在其中增加Telligent的社区渠道解决方案到它的解决方案套件当中了。


“他们可以开始挖掘社区对话,”Ragsdale说。“他们可以通过分析文本检测趋势,还可以检测客户从一个到另一个渠道的全部旅程。例如,如果一个外包商检测到一个客户从社区中表达出对企业的厌倦,外包商可以触发一个电话给这个客户。到目前为止,Verint是唯一一家将所有这些功能集中在一个单一平台的厂商。”


当被问及是否任何外包商都正在部署社区和社会渠道的自然语言理解技术时,Ragsdale对未来的前景持乐观态度。“Coveo刚刚推出了一个具有机器学习能力的新产品,它开始尝试预测人们会问的问题,不论什么问题,它都会在大部分时间里给出正确的答案,”他说。尽管目前还没有将语音或语言技术用于社交媒体,但Ragsdale对此表示乐观。“如果我们可以预见问题并回答正确,那么我们也应该能够在社区中做同样的事情。”


语音识别技术发展所起到的作用

与全渠道成为大趋势和社交媒体交互成为企业的前沿一样,语音识别技术在呼叫中心外包中的作用越来越重要。


“现在仍有数十亿美元花费在IVR平台的支持、升级和维护方面,这是Nuance、Avaya、Genesys、思科和互动智能(ININ)等企业之前出售IVR产品的结果,”Opus Research的创始人兼首席分析师Dan Miller说。“这是一个大约35亿美元的产业。企业的呼叫中心在语音上的花销非常的大。现在的新模式将重点迁移到对自然语言的理解和呈现上面,即包括聊天也包括声音。”

雅各布斯(Jacobs)说,客户偏好聊天和其他自助渠道的需求反过来刺激了呼叫中心传统渠道能力的提升。


“客户对呼叫中心的需求变得越来越复杂,客户似乎有点沮丧,因为他们对目前自助服务的体验感到不满,”他说。


虽然大部分的行业现在似乎专注于将自然语言理解技术应用在聊天或语音人工智能解决方案当中,但Ragsdale指出,语音作为一个渠道正在被排除在全渠道知识库之外。“语音是正在失去的渠道,”他说。“我们接收电子邮件并利用文本聊天进行互动,但非常有价值的语音交互信息却可能没有记录和加以利用。”

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