人工知能と自動化の活用

人事マネージャーは、上層部からの終わりのない問題や要求に直面しています。予測とスケジュールがほぼ常に変更され、消費者の需要が高まり、従業員の採用と維持の基準が常に変化している状況で、迅速に対応したり、最善の行動方針を考え出したりするのは困難です。人工知能 (AI) に基づくワークフォース管理 (WFM) テクノロジーは、顧客の高まるニーズに対応するために、世界中のコール センターで急速に使用されています。

2019 年から 2024 年にかけて、コンタクト センター AI の市場は、年平均成長率 (CAGR) 22.6% で約 20 億ドルに拡大すると予測されています。これらのリソースを使用すると、コンタクト センターは人員配置と顧客サービスの両面で将来に向けた計画を立てやすくなります。コール センターは WFM 手順を毎日実行しやすくなり、スタッフはより困難な取り組みに集中できるようになります。

では、企業はどのように AI と自動化を活用して、顧客からのあらゆる要求や要件を満たすことができるのでしょうか?

人材計画からより多くのものを得る

多くのコール センターでは、長期計画の投資収益率 (ROI) を最大限に活用すると同時に、当日の選択が長期的なパフォーマンスに与える重大な影響を把握する必要があります。コンタクト センターは、NICE Workforce Management Suite の一部である NICE Enhanced Strategic Planner (ESP) の今日の支援により、明日の人員配置の難題に先手を打つことができます。ESP の支援により、コンタクト センターは、さまざまな人員配置状況がセンターの実行能力にどのような影響を与えるかを予測できます。AI 駆動型システムは、人員とチャネルの要件、ビジネス基準など、さまざまな要素を考慮して、正確で個別の予測を作成します。

その結果、コール センターは従来の長期予測アプローチよりも 6% ～ 10% 精度の高い見積りを実現し、経費をより適切に管理し、より情報に基づいた採用決定を行い、優れた顧客サービスを提供できるようになります。

AIを活用した音声分析の活用

多くの企業は計画と予測を重視していますが、コール センターのパイプラインに予定の人員数を満たす十分な人材を確保しておくことも同様に重要です。従来の採用手法を使用して人事部門が評価できると考えるものと、優れたコンタクト センター従業員のプロファイルとの間には、より明確な区別が必要です。ここで、NICE WFM Suite の一部として NICE 従業員選択および保持 (ESR) が役立ちます。

企業が研修やオンボーディングに多額の費用を費やす雇用後最初の 90 日間、ESR は AI 対応の音声分析を使用して、コンタクト センターが価値の高い従業員となる新入社員を特定できるように支援します。音声分析とその他の評価手法を組み合わせることで、ESR は面接プロセスの迅速化と自動化を支援し、従業員の適性、エンゲージメント、パフォーマンスを客観的に評価して予測します。

従業員をうまく管理し、人員過剰を回避する

コンタクト センターの需要予測は、科学であると同時に芸術でもあります。コンタクト センターの環境に対する正確さと深い理解が求められます。予測のトレーニングを受ける必要があるコンタクト センター マネージャーは、利用できる方法の多さに圧倒されるかもしれません。今日のペースが速く競争の激しい市場では、最も効果的な予測方法を見つけることが非常に重要です。

NICE Workforce Management (WFM) 予測システムは、人工知能 (AI) 機能を使用して、量と作業時間の推定に利用される履歴データの隠れた傾向を明らかにします。履歴データの傾向、季節性、周期性を使用して、数百のさまざまなアルゴリズムを自動的に分析し、予測の精度を向上させます。

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