Wir gehen heute nicht in einen Verizon Store, um uns über ein neues Telefon zu informieren – wir kaufen es online. Wir zahlen mobil per Scheck ein, anstatt in eine Bankfiliale zu gehen. Wir lieben es, unsere örtliche Eisdiele zu besuchen, aber Sie können Softeis liefern lassen, bevor es schmilzt. Heute ist die Stimme Ihres Unternehmens nicht mehr der örtliche Filialmitarbeiter, den Sie früher jedes Mal gesehen haben, wenn Sie eingetreten sind; Es ist der Contact-Center-Agent, mit dem Sie wahrscheinlich nie wieder sprechen werden.

Jeden Tag werden in Contact Centern eine halbe Billion Wörter zwischen Unternehmen und Kunden ausgetauscht. Bislang waren dies meist dunkle Daten, die Unternehmen nicht nutzen konnten, da die Kosten für die Transkription von Gesprächen zu hoch waren und die Analysefunktionen auf diesem Datensatz noch nicht ausgereift waren. Aber die jüngsten Fortschritte in der Konversations-KI bringen uns schnell nach oben, und sie kommen zu einer Zeit, in der Unternehmen ihren Contact Center-Stack transformieren. Laut Gartner stieg die Durchdringung von Cloud Contact Centern im vergangenen Jahr von 16 % auf 25 %. Erst im vergangenen Monat kündigte Zoom an, 14,7 Milliarden US-Dollar für das Cloud-Contact-Center-Unternehmen Five9 zu zahlen.

Warum das ganze Interesse? Vor zwanzig Jahren hat jemand vielleicht eine Anzeige in einer Zeitung gelesen und eine Nummer angerufen, um mehr über ein Produkt zu erfahren. Dieses Gespräch wäre unkompliziert gewesen. Aber die Kunden von heute recherchieren mehr im Internet und sind im Allgemeinen viel besser über die von ihnen genutzten Produkte und Dienstleistungen informiert, was zu komplexeren und weniger standardisierten Contact Center-Anfragen führt. Wenn Unternehmen an die „Stimme des Kunden“ denken, stützen sie sich in der Regel auf Kundenbefragungen und Marktforschung. Aber die interessantesten Gespräche über Ihre Marke – Frustrationspunkte, Produktchancen, aufstrebende Wettbewerber – finden direkt vor Ihrer Nase statt.

Und diese Gespräche finden nicht nur über das Telefon statt: Live-Chat, SMS, E-Mail, Messaging-Apps und soziale Medien werden immer häufiger in Betracht gezogen. Gespräche, die auf einem Kanal beginnen, wechseln häufig zu einem anderen, was die Komplexität beim Verstehen von Gesprächen und beim Erfüllen der Bedürfnisse Ihrer Kunden erhöht.

Diese Dynamik hat die Schulung von Contact Center-Agenten erheblich erschwert, insbesondere angesichts der hohen Abwanderungsnatur der Position ( 30-45 % Fluktuation pro Jahr ). Laut Gartner erwarten 80 % der Contact-Center-Leiter eine Zunahme von Agenten, die nach der Pandemie von zu Hause aus arbeiten (und 71 % der Agenten arbeiteten während COVID remote), was die Überwachung und Schulung der Agenten noch schwieriger macht.

Unsere menschliche Verbindung zu Marken entsteht zunehmend aus Gesprächen mit den Menschen, die am meisten gestresst sind, am schlechtesten bezahlt werden und die kürzeste Amtszeit haben. Und die anspruchsvollsten Unternehmen haben keine Ahnung, was in ~99 % dieser Gespräche passiert. Es ist an der Zeit, dass sich dies ändert.

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Wir freuen uns, heute unsere Investition in Level AI* bekannt zu geben. Level AI produziert Spitzenforschung in der Konversations-KI und analysiert die Omnichannel-Interaktionen eines Contact Centers in Echtzeit, um Automatisierung, Analysen und Workflows zur Unterstützung von Agenten zu unterstützen.

Level strebt danach, die gleichen Auswirkungen auf Kundendienstdaten zu erzielen wie Amplitude* auf Produktdaten. Amplitude hat die entscheidende Erkenntnis, dass die Analyse von Produktaktionen durch den Kontext von Verhaltenskohorten bereichert wird; Die wichtigste Erkenntnis von Level ist, dass die Analyse von Wörtern in einem Gespräch durch ein tiefes Verständnis der Absicht bereichert wird.

Zu sagen „Ich würde mein Konto niemals kündigen“ ist etwas ganz anderes als zu sagen „Ich möchte mein Konto auflösen“. Wenn Sie Phishing-Versuche analysieren möchten, wäre es unmöglich, eine Liste von Textzeichenfolgen zu erstellen, die diese Idee vollständig umfassen. Echte Konversationsintelligenz ist der Schlüssel zum genauen Markieren und Analysieren von Konversationen, was es Level dann ermöglicht, Automatisierungsworkflows voranzutreiben und Agenten in Echtzeit zu unterstützen. Wir haben uns von unseren Gesprächen mit den zukunftsorientierten CX-Führungskräften inspirieren lassen, die zu Kunden von Level geworden sind, von den neuartigen Anwendungsfällen, die sie für die Technologie von Level entdeckt haben, und von ihrem neuen Verständnis ihrer Interaktionen mit Kunden.

Level AI wurde von Ashish Nagar gegründet, der zuletzt Produktleiter für das Konversations-KI-Team von Amazon Alexa war. Zu ihm gesellt sich Sumeet Khullar, der Facebook verlassen hat, um das Technologieteam von Level zu leiten. Wir freuen uns darauf, mit ihnen zusammenzuarbeiten, um eine neue Ebene der Intelligenz in die Kundendienstdaten zu bringen und Unternehmen dabei zu helfen, ihre Stimme zu entwickeln.