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Moderne Contact Center sind über traditionelle, manuell erstellte kompetenz- und warteschlangenbasierte Routing-Methoden für die Zuordnung von Kunden zu Mitarbeitern hinausgewachsen. Manuelle Regeln können das grundlegende Routing vorantreiben. Durch zunehmendes Wachstum von Contact Centern steigt jedoch die Komplexität, da Kunden und Mitarbeiter große Datenmengen generieren. Die gänzliche Menge an generierten Daten macht es unmöglich, mit manuell erstellten, statischen „Wenn-dann“-Regeln zu arbeiten.
Genesys Cloud Predictive Routing agiert in Echtzeit und nutzt künstliche Intelligenz (KI), um Hunderte von Datenpunkten zu analysieren und Kunden mit den Mitarbeitern zu verbinden, die für sie am ehesten die besten Kundenerlebnisse bieten. Das System lernt kontinuierlich aus Echtzeit- und Verlaufsdaten, sodass wichtige KPIs wie die durchschnittliche Bearbeitungszeit, die Problemlösung beim ersten Kontakt (durch Vermeidung des nächsten Kontakts (Next Contact Avoidance, NCA)) und vieles mehr optimiert werden können. NCA ist ein KPI, der verfolgt, ob Kunden nach einer Interaktion zurückkehren. Die Modelle werden basierend auf den Ergebnissen automatisch neu geschult. Der Konfigurationsaufwand für die Verwaltung komplexer Warteschlangen wird dadurch reduziert und die Routing-Leistung verbessert.
