顧客・企業にとって
最適な振り分けを実現する
コールセンター自動ルーティング

コールセンターは、オムニチャネル・コンタクトセンターへと進化を遂げました。今では、顧客やインタラクションを、非効率的かつ閉鎖的な環境に振り分けることは許されません。それには、リソースを組み合わせ、あらゆるチャネルのインタラクションに優先順位を付けて、競争優位性を確立させる必要があります。

背景情報を活用して最適なリソースを選択し、自然なカスタマーエクスペリエンスを創出する一方で、インタラクション担当リソースに顧客プロファイルおよびカスタマージャーニーの情報を提供します。各インタラクションで最適なリソースを選択することにより、顧客とビジネスの両方において望ましい結果を得ることができます。

明日のルーティングを今日知ることができる
プレディクティブルーティング

プレディクティブルーティングは、データを活用してビジネスを次のレベルへと押し上げます。プレディクティブ自動ルーティングは、モデリングと機械学習により、重要であると定義した事業成果の達成を促進します。
事業の目的には顧客満足の向上、効率性の向上、増収などがあり、各インタラクションおよび各事業分野で目標達成のために最適なエージェントモデルを選択します。チームごとに最大結果を得られるモデルを選択し、必要に応じて変更することも可能です。
このようなオプションにより、パーソナライズ機能の強化、対応時間の短縮、初回コンタクトレベルの向上を達成できます。

運用労力の軽減と重要事項への注力

従来のキューベース・ルーティングは静的かつ閉鎖的であり、柔軟性に欠けていました。そのため、要求の変化に対するビジネスルールの微調整が難しく、多くの場合は小さな変更でもITチームに依存しなければなりませんでした。しかし、それも過去の話です。

インテリジェント自動ルーティングは、使いやすいビジネスルールを活用して技術的なコーディングの必要性を抑制しているため、労力をかけずに運用できます。動的対象拡張により、キューのリアルタイム監視や手作業を行うエージェントの再教育も必要ありません。データおよび背景情報を活用し、適切なインタラクションを適切なリソースに接続するため、事業成果と顧客満足が向上します。チャネル全体でユニバーサル・インラタクションキューを使用して、最も重要なタイミングで最も重要なタスクにチーム全体で取り組むよう徹底してください。

コールセンターとマーケティング部門
およびセールス部門をつなぐルーティング

カスタマージャーニーと真のオムニチャネルルーティングの連携

オムニチャネルルーティングは、現代の顧客が期待するパーソナライズされたエンゲージメントを、シームレスに一貫して提供します。ジェネシス PureConnect™およびPureEngage™プラットフォームを使用することにより、25年間にわたる継続的な開発により培われたルーティングエンジンを使用できます。
閉鎖的なキューによる顧客およびビジネスにもたらす制限を取り除き、あらゆるカスタマージャーニーで自然なエクスペリエンスを実現。個々のインタラクションの壁を越えて、関連インタラクションの長期管理と同時対応を可能にする、データを中心に据えたルールに基づくアプローチのメリットをご体験いただけます。

インタラクション管理からジャーニー管理への移行

真のオムニチャネルルーティングは、あらゆるコールセンターに幅広いメリットをもたらします。

• チャネルや場所を問わずインタラクションおよび作業項目を取得し、セルフサービスとアシストサービスを一元化することができます。
• カスタマージャーニーの認識、顧客の分類、そしてルーティング方法をパーソナライズするために、顧客の背景情報を評価します。
• ルーティングで使用するスキルの組み合わせを決定するための計画作成や、作業負荷の変動に基づくキューへのエージェント再割り当てを廃止します。
• 次の対応可能リソースへのルーティングを含め、次善の対応を実行します。
• 一元化されたワークフォース最適化、オムニチャネルデスクトップ、エンドツーエンドの最適化を活用し、単一プラットフォームを管理します。

プレディクティブルーティング

ビッグデータの活用

コールセンターでは、長い年月をかけて有益なデータを収集してきました。今こそそれを使用し、コールセンターにおける人工知能（AI）の真の可能性を認識するときです。ジェネシス プレディクティブルーティングは、使用されていないカスタマーリレーション管理（CRM）システムデータとコールセンター・データを、ビジネスルールに従い組み合わせます。

• 音声、デジタル、モバイル全体でパーソナル化を促進する。
• 最適な担当者を予測して、初回コンタクトレベルを向上させる。
• 対応時間を短縮する。
• 顧客満足度および従業員満足度を向上する。
• 機械学習を活用し、顧客と最適エンドポイント（従業員またはセルフサービス）のマッチングプロセスを継続的に向上する。