In een eerdere blogpost gaven we een overzicht van opportuniteiten voor het verbeteren van de klantenondersteuning. Contactcenters staan namelijk blijvend onder druk om vragen zo efficiënt mogelijk te beantwoorden. In deze blogpost gaan we dieper in op één van de mogelijke technieken, namelijk spraakroutering.

Wat is spraakroutering?

In een contactcenter is het belangrijk om een beller zo vlot mogelijk te verbinden met een medewerker die het meest geschikt is om de vraag te beantwoorden. Men spreek van skill-based routing. Traditioneel worden klanten daartoe vaak begroet door een IVR-systeem (Interactive Voice Response) die hen door een menu met opties leidt. IVR werkt met drukknoppen en vooraf opgenomen audiofragmenten: wanneer een klant belt, krijgt hij of zij een reeks opties te horen en moet hij of zij een bepaalde toets indrukken om de gewenste optie te selecteren. Dergelijke menu's kunnen al snel als complex ervaren worden, wat leidt tot frustratie bij de beller. Indien men niet zeker is kiest men vaak de optie "overige", wat een correcte routering in de weg staat.

Spraakroutering maakt gebruik van geavanceerde spraakherkenningstechnologie om de oproepen van klanten te routeren naar de juiste afdeling of persoon. In plaats van het kiezen van opties via drukknoppen, kunnen klanten simpelweg hun vraag stellen in hun eigen bewoordingen. Het systeem zal de ingesproken vraag omzetten naar tekst en de intentie (intent) ervan analyseren om de juiste actie te ondernemen. Dat kan een doorschakeling zijn naar de meest geschikte afdeling of persoon, of het doorsturen naar self-service mogelijkheden.

De meerwaarde van spraakroutering

De belangrijkste meerwaarde van spraakroutering is een snellere en efficiëntere afhandeling van inkomende oproepen, waardoor de wachttijd voor klanten verkort en de doorlooptijd van gesprekken wordt verbeterd. Er zijn minder doorschakelingen nodig omdat er correcter gerouteerd wordt naar de meest geschikte medewerker.

Een ander voordeel van spraakroutering is dat het een meer persoonlijke en menselijke ervaring biedt voor klanten. In plaats van het doorlopen van een standaardmenu met opties, kunnen klanten direct hun vraag stellen in hun eigen woorden.

Daarnaast kan spraakroutering de belasting op de contactcenter medewerkers verminderen. Als er een eenvoudige vraag gesteld wordt, kan het antwoord onmiddellijk teruggegeven worden of kan er doorgestuurd worden naar een self-service toepassing. In dat scenario komt er geen menselijke medewerker meer aan te pas. Er komt meer tijd vrij voor de contactcenter medewerkers om zich te concentreren op complexere vragen die menselijke interactie vereisen.

Een ander voordeel van spraakroutering is dat het kan helpen om de gegevens van klanten beter te begrijpen en te analyseren. Door het gebruik van geavanceerde spraakherkenningstechnologie kunnen bedrijven inzicht krijgen in de veelgestelde vragen van klanten en de belangrijkste pijnpunten in hun klantervaring. Die informatie kan vervolgens worden gebruikt om de dienstverlening verder te verbeteren.

Tenslotte kan het capteren van de precieze vraag ook toelaten om automatisch relevante knowledge artikels klaar te zetten ter ondersteuning van de contactcenter medewerker, die dat als basis kan gebruiken om een antwoord te formuleren. Of er kan zelfs al een kant-en-klare antwoordsuggestie voorgesteld worden.

Aandachtspunten bij de implementatie van spraakroutering

Cruciaal bij spraakroutering is de goede herkenning van de vraag. Hiervoor wordt in eerste instantie een beroep gedaan op spraakherkenningstechnologie voor het omzetten van de gesproken vraag naar tekstvorm. De spraakherkenning moet dan ook van zeer goede kwaliteit zijn en kunnen omgaan met diverse talen, accenten en dialecten, en een lage geluidskwaliteit of lawaaierige omgeving. Zo is een goede ondersteuning voor het Vlaams niet zo evident.

Het taalmodel moet ook rekening houden met de specifieke context van een organisatie. Woorden en afkortingen die specifiek zijn aan het eigen business domein moeten voldoende herkend worden. Daartoe moet het taalmodel bijgetraind kunnen worden zodat vragen goed herkend worden.

Om te kunnen spreken van een positieve business case voor spraakroutering moet er een zeker volume aan oproepen zijn om de investering te verantwoorden. Het is ook zo dat een situatie waarbij één centraal oproepnummer gebruikt wordt interessanter zal zijn dan een situatie waarbij er verschillende oproepnummers in gebruik zijn voor verschillende doelgroepen.

In ieder geval is het belangrijk om te zorgen voor een goede monitoring en rapportage van de prestaties van het spraakrouteringssysteem. Hierdoor kan de effectiviteit van de spraakroutering gemeten worden en de kwaliteit continu worden verbeterd.

Tenslotte moet ook aandacht uitgaan naar gegevensbescherming en privacy. De GDPR-regels moeten ook hier gevolgd worden, waaronder het bieden van de nodige transparantie aan bellers in verband met het gebruik van hun gegevens.

Conclusie

Spraakroutering kan ons in staat stellen om de efficiëntie van een contactcenter te verhogen en de klanttevredenheid te verbeteren door klanten snel en effectief te verbinden met de juiste agent. De beller kan zijn vraag in zijn eigen bewoordingen formuleren. De gemiddelde afhandeltijd en het aantal doorschakelingen kan verminderd worden. En het kan helpen om waardevolle inzichten te verkrijgen in de behoeften van klanten.

We moeten echter rekening houden met een aantal randvoorwaarden om spraakroutering succesvol te implementeren, zoals de kwaliteit van de spraakherkenning, de mogelijkheid om het taalmodel aan te passen aan de eigen context, en het respecteren van de regels rond gegevensbescherming en privacy.

Het is daarom aangeraden om voorafgaand aan de implementatie duidelijke doelen vast te stellen, en bij de implementatie de effectiviteit van de spraakroutering regelmatig te meten en deze continu te verbeteren.

Dit is een ingezonden bijdrage van Bert Vanhalst, IT consultant bij Smals Research. Dit artikel werd geschreven in eigen naam en neemt geen standpunt in namens Smals.