呼叫中心，常用RPA的4个实例

据Orbis Research最近一份调查报告显示，到2022年全球呼叫中心市场规模将增长到246亿美元，这意味着每年将22％增长率持续走高。同时也给呼叫中心带来了包括：人力资源、数据处理、客户服务等方面的挑战。

在呼叫中心实施机器人流程自动化可以为员工提供急需的帮助，在提高工作效率的同时节省宝贵的时间，把时间和精力投入到客户沟通中去。下面为大家介绍呼叫中心常用的4个RPA实例。

一、自动管理客户数据

通常呼叫中心每天需要处理大量客户数据。虽然客户数据的录入是由系统自动完成，但是维护客户数据，查看客户数据是需要人工来完成的。这个处理过程需要耗费大量的人工时间和精力，同时会因为人为的失误而导致数据错误。

RPA实施流程：

1、RPA从CRM中提取所有客户数据信息；

2、通过RPA内置的AI（人工智能）自动分析客户数据并按属性分类；

3、根据客户设定，RPA将客户信息存储在指定位置；

4、生成客户数据报表然后发送给销售等部门，使他们的营销变的更有针对性，从而提高销售业绩。

二、自动创建摘要脚本

RPA机器人在数据处理方面拥有非常强大的功能，可以收集和分析来自电话的输入数据。这将极大的简化呼叫中心员工手动记录工作，并允许员工将精力集中在客户的需求上，从而更有效地解答客户的问题。同时自动生成摘要脚本还会缩短平均处理时间（AHT），因此员工可以接听更多电话并以客户为导向，有助于提高客户满意度。

RPA实施流程：

1、当员工接通客户的电话时，RPA通过语言识别技术自动将语音转化成文本；

2、RPA将文本内容进行分析，与问题进行匹配；

3、RPA通过自然语言处理功能，将语言文本自动转化成通话摘要；

4、RPA将数据发送至指定系统，方便员工进行查看。

三、预测客户需求

RPA机器人通过扫描、分析、交叉检查客户的查询记录，然后进行数据分析，RPA可以高精度地预测客户的需求和下一步想做的事情。从而帮助客户快速解答问题，提高客户满意度。

RPA实施流程：

1、RPA读取客户的历史操作记录，然后为每个客户生成数据模型；

2、通过机器学习对这些数据模型进行模拟计算；

3、对客户数据模型进行分析，然后为每个用户贴上数据标签；

4、将分析后的用户数据生成数据报告，然后发送至指定位置，供员工查看。

四、收集客户投诉与建议

除了打电话之外，有时客户会以文本方式进行投诉和信息反馈，例如：发邮件、网站留言等。员工忙于工作可能会忽略这些信息。这时，使用RPA可以完美简化这个流程，并且搜集客户的投诉信息与建议，然后让员工直接查看结果，以便改善日后的客户服务。

RPA实施流程：

1、通过员工设定，RPA到指定位置（例如：邮箱、网站数据库等）提取客户的投诉和建议信息；

2、RPA通过OCR将那些非结构化信息转化为结构化信息；

3、RPA对这些信息根据类型进行分析与存储；

4、生成客户投诉报表并进行排序，将出现最多的投诉与建议分别展示出来；

5、根据员工留下的地址，将数据报告发送过去。

从上面4个自动化实例当中，可以明显看到RPA使呼叫中心的服务效率有了显著的提高。但是，最有价值的效率便是通过RPA为客户提供更个性化的服务，极大地改善了客户服务体验。

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