AI主導の顧客-エージェントマッチング
過去のインタラクションデータと成果データに基づき、各顧客を望ましい成果を達成する可能性が最も高いエージェントとマッチングする特許取得済みの予測AIを使用します。
Afiniti Pairingは、予測AIで顧客と最適なエージェントをマッチングし、ライブのコントロールグループテストで効果を検証するAI搭載コンタクトセンター製品。既存のルーティング基盤を置き換えず、売上・継続率・収益・処理時間・CX改善に貢献。
Afinitiは、成果オーケストレーションを中心に据えたAIネイティブなコンタクトセンタープラットフォームです。同社の製品は、透明性のあるAI、コントロールグループ検証、説明可能かつ測定可能な意思決定を活用して、コンタクトセンター運用全体の測定可能な成果を改善するよう設計されています。
Afiniti Pairingは、顧客とエージェントのマッチングに特化した製品です。特許取得済みの予測AIを用いて、各顧客を望ましい成果を最も達成しやすいエージェントにマッチングし、既存のルーティングインフラを置き換えるのではなく、その枠組みの中で動作します。この製品は、インバウンド、アウトバウンド、デジタルの各インタラクションにおいて、売上、継続率、収益、処理時間、顧客体験の改善を目指すエンタープライズ向けコンタクトセンターを対象としています。
過去のインタラクションデータと成果データに基づき、各顧客を望ましい成果を達成する可能性が最も高いエージェントとマッチングする特許取得済みの予測AIを使用します。
新しいインタラクションが始まる瞬間に、現在のコンテキストと過去の成功したマッチングから学習したパターンを使って、リアルタイムで意思決定を行います。
既存のルーティングフレームワーク内で動作し、ルーティングルールと運用上の制約が適用された後の最終マッチに影響を与えます。
透明性のあるベンチマークと、ライブのコントロールグループを用いた継続的なA/Bテストにより、効果の上振れを検証し、特定の成果への影響を帰属させます。
企業のコンタクトセンターエコシステムに組み込め、システムの置き換えやエージェントの変更管理を必要とせず、既存システムの承認済みコンテキストデータを使用できます。
大規模導入におけるインバウンド、アウトバウンド、デジタルの各インタラクションチャネルをサポートします。
ライブインタラクション中の顧客とエージェントのマッチングを改善することが主な目的で、特に最終的な顧客-エージェントの組み合わせが収益、継続率、または処理時間に影響する場合にAfiniti Pairingを使用します。
既にルーティングルールと運用上の制約がある環境で、既存のスタックを置き換えずに最終マッチを改善するレイヤーが必要な場合に使用します。
チャネルをまたいで同じ成果重視のマッチングロジックが必要なインバウンド、アウトバウンド、またはデジタルのコンタクトセンター業務で使用します。
透明性のあるベンチマークとライブのコントロールグループを通じて効果を測定するため、影響の証拠をより明確に示したい組織で使用します。
規模、安定性、変化する顧客とエージェントの行動への継続的な適応が重要な、エンタープライズ導入で使用します。
Afiniti Pairingは、Afinitiの成果オーケストレーション・プラットフォームに含まれる、AI搭載の顧客-エージェントマッチング製品です。予測AIを用いて、各インタラクションで望ましい成果を達成する可能性が最も高いエージェントを選びます。
過去のインタラクションデータと成果データから学習し、新しいインタラクションが始まるとそのモデルを適用します。製品は既存のルーティングフレームワーク内で動作し、ルールと運用上の制約が適用された後の最終的なマッチングに影響を与えます。
Afiniti Pairingは既存の企業コンタクトセンター環境内で動作するよう設計されており、全面刷新は必要ありません。ソースでは、基盤となるルーティングインフラを変更せずにインテリジェンスを追加すると説明されています。
ソースによると、Afiniti Pairingは継続率、売上、収益、インタラクションあたりの収益、処理時間、業務効率、顧客体験の改善を支援できます。どの指標が最も重要かは導入形態によって異なります。
Afinitiは、透明性のあるベンチマークと継続的なA/Bテスト、そして継続的なライブコントロールグループを通じて効果を測定し、最適化されたインタラクションと最適化されていないインタラクションを比較できるようにします。