1. Overview (Nền tảng dự án)

H Company (công ty con tài chính khu vực Canada) đã vận hành trung tâm tư vấn Dealer và Customer bằng hệ thống on-premise dựa trên Cisco·NICE.

Tuy nhiên, do lão hóa hệ thống, độ phức tạp vận hành, và vấn đề tách biệt kênh, hiệu quả vận hành trung tâm tư vấn đã giảm dần, và công ty đã tiến hành dự án chuyển đổi AICC tập trung vào Amazon Connect để tích hợp toàn bộ chi nhánh Bắc Mỹ dựa trên đám mây.

Đặc biệt, mục tiêu chính là tích hợp luồng tư vấn Dealer·Customer tập trung vào Salesforce, và cải thiện cả hiệu quả vận hành và chất lượng tư vấn bằng cách triển khai dự báo vận hành dựa trên AI (WFM) và gọi đi tự động (PDS).

2. Challenge (Định nghĩa vấn đề)

• Lão hóa điện thoại mềm Cisco và kém hiệu quả vận hành do tách biệt kênh giọng nói/vé/thông tin khách hàng

• Độ phức tạp tích hợp hệ thống cốt lõi tăng lên do đặc thù ngành tài chính như ngân hàng·công ty thẻ·VAN

• Thiếu hệ thống dự báo bố trí nhân lực thích hợp trong trung tâm tư vấn quy mô khoảng 250 người

• Tự động hóa vận hành chiến dịch Outbound không đầy đủ → Hạn chế trong cải thiện tỷ lệ phản hồi·chuyển đổi

• Khó quản lý tích hợp mặc dù đặc điểm tư vấn của Dealer và Customer khác nhau

3. Solution (Giải pháp)

• Cisco Jabber → Amazon Connect Tái cấu trúc cấu trúc Softphone
  Chúng tôi đã thiết kế riêng biệt luồng tư vấn dành riêng cho Dealer·dành riêng cho Customer để cải thiện hiệu quả vận hành và chất lượng.

• Xây dựng môi trường tư vấn tích hợp dựa trên Amazon Connect + Salesforce
  Chúng tôi đã cấu hình để thông tin khách hàng·lịch sử tư vấn·thông tin tài khoản được kết nối tự động trong quá trình tư vấn thông qua tích hợp Salesforce CTI.

• Triển khai tích hợp thời gian thực với hệ thống cốt lõi tài chính
  Chúng tôi đã tích hợp các API nội bộ của ngân hàng·thẻ·VAN với Connect và Salesforce để hỗ trợ tư vấn chuyên biệt về tài chính như xác minh khách hàng thời gian thực, truy vấn giao dịch, xác nhận trạng thái.

• Triển khai dự báo WFM dựa trên AI/ML và lập lịch
  Mô hình ML thực hiện dự báo lượng gọi đến·tính toán nhân lực thích hợp dựa trên mô hình tư vấn để giảm nhân lực dư thừa và tối ưu hóa chi phí vận hành.

• Tự động hóa Outbound dựa trên Predictive Dialer(PDS)
  Chúng tôi đã nâng cao tỷ lệ kết nối khách hàng bằng cách sử dụng bộ quay số dự báo (PDS) áp dụng thuật toán dựa trên ML, và cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành chiến dịch.

4. Result (Kết quả)

• Nâng cao vận hành dự báo dựa trên WFM → Tiết kiệm chi phí vận hành
  Dự báo nhân lực chính xác và lập lịch đã giảm nhân lực dư thừa và cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành.

• Xây dựng hệ thống vận hành hai chiều Dealer/Customer
  Cấu hình luồng tư vấn phù hợp với tính chất công việc đã cải thiện cả tốc độ xử lý·chất lượng.

• Tự động hóa Outbound và cải thiện tỷ lệ phản hồi
  Triển khai PDS đã tăng năng suất tư vấn viên và nâng cao tỷ lệ phản hồi·chuyển đổi Outbound.

• Tích hợp Salesforce để tăng cường chất lượng tư vấn và trải nghiệm khách hàng
  Khả năng truy vấn ngay lập tức lịch sử khách hàng·tài khoản·thông tin sản phẩm trong quá trình tư vấn đã cho phép tư vấn tài chính chính xác hơn và được cá nhân hóa.