هوش مصنوعی در کال سنتر را نمی توان نادیده گرفت

هوش مصنوعی در قلب تحول مراکز تماس: نقشه راهی برای آینده هوشمند خدمات مشتری

از مرکز تماس سنتی تا مرکز تعامل هوشمند، نقش هوش مصنوعی در کال سنتر

مراکز تماس، که زمانی تنها یک واحد عملیاتی برای پاسخگویی به تماس‌های ورودی بودند، اکنون به قلب تپنده استراتژی ارتباط با مشتری در هر سازمانی تبدیل شده‌اند. با این حال، این مراکز در عصر دیجیتال با چالش‌های فزاینده‌ای نظیر زمان انتظار طولانی، فرسودگی شغلی اپراتورها و افزایش هزینه‌های عملیاتی دست و پنجه نرم می‌کنند.^۱ در این میان، ظهور هوش مصنوعی (AI) نه صرفاً به عنوان یک ابزار جدید، بلکه به عنوان یک کاتالیزور قدرتمند برای بازتعریف کل اکوسیستم خدمات مشتری مطرح شده است.^۱ این فناوری می‌تواند وظایف تکراری را خودکار کند، فرآیندها را بهینه سازد و امکان تمرکز نیروی انسانی بر روی تعاملات معنادار و پیچیده را فراهم آورد.^۳

این گزارش تحلیلی، با هدف ارائه یک چشم‌انداز جامع و راهبردی، به بررسی تأثیرات هوش مصنوعی بر ابعاد مختلف مراکز تماس می‌پردازد. در ادامه، ابتدا تأثیرات سه‌گانه این فناوری بر کارایی، تجربه مشتری و تجربه کارشناس تشریح خواهد شد. سپس، کاربردهای عملی و کلیدی هوش مصنوعی مورد بحث قرار گرفته و آینده این صنعت در قالب یک مدل همزیستی میان انسان و ماشین ترسیم می‌شود. در نهایت، با بررسی رویکردهای جهانی و درس‌های آموخته از کشورهای پیشرو، یک نقشه راه واقع‌بینانه و عملی برای پیاده‌سازی موفق این فناوری در اکوسیستم کسب‌وکار ایران ارائه خواهد شد.

بخش اول: تأثیرات سه‌گانه هوش مصنوعی بر اکوسیستم کال سنتر

هوش مصنوعی با اتوماسیون وظایف اداری و زمان‌بر، بهبود عملکرد کلی و ارائه تجربه‌ای بهتر برای مشتریان، تأثیری چندوجهی بر مراکز تماس دارد.^۵ این تأثیرات را می‌توان در سه محور اصلی بررسی کرد.

۱.۱. کارایی و کاهش هزینه‌ها: از اتوماسیون تا بهینه‌سازی منابع

یکی از بارزترین مزایای هوش مصنوعی، توانایی آن در خودکارسازی وظایف روتین و تکراری است. این فناوری می‌تواند به طور خودکار به پرسش‌های متداول (FAQ) پاسخ دهد، مکالمات تلفنی را رونویسی (Transcription) کند و اطلاعات را در سیستم‌های مربوطه ثبت نماید.^۳ این اتوماسیون، به کاهش قابل توجه هزینه‌های عملیاتی منجر می‌شود.^۱ با واگذاری این وظایف به هوش مصنوعی، کارشناسان انسانی آزاد می‌شوند تا مهارت‌های خود را بر روی مسائل پیچیده‌تر و باارزش‌تر متمرکز کنند، که این امر به افزایش کارایی کلی تیم کمک می‌کند.^۴

این روند تنها یک کاهش ساده در نیروی انسانی یا هزینه نیست، بلکه به یک زنجیره بهبود عمیق‌تر منتهی می‌شود. اتوماسیون وظایف تکراری، به طور مستقیم به کاهش میانگین زمان رسیدگی به هر تماس (AHT) و افزایش نرخ حل مشکل در تماس اول (FCR) می‌انجامد.^۱۰ کاهش AHT و افزایش FCR به معنای پاسخگویی سریع‌تر به تعداد بیشتری از مشتریان با همان منابع است، که خود به کاهش هزینه‌ها و افزایش ظرفیت عملیاتی می‌انجامد. بنابراین، هوش مصنوعی با بهینه‌سازی فرآیندها، به جای حذف نیروی کار، نقش آن‌ها را از یک پاسخگوی ساده به یک حل‌کننده مشکل ارتقاء می‌دهد. این تحول نشان می‌دهد که AI جایگزین انسان نیست، بلکه ابزاری برای توانمندسازی و افزایش ارزش‌آفرینی اوست.

۱.۲. ارتقاء تجربه مشتری (CX): شخصی‌سازی و پاسخگویی بی‌وقفه

رضایت مشتری، به عنوان یکی از مهم‌ترین معیارهای موفقیت، به شدت تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار می‌گیرد.^۷ سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند خدمات مشتریان را به صورت ۲۴ ساعته و در تمام ایام هفته ارائه دهند، که این امر زمان انتظار را به شدت کاهش می‌دهد و دسترسی مشتریان به خدمات را تضمین می‌کند.^۱ علاوه‌براین، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های گذشته مشتری، قادر به شخصی‌سازی تعاملات و ارائه راه‌حل‌های هدفمند است.^۱ این رویکرد شخصی‌سازی‌شده، حس ارتباط و ارزش را در مشتری تقویت می‌کند.

یک تفاوت کلیدی میان سیستم‌های پاسخ صوتی تعاملی (IVR) سنتی و هوش مصنوعی مکالمه‌گر (Conversational AI) وجود دارد. در حالی که IVRهای قدیمی با فرآیندهای سفت و سخت و منوهای طولانی، منجر به نارضایتی مشتری می‌شدند ^۲، هوش مصنوعی با قابلیت پردازش زبان طبیعی (NLP)، مکالمات انسانی را درک کرده و تجربه‌ای روان و شبیه به انسان ارائه می‌دهد که در نهایت به افزایش رضایت مشتری می‌انجامد.^۱۲ این فناوری، پارادوکس نارضایتی ناشی از اتوماسیون را با ارائه تعاملاتی هوشمندانه و شخصی‌سازی‌شده حل می‌کند.

۱.۳. بهبود تجربه کارشناس (EX): از فرسودگی تا توانمندسازی

مراکز تماس به دلیل مواجهه مداوم کارشناسان با تماس‌های تکراری و پرتنش، محیط‌های کاری پرچالشی محسوب می‌شوند و نرخ جابجایی نیروی کار در آن‌ها بالاست.^۲ هوش مصنوعی با خودکارسازی این تماس‌های روتین، بار کاری را کاهش داده و به کارشناسان اجازه می‌دهد تا بر روی تعاملات پیچیده‌تر و معنادار تمرکز کنند.^۸ این امر به طور مستقیم به کاهش فرسودگی شغلی و افزایش رضایت کارشناسان منجر می‌شود.

همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک دستیار هوشمند (Agent Assist) عمل کند. این ابزار با ارائه پیشنهادهای پاسخ، خلاصه‌سازی مکالمات و دسترسی سریع به اطلاعات مشتری بر روی صفحه نمایش، به کارشناسان کمک می‌کند تا با سرعت و اطمینان بیشتری به مسائل پاسخ دهند.^۱ این توانمندسازی، تنها به بهبود عملکرد کارشناس منجر نمی‌شود، بلکه به یک زنجیره سودآور در بلندمدت ختم می‌شود: کاهش فرسودگی شغلی، نرخ جابجایی نیروی انسانی را کاهش می‌دهد ^۲ و به دنبال آن، هزینه‌های سنگین استخدام، آموزش و جایگزینی نیروهای جدید نیز به میزان چشمگیری کاهش می‌یابد.^۶ این نشان می‌دهد سرمایه‌گذاری بر روی تجربه کارشناس، یک سرمایه‌گذاری استراتژیک برای موفقیت پایدار کسب‌وکار است.

بخش دوم: کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی: از ربات‌های مکالمه‌گر تا تحلیل‌های پیش‌بینانه

هوش مصنوعی در مراکز تماس، کاربردهای متنوعی دارد که هر یک به شکلی به بهبود فرآیندها و افزایش کارایی کمک می‌کنند.

۲.۱. دستیاران مجازی و چت‌بات‌های مکالمه‌گر

این ابزارها با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، مکالمات انسانی را درک می‌کنند و به پرسش‌های متداول، عیب‌یابی‌های اولیه و حتی انجام تراکنش‌های ساده پاسخ می‌دهند.^۱ چت‌بات‌ها به طور ۲۴ ساعته فعال هستند و می‌توانند بدون نیاز به اپراتور انسانی، خدمات اولیه را ارائه کنند.^۹ این فناوری نه تنها زمان انتظار را کاهش می‌دهد، بلکه بار کاری کارشناسان را برای تمرکز بر مسائل پیچیده‌تر کم می‌کند.^۱

۲.۲. مسیریابی هوشمند تماس‌ها (Intelligent Routing)

سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند تماس‌ها را بر اساس موضوع، زبان، احساسات مشتری یا حتی سوابق تعاملات قبلی، به مناسب‌ترین کارشناس یا بخش منتقل کنند.^۱۱ این فناوری، با اطمینان از اینکه مشتری از همان ابتدا به فرد صحیح متصل می‌شود، زمان انتظار را به شدت کاهش داده و نرخ حل مشکل در اولین تماس (FCR) را بهبود می‌بخشد.^۱۱

۲.۳. تحلیل گفتار و احساسات (Speech & Sentiment Analytics)

این ابزارها مکالمات ضبط‌شده را به متن تبدیل می‌کنند ^۵ و با تحلیل لحن، احساسات و کلمات کلیدی، بینش‌های ارزشمندی را استخراج می‌نمایند.^۱۲ این تحلیل‌ها برای پایش کیفیت عملکرد کارشناسان، شناسایی ریشه‌ای شکایات و حتی اصلاح فرآیندها یا محصولات به کار می‌روند.^۱ کاربرد این فناوری تنها به تحلیل پس از تماس محدود نمی‌شود. تحلیل احساسات می‌تواند در زمان واقعی، نارضایتی مشتری را تشخیص دهد و به صورت خودکار تماس را به یک مدیر یا کارشناس مجرب‌تر ارجاع دهد.^۹ این رویکرد پیشگیرانه، به جای واکنشی، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا قبل از تبدیل شدن نارضایتی به یک شکایت رسمی، مشکل را برطرف کنند.

۲.۴. اتوماسیون فرآیندهای پشتیبانی (Back-office Automation)

هوش مصنوعی فرآیندهای اداری پس از تماس را نیز خودکار می‌کند، مانند خلاصه‌سازی خودکار مکالمات (After-call summaries)، برنامه‌ریزی پیگیری‌ها و به‌روزرسانی پایگاه دانش.^۴ این اتوماسیون، زمان‌های اداری (Wrap-up Time) را کاهش داده، دقت در ثبت اطلاعات را افزایش می‌دهد و بهره‌وری کارشناسان را به شکل قابل توجهی بهبود می‌بخشد.^۴

استفاده از این فناوری‌ها نتایج ملموس و قابل اندازه‌گیری را به همراه دارد. به عنوان مثال، برخی آمارها از کاهش میانگین زمان رسیدگی به تماس تا ۵۰٪، افزایش نرخ رضایت مشتری (CSAT) تا ۲۷٪ و کاهش هزینه‌های عملیاتی تا ۶۰٪ حکایت دارند.^۸ این داده‌ها نشان می‌دهند که پیاده‌سازی هوش مصنوعی، یک سرمایه‌گذاری مالی سودآور در بلندمدت است.

بخش سوم: آینده کال سنتر: مدل همزیستی انسان و ماشین

بحث پیرامون آینده مراکز تماس با هوش مصنوعی اغلب با این نگرانی همراه است که آیا این فناوری جایگزین نیروی انسانی خواهد شد یا خیر.

۳.۱. فراتر از جایگزینی: مدل هیبریدی و هم‌افزایی

شواهد موجود نشان می‌دهد که هوش مصنوعی به طور کامل جایگزین کارشناسان انسانی نخواهد شد.^۸ دلیل اصلی این امر، ناتوانی هوش مصنوعی در تقلید از هوش هیجانی، همدلی و توانایی حل مسائل پیچیده و غیرساخت‌یافته است.^۸ مشتریان در مواجهه با مشکلات حساس یا پیچیده، همچنان ترجیح می‌دهند با یک انسان صحبت کنند.^۴

در نتیجه، آینده مراکز تماس در یک مدل هیبریدی و ترکیبی نهفته است، جایی که هوش مصنوعی وظایف روتین و زمان‌بر را مدیریت می‌کند و کارشناسان انسانی بر تعاملات با ارزش بالا و مسائل نیازمند هوش هیجانی تمرکز می‌کنند.^۱ در این مدل، نقش کارشناسان از یک پاسخگوی ساده به یک “مشاور”، “حل‌کننده مشکل” و “مدیر ارتباطات انسانی” ارتقاء می‌یابد.

۳.۲. تحول مرکز تماس از مرکز هزینه به مرکز درآمد

هوش مصنوعی با تبدیل داده‌های خام مکالمات به بینش‌های استراتژیک، نقش مرکز تماس را به طور بنیادین تغییر می‌دهد.^۱ با تحلیل گسترده داده‌ها، AI می‌تواند الگوها و نیازهای مشتریان را شناسایی کرده و فرصت‌های فروش، فروش مکمل (Cross-sell) و فروش بالاتر (Upsell) را به صورت خودکار یا با پیشنهاد به کارشناسان، آشکار سازد.^۴ این قابلیت، مرکز تماس را از یک واحد صرفاً عملیاتی به یک مرکز هوشمند و داده‌محور تبدیل می‌کند که به طور مستقیم به رشد درآمد سازمان کمک می‌نماید.

علاوه‌براین، هوش مصنوعی با رویکرد فعالانه (Proactive)، مسائل بالقوه را پیش‌بینی کرده و قبل از تبدیل شدن آن‌ها به شکایت، راه‌حل ارائه می‌دهد.^۹ این تحول بنیادین در جایگاه سازمانی کال سنتر، نشان می‌دهد که ترس از نابودی مشاغل یک دیدگاه سطحی است و در واقع، هوش مصنوعی ارزش استراتژیک این واحد را برای کسب‌وکار افزایش می‌دهد.

بخش چهارم: درس‌های آموخته از کشورهای پیشرو: ژاپن در مقابل آمریکا

بررسی رویکردهای جهانی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مراکز تماس، درس‌های ارزشمندی را برای سازمان‌های ایرانی به همراه دارد.

۴.۱. مقایسه رویکردها: تفاوت‌های فرهنگی و استراتژیک

استراتژی‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مراکز تماس در دو کشور پیشرو، یعنی ایالات متحده و ژاپن، تفاوت‌های قابل توجهی دارد.^۱۷ در حالی که شرکت‌های آمریکایی رویکردی محتاطانه و تدریجی را در پیش گرفته‌اند، شرکت‌های ژاپنی با رویکردی تهاجمی و شتاب‌زده به سوی این فناوری حرکت می‌کنند.^۱۷

دلیل اصلی این تفاوت‌ها در چالش‌های اقتصادی هر کشور ریشه دارد. شرکت‌های آمریکایی با افزایش هزینه‌های زنجیره تأمین مواجه هستند، در حالی که شرکت‌های ژاپنی با کمبود شدید نیروی انسانی برای مراکز تماس خود روبرو هستند.^۱۷ علاوه‌براین، نگرش فرهنگی مشتریان نیز در این تفاوت‌ها نقش دارد. در آمریکا، بسیاری از مشتریان از شکایت کردن اجتناب می‌کنند، زیرا معتقدند این کار بی‌فایده است.^۱۷ در مقابل، در ژاپن، عدم شکایت به دلیل زحمت و اصطکاک فرآیند خدمات است.^۱۷ این تفاوت در رفتار مشتری، شرکت‌های ژاپنی را وادار کرده است تا با استفاده از هوش مصنوعی، فرآیندهای خدمات مشتری را روان‌تر و مؤثرتر سازند.

ژاپن از مدل “شکست سریع و بهبود مستمر” برای پیاده‌سازی استفاده می‌کند و از “داستان‌گویی” به عنوان یک ورودی داده برای آموزش هوش مصنوعی بهره می‌برد.^۱۷ این رویکرد به AI امکان می‌دهد تا شخصیت و ارزش‌های برند را درک کند و پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد.^۱۷

۴.۲. مطالعات موردی جهانی

مطالعات موردی از شرکت‌های پیشرو، موفقیت‌های هوش مصنوعی را به خوبی نمایان می‌سازد. به عنوان مثال، شرکت Salesforce ژاپن با همکاری فوجیتسو یک پلتفرم یکپارچه AI-محور را توسعه داد که با تحلیل سوابق مشتریان از طریق CRM، به کارشناس قدرت می‌دهد تا در لحظه تصمیم‌گیری کند.^۱۷ این سیستم به کارشناسان انسانی امکان می‌دهد تا به طور خودکار حمل و نقل برگشت کالا را تسریع کرده و هزینه‌ها را لغو کنند.^۱۷

نمونه دیگر، شرکت NTT Marketing Act ProCX در ژاپن است که از هوش مصنوعی برای پیشگیری از مشکلات مشتریان به جای مدیریت شکایات استفاده می‌کند.^۱۷ این رویکرد، بازدهی سرمایه (ROI) ۱۰ تا ۲۰ برابر بالاتری نسبت به مدیریت شکایات پس از وقوع دارد. این مطالعات موردی نشان می‌دهد که موفقیت در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، تنها به فناوری مربوط نیست، بلکه به استراتژی‌های مدیریتی جدیدی مانند توانمندسازی کارمندان و اتخاذ رویکردهای پیشگیرانه وابسته است.

بخش پنجم: نقشه راه برای ایران: فرصت‌ها و چالش‌ها

برای بهره‌گیری از پتانسیل هوش مصنوعی در اکوسیستم مراکز تماس ایران، لازم است تا وضعیت فعلی، چالش‌ها و فرصت‌ها به دقت مورد بررسی قرار گیرد و یک نقشه راه عملی ترسیم شود.

۵.۱. وضعیت فعلی و آمادگی اکوسیستم ایران

بر اساس گزارش‌های بین‌المللی، جایگاه ایران در شاخص آمادگی برای فناوری‌های پیشرو در سال ۲۰۲۳ در رتبه ۷۵ جهان قرار دارد.^۱۸ هرچند این رتبه نشان‌دهنده پتانسیل و رشد در مقایسه با سال‌های گذشته است، اما در مقایسه با کشورهایی مانند ترکیه (۵۳) و عربستان (۴۷) پایین‌تر است.^۱۸ با این حال، ایران دارای نقاط قوت قابل توجهی است، از جمله وجود نیروی انسانی متخصص در تحقیق و توسعه و همچنین شرکت‌های دانش‌بنیان فعال در زمینه پردازش زبان طبیعی فارسی و پردازش گفتار.^۱۹ این شرکت‌ها قادر به ارائه ابزارهای پایه برای توسعه هوش مصنوعی بومی هستند.

با وجود این توانمندی‌ها، استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت خدمات مشتریان ایران هنوز به صورت فراگیر نیست.^۱۵ این امر نشان‌دهنده یک شکاف بین بخش آکادمیک/توسعه و بخش صنعتی/کاربردی است. چالش‌های اصلی شامل عدم وجود زیرساخت‌های یکپارچه و داده‌های باکیفیت و ساختارمند است که برای عملکرد مؤثر هوش مصنوعی ضروری هستند.^۲۰

۵.۲. مطالعات موردی بومی: تجربه ایران کیش

نمونه موفق پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران را می‌توان در تجربه مرکز تماس ایران کیش مشاهده کرد.^۲۱ این شرکت استفاده از هوش مصنوعی را با اهداف مشخصی آغاز کرده است:

• پاسخگویی به تماس‌ها: استفاده از یک “ربات هوشمند” برای پاسخگویی به تماس‌های ورودی بیشتر و کاهش بار کاری نیروی انسانی.

• تضمین کیفیت (QA): استفاده از هوش مصنوعی برای شنود تمام مکالمات و امتیازدهی خودکار به آن‌ها.

• تمرکز پرسنل: با کاهش تماس‌های روتین، پرسنل می‌توانند بر روی “تماس‌های رضایت‌سنجی” (Happy Call) تمرکز بیشتری داشته باشند.^۲۱

نتایج اولیه این پیاده‌سازی شامل بهبود سطح خدمات (SLA)، افزایش رضایت مشتری و هدف‌گذاری برای حل ۹۰٪ مشکلات در تماس اول است.^۲۱ این نمونه بومی نشان می‌دهد که بهترین راه برای شروع در ایران، اتخاذ رویکردی مرحله‌ای و هدفمند است. شروع با پروژه‌های کوچک و قابل اندازه‌گیری، ریسک را کاهش داده و نتایج ملموسی ایجاد می‌کند که می‌تواند سرمایه‌گذاری‌های بعدی را توجیه کند.

۵.۳. نقشه راه استراتژیک برای پیاده‌سازی در ایران

پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی نیازمند یک نقشه راه جامع و مرحله‌ای است:

• مرحله اول: آماده‌سازی زیرساخت و داده:

  • حاکمیت داده (Data Governance): سازمان‌ها باید ابتدا داده‌های خود را جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و ساختارمند کنند.^۱۶ بدون داده‌های باکیفیت، ابزارهای هوش مصنوعی کارایی نخواهند داشت.

  • انتخاب پلتفرم بومی: همکاری با شرکت‌های دانش‌بنیان داخلی که در زمینه پردازش زبان فارسی تخصص دارند، از اهمیت بالایی برخوردار است تا راهکارهای هوش مصنوعی با نیازهای بومی سازگار باشند.^۱۵

• مرحله دوم: پایلوت و بهینه‌سازی:

  • شروع با پروژه‌های کوچک: پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مقیاس کوچک برای وظایف مشخص و قابل اندازه‌گیری (مانند اجرای چت‌بات برای پاسخ به FAQ).¹⁰

  • اندازه‌گیری و بهینه‌سازی: پایش مستمر شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) مانند AHT، FCR و CSAT در طول دوره پایلوت برای اطمینان از دستیابی به اهداف.^۱۰

• مرحله سوم: توسعه و یکپارچه‌سازی کامل:

  • یکپارچه‌سازی در کل اکوسیستم: گسترش و یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در تمام فرآیندهای سازمان.^۱۶

  • آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی: هوش مصنوعی باید به عنوان یک ابزار توانمندساز برای کارکنان معرفی شود، نه یک تهدید.^۲۰ ارائه آموزش‌های لازم به کارشناسان برای کار با ابزارهای هوشمند جدید، یک الزام کلیدی برای موفقیت است.

بزرگترین چالش در ایران ممکن است نه فناوری، بلکه آمادگی فرهنگی و سازمانی باشد.^۲۰ مقاومت کارکنان در برابر تغییر و عدم پذیرش هوش مصنوعی به عنوان یک عامل تحول‌آفرین توسط تیم رهبری، می‌تواند پروژه‌ها را با شکست مواجه کند. بنابراین، هر نقشه راهی باید با یک استراتژی جامع برای مدیریت تغییر سازمانی همراه باشد.

نتیجه‌گیری و چشم‌انداز نهایی

هوش مصنوعی، تحولی اجتناب‌ناپذیر در صنعت خدمات مشتریان است که پتانسیل بازتعریف کامل مراکز تماس را دارد. این فناوری با افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها، ارتقاء تجربه مشتری و بهبود محیط کاری کارشناسان، به یک متحد استراتژیک برای سازمان‌ها تبدیل شده است.^۱

با وجود چالش‌های زیرساختی و فرهنگی در ایران، آینده مراکز تماس روشن به نظر می‌رسد. با الهام از رویکردهای مرحله‌ای و هدفمند نمونه‌های موفق بومی، سازمان‌های ایرانی می‌توانند با تمرکز بر سه ستون اصلی، این تحول را مدیریت کنند: ۱. آماده‌سازی زیرساخت داده و حاکمیت داده‌ها، ۲. همکاری با شرکت‌های دانش‌بنیان داخلی برای توسعه راهکارهای بومی، و ۳. توانمندسازی نیروی انسانی به عنوان موتور اصلی ارزش‌آفرینی.

با اتخاذ یک استراتژی هوشمندانه و تدریجی، مراکز تماس در ایران می‌توانند از یک مرکز صرفاً عملیاتی و پرهزینه، به یک موتور محرک برای رشد، نوآوری و ایجاد ارزش پایدار تبدیل شوند. این چشم‌انداز، نه تنها بقای کسب‌وکارها را در بازار رقابتی تضمین می‌کند، بلکه سطح خدمات و رضایت مشتریان را به سطحی جدید ارتقاء خواهد داد.