Call center są kluczową częścią wielu firm, zapewniając kluczowy punkt kontaktowy dla klientów i klientów. W ostatnich latach uczenie maszynowe jest coraz częściej wykorzystywane w call center w celu poprawy obsługi klienta i usprawnienia operacji. Jeśli chodzi o zbieranie danych szkoleniowych dla call center, dostępnych jest kilka metod.
- Nagrywanie rozmów obejmuje nagrywanie rozmów przychodzących i wychodzących z call center, które następnie można wykorzystać do trenowania modeli uczenia maszynowego w celu zrozumienia kontekstu konwersacji oraz identyfikacji typowych problemów i trendów.
- Analiza mowy obejmuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy słów i fraz używanych w rozmowach, umożliwiając menedżerom call center identyfikację kluczowych tematów i problemów w rozmowach z klientami.
- Analityka tekstowa obejmuje wykorzystanie uczenia maszynowego do analizy pisemnych odpowiedzi od klientów, takich jak e-maile z opiniami, posty w mediach społecznościowych, transkrypcje czatów i inne komunikaty od klientów lub potencjalnych klientów.
- Ankiety i ankiety CSAT służą do zbierania konkretnych danych klientów na temat ich doświadczeń z call center, umożliwiając menedżerom uzyskanie cennych informacji na temat obszarów wymagających poprawy.
- NPS, eNPS i systemy biletowe służą do zbierania danych na temat zadowolenia klientów i pomagają identyfikować trendy i problemy, które mogą wymagać rozwiązania.
- WFO&BI to zestaw narzędzi, które pozwalają menedżerom call center analizować dane dotyczące wydajności call center, dostarczając cennych informacji, które można wykorzystać do usprawnienia operacji.
To tylko kilka przykładów z wielu metod gromadzenia danych stosowanych obecnie w centrach obsługi telefonicznej, przy stale pojawiających się nowych technikach i aplikacjach.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
