Колл-центры являются важной частью многих предприятий, обеспечивая важную точку контакта для клиентов и клиентов. В последние годы машинное обучение все чаще используется в колл-центрах для улучшения качества обслуживания клиентов и оптимизации операций. Когда дело доходит до сбора обучающих данных для колл-центров, есть несколько доступных методов.
- Запись звонков включает в себя запись звонков, сделанных в колл-центр и из него, которые затем можно использовать для обучения моделей машинного обучения для понимания контекста разговоров и выявления общих проблем и тенденций.
- Речевая аналитика использует алгоритмы машинного обучения для анализа слов и фраз, используемых в звонках, что позволяет менеджерам колл-центров выявлять ключевые темы и проблемы в разговорах с клиентами.
- Текстовая аналитика включает в себя использование машинного обучения для анализа письменных ответов от клиентов, таких как электронные письма с отзывами, сообщения в социальных сетях, стенограммы чатов и другие сообщения от клиентов или потенциальных клиентов.
- Опросы и опросы CSAT используются для сбора конкретных данных клиентов об их опыте работы с колл-центром, что позволяет менеджерам получить ценную информацию о областях, требующих улучшения.
- NPS, eNPS и системы тикетов используются для сбора данных об удовлетворенности клиентов и помогают выявлять тенденции и проблемы, которые, возможно, необходимо решить.
- WFO&BI — это набор инструментов, который позволяет менеджерам колл-центров анализировать данные о производительности колл-центров, предоставляя ценную информацию, которую можно использовать для улучшения операций.
Это всего лишь несколько примеров многих методов сбора данных, используемых сегодня в центрах обработки вызовов, при этом постоянно появляются новые методы и приложения.
Читайте полный текст статьи здесь:
