Puhelinkeskukset ovat kriittinen osa monissa yrityksissä, ja ne tarjoavat tärkeän yhteyspisteen asiakkaille ja asiakkaille. Koneoppimista on viime vuosina käytetty yhä enemmän puhelinpalvelukeskuksissa asiakaskokemuksen parantamiseksi ja toiminnan tehostamiseksi. Kun on kyse koulutustietojen keräämisestä puhelinkeskuksia varten, käytettävissä on useita menetelmiä.
- Puhelujen tallennus sisältää puhelinkeskukseen soitettujen ja sieltä tulleiden puheluiden tallentamisen, jonka avulla voidaan sitten kouluttaa koneoppimismalleja ymmärtämään keskustelujen kontekstia ja tunnistamaan yleisiä ongelmia ja trendejä.
- Puheanalytiikkaan sisältyy koneoppimisalgoritmeja, jotka analysoivat puheluissa käytettyjä sanoja ja lauseita, jolloin puhelinkeskusten johtajat voivat tunnistaa keskeisiä teemoja ja ongelmia asiakaskeskusteluissa.
- Tekstianalytiikkaan sisältyy koneoppimisen käyttäminen asiakkaiden kirjallisten vastausten analysoimiseen, kuten palautesähköpostit, sosiaalisen median viestit, chat-kopiot ja muut asiakkaiden tai potentiaalisten asiakkaiden viestit.
- Kyselyjä ja CSAT-tutkimuksia käytetään keräämään erityisiä asiakastietoja heidän kokemuksistaan puhelinkeskuksen kanssa, jolloin johtajat voivat saada arvokasta tietoa parannuskohteista.
- NPS-, eNPS- ja lippujärjestelmiä käytetään asiakastyytyväisyystietojen keräämiseen ja sellaisten trendien ja ongelmien tunnistamiseen, joihin on ehkä puututtava.
- WFO&BI on työkalupaketti, jonka avulla puhelinkeskusten johtajat voivat analysoida puhelinkeskuksen suorituskykyä koskevia tietoja ja tarjota arvokkaita näkemyksiä, joita voidaan käyttää toiminnan parantamiseen.
Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä monista tiedonkeruumenetelmistä, joita puhelinkeskuksissa nykyään käytetään, ja uusia tekniikoita ja sovelluksia ilmaantuu jatkuvasti.
Lue koko artikkeli:
