コール センターは、多くのビジネスの重要な部分であり、顧客やクライアントに重要な連絡先を提供します。 近年、機械学習はコール センターでますます使用され、カスタマー エクスペリエンスの向上と業務の合理化に役立てられています。 コール センターのトレーニング データの収集に関しては、いくつかの方法があります。
- 通話の録音には、コール センターとの間で行われる通話の録音が含まれます。これを使用して機械学習モデルをトレーニングし、会話のコンテキストを理解し、一般的な問題や傾向を特定できます。
- 音声分析には、通話で使用される単語やフレーズを分析するための機械学習アルゴリズムが含まれており、コール センターのマネージャーは、顧客の会話の主要なテーマや問題を特定できます。
- テキスト分析では、機械学習を使用して、フィードバックによって提供された電子メール、ソーシャル メディアの投稿、チャットのトランスクリプト、および顧客や見込み客からのその他のコミュニケーションなど、顧客からの書面による応答を分析します。
- 調査と CSAT 調査は、コール センターでの経験に関する特定の顧客データを収集するために使用され、マネージャーは改善が必要な領域について貴重な洞察を得ることができます。
- NPS、eNPS、および発券システムは、顧客満足度に関するデータを収集し、対処が必要な傾向や問題を特定するために使用されます。
- WFO&BI は、コール センター マネージャーがコール センターのパフォーマンスに関するデータを分析できるようにする一連のツールであり、運用の改善に使用できる貴重な洞察を提供します。
これらは、今日のコール センターで使用されている多くのデータ収集方法のほんの一例に過ぎず、新しい技術やアプリケーションが絶えず出現しています。
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