Кол-центри є важливою частиною багатьох компаній, забезпечуючи важливу точку контакту для клієнтів і клієнтів. В останні роки машинне навчання все частіше використовується в кол-центрах, щоб допомогти покращити взаємодію з клієнтами та оптимізувати роботу. Коли справа доходить до збору навчальних даних для кол-центрів, існує кілька доступних методів.
- Запис дзвінків передбачає запис дзвінків до кол-центру та з нього, який потім можна використовувати для навчання моделей машинного навчання розумінню контексту розмов і виявлення загальних проблем і тенденцій.
- Аналітика мовлення включає в себе алгоритми машинного навчання для аналізу слів і фраз, які використовуються під час дзвінків, що дозволяє менеджерам кол-центру визначати ключові теми та проблеми в розмовах клієнтів.
- Текстова аналітика передбачає використання машинного навчання для аналізу письмових відповідей клієнтів, таких як електронні листи з відгуками, публікації в соціальних мережах, стенограми чатів та інші повідомлення від клієнтів або потенційних клієнтів.
- Опитування та опитування CSAT використовуються для збору конкретних даних клієнтів про їхній досвід роботи з кол-центром, що дозволяє менеджерам отримати цінну інформацію про сфери, які потребують вдосконалення.
- NPS, eNPS і системи продажу квитків використовуються для збору даних про задоволеність клієнтів і допомагають визначити тенденції та проблеми, які, можливо, потрібно вирішити.
- WFO&BI — це набір інструментів, який дозволяє менеджерам кол-центру аналізувати дані про продуктивність кол-центру, надаючи цінну інформацію, яку можна використовувати для покращення роботи.
Це лише кілька прикладів із багатьох методів збору даних, які сьогодні використовуються в кол-центрах із постійною появою нових методів і застосувань.
Прочитайте повну статтю тут: