Шайп - TechUnwrapped

Максимальне використання машинного навчання в кол-центрах: 8 найкращих методів збору даних

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:

https://techunwrapped.com/improving-call-center-performance-with-machine-learning-the-most-effective-data-collection-methods/

Соціальна Поділитися

Давайте сьогодні обговоримо ваші вимоги до даних для навчання AI.