Call centra jsou kritickou součástí mnoha podniků a poskytují zásadní kontaktní místo pro zákazníky a klienty. V posledních letech se strojové učení stále více využívá v call centrech, aby pomohlo zlepšit zákaznickou zkušenost a zefektivnit provoz. Pokud jde o sběr školicích dat pro call centra, existuje několik dostupných metod.
- Nahrávání hovorů zahrnuje nahrávání hovorů uskutečněných do az call centra, které pak lze použít k trénování modelů strojového učení, aby porozuměly kontextu konverzací a identifikovaly běžné problémy a trendy.
- Analýza řeči zahrnuje algoritmy strojového učení, které analyzují slova a fráze používané při hovorech, což umožňuje manažerům call center identifikovat klíčová témata a problémy v konverzacích se zákazníky.
- Analýza textu zahrnuje použití strojového učení k analýze písemných odpovědí od zákazníků, jako jsou e-maily poskytnuté zpětnou vazbou, příspěvky na sociálních sítích, přepisy chatů a další komunikace od zákazníků nebo potenciálních zákazníků.
- Průzkumy a průzkumy CSAT se používají ke sběru konkrétních zákaznických dat o jejich zkušenostech s call centrem, což manažerům umožňuje získat cenné poznatky o oblastech, které je třeba zlepšit.
- Systémy NPS, eNPS a ticketing se používají ke sběru dat o spokojenosti zákazníků a pomáhají identifikovat trendy a problémy, které může být potřeba řešit.
- WFO&BI je sada nástrojů, která umožňuje manažerům call center analyzovat data o výkonu call centra a poskytuje cenné poznatky, které lze použít ke zlepšení provozu.
To je jen několik příkladů mnoha metod sběru dat používaných v dnešních call centrech, přičemž se neustále objevují nové techniky a aplikace.
Přečtěte si celý článek zde:
