A call centerek számos vállalkozás kritikus részét képezik, kulcsfontosságú kapcsolati pontot biztosítva az ügyfelek és az ügyfelek számára. Az elmúlt években a gépi tanulást egyre gyakrabban alkalmazzák a call centerekben az ügyfélélmény javítása és a műveletek egyszerűsítése érdekében. Ha a call centerek képzési adatait gyűjtjük, számos módszer áll rendelkezésre.
- A hívásrögzítés magában foglalja a call centerbe érkező és onnan érkező hívások rögzítését, amelyek azután gépi tanulási modellek betanítására használhatók a beszélgetések kontextusának megértéséhez, valamint a gyakori problémák és trendek azonosításához.
- A beszédelemzés gépi tanulási algoritmusokat tartalmaz a hívásokban használt szavak és kifejezések elemzésére, lehetővé téve a call center-menedzserek számára, hogy azonosítsák a kulcsfontosságú témákat és problémákat az ügyfelekkel folytatott beszélgetésekben.
- A szövegelemzés magában foglalja a gépi tanulást az ügyfelek írásos válaszainak elemzésére, mint például a visszajelzést kapott e-mailek, közösségi média bejegyzések, csevegési átiratok és az ügyfelektől vagy potenciális ügyfelektől érkező egyéb kommunikációk.
- A felmérések és a CSAT-felmérések arra szolgálnak, hogy konkrét ügyféladatokat gyűjtsenek a telefonos ügyfélszolgálattal kapcsolatos tapasztalataikról, így a vezetők értékes betekintést nyerhetnek a fejlesztendő területekbe.
- Az NPS-t, az eNPS-t és a jegyértékesítő rendszereket arra használják, hogy adatokat gyűjtsenek a vevői elégedettségről, és segítsenek azonosítani azokat a trendeket és problémákat, amelyekkel esetleg foglalkozni kell.
- A WFO&BI egy olyan eszközcsomag, amely lehetővé teszi a call center-menedzserek számára, hogy elemezzék a call center teljesítményével kapcsolatos adatokat, így értékes betekintést nyújtva a működés javítására.
Ez csak néhány példa a telefonközpontokban manapság használt számos adatgyűjtési módszer közül, amelyekben folyamatosan új technikák és alkalmazások jelennek meg.
Olvassa el a teljes cikket itt: