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      六大趨勢幫助塑造呼叫中心語音分析的未來用例

      2022-08-11 07:43:07   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


        CTI論壇(ctiforum.com) (編譯/老秦): 語音分析通過語音識別、自然語言處理 (NLP) 和自然語言理解 (NLU) 來評估和記錄口語對話。
        通過利用這些技術,語音分析可以評估音頻模式、將語音轉換為文本并評估多個因素。在某些情況下,這包括意圖、情緒和解決方案的成功。
        根據Technavio的數據,隨著這些用例的發展,語音和語音分析市場預計將在 2020 年至 2025 年間增長 17.3 億美元,年增長率接近 16%。
        以下主要趨勢可能正在加速這種增長并描繪呼叫中心語音分析的未來。
        基于語音分析的生物識別
        語音生物識別是一個系統,它通過將實時音頻與預先錄制的音軌進行比較,破譯說話者聲音的獨特品質以對其進行身份驗證。
        通過數字化一個人的語音檔案,該方法創建了一個樣本聲紋或模板進行存儲。每個說出的單詞都被分解成數百個基本屬性,以識別說話者獨特的語音特征。
        呼叫中心在數據庫中記錄聲紋,類似于指紋和其他生物特征數據。
        通過這樣做,與依賴用戶知道的信息(例如密碼或安全問題)的身份驗證方法相比,操作獲得了顯著的安全優勢。因此,它有助于克服繁瑣的 ID&V 流程。
        座席績效洞察
        語音分析開始將錄制的電話對話中的音頻轉換為結構化信息以供搜索和分析。
        通過利用來自各種企業系統(包括 CRM)的其他相關數據并連接洞察力,企業可能很快就會發現對每個座席績效的迷人洞察力。
        高度通用的搜索引擎還可以幫助聯絡中心管理人員快速有效地進行搜索。
        通過檢索呼叫使用自由格式的關鍵字、話語和聲學測量,團隊領導可以通過有針對性的指導來提高座席績效。
        AI 編輯客戶對話
        在采用聯絡中心語音分析時,保留和保護有價值的客戶計費信息的隱私至關重要。
        通過使用人工智能編輯錄音,系統可以從所有聯絡中心交互中刪除敏感信息和支付細節。
        考慮這種技術在需要仔細管理敏感數據的行業中的應用。
        它還可以通過允許座席在家中安全操作來促進遠程和混合聯絡中心的長期可持續性。
        情緒檢測微調營銷活動
        語音分析在使用 AI 評估否定和肯定關鍵字并發布情緒標簽之前轉錄多個呼叫和語音郵件。
        然后,營銷部門可以使用錄音搜索功能來根據特定情緒或關鍵字定位通話記錄,并創建有針對性的活動。
        例如,他們可以聯系不滿意的客戶,為他們提供折扣以減少流失的機會。他們也可能會尋求與滿意的客戶接觸,以從積極的關系中獲得更多價值。
        回到聯絡中心,主管可以根據關鍵字和情緒自動選擇檢查電話,以發現最重要的學習機會。
        直觀的儀表板和建議
        高級語音分析軟件包括直觀的儀表板、信息圖表和可視化,可提供聯絡中心、團隊和座席績效的即時概覽。
        此外,它還展示了績效是如何發展的,經理可以直接訪問 KPIs,而無需額外的質量管理或 BI 解決方案。
        該系統還可以為座席生成指導方針,以在未來的對話中應用,以最好地與個別客戶互動。
        通過機器學習洞察相關性
        專門構建的機器學習模塊可以分析所有交互并創建符合指定標準的呼叫子組。
        這些可能會根據諸如通話時長、語音風格、語音屬性、不同的正面或負面術語等變量來細分客戶對話。
        因此,聯絡中心可以很容易地確定特定行為或事件如何影響合同取消、NPS 調查結果或各種其他結果。
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        原文網址:https://www.cxtoday.com/contact-centre/the-future-of-call-center-voice-analytics/
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