Inbelsentrums is 'n kritieke deel van baie besighede, wat 'n belangrike kontakpunt vir kliënte en kliënte bied. In onlangse jare is masjienleer al hoe meer in oproepsentrums gebruik om die kliëntervaring te verbeter en bedrywighede te stroomlyn. Wanneer dit kom by die insameling van opleidingsdata vir oproepsentrums, is daar verskeie metodes beskikbaar.
- Oproepopname behels die opname van oproepe wat na en van die oproepsentrum gemaak word, wat dan gebruik kan word om masjienleermodelle op te lei om die konteks van gesprekke te verstaan en algemene kwessies en neigings te identifiseer.
- Spraakanalise behels masjienleeralgoritmes om die woorde en frases wat in oproepe gebruik word, te ontleed, wat inbelsentrumbestuurders in staat stel om sleuteltemas en kwessies in kliëntgesprekke te identifiseer.
- Teksanalise behels die gebruik van masjienleer om geskrewe antwoorde van kliënte te ontleed, soos terugvoer-verstrekte e-posse, sosiale media-plasings, kletstranskripsies en ander kommunikasie van kliënte of vooruitsigte.
- Opnames en CSAT-opnames word gebruik om spesifieke klantdata oor hul ervarings met die oproepsentrum in te samel, wat bestuurders in staat stel om waardevolle insigte te verkry oor areas vir verbetering.
- NPS-, eNPS- en kaartjiestelsels word gebruik om data oor klanttevredenheid in te samel en te help om tendense en kwessies te identifiseer wat dalk aangespreek moet word.
- WFO&BI is 'n reeks instrumente wat oproepsentrumbestuurders in staat stel om data oor oproepsentrumprestasie te ontleed, wat waardevolle insigte verskaf wat gebruik kan word om bedrywighede te verbeter.
Hierdie is net 'n paar voorbeelde van die talle data-insamelingsmetodes wat vandag in oproepsentrums gebruik word, met nuwe tegnieke en toepassings wat voortdurend na vore kom.
Lees die volledige artikel hier:
