人工智能赋能呼叫分析:让机器说话

这可能会让你感到惊讶,但是人工智能并不是一个新的概念。它可以被追溯到1950年代,当时阿兰·图灵共享了他关于思考的机器的想法,这可能类似于一个人的成长和学习。“人工智能”一词在1956年首次被使用,从那时起,我们认为对计算机的认知有了巨大的变化。去年《哈佛商业评论》的一篇文章表明,机器学习(ML)可能是今天我们所拥有的最重要的技术。

虽然人工智能(AI)明显有很多角色在改变我们生活的世界,但可以有把握地说,最引人注目的,最令人感兴趣的领域之一是在呼叫中心的分析领域。数字转换和新技术的发展意味着那些“以培训为目的的电话录音”和你同意企业所使用的你所提供的信息,可以以令人兴奋的方式被无数次访问。正如在我们的采访中来自Kakapo的Steve Tutt所说:“人工智能肯定有用。”

让我们看看一些人工智能的方法是如何永远改变了呼叫分析的。

捕捉重要的消费者数据

多亏了自然语言处理(NLP),人工智能可以代替简单的IVR技术,并交付更深层次的联络中心数据分析。在语音仍然是最受欢迎的沟通方式(73%的消费者利用电话联络客户服务中心)的世界里,语音分析让企业有机会访问那些可能被他们忽视的数据。

自然语言处理技术允许呼叫系统自动地直接路由正确的座席。在过去,语音分析难以理解消费者的上下文和语法。然而,随着NLP越来越成熟,这就意味着系统现在可以更容易地理解句子和短语。

理解和预测客户的行为

像Tollring或Red Box Recorders这样公司的语音技术远远超出了客户的期望。情绪分析可以分析一个呼叫者的语气,以及他们所使用的词汇来衡量他们的情感和满意度。你还可以利用算法,使电脑更容易检测到呼叫者的年龄,这可以帮助你衡量活动所针对的特定用户组。

从本质上讲,人工智能(AI)有能力实现更高级别的客户评估和理解。它使公司通过购买周期的不同阶段可以评估客户的感受和根据他们行为做出的潜在预测。这可能会帮助呼叫中心经理在更深的层面上培训和支持座席,这样他们就可以更加轻松地满足客户的期望。这可能是一个重要的进化,成为世界范围内消费者越来越关注的客户体验的概念。

机会点趋势模式在客户情绪和行为分析上也可能帮助呼叫中心领导人创建培训战略,支持他们未来的活动,提高投资回报率和资源规划。

利用人工智能改善分析

最后,人工智能聊天机器人以及机器学习的兴起在呼叫中心可以让公司获取大量的与客户交互的信息。这个信息可以帮助联络中心优化流程和确保企业可以发现诸如不满或愤怒的大量的数据。好消息是,大多数专家不相信人工智能将取代人类的洞察力。

每10个人中就有9个说,应该有一个选项可以直接联络到人工座席。人工智能使分析和客户服务更容易维护。我们可以朝着人与机器的完美结合道路前进。

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