Callsentre er en kritisk del av mange virksomheter, og gir et avgjørende kontaktpunkt for kunder og klienter. De siste årene har maskinlæring i økende grad blitt brukt i callsentre for å bidra til å forbedre kundeopplevelsen og effektivisere driften. Når det gjelder innsamling av opplæringsdata for kundesentre, er det flere metoder tilgjengelig.
- Samtaleopptak innebærer å ta opp samtaler til og fra kundesenteret, som deretter kan brukes til å trene maskinlæringsmodeller til å forstå konteksten til samtaler og identifisere vanlige problemer og trender.
- Taleanalyse involverer maskinlæringsalgoritmer for å analysere ordene og setningene som brukes i samtaler, slik at call center-ledere kan identifisere sentrale temaer og problemer i kundesamtaler.
- Tekstanalyse innebærer bruk av maskinlæring for å analysere skriftlige svar fra kunder, for eksempel tilbakemeldingsgitte e-poster, innlegg på sosiale medier, chat-utskrifter og annen kommunikasjon fra kunder eller potensielle kunder.
- Undersøkelser og CSAT-undersøkelser brukes til å samle inn spesifikke kundedata om deres erfaringer med kundesenteret, slik at ledere kan få verdifull innsikt i forbedringsområder.
- NPS, eNPS og billettsystemer brukes til å samle inn data om kundetilfredshet og hjelpe til med å identifisere trender og problemer som kanskje må løses.
- WFO&BI er en pakke med verktøy som lar callsenterledere analysere data om callsenterytelse, og gir verdifull innsikt som kan brukes til å forbedre driften.
Dette er bare noen få eksempler på de mange datainnsamlingsmetodene som brukes i callsentre i dag, med nye teknikker og applikasjoner som stadig dukker opp.
Les hele artikkelen her:
