Callcenter är en kritisk del av många företag och utgör en avgörande kontaktpunkt för kunder och klienter. Under de senaste åren har maskininlärning använts alltmer i callcenter för att förbättra kundupplevelsen och effektivisera verksamheten. När det gäller att samla in träningsdata för callcenter finns det flera metoder tillgängliga.
- Samtalsinspelning innebär att man spelar in samtal till och från callcentret, som sedan kan användas för att träna maskininlärningsmodeller för att förstå konversationskontexten och identifiera vanliga problem och trender.
- Talanalys involverar maskininlärningsalgoritmer för att analysera ord och fraser som används i samtal, vilket gör det möjligt för callcenterchefer att identifiera nyckelteman och problem i kundsamtal.
- Textanalys innebär att man använder maskininlärning för att analysera skriftliga svar från kunder, såsom e-postmeddelanden som tillhandahålls av feedback, inlägg på sociala medier, transkription av chatt och annan kommunikation från kunder eller potentiella kunder.
- Enkäter och CSAT-undersökningar används för att samla in specifik kunddata om deras erfarenheter av callcentret, vilket gör att chefer kan få värdefulla insikter om förbättringsområden.
- NPS, eNPS och biljettsystem används för att samla in data om kundnöjdhet och hjälpa till att identifiera trender och problem som kan behöva åtgärdas.
- WFO&BI är en uppsättning verktyg som låter callcenterchefer analysera data om callcenterprestanda, vilket ger värdefulla insikter som kan användas för att förbättra verksamheten.
Detta är bara några exempel på de många datainsamlingsmetoder som används i callcenter idag, med nya tekniker och applikationer som ständigt dyker upp.
Läs hela artikeln här:
