Shaip - TechUnwrapped

การเพิ่มแมชชีนเลิร์นนิงให้สูงสุดในคอลเซ็นเตอร์: วิธีการรวบรวมข้อมูล 8 อันดับแรก

ศูนย์บริการทางโทรศัพท์เป็นส่วนสำคัญของธุรกิจจำนวนมาก โดยเป็นจุดติดต่อที่สำคัญสำหรับลูกค้าและลูกค้า ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในคอลเซ็นเตอร์มากขึ้นเพื่อช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและปรับปรุงการดำเนินงาน เมื่อพูดถึงการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับคอลเซ็นเตอร์ มีหลายวิธีให้เลือก

  • การบันทึกการโทรเกี่ยวข้องกับการบันทึกการโทรเข้าและออกจากคอลเซ็นเตอร์ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำความเข้าใจบริบทของการสนทนาและระบุปัญหาและแนวโน้มทั่วไป
  • การวิเคราะห์คำพูดเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์คำและวลีที่ใช้ในการโทร ทำให้ผู้จัดการศูนย์บริการสามารถระบุประเด็นหลักและประเด็นในการสนทนากับลูกค้าได้
  • การวิเคราะห์ข้อความเกี่ยวข้องกับการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์คำตอบที่เป็นลายลักษณ์อักษรจากลูกค้า เช่น อีเมลที่ให้ข้อเสนอแนะ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย บันทึกการสนทนา และการสื่อสารอื่นๆ จากลูกค้าหรือผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า
  • แบบสำรวจและแบบสำรวจ CSAT ใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลลูกค้าเฉพาะเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขากับศูนย์บริการทางโทรศัพท์ ช่วยให้ผู้จัดการได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในด้านที่ต้องปรับปรุง
  • ระบบ NPS, eNPS และการออกตั๋วใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลความพึงพอใจของลูกค้าและช่วยระบุแนวโน้มและปัญหาที่อาจจำเป็นต้องแก้ไข
  • WFO&BI คือชุดเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้จัดการศูนย์บริการทางโทรศัพท์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของศูนย์บริการทางโทรศัพท์ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่สามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงการดำเนินงานได้ 

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากที่ใช้ในศูนย์บริการทางโทรศัพท์ในปัจจุบัน โดยมีเทคนิคและแอปพลิเคชันใหม่ๆ เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง

อ่านบทความเต็มที่นี่:

https://techunwrapped.com/improving-call-center-performance-with-machine-learning-the-most-effective-data-collection-methods/

แบ่งปันสังคม

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้