Callcentre er en kritisk del af mange virksomheder, der udgør et afgørende kontaktpunkt for kunder og klienter. I de senere år er maskinlæring i stigende grad blevet brugt i callcentre for at hjælpe med at forbedre kundeoplevelsen og strømline driften. Når det kommer til indsamling af træningsdata til callcentre, er der flere tilgængelige metoder.
- Opkaldsoptagelse involverer optagelse af opkald foretaget til og fra callcenteret, som derefter kan bruges til at træne maskinlæringsmodeller til at forstå konteksten af samtaler og identificere almindelige problemer og tendenser.
- Taleanalyse involverer maskinlæringsalgoritmer til at analysere de ord og sætninger, der bruges i opkald, hvilket giver callcenterledere mulighed for at identificere nøgletemaer og problemer i kundesamtaler.
- Tekstanalyse involverer brug af maskinlæring til at analysere skriftlige svar fra kunder, såsom feedback-leverede e-mails, sociale medier, chat-udskrifter og anden kommunikation fra kunder eller kundeemner.
- Undersøgelser og CSAT-undersøgelser bruges til at indsamle specifikke kundedata om deres oplevelser med callcenteret, hvilket giver ledere mulighed for at få værdifuld indsigt i områder, der kan forbedres.
- NPS-, eNPS- og billetsystemer bruges til at indsamle data om kundetilfredshed og hjælpe med at identificere tendenser og problemer, der muligvis skal løses.
- WFO&BI er en suite af værktøjer, der giver callcenterledere mulighed for at analysere data om callcenterydelser, hvilket giver værdifuld indsigt, der kan bruges til at forbedre driften.
Dette er blot nogle få eksempler på de mange dataindsamlingsmetoder, der bruges i callcentre i dag, hvor nye teknikker og applikationer konstant dukker op.
Læs hele artiklen her:
