得助智能:94%的客户因为客户服务质量问题流失,呼叫质检很关键
客服人员的解答质量和效率会直接影响到用户后续对产品的使用。国际权威机构调查表明67%的客户会因为服务质量不满意而投诉,94%的客户会因为客户服务质量问题而流失,若采取有效的措施解决客户投诉问题则可挽回75%的客户,而吸引一个新客户是维护一个老客户花费的6倍。
为了提高客服效率和质量,客服中心会对客服电话录音进行人工质检。通过对客服电话录音进行分析、跟踪,可以发现问题,并制定相应的改善计划,以提升服务水平。但人工质检的效率比较低,单个工作人员差不多一天可以质检70-80通客服录音,如果客服接听数量较大,则很难覆盖所有坐席录音。
随着大数据、人工智能和语音识别技术的发展,智能质检逐步取代人工质检。通过智能质检,精准锁定问题语音,大幅提升质检覆盖率和工作效率,确保质检结果的客观性,帮助企业挖掘数据价值。
另外,通过智能质检,对客服录音进行自动筛选,发现客服中存在的质量问题,进而优化客户服务策略,提高客服人员的专业服务能力,改善客户服务体验,提升客户满意度。
智能质检功能:
1、文本、语音数据全量质检
对海量语音数据进行全方位、多角度的深入挖掘和分析,帮助企业深入了解客户的需求。
促进人工服务的质量和效率的提升,拓展和增强自助服务手段,全面改善用户体验。
2、高灵活度质检模型和质检规则
支持自定义建立需要分析的业务类型、关注热点等标签。
确定语言文本内容的对象,生成相应的分析模型,实现对录音多条件过滤筛选。
3、全方位数据分析结果反馈
针对分析录音对话内容、客户相关信息数据,对客户打标。
相关信息进行热词分析与关联分析,呈现客户画像结果信息。
数据聚类及报表统计。
4、自有智能引擎,可支持模型持续优化
自有性能指标处于行业领先的6大引擎:语音识别引擎、关键词识别引擎、场景分割引擎、静音检测引擎、语义理解引擎、情绪分析引擎。
跟随业务发展进行持续性模型优化,不断提升、保障模型的高可用性。
智能质检主要通过自动语言识别(ASR)、自然语言处理(NLP)等技术,实现对于语音录音的监测、评价及控制。通过数据采集(转化+整合)及分析,最终实现对语音的自动评分、自动标签分类、关键词/敏感信息告警、趋势统计分析、质检任务管理等。能够准确分析客户以及坐席个性化行为特征,发掘客户潜在需求,同时进行热点分析、聚类分析、分类分析等,是呼叫中心质检人员发现问题的能力大幅提升,最大程度挖掘录音价值。
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