呼叫中心语音数据如何利用?

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  呼叫中心在各行业不同规模的企业中有着广泛应用,国内超过千席的呼叫中心不乏少数,呼叫中心之所以在企业中占据着重要的地位,源于客户服务和电话语音数据。在大数据时代,数据即财富被市场广泛追逐,而呼叫中心的电话语音数据是企业在经营活动中客户与企业交互产生的信息资源,包含着客户需求、喜好、投诉建议等有竞争价值的信息。

  然而传统的呼叫中心语音质检方式由于其覆盖率低、人工成本高以及主观意识强等诸多弊端,使质检效果差强人意,从而也导致数据价值利用率低,很多有价值的的信息被隐藏起来,而随着人工智能技术的发展,智能语音质检不仅有效提高了呼叫中心的质检效率,同时为企业营销提供数据支持,重塑了呼叫中心在企业运营中的价值。
  智能语音质检方案应用了话者分离、语音识别、关键词检索、情绪分析、语速分析、静音分析、声纹识别等核心技术,通过对客服人员静音时长、语速快慢、情绪好坏等方面检测,完成其业务能力、应变能力、业务熟练度及亲和力的多维度质检分析。
呼叫中心语音数据如何利用?
  智能语音质检的关键技术:
  话者分离:将“客服”语音和“客户”语音进行分离,提供针对性分析应用基础。客服的语音用来做质检,客户的语音做数据信息挖掘;
  语音识别:全面覆盖通话语音,准确识别语音内容并转写成文本内容,为数据分析提供数据资源;
  关键词检索:针对海量待质检语音通过指定关键词进行检索,实现低成本,高效率的质检目的;
  情绪分析:通过分析通话双方的语气、语调等信息,识别双方情绪是否异常,作为判别客服服务质量的重要依据;
  语速分析:对客服语速进行检测,可根据话术,设定完成时间,帮助客服,控制语速快慢,以达到令客户舒适的应答语速;
  静音分析:对坐席是否及时应答,业务是否熟练、等待时间长短来检测本次通话有效时长,分析客服业务熟练情况、服务态度等;
  声纹识别:通过分析语音中说话人个性相关特征,来自动识别说话人身份,可以针对银行、金融行业里的VIP客户进行个性化服务,也可以对诈骗人员或者黑名单上的人群进行识别;
  呼叫中心语音数据量巨大,如金融行业、银行中心等。单纯依靠人工抽检,会造成有价值的信息流失,同时潜在的风险无法及时发现并规避。通过智能语音质检,将语音转化为文本信息,进行关键词检索抽取,通过对这些文本信息进行统计分析实现以下几个方面的价值应用:
  服务质量提升:代替了传统人工抽检率只能达到0.5%-1%,实现通话语音覆盖率提升至100%,通过对客服人员的语速、情绪、静音情况的统计分析,建立客观公正完善的质检标准,提高服务质量,避免投诉和违规事件发生。
  精准化营销:用数据说话,通过对语音通话信息的全量覆盖,可以使企业全面掌握并分析用户行为,精准定位客户需求、喜好及投诉抱怨,帮助企业优化服务结构,调整企业服务方向,提升用户体验。
  挖掘价值信息:智能语音质检能够有效存储客服与客户之间的语音交互数据,通过对语音通话信息的分析,了解客户关注的内容、产品满意度及良性反馈等信息,统计分析企业产品在市场中认可度,了解市场趋势,从而挖掘潜在用户、竞品信息,优化市场营销策略。

  现今,金融、保险、通信、教育等多领域都需要呼叫中心做客户沟通桥梁,智能语音质检方案相较于传统的质检方式,不再是单纯地以提高质检效率为目的,而是从洞悉客户需求,挖掘潜在价值,同时为企业营销提供强有力的数据支持为目标。未来,将更加专注于智能语音技术的研发与创新,为各行业提供更专业、更全面的解决方案。

  原文链接:http://www.ctiforum.com/


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