联络中心如何建立对话分析策略

来源:
浏览次数: 105
  Contexta360的Andrew White解释说,我们构建服务、技术和解决方案的方式在很短的时间内发生了根本性的变化。
联络中心如何建立对话分析策略
  与19世纪末和20世纪初的汽车工业非常相似,该产品是从零开始制造的。如今,汽车的制造混合了工业组件和现成的功能或微型部件。
  对于原始编码世界来说,这也是一次类似的旅程。起初,我们从头开始编写代码,有些仍然这样做。我们越来越多地使用抽象软件、拖放构建器,以及在整个产品中执行特定任务的子组件的自动等价物。
  此方法直接影响客户交互分析领域,特别是语音和聊天分析领域,并对部署的易用性和部署成本产生显着影响。
  为了建立对话分析策略,我们首先需要了解它是什么。对话分析是语音分析、聊天分析和更广泛的文本分析在任何媒体(语音、视频、应用程序、邮件或老式信件)上的融合。归根结底,它是关于:
  • 客户之声

  • 客户打电话/发短信/聊天的内容

  • 客户为什么打电话/发短信/聊天

  • 客户意图

  • 客户行动

  • 客户问题

  • 对话的背景

  • 对话中的摩擦

  • 对话中的情感

  简言之,它是单个索引对话的数字合成,或者是数百万索引对话的趋势和模式。
  交互分析非常相似,通常侧重于事务和元数据交互。
  归根结底,它是关于:
  • 当客户呼叫/输入聊天时

  • 客户购买/询问/要求的内容

  • 客户点击的位置

  • 客户选择了哪些选项

  • 手动调查结果

  • 历程路线

  • 采取的安全措施

  • 自动化会话(IVR、IVA、聊天机器人)

  • 渠道跳数(例如语音聊天)

  • IP/SIP数据包

  当我们将对话分析和互动分析相结合时,这才是真正的魔力开始。
  但是等等,我们仍然在谈论技术。让我们把战略作为技术,这是过程的最后一部分。
  我们想要达到的目标是什么?任务不是成为部署对话分析的专家,这是推动原始战略所需的技术能力。
  因此,我想在这里总结一下构建战略的框架。这包括:
  1. 我们战略上需要的业务成果

  2. 业务驱动因素

  3. 业务驱动因素的影响因素

  4. 影响因素的构成

  5. 您如何解决影响因素。

  但实际上,这是一个非常简单的模型,所以让我们把理论变成实践。
  1. 我希望收入增长20%或成本降低10%。(我选择收入)

  2. 战略驱动因素可能是地理扩张/产品扩张增加客户获取/客户保留和追加销售。(我将选择增加保留和追加销售)

  3. 这可能是新产品、新定价、新包装、新促销。但这些都是固定的,所以服务将是一个很好的司机。我们需要确保我们拥有正确的知识、服务可用性、软技能、CX和C-SAT指标,以冷静、全面地为我们的绩效评分。

  4. 为了做到这一点,我们需要a)对话分析和b)互动分析的数据。这包括买什么、什么时候买、所有对话中的关键话题、意图、行动、情绪、问题--以及我们提取的见解)。

  5. 最后,我们决定如何获得这些数据。简言之,从头开始编写代码,查看现成组件(NLU和AI现成组件),或投资于完全集成的解决方案。

  在你的战略中考虑的另一个动态是你的企业中谁需要这种洞察力?这里没有固定的答案,但我们越来越多地看到两个价值中心,即:

  1、数据科学团队
  2、与客户互动的运营团队

  从历史上看,上面提到的一切都是数据科学团队的专利,技术是高度定制、手工集成和手工“加工”的。
  几个月前,我遇到了一个大品牌的潜在客户。看到他们的能力有多不成熟很有趣。简单地说,他们的过程是:

  1、业务部门(BU)会要求提供一份报告,内容大致如下:“我能在1月1日至3月31日期间在联络中心团队Y中获得产品组X的对话分析,以及CX、客户努力和C-Sat(请)的指标吗?”
  2、然后,数据科学团队将:

  ·调出录音
  ·将此数据与相关团队的座席出勤数据相匹配
  ·将此数据与相关产品线的座席出勤数据相匹配
  ·通过speech to text工具运行对话
  ·通过他们自己的自然语言理解应用程序运行转录本
  ·将此链接到事务数据和交互数据
  3、这将由原BU所有者收到,他会说“谢谢你,但这不是我想要的”
  4、重复。
  这可能有点极端,但它突出了一个事实,即我们的见解需要与业务单位所有者更为接近。
  对于数据科学团队来说,仍然有一个非常现实的地方可以进行越来越多的高级分析,但是在现代对话和交互分析解决方案中,上面的示例可以在30秒内执行。
  此外,数据科学团队不应过于关注从头开始构建。我们有现成的令人惊讶的有监督和无监督主题模型,包括QM、C-SAT和客户努力评分模型,以及我们自己的超精确语音引擎,可根据您的词典进行调整。
 
  原文网址:https://www.callcentrehelper.com/build-a-conversational-analytics-strategy-201979.htm


  • 相关资讯 More
  • 点击次数: 156
    2022 - 06 - 27
    随着我们进入新的十年,呼叫中心自动化的实施正在加速,因此,企业实施最佳实践至关重要,否则就有可能落后于竞争对手。  机器人过程自动化(RPA)、人工智能(AI)和机器学习(ML)方面的技术进步正在改变客户服务的面貌。然而,仅仅因为您可以在呼叫中心自动化某些事情,并不意味着您应该这样做。要知道哪些任务应该交给人工智能和机器是一个挑战。  在本文中,我们解释了成功实现呼叫中心自动化的最重要的方法,概述了呼叫中心正在实施的一些主要的呼叫中心自动化工具类型,并讨论了在您的CX自动化方法中优化人类和人工智能之间的平衡的好处。  联络中心和呼叫中心的智能自动化  根据我们的经验,最重要的呼叫中心自动化最佳实践是平衡核心服务目标和KPI与自动化,以不断提高客户体验和运营效率。为了优化为客户和员工提供的全渠道服务,您必须知道何时利用来自实时座席的人工交互,以及何时部署人工智能驱动的虚拟助理和自动化流程。在呼叫中心自动化方法中找到这种完美的平衡就是我们所说的'深思熟虑的自动化'。  呼叫中心的智能自动化除了控制成本外,还有几个用途。例如,最常讨论的应用程序是自动化简单的、耗时的应用程序。重复的任务。这有助于减少总体处理时间,并允许联络中心座席参与更复杂的以客户为中心的交互。但这只是自动化改善呼叫中心运营的开始。自动化可以在幕后帮助员工,帮助他们做出更好、更快的决定。它还可以用于扩大数字服务知识获取、编纂和应用,并在长期内提高客户服务质量。  总之,以下是最常见的呼叫中心自动化趋势:  1. 聊天机器人和主动倾听,如自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU),在客户交互过程中通过聊天机器人或语音助手促进自然语言生成(NLG)和会话UI工具。  2. 机器人过程自动化(RPA)取代了Tier0层面和其他面向任务和可编程的简单交互。数字工人工厂模型不是为每个任务部署单独的机器人...
  • 点击次数: 113
    2022 - 06 - 20
    Odigo 的 Vincent Lascoux 解释了如何在客户服务中建立成功且可持续的对话体验。  一个品牌现在被期望创造出在任何时候、任何地方和所有平台上都可以访问的内容或服务。机器人(语音机器人和聊天机器人)可以满足这些新的客户需求:对话体验的速度和个性化、可用性和全渠道。  它们还通过自动化低优先级、低复杂性的请求(例如关于营业时间的查询)来帮助平衡联络中心的高峰。  公司已经在整合这些原则,会话式 AI 市场正在经历显着加速,预计到 2024 年增长将超过 30%。在客户服务中,成功的会话式体验的关键是会话式用户体验 (UX) 专业知识,但也支持通过全渠道、开放和强大的解决方案。  使用经过验证的用户体验方法构建对话之旅和体验  成功的客户旅程需要会话 UX 专业知识来实现流畅的体验。这些可以最大限度地减少客户的工作量并提供快速访问正确答案的途径。用户体验专家考虑了许多指导对话体验发展的要素:用户意图或需求使用环境历史技术限制。  谷歌 Google Assistant 设计经理 Cathy Pearl 将对话体验进步的目标总结为:'教计算机如何更像人类一样交流,而不是相反。'  机器人对话的措辞自然会影响客户的回答,从而影响识别率,以及识别文本或语音的准确度。  如果遇到问题或遇到客户沉默,系统应配置为提供替代选项、改写或使用封闭式问题。有时休息一下,让客户可以寻找额外的信息(如保单号码),然后从他们离开的地方继续,这是有益的。  为了提高机器人的准确性,可以使用自然的客户对话进行培训,以帮助提供行业特定语言的真实示例以及客户通常表达自己查询的方式。  客户的对话体验可以通过多种渠道进行,而不仅仅是语音,只要集成了不同的人工智能服务,这种共享信息还可以创建更准确的客户旅程个性化。  但是,为了促进客户参与,定义与品牌价值和用例一致的机器人角色或个...
  • 点击次数: 96
    2022 - 06 - 13
    在当今时代,负面的客户体验可以破坏组织的声誉。然而,这种决定成败的关键能力只会在医疗保健领域得到放大。   该领域的来电者不仅是客户--他们是需要帮助、指导和护理的患者。在这个行业中,提供响应迅速、安全和高质量的患者护理和体验是重中之重。  优化联络中心运营的 4 大方法  联络中心是一个信息中心,记录、保留和存储数以千计的客户互动。通过利用这些数据,联络中心有可能提取有意义的见解,以增强客户体验并提高运营效率。  自 1990 年代以来一直处于紧急护理的前沿,Integrated Care 24 (IC24) 开展的工作是医疗保健组织如何利用未使用数据可以带来的丰富知识的一个很好的例子。  通过实施语音和文本分析解决方案,IC24 能够确定医疗保健组织可以优化其联络中心运营的 4 种方式:  1. 识别数据集之间的相关性和趋势  能够识别联络中心内 100% 的对话对于改善患者呼叫处理程序的体验至关重要。通过捕获这些通信,然后可以在分析工具中报告它们,使用包括情绪分析、串扰和非谈话在内的多个指标。  通过这样做,联络中心可以轻松识别数据集之间的相关性,以发现有价值的见解。这反过来又可以帮助纠正患者体验中的任何瓶颈。  2. 查看呼叫处理流程  呼叫处理流程是患者体验的重要组成部分。间歇性地审查这一点可以帮助隔离损坏的工作流程和需要改进的领域。  例如,通过使用分析,IC24 确定呼叫者在呼叫 111 时听到的预先录制的消息在呼叫处理过程的另一部分重复。通过消除重复,IC24 将其总平均通话时间减少了 3.5%,同时呼叫者的满意度也提高了。  此外,从分析解决方案中提取的宝贵数据还使 IC24 能够改进其质量改进工作流程。通过从人口统计数据收集脚本中删除两个呼叫处理程序语句,IC24 受益于整个时间当量 (WTE) 节省超过 66,000 英镑。  3.分析审计过...
  • 点击次数: 103
    2022 - 06 - 06
    许多联络中心正在摆脱传统的轮班模式,以改善客户服务并提高生产力。  现在,他们正在实施几种创新的轮班模式,以更好地满足预测需求和员工偏好。这里有五个很好的例子。  1、拆分班次  拆分班次将工作日分为两个或多个部分。两者之间的间隔超过一个小时的午休时间,让员工有更多时间享受爱好、完成诸如接孩子放学等任务或只是放松一下。  计划人员必须提前安排分班;请求延长休息时间不计算在内。毕竟,WFM团队经常实施分班制,以确保大多数员工在高峰期处理联系人,这需要精心计划。  事实上,大多数操作在一天中间的联系量都处于停顿状态。因此,实施从上午11点到下午2点休息三个小时的分班制是标准做法。  大流行助长了这种分班制的增长,因为它们对远程座席很方便。然而,对于在职团队来说,这通常不是最好的轮班模式。为什么?因为对于大多数员工来说,每天两次通勤上班并不理想。  2、微班次  与拆分班次一样,微班次是远程座席的绝佳选择。这些轮班可以持续短短两个小时甚至30分钟,非常适合在一天中的特定时间经历大量联系的联络中心。  这些转变对于雇用大学生的联络中心特别有利,因为他们可能在讲座和研讨会之间有几个小时的空闲时间来登录。  提供这些轮班也有助于从团队中获得更多时间。例如,一些兼职人员可能喜欢每周多做一两个小时,只要他们能适应他们的日程安排。鉴于当前的生活成本危机,许多座席将欢迎这样的机会,而联络中心则享有更大的覆盖范围。  3、有倾向性的轮班  由领先的WFM供应商injixo创造,倾斜轮班为座席提供了每周工作40小时的机会。但是,每天的时间并没有平均分配。  取而代之的是,工作周折衷为周一工作10小时、周二工作9小时、周三工作8小时、周四工作7小时、周五工作5小时。  这种轮班模式在联系量随着一周的进行而下降的运营中是理想的。此外,许多座席喜欢这样的时间表,因为它可以让他们享受更轻松的一周结束。  ...
Copyright ©2017 四川西沃信息技术有限公司
犀牛云提供企业云服务