這陣子在研究關於 AI 與 Call Center、電話銷售服務的應用，分享關於 Speech Analytics 與 Call-Center 的相關事項，如果大家有任何新資訊，都歡迎補充給我～
什麼是對話分析工具 Speech Analytics？
Speech Analytics 工具可用於評估呼叫中心內外的所有通話，以獲取重要的客戶體驗（CX）洞察。如果您曾撥打過各種銀行轉接的號碼，您可能知道通話過程中的出色體驗如何影響您對品牌的看法（根本就是毀滅性等級），以及您是否會繼續與他們做生意。
更好的 CX 已被證明與整體利潤有關，因此現代組織尋求跨整個企業追蹤和優化 CX 的方法。研究顯示，僅提高客戶保留率 5％ 可導致 25％-95％ 的利潤增長！
美國有數據顯示，約有 55％ 的購物者表示，一次不滿的體驗將阻止他們回到某個品牌，這意味著將客戶體驗與運營目標相一致對品牌的生存至關重要。那麼高管可以在通話中尋找什麼關鍵指標來衡量客戶體驗呢？
電話銷售時，該如何進行AI語意分析？
AI語意分析方式一：改變情感
- 在檢查通話錄音時，重要的是注意情感的顯著變化，而不僅僅是一個整體情感分數。
- 改變是否出現在撥打者一方？這個指標可用於追蹤整體客戶情感和通話中的事件。
- 情感在代理商方面從積極轉為消極嗎？這可能表明存在具有挑戰性的互動，可能需要培訓和指導。
- 語音分析解決方案（如 VoiceBase）還可以精確指出情感得分低於某一分數的通話，提供關鍵數據給呼叫中心管理和關鍵利益相關者。
AI語意分析方式二：沉默
- 代理商方面的過多沉默可能表示代理商對特定主題或情況的培訓不足，導致客戶體驗不佳。
- 使用沉默感知語音分析技術（如 VoiceBase），您可以發現機會，了解代理商需要額外培訓以達到某一知識能力水平。
- 監測沉默比例是一個重要的指標，可以為通話添加上下文。
AI語意分析方式三：產品反饋
- 客戶通話是有機產品反饋的絕佳來源。
- 通話中是否存在您產品的故障？是否有某些功能未如預期般運作良好？
- 通過揭示產品和負面語句之間的相關性，您可以大規模發現問題。
- 使用具有詞雲功能的業務智能工具（如 Tableau），您可以對對話主題進行分組並找到所有通話中的主題。
AI語意分析方式四：解決原因
- 具有出色客戶體驗的呼叫中心將具有更高的首通解決率（FCR）。
- 使用語音分析，您可以監測問題解決的原因，進一步了解您的客戶以及他們面臨的挑戰，以及最優秀的代理商如何應對。
- 您可以使用這些數據來培訓您的團隊，從而在整個組織中改善 CX。
AI語意分析方式五： NPS/CSAT 分數
- 隨後的通話調查是確定客戶滿意度分數的常見策略，但獲得調查參與率是一場鬥爭。
- 使用語音分析 AI 模型從 100％ 的通話中推斷 NPS 分數是一個高效方法。
希望這些資訊對您有所幫助，讓您更好地了解如何使用語音分析工具來改善客戶體驗和提高品牌效益。如果您有任何進一步的問題或需要更多信息，請隨時聯絡我們。
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