CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:隨著聯絡中心尋求差異化和優化客戶旅程以減少客戶流失，提高品牌忠誠度并提高員工敬業度，許多聯絡中心正在研究如何充分利用任務自動化及其利用AI來提高效率，提高節省成本和降低成本的能力，同時增加收入。兌現這一愿景的很大一部分是要在整個組織每天進行的對話中充分利用寶貴的見解。
對于組織而言，必須在呼叫中心環境和整個組織范圍內進行對話的通話記錄分析和利用捕獲的語音數據中的大量信息。例如，一個呼叫可能起源于呼叫中心，但卻被另一個團隊（例如銷售或財務部門）解決，從而失去了對客戶旅程的了解。
我們的研究表明，盡管語音數據越來越被認為是具有戰略意義且極有價值的數據集，但錄音的可訪問性和質量，捕獲的元數據和自動語音識別（ASR）工具對于從中獲取見解至關重要。隨著轉錄，機器學習和人工智能變得越來越復雜（并且具有較低的入門成本），組織現在擁有大量的商業機會，可以利用結構化和非結構化格式的大規模語音數據。這在客戶服務中尤為重要，這是把語音視作關鍵組成的企業中的一部分。語音是一個特別重要的數據點，因為它可以傳達意圖，情感，動作和意境--這些信息通常很難用其他形式的數據來辨別。
但是，最近對CIO和其他IT管理企業員工的調查顯示，平均而言，只有不到50％的組織的對話被捕獲。這是一項重大的監測--可能導致數據孤島和組織無法理解客戶的真實聲音（VOC）。此外，如果組織沒有能力記錄整個客戶旅程中的對話，則他們會錯過關于該交互的見解，這可能會影響指標或基準，例如客戶工作量評分。這導致企業根據對客戶的不完整（或更糟的是不正確的）見解采取行動。
盡管55％的受訪者表示他們的客戶服務部門可以從對語音數據的更好分析中受益，但只有8％的受訪者認為，他們的組織正在捕獲的語音數據可以輕松訪問，從而為AI引擎和分析提供動力。這是所看到的潛在價值與實現該價值的當前現實之間的巨大差距，那么為什么有92％的組織無法在指尖利用這些有價值的見解？
第一個問題是語音數據很少存儲在一個緊密的位置。即使在數據驅動的組織中，語音數據通常也被鎖定在復雜的云和本地電信系統的混合中，并且與可以幫助釋放其洞察力和價值的產品和服務斷開連接。從歷史上看，第二個問題是，以非結構化形式進行大規模語音分析有多困難。
一旦組織收集了聯絡中心的語音數據，使用足夠大的數據集就將很快無法進行人工分析。確實，我們接受調查的組織中有84％表示，采用開放的API方法，允許自由和選擇，將語音數據輸入到他們選擇的工具和應用程序中，并且至關重要的是，不要將它們綁定到一個提供商，這對他們的語音策略至關重要。
幸運的是，隨著最新技術的發展，組織具有利用語音數據的巨大潛力。通過做出有意識的決定來記錄在工作場所中發生的所有客戶交互，組織可以獲得領先優勢。如今，找到一種可以在整個企業范圍內捕獲和轉錄語音數據，推動AI改善客戶體驗，推動業務和流程改進的解決方案比以往任何時候都更加重要，并且使大規模分析非結構化語音數據成為現實。例如，分析客戶語音交互的功能可以提供非常有價值的見解，以給予座席輔導，定義最佳實踐并協助確定內容創建的相關性和優先級，以改善客戶體驗。
對于任何有遠見的組織來說，提高客戶服務部門的質量和成本效率應該是優先事項。隨著技術的進步帶來了先進的語音分析功能，組織需要確保他們關注為這些工具提供支持的數據，及收集和存儲方式，以便充分利用所提供的機會--利用已經存在的卻未開發的信息。
正如最近的研究所證明的那樣，為最需要的部門充分利用語音數據的組織有望獲得顯著的競爭優勢。
聲明:版權所有 非合作媒體謝絕轉載
作者：Redbox首席執行官Richard Stevenson
