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語音分析：從呼叫中心到企業

　　客戶服務已經成為幾乎每個垂直市場中企業當前最重要的區分因素之一。隨著組織努力地平衡客戶滿意度與增收降耗的壓力，它們正不斷探索一方面能夠幫助提高客戶體驗，另一方面能夠有助于洞察行動智能以作出明智業務決策的技術和流程。　　語音分析這種技術使企業可以從大量記錄的互動中挖掘有用信息，是可成功滿足上述要求的解決方案之一。語音分析解決方案以提高客戶滿意度、忠誠度和價值的方式，重新定義了質量，同時向聯絡中心及更多企業提供有關驅使客戶呼叫的首要問題和趨勢的關鍵信息。日常運營中，組織傾向于以一個重復流程來運用語音分析，這一流程這通常涉及以下步驟：　　第1步獲取客戶互動　　許多客戶會在其與某組織的聯絡中心的日常互動中，給出失望或滿意程度的主要原因。但在許多情況下，這些“見解”是從記錄的電話對話獲取的，而大多數聯絡中心沒有利用該信息來影響或改變其處理客戶顧慮的方式。這些聯絡中心并不具備可用來執行根源分析的自動方法。使用語音分析根據記錄的客戶互動自動創建索引，公司便能夠挖掘出見解，并查明客戶為何會有那樣的感受和行為。記錄的內容充當了“按需專題小組”，使公司能夠從數以千計乃至百萬計的客戶中，提取出有關任何給定主題的重要信息。　　第2步分析互動并創建有價值的數據　　語音分析軟件可將從客戶反饋和客戶互動中收集的結構化和非結構化數據相結合。數據挖掘引擎可分析和發現對經營業績造成正面和負面影響的關鍵事件，例如賬戶關閉、銷售數字與成本的增加和/或減少。通過這一“告訴我原因”功能，公司就可以查看特定呼叫子集，以便更深入地分析問題。例如，聯絡中心經理可以對收到較低客戶反饋分數的所有呼叫進行搜索。在這種情況下，分析結果為一組具有優先次序的、與較低滿意度相關的詞語和術語，其表明客戶不滿的原因，從而消除了猜測。關鍵的一點是要具備這些口語詞匯的完整且有針對性的索引，并且要能夠立即將所關注的呼叫與其它呼叫進行比較。　　第3步根據發現的見解采取行動　　通過對所有這些數據源進行挖掘，并采用立即確定影響最大的因素的方式來顯示結果，組織便能夠迅速采取行動以優化客戶體驗并盡可能提高公司整體績效。舉例來講，這些信息可以充當在線學習和培訓課程的內容，幫助座席代表增強溝通。或者，如果相關行動是要關注特定的高價值呼叫（比如重要客戶來電要關閉其賬戶），主管就能夠立即得到自動通知。營銷、財務和產品部門同樣能夠利用這些信息來幫助改進或調整公司行銷、對賬以及產品/服務組合。　　當今的語音分析正在將聯絡中心錄音的優勢從人力資源質量擴大到企業范圍內的客戶流程優化。盡管聯絡中心仍然是最直接面向客戶的部門，但企業其它部門也發揮著至關重要的作用，會造成積極或消極的客戶體驗。后臺運營部門（例如從事訂單執行、開單、索賠處理的部門）現在也正從特定反饋中獲益，特定反饋幫助這些部門改進其流程、提升準確度和響應時間，并幫助確保高質量的體驗。在當今的全球市場中，運用適當的工具并致力于影響客戶見解的組織更可能獲得益處和競爭優勢。作者簡介　　Daniel Ziv 任職 Verint Witness Actionable Solutions 客戶互動分析軟件副總裁。Daniel 及其團隊提供領先的語音和數據分析解決方案來確定影響績效的根源，從而幫助聯絡中心管理層將質量和績效管理措施集中在最重要的方面。Daniel 擁有以色列特拉維夫大學 MBA 學位，是市場營銷專業極優等生，并且是以色列工程技術學院理學學士，電氣工程專業優等生。同時他也是一名專利持有人和書籍作者，并經常在行業活動上發表演講。要聯系作者，請發送電子郵件至 daniel.ziv@verint.com。

作者供稿 CTI論壇編輯

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