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　　傳統上，質量監測技術一般被當成一種規則性工具，用以檢查和訓練代理商等;而如今該技術發生了很大的發展。一些主流廠家正在開發一種新的分析工具，它可以從所記錄的客戶交互信息中獲得其商務智能(BI)信息。　　Elizabeth Herrell是美國麻省Cambridge市的Forester研究中心的分析員。他說，“最初，這種客服中心是被當作一個服務型組織，并需求盡可能高效的去工作。質量監測作為客服中心的應用軟件，它也被‘灌輸’了這種最初的目標，要求提高客戶進程。但是如今它有著更高的價值，那就是開發客戶智能。” 　　各組織部門逐漸意識到所儲存的這些客戶交互信息是一種很有價值的財富。這些信息可以顯示購買趨勢，以及某個公司從事于一些新產品和服務的情況等。　　還有著很多很多有用的商務智能工具;例如言詞分析工具可以通過對于某些單詞及短語的查詢統計發現引發某些客戶問題的原因等。單詞定位以及短語鑒別工具可以提供一些關于電話記錄的信息。情感探察工具可以監測一些問題客戶的范圍、聲勢、意見等的變化情況。　　然而，對于這些進程的采用還是有些為時過早。將質量監測用以客戶智能，其最大的推動力不是來自呼叫中心，而是來自商務用戶。　　Herrell說，“將一些智能工具用于客戶分析是商務體系或者說市場體系的需求。還有一些客服中心沒有與商務體系進行整合。他們還將其看作是一種‘無為的花費’。” 　　Herrell說，一些前瞻性的組織部門也把他們的想法傳遞給了客服中心等，用以提高客戶滿意度，這些都是質量監測工具在商務智能中的很好的應用。　　他說，“只有一些上層的公司了解這些分析工具對于其提高公司收入的價值。對于大部分的聯系中西管理者來說，這不是他們的職責和權利所在。他們并沒有具體的提高公司收入的要求和目標。在某些場合下，一些商務體系在客服中心的管理中有著很多的涉及，這是一種很好的方式。他們了解這不是一種純粹的消費體，而是與客戶交流的窗口。” 　　質量監測和商務智能BI能夠很好的將客服中心與商務所有者們聯系起來。Herrell在最近的一次報告中說，客服中心的管理如今在很多的場合都占有一席之地，因為它可以提高客戶經驗，增長收入或者降低一些錯誤策略的概率。　　她說，“在我看來，與那些數據存儲以及信息的排序和分類等相比，任何一種市場智能管理都是相對比較簡單的。”

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