通過部署呼叫中心系統(tǒng)，企業(yè)對(duì)質(zhì)量控制、電話營銷、安全和客戶服務(wù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)收入分析。呼叫中心部署后，其智能質(zhì)量檢驗(yàn)幫助質(zhì)量檢驗(yàn)部進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)，節(jié)省了100%的人力。

智能云外呼系統(tǒng)自動(dòng)篩選，質(zhì)檢效率提高50%，根據(jù)重點(diǎn)業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)監(jiān)控，提高監(jiān)控靈活性和適應(yīng)性。

語音數(shù)據(jù)是未過濾的第一手市場數(shù)據(jù)，影響訂單的所有因素都在其中。誰能挖掘和利用它，誰首先走向銷售增長的道路。

近年來，隨著語音識(shí)別、自然語音處理、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)開始關(guān)注企業(yè)數(shù)字化過程中不可缺少的語音數(shù)據(jù)。作為一個(gè)依靠呼叫中心和銷售溝通來拓展業(yè)務(wù)和服務(wù)的保險(xiǎn)業(yè)，它自己的系統(tǒng)擁有大量的語音數(shù)據(jù)。

如何將這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可分析和挖掘的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);如何準(zhǔn)確識(shí)別客戶意圖，實(shí)現(xiàn)深入的客戶洞察;如何快速掌握業(yè)務(wù)過程中的問題和機(jī)會(huì)，影響了語音大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)的成功應(yīng)用。

一、使用呼叫中心有什么價(jià)值?

1.通過營銷階段分析，找出影響銷售成功率的關(guān)鍵階段和原因;通過對(duì)拒絕保險(xiǎn)原因的分析，分析了拒絕保險(xiǎn)的原因和拒絕率高的保險(xiǎn)類型。

2.通過對(duì)客戶退保原因的分析，找出客戶退保的主要因素。呼叫中心客服系統(tǒng)通過潛在客戶分析進(jìn)行營銷，發(fā)現(xiàn)客戶的潛在需求。對(duì)客戶投訴進(jìn)行投訴預(yù)警分析，提供投訴風(fēng)險(xiǎn)客戶名單，監(jiān)督投訴電話命中率達(dá)到100%。分析客戶咨詢熱點(diǎn)，找出客戶咨詢熱點(diǎn)及其原因。

3.語音大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。

語音大數(shù)據(jù)是個(gè)人和企業(yè)在企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)中通過語音交互產(chǎn)生的音頻信息資源，廣泛存在于金融、保險(xiǎn)、房地產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)等售前、售后系統(tǒng)或服務(wù)場景中。如客戶服務(wù)系統(tǒng).CRM.現(xiàn)場面對(duì)面溝通.移動(dòng)通話.呼叫中心。

特別是在銷售、客戶運(yùn)營和服務(wù)方面，溝通數(shù)據(jù)具有巨大的價(jià)值，這部分的缺失在很大程度上影響了企業(yè)數(shù)字化的完整過程。

這些語音數(shù)據(jù)包含了大量有價(jià)值的信息，如客戶需求、投訴、滿意度、建議、競爭性情報(bào)等，也是評(píng)估員工溝通表現(xiàn)、預(yù)測(cè)訂單因素、沉淀銷售冠狀病毒語言的信息依據(jù)。

2.如何做好語音大數(shù)據(jù)分析。

作為大數(shù)據(jù)的重要組成部分，語音數(shù)據(jù)通常需要解決這些方面的技術(shù)點(diǎn)，才能最終應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景中產(chǎn)生價(jià)值。

首先是語音識(shí)別技術(shù)，主要是通過音頻文件的文本轉(zhuǎn)寫。關(guān)鍵字提取.語音線條識(shí)別.語音情感識(shí)別，區(qū)分溝通雙方甚至多個(gè)角色的聲音所有權(quán)，并轉(zhuǎn)換為機(jī)器可以處理的文本記錄。

二、利用自然語言處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，包括:文本分類與聚類.信息檢索與過濾.信息提取.分布式存儲(chǔ)等。

第三是語義理解，通過一系列的語音模型。人工質(zhì)量檢驗(yàn)標(biāo)簽培訓(xùn)，對(duì)語音內(nèi)容進(jìn)行深入的機(jī)器學(xué)習(xí)和理解，標(biāo)記反映客戶特征和指定質(zhì)量檢驗(yàn)詞的信息，自動(dòng)構(gòu)建可持續(xù)更新的客戶和銷售肖像。

四是通過預(yù)測(cè)算法、成功因素分析、熱點(diǎn)事件發(fā)現(xiàn)、相關(guān)分析等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和洞察，進(jìn)行計(jì)算。挖掘不同標(biāo)簽對(duì)訂單的影響。找出哪些腳本有利于訂單。哪些腳本是影響訂單的危險(xiǎn)腳本。哪些標(biāo)簽的客戶周轉(zhuǎn)率高，指導(dǎo)營銷和銷售培訓(xùn)。

三、語音大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。

目前，保險(xiǎn)業(yè)受到銷售人員流動(dòng)的影響。能力水平參差不齊;保險(xiǎn)種類繁多。產(chǎn)品更新頻繁，培訓(xùn)成本高，員工學(xué)習(xí)周期長;目標(biāo)客戶缺乏高效的篩選方法;監(jiān)管更加嚴(yán)格，傳統(tǒng)質(zhì)量檢驗(yàn)效率低、不全面，不能滿足合規(guī)要求。

傳統(tǒng)的信息軟件只能幫助它解決業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)的流通和效率問題，而不能解決這些影響業(yè)務(wù)增長的核心問題。通過語音大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過呼叫中心。數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘可以從以下幾個(gè)方面解決銷售過程中記錄業(yè)務(wù)和服務(wù)過程的真實(shí)情況，人工智能可以提高保險(xiǎn)業(yè)的銷售管理效率和訂單率。

過程控制：告別過去的結(jié)果控制和黑盒管理，打開溝通過程中的‘黑盒’，讓溝通看得見。員工能力.影響訂單的因素.客戶需求和異議.交易過程風(fēng)險(xiǎn)..一目了然。

全質(zhì)量檢驗(yàn)：傳統(tǒng)的質(zhì)量檢驗(yàn)工作由人工抽樣檢驗(yàn)，然后根據(jù)抽樣檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)有問題的座位進(jìn)行專業(yè)指導(dǎo)，不能持續(xù)保證服務(wù)質(zhì)量。通過語音大數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以實(shí)時(shí)獲取錄音數(shù)據(jù)，提前處理，提高質(zhì)量檢驗(yàn)效率，應(yīng)對(duì)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)效率。

市場和客戶洞察力：通過對(duì)語音內(nèi)容的分析，可以快速完善客戶偏好。產(chǎn)品反饋。競爭產(chǎn)品描述。投訴建議和其他標(biāo)簽內(nèi)容，并自動(dòng)化客戶肖像。并獲得高頻關(guān)鍵詞和信息內(nèi)容，客戶提到什么樣的標(biāo)簽，以推斷當(dāng)前不同客戶群體關(guān)注的熱點(diǎn)問題，幫助營銷預(yù)測(cè)和市場風(fēng)向判斷。

通過營銷階段分析，找出銷售成功率的關(guān)鍵階段和原因;通過客戶類型分析，描述不同銷售階段的客戶類型和特點(diǎn);分析拒絕保險(xiǎn)原因和高拒絕保險(xiǎn)率。并對(duì)不同的客戶采取有針對(duì)性的營銷和恢復(fù)策略。

個(gè)性化培訓(xùn)：員工的能力肖像可以通過大數(shù)據(jù)分析和腳本質(zhì)量檢查自動(dòng)生成。它可以幫助企業(yè)經(jīng)理量化每個(gè)銷售的性能。除了每天打多少電話和接待多少客戶的基本數(shù)據(jù)外，它還可以探索每個(gè)銷售腳本的問題點(diǎn)在哪里;如何掌握產(chǎn)品知識(shí)點(diǎn)和腳本點(diǎn);普通銷售和優(yōu)秀銷售的能力差異在哪里。。。這些具體情況。

此外，通過挖掘單一因素，還可以沉淀一套有用的語音模板，幫助新人快速掌握各階段的溝通技巧，實(shí)時(shí)銷售語音輔助，縮短培訓(xùn)啟動(dòng)周期。

不僅如此，通過收集和分析培訓(xùn)后銷售實(shí)踐環(huán)節(jié)的語音大數(shù)據(jù)，還可以輕松掌握每個(gè)銷售的學(xué)習(xí)和掌握情況，對(duì)問題點(diǎn)進(jìn)行二次指導(dǎo)，加快增長。

四、用語音智能構(gòu)建完美的銷售。

銷售溝通語音大數(shù)據(jù)是保險(xiǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中的重要組成部分，對(duì)提高保險(xiǎn)業(yè)的銷售管理效率具有重要意義。市場洞察力。人員培訓(xùn)效率，促進(jìn)企業(yè)整個(gè)銷售過程的數(shù)字化。智能化具有重要意義。目前，天潤融資專注于銷售全渠道溝通場景語音數(shù)據(jù)采集和價(jià)值挖掘，利用語音智能幫助企業(yè)建立完美的銷售。

五、呼叫系統(tǒng)帶來決策依據(jù)。

目前，智能呼叫系統(tǒng)中心在金融、保險(xiǎn)等領(lǐng)域積累了大量客戶，成功幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)了從成本到利潤的轉(zhuǎn)變，為企業(yè)提供了強(qiáng)有力的決策依據(jù)。

1.通過記錄系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)，對(duì)所有數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行集成分析，創(chuàng)建所有數(shù)據(jù)的可視化分析，為運(yùn)營中心的各類人員提供基于客戶聲音的360度視圖，數(shù)據(jù)利用率達(dá)到100%。

2.通過對(duì)所有記錄的自動(dòng)識(shí)別和分析，各級(jí)質(zhì)運(yùn)營、營銷和管理人員的工作效率提高了16倍。

3.通過改進(jìn)呼叫客服中心流程，訂單轉(zhuǎn)化率提高了10%。

4.通過提高代理服務(wù)能力和業(yè)務(wù)能力，客戶流失率降低5%。

5.通過對(duì)超長通話、重復(fù)通話和靜音持續(xù)時(shí)間的分析，外呼系統(tǒng)減少了通話次數(shù)和平均通話持續(xù)時(shí)間，減少了響應(yīng)時(shí)間和通話時(shí)間。

智能呼叫系統(tǒng)中心的研究方向是國內(nèi)企業(yè)關(guān)注的問題。從技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用的角度，將在線電話呼叫系統(tǒng)從研發(fā)和應(yīng)用的角度轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際的商業(yè)價(jià)值，主要針對(duì)金融、保險(xiǎn)等行業(yè)的海量數(shù)據(jù)。

利用NLP技術(shù)，根據(jù)關(guān)鍵詞提取和分類語音，分析和挖掘風(fēng)險(xiǎn)和潛在價(jià)值信息，幫助規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)，提高銷售能力，降低業(yè)務(wù)成本。智能擁有一支致力于人工智能算法的頂級(jí)團(tuán)隊(duì)，將繼續(xù)完善呼叫系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用，為各行業(yè)提供最好的解決方案和技術(shù)服務(wù)，有效提高價(jià)值轉(zhuǎn)化率，幫助企業(yè)運(yùn)營。