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呼叫中心自動化取得進展,但尚待NLP技術成熟

       利用自然語言處理的呼叫中心語音技術改善了CRM和語音分析,更好的為客戶服務,但盲點阻礙了進展。

       在這十年的大部分時間里,呼叫中心自動化的努力包括語音技術,集中在語音分析上,以便監測座席與客戶的互動。這種情況正在改變。

  新的語音工具提供了通過語音接口啟動CRM聯絡的能力,它們還可以通過對傳統消費者調查的語音分析來發現客戶體驗的新見解,甚至可能在未來取代它們。

  但這些聲音工具只能起到一定的作用,因為軟件供應商和他們的客戶在等待更好的自然語言處理(NLP)技術的支持。

       NLP的盲點

  語音識別或虛擬助理仍然是一種愚蠢的行為--盡管有大量的云計算能力可以為人類所用--但它們都是非常真實的,而且它們往往會過度簡化人類的請求,以至于忽略了最初的前提。這可能導致偏離主題的建議或一些“對不起,我不明白”的回應。

  最重要的是,人類有理解能力,而計算機沒有:我們本能地理解語氣和情緒,我們可以聽到一些陳詞濫調和其他當地習語(如蘇打水、汽水、滋補品或可樂,這些可互換使用)的細微差別。

  想想這個說法:警察幫助狗咬受害者。NLP如何解釋?一個NLP系統必須努力找出你在說什么,然后它才能處理上下文和對顧客詢問的猜測。

  某家審計公司的客戶運營主管安迪?哈斯表示,很多企業希望在NLP的基礎上,整合更多的呼叫中心自動化工具,從而帶來改進。今年早些時候,哈斯作為一份報告的共同作者分析了450名呼叫中心高管的調查數據。

  商業領袖們正在考慮甚至試驗下一代語音識別植入到NLP當中,而NLP反過來又提供了分析系統,可以通過對會話中收集到的數據進行分析從而自動化客戶服務,哈斯說。雖然簡單的、有針對性的任務現在可以完成,但運營管理人員幾乎同意,完全可靠的自動化技術距離數字化客戶交互還有很長的路要走;比如,幾十年。

  “未來可能會有一個轉折點,但現在還沒有,”哈斯說。“我不認為我的客戶認為這是未來5年的事,就像運營經理不認為在未來5年的互動將是全數字化的。它會在未來20年內發生嗎?也許吧。”

  呼叫分析代替客戶調查

  新的語音工具可以通過分析來確定客戶的情緒,以確定未來銷售和客戶保留的目的。幾十年來,話后隨訪調查一直是推動此類舉措的主要方法,但語音分析已經開始替代調查。

  在這些音頻挖掘系統取代調查的道路上,可能會有一個點,他們實際上可以提供關于消費者信心的更深層次的見解,而不是三個問題的鈍器板斧,多選擇調查很少有人花時間去填寫。

  哈斯說,他的調查顯示,雖然呼叫中心的數量普遍下降,但在客戶與企業的關系上,呼叫的交互作用被升級了。因此,呼叫分析工具將成為越來越重要的客戶保留工具。

       呼叫分析代替客戶調查

  新的語音工具可以通過分析來確定客戶的情緒,以確定未來銷售和客戶保留的目的。幾十年來,話后隨訪調查一直是推動此類舉措的主要方法,但語音分析已經開始替代調查。

  在這些音頻挖掘系統取代調查的道路上,可能會有一個點,他們實際上可以提供關于消費者信心的更深層次的見解,而不是三個問題的鈍器板斧,多選擇調查很少有人花時間去填寫。

  哈斯說,他的調查顯示,雖然呼叫中心的數量普遍下降,但在客戶與企業的關系上,呼叫的交互作用被升級了。因此,呼叫分析工具將成為越來越重要的客戶保留工具。

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