慧呼叫分析 根據 MarketsandMarkets 的報告，語音分析市場預計將從 2020 年的 15 億美元成長到 2029 年的 73 億美元。
這種成長凸顯了公司對人工智慧驅動的分析在改善客戶服務方面的重要性的了解。它非常有意義，因為除了其他好處之外，它還可以快速揭示準確而強大的見解。
要點：
- 要有效分析通話，請考慮使用人工智慧驅動的平台，定義要注意的內容，並確保通話品質控制。
- 整合人工智慧進行呼叫分析具有許多優勢，包括任務自動化、營運成本降低以及透過數據洞察改進決策。
- 為了充分利用 AI 呼叫分析，請選擇與現有系統順利整合、慧呼叫分析優先考慮資料安全並適應您的業務需求的 AI 平台。
如何利用AI分析通話？
現在，讓我們討論如何利用人工智慧技術來分析電話並最大限度地發揮其潛力：
#1 選擇人工智慧驅動的平台
並非所有通訊解決方案都預設將人工智慧整合到其 薩爾瓦多手機號碼列表 所有功能中。如果您的通訊解決方案缺乏人工智慧集成，您可能需要投資單獨的工具。
因此，從一開始就選擇一個無縫整合人工智慧的通訊平台是明智的。這種方法可以節省購買和維護額外系統的成本，並透過將它們整合到一個平台中來簡化工作流程。
選擇人工智慧驅動的平台時，請考慮您業務的具體要求：
- 整合：確保平台與您現有的系統和工具順利整合。
- 資料保護和隱私合規性：驗證AI平台是否完全符合相關資料保護法律和消費者隱私法規，例如GDPR。
- 可擴展性：選擇可擴展的軟體，讓您可以根據需要新增或移除席位，以適應業務成長。
自動獲取呼叫洞察，以提供更好的指導和更滿意的客戶。
#2 決定您要分析的內容
人工智慧可以分析大量數據，從客戶情緒分析到識別關鍵通話主題。慧呼叫分析這就是為什麼明確您的主要目標並優先考慮最能滿足這些目標的功能非常重要。
例如，如果您想提高客戶滿意度，您可以分析通話情緒來識別沮喪和快樂的時刻。了解這些情緒線索可以幫助訓練您的座席更好地處理困難情況並複製積極的結果。
另一方面，如果您的目標是提高營運效率，則可以專注於自動轉錄和關鍵字分析，以快速識別重複出現的問題並建立主動解決方案。
#3 執行通話品質控制
若要執行通話品質控制，請依照下列步驟操作：
- 分析通話轉錄：人工智慧可以產生準確的通 就像幾個月前推出的 應用程式可以直 話轉錄，慧呼叫分析 使您能夠審查互動並確定座席與客戶對話中需要改進的領域。要分析人工智慧通話記錄，首先要確定討論的主要主題和要點。然後，評估人工智慧的回應情況並檢查準確性和用戶滿意度。
- 收集資訊：AI 呼叫分析大規模審查呼叫轉錄，發現趨勢、問題和客戶偏好。這些數據有助於做出明智的決策，從而根據指標和 KPI 改善呼叫中心流程。
- 評估座席績效：人工智慧演算法根據客戶服務目標和標準評估呼叫。這有助於管理人員確定需要改進的領域，並確定您的呼叫中心代理是否需要額外培訓。
#4 改善自助服務與知識管理
62%的千禧世代和 75% 的 Z 世代更喜歡自助服務，即使他們可以聯繫客戶支援。
這並不意味著調用已經“死亡”；而是意味著調用已經“死了”。客戶更喜歡自給自足，因此他們不必每次遇到小問題或疑問時都等待客戶服務代理的幫助。
例如，分析自動通話轉錄和摘要可以慧呼叫分析 幫助識別重複出現的主題或查詢。如果知識庫中未涵蓋或過時了這些主題，則可以相應地添加或更新它們。
使用 AI 呼叫分析的 5 個主要優勢
既然您了解如何使用人工智慧來分析語音通話，您可能會對它的好處感到好奇。
#1 削減成本
以下是使用人工智慧分析電話可以節省資金的原因：
- 自動分析：人工智慧可以快速自動分析大量呼叫，無需專門的人力資源。這節省了人力成本並減少了潛在的錯誤。
- 優化資源：人工智慧自動識別問題和模式，以便您可以優先考慮重要領域或問題。
- 降低培訓成本：人工智慧分析對話以確定最有效的銷售或客戶服務方法。這可以降低與員工培訓相關的成本，因為可以自動識別和分享成功的策略。
#2 節省時間
使用呼叫分析工具的公司可以將平均處理時間減少約40%。以下是一些原因：
- 進行廣泛的分析： AI 分析 100% 的電話，慧呼叫分析 為您提供完整的視圖，而無需手動查看每個電話。
- 自動轉錄電話：人工智慧將電話轉錄為文本，無需手動轉錄。
- 快速獲取資訊：人工智慧分析轉錄內容以查找關鍵訊息，例如情緒、主題和客戶滿意度，因此您無需聽取每個電話。
- 確保一致的評估：人工智慧對每次呼叫都使用 廣告庫 相同的分析框架，確保評估的一致性和公正性，這與可能存在人為錯誤和不一致的人工審核不同。
- 輕鬆過濾和優先排序：人工智慧驅動的工具可按標籤或關鍵字對通話進行過濾和優先排序，讓您能夠專注於最重要的對話並快速到達關鍵部分。
#3 提高客戶滿意度
人工智慧可以分析語氣、言語和其他指標，以了解客戶在通話過程中的感受。這有助於客服人員根據客戶情緒調整他們的方法，表現出同理心並更好地回應。
此外，透過使用進階分析，人工智慧可以自動評估客服人員在通話期間的表現，確定需要改進的領域，例如回應時間、投訴處理或遵守程序。這使得主管能夠提供具體的回饋和個人化的培訓，從而提高整體服務品質。
#4 提高客服人員的工作效率
我們已經看到人工智慧提供了有關代理績效的數據，使我們能夠確定需要改進的領域並提高生產力。
此外，人工智慧產生的通話摘要可大幅減少通話後工作，促進快速的通話後記錄、追蹤和經理審查。透過使關鍵點易於理解，可以為每個人節省時間。
#5 做出數據驅動的決策
與手動分析相比，人工智慧通話分析可以幫助您做出更明智的決策，原因如下：
- 獲得更準確的數據：人工智慧通話分析工具在處理大量通話資料時可以準確識別模式、趨勢和見解。與手動分析相比，這可以最大限度地降低錯誤風險。
- 取得即時資訊：人工智慧可以即時分析通話數據，提供即時見解，從而實現及時的數據驅動決策。這在聯絡中心等動態環境中至關重要。
- 與其他資料來源整合： 人工智慧呼叫分析可以與行動應用程式分析相結合，慧呼叫分析 以提供更全面的客戶行為視圖。透過分析通話資料和應用程式使用模式，企業可以識別應用程式功能和客戶支援需求之間的相關性，從而更有針對性地改善應用程式功能和客戶服務。
例如，假設您正在經營一家電子商務企業。透過使用人工智慧分析呼叫，您可能會發現許多客戶抱怨產品交付延遲。
如果您發現這些延遲始終與特定供應商有關，您可以選擇更換供應商或改善物流以加快交貨速度。這種數據驅動的選擇可以提高客戶滿意度並減少退貨。