應對呼叫中心非結構大數據 大數據分析係統

來源:IT專家網 2016-03-07 08:44:00

隨著互聯網、大數據等技術手段的應用與於普及,我們真正進入了大數據分析時代。但同時,對呼叫中心的能力也提出了更高的要求,我們是否已經準備好了呢?

據IDG的最新報告,目前百分之九十的數據分析都是非結構化數據,呼叫中心語音數據體量巨大,是典型的非結構化“大數據”。這些數據內含客戶身份信息、偏好選擇、服務投訴、業務谘詢等重要信息,是金融企業優化服務質量、提高運營效率,進行營銷決策和產品服務設計的重要參考,在大數據時代,語音數據變為一種重要業務資產。然而在傳統技術條件下,語音數據保存困難,應用成本高,更難談及進一步挖掘利用。

質檢難度大困局重重

目前,大多數呼叫中心質檢都是通過人工抽查的方式進行,該種質檢方法效率低且缺乏統一的質檢標準,在很大程度上製約了質檢工作在量和質量的突破。另外傳統的呼叫中心質檢多半停留在質檢結果上,卻沒有找到出現此種質檢結果的源頭,譬如導致此種質檢結果的坐席近期的心理動態,可見目前企業遭受的質檢難度瓶頸不僅在於對質檢結果獲取、質檢結果處理無從下手方麵,對於導致質檢結果的原因同樣不知所措!

天璣科技麵向金融行業客戶推出的語音大數據分析平台,依托先進的大數據平台技術,采用語音識別技術對金融機構海量語音內容進行分析識別,以較高的準確率還原出每段錄音的具體內容,並通過關鍵詞輸入實現快速檢索,通過語義分析和情緒分析技術,實現語音全覆蓋自動質檢;通過對大量通話記錄和內容進行識別、統計、分析,可在最短時間內了解不同業務的話務結構,定位導致客戶投訴、流失、話務異常等問題原因、並預測業務熱點趨勢,發現潛在客戶,利用數據為業務全流程帶來新的活力。

呼叫中心自身價值望提升

對於企業來說,呼叫中心不管是作為“成本中心”還是“利潤中心”,其都是企業對外交流的巨大窗口,呼叫中心若想提升自身部門的話語權,就應該最大程度發揮企業和客戶之間交流的價值,將客戶反饋的問題結合公司業務,整合出有效的工作報告向相關職能部門反饋。

天璣科技通過使用語音大數據分析,企業提高了在呼叫服務中心在語音轉換、存儲、調聽和質檢方麵的效率,在呼叫中心服務管理、電話營銷業務管理、人力資源管理和工作質量把控上有效提高了便捷度。同時,語音大數據分析作為一種大數據分析產品,可以為金融企業提供一定的業務統計和分析

大數據營銷迫在眉睫卻無從下手

非結構數據主要集中在用戶的性格、為人處事的方法等不留存在數據庫中的數據,呼叫中心在發揮職能作用時,產生了大量非結構化語音文件,這些作為企業巨大的大數據寶庫,如果運用有當,便可以為公司帶來巨大的價值。

天璣科技大數據分析係統融合大數據、語音處理和商業智能技術的語音大數據分析,可幫助客戶提升語音存管效率、降低呼叫中心運營成本、優化服務質量,並且在商業價值角度,幫助客戶了解其用戶服務體驗,進而挖掘出更多業務參考信息,為客戶業務決策提供重要籌碼。

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