2017年伊始，伴随语音分析技术的不断升级，服务行业正在酝酿一场新的技术更新。服务部门将有更真实，更有力的数据反馈用户的声音，推进服务改进和提升。
这是某企业部分重复来电的分析结果。管理人员能够清晰地看到导致用户重复来电的主要原因是流程问题，占比35%。
作为管理者，当我看到这张图时，我最想知道影响用户体验的这些流程，到底是哪些流程呢？
带着这个问题，我们继续深入，把重复来电与流程、员工、产品交叉分析后发现图中所呈现的主要业务中，有四种业务重复来电的占比在7%以上，其中（图中的关注点）问题占比非常明显，大约是14%，是其它业务类型的两倍，我们就先分析此业务流程的优化空间。与此同时，另外一个数据引起管理者的注意，某个业务的静音时长非常高，平均静音时间五百秒。
针对具体的流程问题，我们找到相关部门负责人和骨干人员，一起探讨和优化了流程，并制定流程优化和数据分析跟进方案，以确保优化后的流程可以解决35%的问题。
针对静音时间，为了能够快速发现问题员工，我们将静音时间和通话时间进行分析交叉分析，结果发现问题主要集中在个别员工身上。透过数据，我们非常清楚地了解这些电话都是由哪些员工完成的，是哪个小组的员工，然后针对这些员工进行人员管理干预。
利用语音分析系统以上这些分析结果会比较容易的获取，同时，完成的分析数据可以追溯管理，这样就能够看到流程改进的有效性。不仅如此，这种分析思路，以及录音的标签还可以用来分析投诉电话、未解决电话等不同的场景。这样的效率和呈现的结果，在传统质检和服务质量管理中是不可能实现的。传统的服务质量管理往往需要投入大量人力和时间进行专项监听，然后提供分析报告。而语音分析将声音进行结构化为服务管理带来了福音，大大提升质量管理人员的工作效率的同时，也提高了客户满意度。
语音分析真切地帮助了管理者发现问题和解决问题，即，需要管理者投入更多的精力优化服务流程，比如：如何优化流程降低此某业务的重复来电；如何通过自助服务降低电话量，让用户有问题的时候能够通过自助解决；如何提升培训质量和效率，让有问题的员工获取及时的帮助和提升。
送走2016，永远保持好奇和学习的心，带着满满的祝福和期待，翻开用户体验时代的新篇章，迎来崭新的2017.
