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语音分析：从呼叫中心到企业

　　客户服务已经成为几乎每个垂直市场中企业当前最重要的区分因素之一。随着组织努力地平衡客户满意度与增收降耗的压力，它们正不断探索一方面能够帮助提高客户体验，另一方面能够有助于洞察行动智能以作出明智业务决策的技术和流程。　　语音分析这种技术使企业可以从大量记录的互动中挖掘有用信息，是可成功满足上述要求的解决方案之一。语音分析解决方案以提高客户满意度、忠诚度和价值的方式，重新定义了质量，同时向联络中心及更多企业提供有关驱使客户呼叫的首要问题和趋势的关键信息。日常运营中，组织倾向于以一个重复流程来运用语音分析，这一流程这通常涉及以下步骤：　　第1步获取客户互动　　许多客户会在其与某组织的联络中心的日常互动中，给出失望或满意程度的主要原因。但在许多情况下，这些“见解”是从记录的电话对话获取的，而大多数联络中心没有利用该信息来影响或改变其处理客户顾虑的方式。这些联络中心并不具备可用来执行根源分析的自动方法。使用语音分析根据记录的客户互动自动创建索引，公司便能够挖掘出见解，并查明客户为何会有那样的感受和行为。记录的内容充当了“按需专题小组”，使公司能够从数以千计乃至百万计的客户中，提取出有关任何给定主题的重要信息。　　第2步分析互动并创建有价值的数据　　语音分析软件可将从客户反馈和客户互动中收集的结构化和非结构化数据相结合。数据挖掘引擎可分析和发现对经营业绩造成正面和负面影响的关键事件，例如账户关闭、销售数字与成本的增加和/或减少。通过这一“告诉我原因”功能，公司就可以查看特定呼叫子集，以便更深入地分析问题。例如，联络中心经理可以对收到较低客户反馈分数的所有呼叫进行搜索。在这种情况下，分析结果为一组具有优先次序的、与较低满意度相关的词语和术语，其表明客户不满的原因，从而消除了猜测。关键的一点是要具备这些口语词汇的完整且有针对性的索引，并且要能够立即将所关注的呼叫与其它呼叫进行比较。　　第3步根据发现的见解采取行动　　通过对所有这些数据源进行挖掘，并采用立即确定影响最大的因素的方式来显示结果，组织便能够迅速采取行动以优化客户体验并尽可能提高公司整体绩效。举例来讲，这些信息可以充当在线学习和培训课程的内容，帮助座席代表增强沟通。或者，如果相关行动是要关注特定的高价值呼叫（比如重要客户来电要关闭其账户），主管就能够立即得到自动通知。营销、财务和产品部门同样能够利用这些信息来帮助改进或调整公司行销、对账以及产品/服务组合。　　当今的语音分析正在将联络中心录音的优势从人力资源质量扩大到企业范围内的客户流程优化。尽管联络中心仍然是最直接面向客户的部门，但企业其它部门也发挥着至关重要的作用，会造成积极或消极的客户体验。后台运营部门（例如从事订单执行、开单、索赔处理的部门）现在也正从特定反馈中获益，特定反馈帮助这些部门改进其流程、提升准确度和响应时间，并帮助确保高质量的体验。在当今的全球市场中，运用适当的工具并致力于影响客户见解的组织更可能获得益处和竞争优势。作者简介　　Daniel Ziv 任职 Verint Witness Actionable Solutions 客户互动分析软件副总裁。Daniel 及其团队提供领先的语音和数据分析解决方案来确定影响绩效的根源，从而帮助联络中心管理层将质量和绩效管理措施集中在最重要的方面。Daniel 拥有以色列特拉维夫大学 MBA 学位，是市场营销专业极优等生，并且是以色列工程技术学院理学学士，电气工程专业优等生。同时他也是一名专利持有人和书籍作者，并经常在行业活动上发表演讲。要联系作者，请发送电子邮件至 daniel.ziv@verint.com。

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