质量管理团队是联络中心的制衡手段
他们通过对照电子表格中的评分标准清单来跟踪座席呼叫，电子邮件和聊天从而改善，但是通过利用自然语言理解来自动评估联系中心的互动，团队可以更好地识别大量查询中的问题并自信地对它们采取行动，同时保持相对较少的人为偏见和错误，您需要知道的企业用于语言分析的一种更常见的方法是自然语言处理，NLP模型将语言和统计算法应用于文本，以便以类似于人脑理解语言的方式提取含义。
该系统可以分析数据并以惊人的速度达到结果
例如大约95％的客户数据以非结构化文本的形式存在-电子邮件，调查的书面答复，在线评论，论坛中的评论等，阅读所有这些文本几乎是不可能的，假设普通人在一小时内可以处理50项非结构化数据，那么一个人阅读一百万项数据将花费近七年的时间，NLP模型可以在几分钟内解析出那么多信息，阅读大量数据集后，NLP将数据分类为与几个关键字和短语相关联的主题，这种转换使人类可以查看数据中的模式，过去曾经是繁琐而主观的人类过程，现在很容易消化，并且对于可付诸实践的见解很有用。
尽管NLP为企业提供了强大的资源
但随着时间的流逝，它已被淡化，尤其是在客户体验空间中，CX团队利用NLP构建单词和主题列表，但是仅对数据进行分组已不足以提供CX改进所需的有用见解，幸运的是技术一直与业务需求保持同步，自然语言理解（NLU）使NLP更进一步，并分析语言的含义，而不是仅分析单个单词的含义，该领域的研究和开发依赖于NLP系统的基础要素，该基础要素规划了语言要素和结构，但随后又增加了上下文，NLU并没有关注单词本身，而是试图了解人际关系中固有的内涵和含义，分析演讲者陈述背后的情感，努力，意图或目标，以揭示其含义，系统必须具有成熟的NLP功能，开发NLP引擎可以建立您所需的语言基础。然后，您可以使用构建增值功能，以结合上下文和含义中的见解。
如何帮助消除偏差
质量管理团队需要数据来分析联络中心的绩效以及可以改进哪些流程，许多团队仍然仅依靠净促销员得分，这很难扩展，并且经常会基于主观反应而导致结果有偏差，公司应该容易获得有助于提高质量管理，代理商响应和整体经验的见解，而不会产生偏见，但是由于80％的联络中心数据是非结构化的，因此质量管理团队面临着巨大的挑战。
质量管理团队提供了一种大规模开发有用见解的方法
通过将连接到联系中心内的每种类型的客户交互（呼叫，聊天，消息传递和电子邮件），团队可以定义自己的加权评估标准并自动对交互进行评分，以基于软硬技能来评估业务代表。企业可以识别大量查询中的问题，确定解决这些问题的最佳顺序，并自信地根据客观信息采取行动，驱动的智能评分提供了一致且透明的模型，同时相对没有人为偏见。
支持的质量管理成为自动化和高效的过程
质量保证经理无需执行手动的质量保证任务，就可以将自己的时间投入到更适合人类思维的其他举措上，例如指导以提高整体效率和专业知识，同时提供平衡，客观的改进措施，为了提高效率，必须克服人类语言本身带来的挑战，语言是流动复杂和微妙的，例如两个人可能读或听相同的文章，然后以完全不同的解释走开，如果人类由于这些先天的语言挑战而难以发展出完全一致的理解，则可以说机器也将陷入困境，为了应对这些挑战，使用基于规则的机器学习技术来提取，标记和评分与客户体验分析相关的概念，例如情感，努力，意图，亵渎等等，用户可以自定义其中许多元素，以反映其业务，用例和行业，与原始文本以及相关的来源和客户元数据结合使用时，分析师和前线团队可以发现客户的含义，而不仅仅是他们的意思，从而赋予真正可行的见解。
公司可以使用多种因素来分析客户体验反馈数据
这不仅为改进质量管理打开了大门，而且还为新的业务问题和答案打开了大门，例如如果客户称赞或批评同事，则系统可以检测到该信息并协助团队内部奖励或修改绩效，或者通过识别诸如电话号码或文本中的电子邮件地址之类的细微线索，系统可以鼓励员工主动与客户联系并留下积极的印象，甚至可以捕获表演者，政客，企业高管和其他名人的名字，这些名字可能是对客户看法的外部影响。
可以确定影响客户的其他趋势
例如它可以结合对销售和促销活动的讨论（例如独立日，黑色星期五或网络星期一）来跟踪事件的提及，以确定哪些事件引起了轰动，提及婚礼，订婚，婴儿送礼会，毕业典礼等，可能有助于突出如何最好地营销和定价商品，以庆祝特定里程碑的特定购买者为目标，或者通过结合文化事件或其他场合的分析来发现客户如何使用您的产品，联络中心为您的业务提供了大量有用的信息，但是您需要正确的工具来发掘这些信息，从客观透明地评估代理商到发现最佳产品上市时间，可以帮助确保您的质量管理团队捕获并部署最佳见解，从而改善您的客户体验。
