现今商业环境不断快速变迁，迫使企业必须持续求新求变来因应。而顾客意识的抬头，更使得企业不得不去关注，并想办法将其网络往外扩展，将所拥有的顾客信息纳入企业的竞争能力当中。
在信息技术一日千里的时代，激增的电子化交易市场也使得各企业所需储存与处理的数据量越来越庞大。这种情况下，企业的焦点已从过往的资料搜集与整理，转变成如何有效的利用数据库来进行数据的分析探勘，获取有利信息。依现行的企业经营模式，顾客与企业直接互动的管道就是与客服联系，因此呼叫中心的顾客满意度与体验历程中所透露出的相关信息就形成关键的绩效指标。
以往呼叫中心管理者仅能透过结构性数据与产业平均的比较来衡量呼叫中心营运绩效进而改善。但这样的方式必须投入大量的人力与时间成本，从中能获得的信息却不尽完善。双方互动的质量、重复来电、客户拒绝原因等…都很难将之纳入评核项目当中，但这些项目确有可能成为日后影响呼叫中心服务品质的关键因素。
现在我们可透过语音识别技术，将原本非结构化的语音数据转为文本数据，再利用数据分析系统，将各项关键因子，集点成面，分析呼叫中心各面向信息。不但可以对销售方式、企业流程进行改善，另一方面，呼叫中心管理者可以找出顾客满意度高的群组成员进行一对一营销，或找出绩效略低之客服专员加强训练。藉由数据导向的管理方式，提升服务质量透明度，以达维持顾客良好的服务体验与改善客服专员表现进而提升呼叫中心营运绩效。
虽然近十年Email、社群媒体与智能手机App等数字互动服务兴起，全球语音客服的比重仍超过6成服务比重，而且「语音」仍是首要的数据分析来源。当企业能够有效运用数据采矿方法于呼叫中心的语音数据上，并搭配AI智能语音服务的辅助，必能使整体呼叫中心维运更趋近完善。
当企业重视每一位客户的声音，能够深度倾听客户的需求，呼叫中心的革命与进步必然影响消费者的选购行为，为企业带来更多的获利，进而创造企业与顾客双赢的局面。
