语音分析示例
根据 Global Market Insights 的数据，到 2023 年，企业将在对话分析系统上花费近 25 亿美元。这一数字过去每年增长17%，未来可能加速到20-25%。以下是一些成功充分利用人工智能对话分析技术的公司。
收入企业
这家债务催收和贷款重组公司的呼叫中心性能存在问题。由于工作量大和技术限制，管理人员只能分析一小部分通话——大约1/10。这降低了生产力，限制了培训机会并产生了大量法律风险。
通过实施对话分析最佳实践，管理人员能够处理 100% 的呼叫。此外，与手动处理 1/10 的呼叫相比，所花费的时间减少了一半。该公司还在呼叫中心内设立了综合培训部门。此外，它还大大减少了投诉和诉讼的数量。
Cdiscount
一家法国零售商每天为数百万顾客提供服务。其呼叫中心的容量几乎不足以接受请求，更不用说以任何形式处理它们了。这给开展有效的营销活动带来了困难。
通过对话分析，我们每月能够接收、分析和分类 200 万个电话和 20 万小时的通话。该公司成功推出了约 75,000 项个性化服务。总体而言，这使客户满意度提高了 15%。
道路优势
这家保险公司的通话时间过长，降低了呼叫中心的整体生产力。 挪威 whatsapp 数据 员工花了太长时间才确定顾客的需求。此外，他们未能确保始终如一的服务质量和完全遵守法律法规。
在这个使用对话分析的例子中，与客户沟通的平均时间减少了 14%，同时提高了客户满意度。此外，采用高科技解决方案使管理层能够做出数据驱动的决策，从而提高长期使用可用资源的效率。
您还可以通过使用聊天机器人来减少客户支持部门的工作量。我们在另一篇文章中详细讨论了这一点。例如，您可以让聊天机器人在消息中与客户交流。在这里，Claspo 也非常合适。我们的小部件可以向访问者显示所有可用来联系您的渠道。有些人会选择与您的支持团队通话，而其他人则希望以书面形式获得问题的答案。这种压力将增强您的客户体验并对您的结果产生积极影响！
结论
语音分析技术代表着呼叫中心和客户服务的未来。显著提高生产力、减少花费时间并增加客户满意度。更重要的是，高质量的分析使您能够监控每个通话的质量并确保遵守公司政策。自然语言识别系统还可以为公司管理层提供统计数据和见解，帮助他们做出正确的管理决策。Claspo小部件可以让网站访问者在需要时快速轻松地联系到您的支持团队。毕竟，与您的支持团队互动的人越多，您为语音分析提供的数据就越多，从而获得有价值的见解，对吗？