質(zhì)量管理團(tuán)隊(duì)是聯(lián)絡(luò)中心的制衡手段
他們通過對照電子表格中的評分標(biāo)準(zhǔn)清單來跟蹤座席呼叫，電子郵件和聊天從而改善，但是通過利用自然語言理解來自動評估聯(lián)系中心的互動，團(tuán)隊(duì)可以更好地識別大量查詢中的問題并自信地對它們采取行動，同時保持相對較少的人為偏見和錯誤，您需要知道的企業(yè)用于語言分析的一種更常見的方法是自然語言處理，NLP模型將語言和統(tǒng)計(jì)算法應(yīng)用于文本，以便以類似于人腦理解語言的方式提取含義。
該系統(tǒng)可以分析數(shù)據(jù)并以驚人的速度達(dá)到結(jié)果
例如大約95％的客戶數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化文本的形式存在-電子郵件，調(diào)查的書面答復(fù)，在線評論，論壇中的評論等，閱讀所有這些文本幾乎是不可能的，假設(shè)普通人在一小時內(nèi)可以處理50項(xiàng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，那么一個人閱讀一百萬項(xiàng)數(shù)據(jù)將花費(fèi)近七年的時間，NLP模型可以在幾分鐘內(nèi)解析出那么多信息，閱讀大量數(shù)據(jù)集后，NLP將數(shù)據(jù)分類為與幾個關(guān)鍵字和短語相關(guān)聯(lián)的主題，這種轉(zhuǎn)換使人類可以查看數(shù)據(jù)中的模式，過去曾經(jīng)是繁瑣而主觀的人類過程，現(xiàn)在很容易消化，并且對于可付諸實(shí)踐的見解很有用。
盡管NLP為企業(yè)提供了強(qiáng)大的資源
但隨著時間的流逝，它已被淡化，尤其是在客戶體驗(yàn)空間中，CX團(tuán)隊(duì)利用NLP構(gòu)建單詞和主題列表，但是僅對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組已不足以提供CX改進(jìn)所需的有用見解，幸運(yùn)的是技術(shù)一直與業(yè)務(wù)需求保持同步，自然語言理解（NLU）使NLP更進(jìn)一步，并分析語言的含義，而不是僅分析單個單詞的含義，該領(lǐng)域的研究和開發(fā)依賴于NLP系統(tǒng)的基礎(chǔ)要素，該基礎(chǔ)要素規(guī)劃了語言要素和結(jié)構(gòu)，但隨后又增加了上下文，NLU并沒有關(guān)注單詞本身，而是試圖了解人際關(guān)系中固有的內(nèi)涵和含義，分析演講者陳述背后的情感，努力，意圖或目標(biāo)，以揭示其含義，系統(tǒng)必須具有成熟的NLP功能，開發(fā)NLP引擎可以建立您所需的語言基礎(chǔ)。然后，您可以使用構(gòu)建增值功能，以結(jié)合上下文和含義中的見解。
如何幫助消除偏差
質(zhì)量管理團(tuán)隊(duì)需要數(shù)據(jù)來分析聯(lián)絡(luò)中心的績效以及可以改進(jìn)哪些流程，許多團(tuán)隊(duì)仍然僅依靠凈促銷員得分，這很難擴(kuò)展，并且經(jīng)常會基于主觀反應(yīng)而導(dǎo)致結(jié)果有偏差，公司應(yīng)該容易獲得有助于提高質(zhì)量管理，代理商響應(yīng)和整體經(jīng)驗(yàn)的見解，而不會產(chǎn)生偏見，但是由于80％的聯(lián)絡(luò)中心數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，因此質(zhì)量管理團(tuán)隊(duì)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。
質(zhì)量管理團(tuán)隊(duì)提供了一種大規(guī)模開發(fā)有用見解的方法
通過將連接到聯(lián)系中心內(nèi)的每種類型的客戶交互（呼叫，聊天，消息傳遞和電子郵件），團(tuán)隊(duì)可以定義自己的加權(quán)評估標(biāo)準(zhǔn)并自動對交互進(jìn)行評分，以基于軟硬技能來評估業(yè)務(wù)代表。企業(yè)可以識別大量查詢中的問題，確定解決這些問題的最佳順序，并自信地根據(jù)客觀信息采取行動，驅(qū)動的智能評分提供了一致且透明的模型，同時相對沒有人為偏見。
支持的質(zhì)量管理成為自動化和高效的過程
質(zhì)量保證經(jīng)理無需執(zhí)行手動的質(zhì)量保證任務(wù)，就可以將自己的時間投入到更適合人類思維的其他舉措上，例如指導(dǎo)以提高整體效率和專業(yè)知識，同時提供平衡，客觀的改進(jìn)措施，為了提高效率，必須克服人類語言本身帶來的挑戰(zhàn)，語言是流動復(fù)雜和微妙的，例如兩個人可能讀或聽相同的文章，然后以完全不同的解釋走開，如果人類由于這些先天的語言挑戰(zhàn)而難以發(fā)展出完全一致的理解，則可以說機(jī)器也將陷入困境，為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，使用基于規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來提取，標(biāo)記和評分與客戶體驗(yàn)分析相關(guān)的概念，例如情感，努力，意圖，褻瀆等等，用戶可以自定義其中許多元素，以反映其業(yè)務(wù)，用例和行業(yè)，與原始文本以及相關(guān)的來源和客戶元數(shù)據(jù)結(jié)合使用時，分析師和前線團(tuán)隊(duì)可以發(fā)現(xiàn)客戶的含義，而不僅僅是他們的意思，從而賦予真正可行的見解。
公司可以使用多種因素來分析客戶體驗(yàn)反饋數(shù)據(jù)
這不僅為改進(jìn)質(zhì)量管理打開了大門，而且還為新的業(yè)務(wù)問題和答案打開了大門，例如如果客戶稱贊或批評同事，則系統(tǒng)可以檢測到該信息并協(xié)助團(tuán)隊(duì)內(nèi)部獎勵或修改績效，或者通過識別諸如電話號碼或文本中的電子郵件地址之類的細(xì)微線索，系統(tǒng)可以鼓勵員工主動與客戶聯(lián)系并留下積極的印象，甚至可以捕獲表演者，政客，企業(yè)高管和其他名人的名字，這些名字可能是對客戶看法的外部影響。
可以確定影響客戶的其他趨勢
例如它可以結(jié)合對銷售和促銷活動的討論（例如獨(dú)立日，黑色星期五或網(wǎng)絡(luò)星期一）來跟蹤事件的提及，以確定哪些事件引起了轟動，提及婚禮，訂婚，嬰兒送禮會，畢業(yè)典禮等，可能有助于突出如何最好地營銷和定價(jià)商品，以慶祝特定里程碑的特定購買者為目標(biāo)，或者通過結(jié)合文化事件或其他場合的分析來發(fā)現(xiàn)客戶如何使用您的產(chǎn)品，聯(lián)絡(luò)中心為您的業(yè)務(wù)提供了大量有用的信息，但是您需要正確的工具來發(fā)掘這些信息，從客觀透明地評估代理商到發(fā)現(xiàn)最佳產(chǎn)品上市時間，可以幫助確保您的質(zhì)量管理團(tuán)隊(duì)捕獲并部署最佳見解，從而改善您的客戶體驗(yàn)。
