מוקדים טלפוניים הם חלק קריטי בעסקים רבים, המספקים נקודת קשר חיונית ללקוחות וללקוחות. בשנים האחרונות נעשה שימוש הולך וגובר בלימוד מכונה במרכזים טלפוניים כדי לעזור לשפר את חווית הלקוח ולייעל את התפעול. בכל הנוגע לאיסוף נתוני הדרכה למוקדים טלפוניים, קיימות מספר שיטות.
- הקלטת שיחות כוללת הקלטת שיחות המבוצעות אל המוקד הטלפוני וממנו, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בהם כדי לאמן מודלים של למידת מכונה כדי להבין את ההקשר של השיחות ולזהות בעיות ומגמות נפוצות.
- ניתוח דיבור כולל אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח את המילים והביטויים המשמשים בשיחות, מה שמאפשר למנהלי מוקדים לזהות נושאים ובעיות מרכזיות בשיחות עם לקוחות.
- ניתוח טקסט כרוך בשימוש בלמידת מכונה כדי לנתח תגובות כתובות מלקוחות, כגון הודעות דוא"ל שסופקו משוב, פוסטים במדיה חברתית, תמלול צ'אט ותקשורת אחרת מלקוחות או לקוחות פוטנציאליים.
- סקרים וסקרי CSAT משמשים לאיסוף נתוני לקוחות ספציפיים על חוויותיהם עם המרכז הטלפוני, ומאפשרים למנהלים לקבל תובנות חשובות לגבי תחומים לשיפור.
- מערכות NPS, eNPS וכרטוס משמשות לאיסוף נתונים על שביעות רצון הלקוחות ולסייע בזיהוי מגמות ובעיות שאולי צריך לטפל בהן.
- WFO&BI היא חבילת כלים המאפשרת למנהלי מוקדים לנתח נתונים על ביצועי מוקד טלפוני, תוך מתן תובנות יקרות ערך שניתן להשתמש בהן כדי לשפר את התפעול.
אלו הן רק כמה דוגמאות משיטות איסוף הנתונים הרבות המשמשות כיום במוקדים טלפוניים, כאשר טכניקות ויישומים חדשים צצים ללא הרף.
קראו את המאמר המלא כאן:
