隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)、大數據等技術(shù)手段的應用與于普及，我們真正進(jìn)入了大數據分析時(shí)代。但同時(shí)，對呼叫中心的能力也提出了更高的要求，我們是否已經(jīng)準備好了呢？
據IDG的最新報告，目前百分之九十的數據分析都是非結構化數據，呼叫中心語(yǔ)音數據體量巨大，是典型的非結構化“大數據”。這些數據內含客戶(hù)身份信息、偏好選擇、服務(wù)投訴、業(yè)務(wù)咨詢(xún)等重要信息，是金融企業(yè)優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、提高運營(yíng)效率，進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)決策和產(chǎn)品服務(wù)設計的重要參考，在大數據時(shí)代，語(yǔ)音數據變?yōu)橐环N重要業(yè)務(wù)資產(chǎn)。然而在傳統技術(shù)條件下，語(yǔ)音數據保存困難，應用成本高，更難談及進(jìn)一步挖掘利用。
質(zhì)檢難度大 困局重重
目前，大多數呼叫中心質(zhì)檢都是通過(guò)人工抽查的方式進(jìn)行，該種質(zhì)檢方法效率低且缺乏統一的質(zhì)檢標準，在很大程度上制約了質(zhì)檢工作在量和質(zhì)量的突破。另外傳統的呼叫中心質(zhì)檢多半停留在質(zhì)檢結果上，卻沒(méi)有找到出現此種質(zhì)檢結果的源頭，譬如導致此種質(zhì)檢結果的坐席近期的心理動(dòng)態(tài)，可見(jiàn)目前企業(yè)遭受的質(zhì)檢難度瓶頸不僅在于對質(zhì)檢結果獲取、質(zhì)檢結果處理無(wú)從下手方面，對于導致質(zhì)檢結果的原因同樣不知所措！
天璣科技面向金融行業(yè)客戶(hù)推出的語(yǔ)音大數據分析平臺，依托先進(jìn)的大數據平臺技術(shù)，采用語(yǔ)音識別技術(shù)對金融機構海量語(yǔ)音內容進(jìn)行分析識別，以較高的準確率還原出每段錄音的具體內容，并通過(guò)關(guān)鍵詞輸入實(shí)現快速檢索，通過(guò)語(yǔ)義分析和情緒分析技術(shù)，實(shí)現語(yǔ)音全覆蓋自動(dòng)質(zhì)檢；通過(guò)對大量通話(huà)記錄和內容進(jìn)行識別、統計、分析，可在最短時(shí)間內了解不同業(yè)務(wù)的話(huà)務(wù)結構，定位導致客戶(hù)投訴、流失、話(huà)務(wù)異常等問(wèn)題原因、并預測業(yè)務(wù)熱點(diǎn)趨勢，發(fā)現潛在客戶(hù)，利用數據為業(yè)務(wù)全流程帶來(lái)新的活力。
呼叫中心自身價(jià)值望提升
對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，呼叫中心不管是作為“成本中心”還是“利潤中心”，其都是企業(yè)對外交流的巨大窗口，呼叫中心若想提升自身部門(mén)的話(huà)語(yǔ)權，就應該最大程度發(fā)揮企業(yè)和客戶(hù)之間交流的價(jià)值，將客戶(hù)反饋的問(wèn)題結合公司業(yè)務(wù)，整合出有效的工作報告向相關(guān)職能部門(mén)反饋。
天璣科技通過(guò)使用語(yǔ)音大數據分析，企業(yè)提高了在呼叫服務(wù)中心在語(yǔ)音轉換、存儲、調聽(tīng)和質(zhì)檢方面的效率，在呼叫中心服務(wù)管理、電話(huà)營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)管理、人力資源管理和工作質(zhì)量把控上有效提高了便捷度。同時(shí)，語(yǔ)音大數據分析作為一種大數據分析產(chǎn)品，可以為金融企業(yè)提供一定的業(yè)務(wù)統計和分析
大數據營(yíng)銷(xiāo)迫在眉睫卻無(wú)從下手
非結構數據主要集中在用戶(hù)的性格、為人處事的方法等不留存在數據庫中的數據，呼叫中心在發(fā)揮職能作用時(shí)，產(chǎn)生了大量非結構化語(yǔ)音文件，這些作為企業(yè)巨大的大數據寶庫，如果運用有當，便可以為公司帶來(lái)巨大的價(jià)值。
天璣科技大數據分析系統融合大數據、語(yǔ)音處理和商業(yè)智能技術(shù)的語(yǔ)音大數據分析，可幫助客戶(hù)提升語(yǔ)音存管效率、降低呼叫中心運營(yíng)成本、優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量，并且在商業(yè)價(jià)值角度，幫助客戶(hù)了解其用戶(hù)服務(wù)體驗，進(jìn)而挖掘出更多業(yè)務(wù)參考信息，為客戶(hù)業(yè)務(wù)決策提供重要籌碼。
