1、人工質(zhì)檢速度存在局限性
人工質(zhì)檢計算能力弱，處理錄音數據較慢，滯后性導致質(zhì)檢人員無(wú)法快速定位到服務(wù)過(guò)程中出現的問(wèn)題，及時(shí)采取補救手段。
2、人工質(zhì)檢抽樣比覆蓋率不足
隨著(zhù)業(yè)務(wù)量的增加，導致質(zhì)檢人員缺口增加，質(zhì)檢抽樣比度大大下降，導致無(wú)法全面了解客戶(hù)需求，業(yè)務(wù)價(jià)值低。
3、人工質(zhì)檢存在人為判斷誤差
如人工質(zhì)檢受限于員工人情、情緒波動(dòng)以及工作疲勞等因素的影響，造成了質(zhì)檢標準的不統一，無(wú)法保證質(zhì)檢結果的公平性與公正性。
4、人工質(zhì)檢結果無(wú)法歸類(lèi)分析
現有的質(zhì)檢結果信息較單一，無(wú)法分類(lèi)匯總或做類(lèi)別交叉分析，進(jìn)行最根本原因分析，更無(wú)法形成相對正式的規劃類(lèi)數據報表。
本期的集時(shí)小先生課堂，為大家帶來(lái)集時(shí)智能呼叫中心的主功能之五——智能質(zhì)檢。
1、語(yǔ)音轉寫(xiě)文本
針對電信領(lǐng)域大量數據訓練優(yōu)化后的連續自然語(yǔ)音識別引擎，可講語(yǔ)音轉為文本文件，便于搜索與挖掘。
2、話(huà)者分離
雙軌錄音，準確分離客服與客戶(hù)語(yǔ)音，針對角色進(jìn)行質(zhì)檢，對于用戶(hù)語(yǔ)音進(jìn)行文本分析。
3、語(yǔ)速檢測
分析出坐席人員說(shuō)話(huà)的平均語(yǔ)速及實(shí)時(shí)語(yǔ)速，以作為其服務(wù)態(tài)度、熟練程度及服務(wù)質(zhì)量的依據。
4、關(guān)鍵詞檢測
對于指定語(yǔ)音，根據預設質(zhì)檢詞語(yǔ)，檢測出相應位置，可供人工質(zhì)檢人員有目的測聽(tīng)。
5、靜音檢測
可檢測出坐席未應答、冷場(chǎng)、技能不熟練、客戶(hù)等待超長(cháng)等情況。
6、搶話(huà)檢測
通過(guò)檢測客服與客戶(hù)語(yǔ)音的重疊，分析出客服人員服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)結果作為依據。
7、情緒檢測
通過(guò)語(yǔ)音及文本中的各種信息，聲臨其境分析對話(huà)者的情緒
8、質(zhì)檢報表
報表詳盡，不同角色報表、整體報表、關(guān)鍵詞報表，可查閱話(huà)務(wù)檢測結果、內容結果等。
集時(shí)通訊智能質(zhì)檢將客服質(zhì)檢工作變“聽(tīng)”為“看”，有效提升質(zhì)檢工作效率、擴大質(zhì)檢覆蓋范圍、有效了解客戶(hù)真正的來(lái)電意圖，及時(shí)洞悉存在的業(yè)務(wù)及服務(wù)問(wèn)題、發(fā)現客戶(hù)需求與商機，在降低運營(yíng)成本的同時(shí)提升服務(wù)質(zhì)量。
