콜 센터는 많은 비즈니스에서 중요한 부분으로 고객과 고객에게 중요한 연락 지점을 제공합니다. 최근 몇 년 동안 머신 러닝은 콜 센터에서 고객 경험을 개선하고 운영을 간소화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 콜센터용 교육 데이터를 수집할 때 사용할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
- 통화 녹음에는 콜 센터에서 거는 통화를 녹음하는 작업이 포함되며, 이는 기계 학습 모델을 훈련하여 대화의 맥락을 이해하고 일반적인 문제와 추세를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
- 음성 분석에는 기계 학습 알고리즘이 포함되어 통화에 사용된 단어와 구를 분석하므로 콜 센터 관리자가 고객 대화에서 주요 주제와 문제를 식별할 수 있습니다.
- 텍스트 분석에는 기계 학습을 사용하여 피드백 제공 이메일, 소셜 미디어 게시물, 채팅 기록 및 고객 또는 잠재 고객의 기타 커뮤니케이션과 같은 고객의 서면 응답을 분석하는 작업이 포함됩니다.
- 설문 조사 및 CSAT 설문 조사는 콜 센터 경험에 대한 특정 고객 데이터를 수집하는 데 사용되므로 관리자는 개선이 필요한 영역에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- NPS, eNPS 및 발권 시스템은 고객 만족도에 대한 데이터를 수집하고 해결해야 할 추세와 문제를 식별하는 데 사용됩니다.
- WFO&BI는 콜 센터 관리자가 콜 센터 성과에 대한 데이터를 분석하여 운영을 개선하는 데 사용할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 도구 모음입니다.
이것은 오늘날 콜 센터에서 사용되는 많은 데이터 수집 방법 중 몇 가지 예일 뿐이며 새로운 기술과 애플리케이션이 지속적으로 등장하고 있습니다.
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