CTI論壇(ctiforum.com) (編譯/老秦): Contexta360的Andrew White解釋說,我們構建服務、技術和解決方案的方式在很短的時間內發(fā)生了根本性的變化。
與19世紀末和20世紀初的汽車工業(yè)非常相似,該產品是從零開始制造的。如今,汽車的制造混合了工業(yè)組件和現(xiàn)成的功能或微型部件。
對于原始編碼世界來說,這也是一次類似的旅程。起初,我們從頭開始編寫代碼,有些仍然這樣做。我們越來越多地使用抽象軟件、拖放構建器,以及在整個產品中執(zhí)行特定任務的子組件的自動等價物。
此方法直接影響客戶交互分析領域,特別是語音和聊天分析領域,并對部署的易用性和部署成本產生顯著影響。
為了建立對話分析策略,我們首先需要了解它是什么。對話分析是語音分析、聊天分析和更廣泛的文本分析在任何媒體(語音、視頻、應用程序、郵件或老式信件)上的融合。歸根結底,它是關于:
- 客戶之聲
- 客戶打電話/發(fā)短信/聊天的內容
- 客戶為什么打電話/發(fā)短信/聊天
- 客戶意圖
- 客戶行動
- 客戶問題
- 對話的背景
- 對話中的摩擦
- 對話中的情感
簡言之,它是單個索引對話的數(shù)字合成,或者是數(shù)百萬索引對話的趨勢和模式。
交互分析非常相似,通常側重于事務和元數(shù)據(jù)交互。
歸根結底,它是關于:
- 當客戶呼叫/輸入聊天時
- 客戶購買/詢問/要求的內容
- 客戶點擊的位置
- 客戶選擇了哪些選項
- 手動調查結果
- 歷程路線
- 采取的安全措施
- 自動化會話(IVR、IVA、聊天機器人)
- 渠道跳數(shù)(例如語音聊天)
- IP/SIP數(shù)據(jù)包
當我們將對話分析和互動分析相結合時,這才是真正的魔力開始。
但是等等,我們仍然在談論技術。讓我們把戰(zhàn)略作為技術,這是過程的最后一部分。
我們想要達到的目標是什么?任務不是成為部署對話分析的專家,這是推動原始戰(zhàn)略所需的技術能力。
因此,我想在這里總結一下構建戰(zhàn)略的框架。這包括:
- 我們戰(zhàn)略上需要的業(yè)務成果
- 業(yè)務驅動因素
- 業(yè)務驅動因素的影響因素
- 影響因素的構成
- 您如何解決影響因素。
但實際上,這是一個非常簡單的模型,所以讓我們把理論變成實踐。
- 我希望收入增長20%或成本降低10%。(我選擇收入)
- 戰(zhàn)略驅動因素可能是地理擴張/產品擴張增加客戶獲取/客戶保留和追加銷售。(我將選擇增加保留和追加銷售)
- 這可能是新產品、新定價、新包裝、新促銷。但這些都是固定的,所以服務將是一個很好的司機。我們需要確保我們擁有正確的知識、服務可用性、軟技能、CX和C-SAT指標,以冷靜、全面地為我們的績效評分。
- 為了做到這一點,我們需要a)對話分析和b)互動分析的數(shù)據(jù)。這包括買什么、什么時候買、所有對話中的關鍵話題、意圖、行動、情緒、問題--以及我們提取的見解)。
- 最后,我們決定如何獲得這些數(shù)據(jù)。簡言之,從頭開始編寫代碼,查看現(xiàn)成組件(NLU和AI現(xiàn)成組件),或投資于完全集成的解決方案。
在你的戰(zhàn)略中考慮的另一個動態(tài)是你的企業(yè)中誰需要這種洞察力?這里沒有固定的答案,但我們越來越多地看到兩個價值中心,即:
1、數(shù)據(jù)科學團隊2、與客戶互動的運營團隊
從歷史上看,上面提到的一切都是數(shù)據(jù)科學團隊的專利,技術是高度定制、手工集成和手工“加工”的。
幾個月前,我遇到了一個大品牌的潛在客戶。看到他們的能力有多不成熟很有趣。簡單地說,他們的過程是:
1、業(yè)務部門(BU)會要求提供一份報告,內容大致如下:“我能在1月1日至3月31日期間在聯(lián)絡中心團隊Y中獲得產品組X的對話分析,以及CX、客戶努力和C-Sat(請)的指標嗎?”2、然后,數(shù)據(jù)科學團隊將:
·調出錄音
·將此數(shù)據(jù)與相關團隊的座席出勤數(shù)據(jù)相匹配
·將此數(shù)據(jù)與相關產品線的座席出勤數(shù)據(jù)相匹配
·通過speech to text工具運行對話
·通過他們自己的自然語言理解應用程序運行轉錄本
·將此鏈接到事務數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)
3、這將由原BU所有者收到,他會說“謝謝你,但這不是我想要的”
4、重復。
3、這將由原BU所有者收到,他會說“謝謝你,但這不是我想要的”
4、重復。
這可能有點極端,但它突出了一個事實,即我們的見解需要與業(yè)務單位所有者更為接近。
對于數(shù)據(jù)科學團隊來說,仍然有一個非,F(xiàn)實的地方可以進行越來越多的高級分析,但是在現(xiàn)代對話和交互分析解決方案中,上面的示例可以在30秒內執(zhí)行。
此外,數(shù)據(jù)科學團隊不應過于關注從頭開始構建。我們有現(xiàn)成的令人驚訝的有監(jiān)督和無監(jiān)督主題模型,包括QM、C-SAT和客戶努力評分模型,以及我們自己的超精確語音引擎,可根據(jù)您的詞典進行調整。
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原文網址:https://www.callcentrehelper.com/build-a-conversational-analytics-strategy-201979.htm