分析學(xué)、大數(shù)據(jù)和AI如何永久改變呼叫中心

分析學(xué) 大數(shù)據(jù) AI 呼叫中心

人工智能學(xué)家 | 2016-09-13 11:38

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】如果你曾有過(guò)給客戶熱線或者其它呼叫中心打電話的經(jīng)歷，你很有可能只要一想起這件事就會(huì)怕得發(fā)抖。一些客服熱線是臭名遠(yuǎn)播，以至于很多人都寧愿自己處理產(chǎn)品問(wèn)題而不去尋求客服的幫助。但這個(gè)事實(shí)很有可能將被改變，由于各公司逐漸使用數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和AI等新技術(shù)來(lái)提升呼叫中心的體...

數(shù)據(jù)作為財(cái)富

你可能已經(jīng)在電話里聽(tīng)過(guò)這樣的語(yǔ)音提示：“你的來(lái)電將被錄音，用于訓(xùn)練和提升服務(wù)質(zhì)量的目的。”但各公司開(kāi)始意識(shí)到，這也來(lái)電錄音具有比這高得多的利用價(jià)值。

隨著自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的發(fā)展以及對(duì)無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如電話錄音）的理解能力的增強(qiáng)，各大公司發(fā)現(xiàn)自己正擁有一筆巨大的財(cái)富，是由記錄下的語(yǔ)音信息組成的。

由于這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展得如此迅速，公司有很多種不同的方式來(lái)對(duì)這些數(shù)據(jù)加以利用。

語(yǔ)音分析與NLP

自然語(yǔ)言處理（NLP）能讓自動(dòng)化系統(tǒng)根據(jù)你的來(lái)電語(yǔ)音內(nèi)容對(duì)你的呼叫進(jìn)行正確的引導(dǎo)。過(guò)去的情況是，你只能說(shuō)出單獨(dú)的詞語(yǔ)或詞組，如“賬戶”或者“人工服務(wù)”等，才能讓系統(tǒng)把你引導(dǎo)到相應(yīng)的功能。但隨著NLP技術(shù)的成熟，系統(tǒng)現(xiàn)在可以理解長(zhǎng)的詞組和句子，如“我的賬單上有一筆異常的交易記錄，我想找人核實(shí)一下”，這樣就可以把客戶的來(lái)電引導(dǎo)到相關(guān)的部門來(lái)處理。

語(yǔ)音分析從僅僅理解說(shuō)話的內(nèi)容發(fā)展到可以理解說(shuō)話的方式。對(duì)客戶服務(wù)程序來(lái)說(shuō)，語(yǔ)音分析技術(shù)可以分析出來(lái)電者說(shuō)話的音調(diào)、措辭、情緒，甚至通過(guò)沉默的時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)衡量客戶的情緒和滿意程度。它還能猜測(cè)出來(lái)電者的年齡，然后進(jìn)行跟其年齡段相符的產(chǎn)品推銷，或者據(jù)此選擇不同的客服代表；有研究表明年長(zhǎng)的客戶與年輕的客戶所偏好的客服代表的類型是不一樣的。

對(duì)客服代表的來(lái)說(shuō)，語(yǔ)音分析可以從客戶的來(lái)電中提取出一些關(guān)鍵詞和詞組，以此對(duì)客服代表進(jìn)行提示。還可以用于鑒別不同客服代表掌握的知識(shí)范圍、擅長(zhǎng)處理的客戶來(lái)電類型，還有其它能影響到客服訓(xùn)練和引導(dǎo)的因素。

預(yù)測(cè)性分析

語(yǔ)音分析與預(yù)測(cè)性分析技術(shù)結(jié)合，還能預(yù)測(cè)出來(lái)電者是否具有沮喪或者憤怒的情緒傾向——甚至可以預(yù)測(cè)出某個(gè)來(lái)電者是否在說(shuō)謊或者在實(shí)行詐騙。

預(yù)測(cè)性的計(jì)算模型可以提供一些關(guān)于處理各種類型來(lái)電的最佳方式的見(jiàn)解，這樣就能提高客服代表處理來(lái)電的效率，同時(shí)改善客戶來(lái)電的體驗(yàn)。

這些技術(shù)的運(yùn)用不僅限于呼叫中心。如果這些呼叫中心的數(shù)據(jù)能與社交媒體上的數(shù)據(jù)結(jié)合，公司就能在網(wǎng)上觀察用戶對(duì)于某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)問(wèn)題的抱怨和投訴，然后據(jù)此預(yù)測(cè)客戶來(lái)電數(shù)量的增加。例如，如果Twitter上突然出現(xiàn)和轉(zhuǎn)發(fā)了關(guān)于在某地?zé)o法接收到手機(jī)信號(hào)的推文，移動(dòng)電話服務(wù)公司的呼叫中心就會(huì)收到警告說(shuō)，將有一大批客戶來(lái)電就此問(wèn)題進(jìn)行投訴和咨詢，甚至還會(huì)在自動(dòng)語(yǔ)音中加入關(guān)于此問(wèn)題的解釋和解決辦法。

另外的設(shè)想

上面所說(shuō)的在將要成為可能的事情中，還只是冰山一角。一個(gè)叫Mattersight 的公司正在開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)，用于分析來(lái)電客戶的性格，然后為其分配一個(gè)最適合的客服代表，以客戶最喜歡的談話方式進(jìn)行溝通。例如美國(guó)東北部的人們比中西部的人們更喜歡正式嚴(yán)肅的溝通方式；老年客戶的來(lái)電對(duì)美國(guó)本土的客服代表有著強(qiáng)烈的偏好，但對(duì)年輕客戶來(lái)說(shuō)這并不重要。

這個(gè)想法也能運(yùn)用在對(duì)客服代表性格的分析上。一些人天生就比別人更擅長(zhǎng)與處理某種類型的來(lái)電和客戶。公司也會(huì)建立自己客戶代表性格的檔案，據(jù)此為來(lái)電的客戶分配最適合的代表。

大數(shù)據(jù)改變呼叫中心的另一種方式是通過(guò)人力資源管理。尋找和培訓(xùn)出具備資質(zhì)的、富有耐心的人為呼叫中心工作，是呼叫中心遇到的巨大挑戰(zhàn)。據(jù)某公司的估計(jì)，為尋找和雇傭一個(gè)合適的員工，平均需耗費(fèi)人力管理員兩個(gè)小時(shí)的工作時(shí)間——如果你新成立的呼叫中心需要數(shù)百名員工，那就意味著人力的配備工作要耗費(fèi)好幾個(gè)月的時(shí)間。

一個(gè)叫做 CornerstoneDemand的公司為此開(kāi)發(fā)出一種基于數(shù)據(jù)的、名為“Evolv”的解決方案，讓應(yīng)聘者通過(guò)一個(gè)自動(dòng)化的測(cè)試程序，包括錄下他們的語(yǔ)音并且讓他們就一些虛擬的來(lái)電呼叫進(jìn)行應(yīng)答。這個(gè)公司通過(guò)這些應(yīng)聘數(shù)據(jù)的分析來(lái)決定能夠參加面試的應(yīng)聘者，并預(yù)測(cè)每個(gè)參與面試的應(yīng)聘者潛在存在的問(wèn)題，在面試過(guò)程中有針對(duì)性地加以注意。

對(duì)一家大型呼叫中心而言，這種解決方案能夠節(jié)省大量用于人力配備的時(shí)間。很多公司表示，通過(guò)Evolv系統(tǒng)聘用的員工往往表現(xiàn)得更成功，會(huì)在工作崗位上待得更久。

隨著技術(shù)不斷發(fā)展，我相信我們會(huì)看到呼叫中心和客戶服務(wù)整體上更大的改善和提升，也許讓人害怕的客服熱線已經(jīng)成為了歷史。

來(lái)源：人工智能學(xué)家

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