質量管理團隊是聯絡中心的制衡手段

他們通過對照電子表格中的評分標準清單來跟蹤座席呼叫，電子郵件和聊天從而改善，但是通過利用自然語言理解來自動評估聯系中心的互動，團隊可以更好地識別大量查詢中的問題并自信地對它們采取行動，同時保持相對較少的人為偏見和錯誤，您需要知道的企業用于語言分析的一種更常見的方法是自然語言處理，NLP模型將語言和統計算法應用于文本，以便以類似于人腦理解語言的方式提取含義。

該系統可以分析數據并以驚人的速度達到結果

例如大約95％的客戶數據以非結構化文本的形式存在-電子郵件，調查的書面答復，在線評論，論壇中的評論等，閱讀所有這些文本幾乎是不可能的，假設普通人在一小時內可以處理50項非結構化數據，那么一個人閱讀一百萬項數據將花費近七年的時間，NLP模型可以在幾分鐘內解析出那么多信息，閱讀大量數據集后，NLP將數據分類為與幾個關鍵字和短語相關聯的主題，這種轉換使人類可以查看數據中的模式，過去曾經是繁瑣而主觀的人類過程，現在很容易消化，并且對于可付諸實踐的見解很有用。

盡管NLP為企業提供了強大的資源

但隨著時間的流逝，它已被淡化，尤其是在客戶體驗空間中，CX團隊利用NLP構建單詞和主題列表，但是僅對數據進行分組已不足以提供CX改進所需的有用見解，幸運的是技術一直與業務需求保持同步，自然語言理解（NLU）使NLP更進一步，并分析語言的含義，而不是僅分析單個單詞的含義，該領域的研究和開發依賴于NLP系統的基礎要素，該基礎要素規劃了語言要素和結構，但隨后又增加了上下文，NLU并沒有關注單詞本身，而是試圖了解人際關系中固有的內涵和含義，分析演講者陳述背后的情感，努力，意圖或目標，以揭示其含義，系統必須具有成熟的NLP功能，開發NLP引擎可以建立您所需的語言基礎。然后，您可以使用構建增值功能，以結合上下文和含義中的見解。

如何幫助消除偏差

質量管理團隊需要數據來分析聯絡中心的績效以及可以改進哪些流程，許多團隊仍然僅依靠凈促銷員得分，這很難擴展，并且經常會基于主觀反應而導致結果有偏差，公司應該容易獲得有助于提高質量管理，代理商響應和整體經驗的見解，而不會產生偏見，但是由于80％的聯絡中心數據是非結構化的，因此質量管理團隊面臨著巨大的挑戰。

質量管理團隊提供了一種大規模開發有用見解的方法

通過將連接到聯系中心內的每種類型的客戶交互（呼叫，聊天，消息傳遞和電子郵件），團隊可以定義自己的加權評估標準并自動對交互進行評分，以基于軟硬技能來評估業務代表。企業可以識別大量查詢中的問題，確定解決這些問題的最佳順序，并自信地根據客觀信息采取行動，驅動的智能評分提供了一致且透明的模型，同時相對沒有人為偏見。

支持的質量管理成為自動化和高效的過程

質量保證經理無需執行手動的質量保證任務，就可以將自己的時間投入到更適合人類思維的其他舉措上，例如指導以提高整體效率和專業知識，同時提供平衡，客觀的改進措施，為了提高效率，必須克服人類語言本身帶來的挑戰，語言是流動復雜和微妙的，例如兩個人可能讀或聽相同的文章，然后以完全不同的解釋走開，如果人類由于這些先天的語言挑戰而難以發展出完全一致的理解，則可以說機器也將陷入困境，為了應對這些挑戰，使用基于規則的機器學習技術來提取，標記和評分與客戶體驗分析相關的概念，例如情感，努力，意圖，褻瀆等等，用戶可以自定義其中許多元素，以反映其業務，用例和行業，與原始文本以及相關的來源和客戶元數據結合使用時，分析師和前線團隊可以發現客戶的含義，而不僅僅是他們的意思，從而賦予真正可行的見解。

公司可以使用多種因素來分析客戶體驗反饋數據

這不僅為改進質量管理打開了大門，而且還為新的業務問題和答案打開了大門，例如如果客戶稱贊或批評同事，則系統可以檢測到該信息并協助團隊內部獎勵或修改績效，或者通過識別諸如電話號碼或文本中的電子郵件地址之類的細微線索，系統可以鼓勵員工主動與客戶聯系并留下積極的印象，甚至可以捕獲表演者，政客，企業高管和其他名人的名字，這些名字可能是對客戶看法的外部影響。

可以確定影響客戶的其他趨勢

例如它可以結合對銷售和促銷活動的討論（例如獨立日，黑色星期五或網絡星期一）來跟蹤事件的提及，以確定哪些事件引起了轟動，提及婚禮，訂婚，嬰兒送禮會，畢業典禮等，可能有助于突出如何最好地營銷和定價商品，以慶祝特定里程碑的特定購買者為目標，或者通過結合文化事件或其他場合的分析來發現客戶如何使用您的產品，聯絡中心為您的業務提供了大量有用的信息，但是您需要正確的工具來發掘這些信息，從客觀透明地評估代理商到發現最佳產品上市時間，可以幫助確保您的質量管理團隊捕獲并部署最佳見解，從而改善您的客戶體驗。