Pusat panggilan adalah bagian penting dari banyak bisnis, menyediakan titik kontak penting bagi pelanggan dan klien. Dalam beberapa tahun terakhir, pembelajaran mesin semakin banyak digunakan di pusat panggilan untuk membantu meningkatkan pengalaman pelanggan dan merampingkan operasi. Saat mengumpulkan data pelatihan untuk pusat panggilan, ada beberapa metode yang tersedia.
- Perekaman panggilan melibatkan perekaman panggilan yang dilakukan ke dan dari pusat panggilan, yang kemudian dapat digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin untuk memahami konteks percakapan dan mengidentifikasi masalah dan tren umum.
- Analitik ucapan melibatkan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis kata dan frasa yang digunakan dalam panggilan, memungkinkan manajer pusat panggilan untuk mengidentifikasi tema dan masalah utama dalam percakapan pelanggan.
- Analitik teks melibatkan penggunaan pembelajaran mesin untuk menganalisis respons tertulis dari pelanggan, seperti email yang diberikan umpan balik, postingan media sosial, transkrip obrolan, dan komunikasi lain dari pelanggan atau prospek.
- Survei dan survei CSAT digunakan untuk mengumpulkan data pelanggan spesifik tentang pengalaman mereka dengan pusat panggilan, yang memungkinkan manajer mendapatkan wawasan berharga tentang area yang perlu ditingkatkan.
- NPS, eNPS, dan sistem tiket digunakan untuk mengumpulkan data tentang kepuasan pelanggan dan membantu mengidentifikasi tren dan masalah yang mungkin perlu ditangani.
- WFO&BI adalah seperangkat alat yang memungkinkan manajer pusat panggilan menganalisis data tentang kinerja pusat panggilan, memberikan wawasan berharga yang dapat digunakan untuk meningkatkan operasi.
Ini hanyalah beberapa contoh dari banyak metode pengumpulan data yang digunakan di call center saat ini, dengan teknik dan aplikasi baru yang terus bermunculan.
Baca artikel lengkap di sini:
