Os call centers são uma parte crítica de muitos negócios, fornecendo um ponto de contato crucial para clientes e clientes. Nos últimos anos, o aprendizado de máquina tem sido cada vez mais usado em call centers para ajudar a melhorar a experiência do cliente e agilizar as operações. Quando se trata de coletar dados de treinamento para call centers, existem vários métodos disponíveis.
- A gravação de chamadas envolve a gravação de chamadas feitas de e para o call center, que podem ser usadas para treinar modelos de aprendizado de máquina para entender o contexto das conversas e identificar problemas e tendências comuns.
- A análise de fala envolve algoritmos de aprendizado de máquina para analisar as palavras e frases usadas nas chamadas, permitindo que os gerentes de call center identifiquem os principais temas e problemas nas conversas com os clientes.
- A análise de texto envolve o uso do aprendizado de máquina para analisar as respostas escritas dos clientes, como e-mails fornecidos com feedback, postagens em mídias sociais, transcrições de bate-papo e outras comunicações de clientes ou possíveis clientes.
- Pesquisas e pesquisas CSAT são usadas para coletar dados específicos do cliente sobre suas experiências com o call center, permitindo que os gerentes obtenham informações valiosas sobre áreas de melhoria.
- NPS, eNPS e sistemas de emissão de bilhetes são usados para coletar dados sobre a satisfação do cliente e ajudar a identificar tendências e problemas que podem precisar ser resolvidos.
- O WFO&BI é um conjunto de ferramentas que permite aos gerentes de call center analisar dados sobre o desempenho do call center, fornecendo insights valiosos que podem ser usados para melhorar as operações.
Estes são apenas alguns exemplos dos muitos métodos de coleta de dados usados em call centers hoje, com novas técnicas e aplicações surgindo constantemente.
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