这些指标都不包含可靠的和可操作的信息，这些信息是关于座席和客户之间的对话的实际内容--在语音或数字方面。深入了解这些对话对你来说至关重要：
- 了解和监控员工的行为，以提高工作表现，并确定培训内容和培训的差距。
- 分析和评估客户需求和情绪，以提高服务交付和提高客户满意度
然而，更重要的是，对于你的企业的整体生存和增长来说，收集客户信息并迅速响应客户关注的能力是非常重要的。这是必须的：
- 如果发生了影响业务的意外事件，保护公司的声誉。
- 迅速对可能发生的关键事件做出反应，或者在新项目上线的时候做出反应。
- 监督并获得关于新产品或服务推出的反馈。
作为管理者，我们试图通过各种方法来填补这一空白，包括：
- 要求座席主动向其主管或管理层提出任何再次发生的或新的问题
- 在联络中心里走动，身体力行上或虚拟上都可以，与座席谈论新的或反复出现的问题
- 要求座席使用配置代码标记潜在的问题区域或电话以获得深入的了解
- 通过有一个定义良好的质量管理程序来执行抽查，以便在改进的领域实现零投入
但是这些方法只给了我们所需信息的一小部分；这个部分视图并不是所有客户对话的真实表示。通常，只有不到2%的对话被用于质量管理，而座席通常选择错误的处理方式。这些方法提供不均匀、不可靠和陈旧的信息。
关注互动内容
为了阐明这个盲点，我们需要一些工具来分析整个这些对话的内容，然后突出显示需要密切关注的任何新的或意想不到的业务问题或趋势。
为了实现这一点，我们需要在所有语音对话中使用非结构化数据，并将其尽快转换为结构化和可搜索的内容。这是通过创建一个在你的联络中心内发生的所有语音对话的完整记录来完成的。Genesys交互分析的高级语音识别功能可以提供帮助。曾经的黑盒子，现在变成了完全可搜索和可查看的文本。
结果是大量的文本数据。要理解这些数据，你需要应用人工智能（AI）算法，梳理出作为联络中心经理对你很重要的对话片段。Genesys交互分析使用先进的机器学习算法，即那些培训材料中的以及客户提供的，来分析对话的片段，并为这些对话提供清晰的视角。
但这还不够。你的联络中心由许多业务线组成，每个业务线都有专门针对你业务不同方面的组。有些团队专注于销售，有些则专注于留住员工或提供服务。在整个联络中心中获得一个视图仍然不能提供精确的见解，从而在如何最好地交付服务和快速地适应你的客户方面做出真正的业务级决策。
你还需要元数据和将这些聚类算法应用到一组自定义交互副本上的能力，以便真正在关注的特定领域实现。你需要能够将客户端与座席端、座席与座席组、业务线与业务段之间的数据分割，分割成许多其他业务特定的数据点。Genesys交互分析是唯一提供精确集群级别的分析解决方案，可以真正帮助你监视、响应和改进。
最后，一旦系统将注意力集中在新的短语或感兴趣的主题上，Genesys交互分析允许你深入挖掘，以发现和探索相似的单词（在类似的上下文中发生）或相关的单词（在邻近的位置发生），以获得更多的上下文。此外，该工具还可以让你深入研究感兴趣的特定交互，以查明根本原因，并对这些对话获得更多的见解。所有这些分析都是在没有任何用户输入的情况下完成的。
这些听起来都是未来主义，但未来即现在。现在是投资于利用现代技术进步力量的解决方案的时候了。从自动转录到机器学习和集群，从你的手指上获取你需要的数据，通过移除你的联络中心盲点，把你的运营提升到下一个层次。
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作者：Geneesys交互分析、质量管理和绩效管理的产品管理总监Rakesh Tailor
原文网址：http://blog.genesys.com/the-biggest-blind-spot-in-your-contact-center-to-gather-customer-intelligence/
原文网址：http://blog.genesys.com/the-biggest-blind-spot-in-your-contact-center-to-gather-customer-intelligence/
