Call Center sind ein wichtiger Bestandteil vieler Unternehmen und bieten einen entscheidenden Kontaktpunkt für Kunden und Klienten. In den letzten Jahren wurde maschinelles Lernen zunehmend in Callcentern eingesetzt, um das Kundenerlebnis zu verbessern und den Betrieb zu rationalisieren. Wenn es darum geht, Trainingsdaten für Call Center zu sammeln, stehen mehrere Methoden zur Verfügung.
- Bei der Anrufaufzeichnung werden Anrufe zum und vom Callcenter aufgezeichnet, die dann verwendet werden können, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren, um den Kontext von Gesprächen zu verstehen und häufige Probleme und Trends zu identifizieren.
- Die Sprachanalyse umfasst maschinelle Lernalgorithmen zur Analyse der in Anrufen verwendeten Wörter und Sätze, sodass Callcenter-Manager Schlüsselthemen und Probleme in Kundengesprächen identifizieren können.
- Bei der Textanalyse wird maschinelles Lernen verwendet, um schriftliche Antworten von Kunden zu analysieren, z. B. Feedback-E-Mails, Beiträge in sozialen Medien, Chat-Transkripte und andere Mitteilungen von Kunden oder Interessenten.
- Umfragen und CSAT-Umfragen werden verwendet, um spezifische Kundendaten über ihre Erfahrungen mit dem Callcenter zu sammeln, wodurch Manager wertvolle Einblicke in verbesserungswürdige Bereiche gewinnen können.
- NPS-, eNPS- und Ticketsysteme werden verwendet, um Daten zur Kundenzufriedenheit zu sammeln und dabei zu helfen, Trends und Probleme zu identifizieren, die möglicherweise angegangen werden müssen.
- WFO&BI ist eine Suite von Tools, die es Callcenter-Managern ermöglichen, Daten zur Callcenter-Leistung zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die zur Verbesserung des Betriebs verwendet werden können.
Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Datenerfassungsmethoden, die heute in Call Centern verwendet werden, wobei ständig neue Techniken und Anwendungen entstehen.
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