通过对话智能超越语音识别

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CTI论坛 (编译/老秦): 根据 Statista 的数据,37% 的客户更喜欢通过电线% 的客户更喜欢聊天,15% 的客户想要发送电子邮件。

通过收集此类数据,组织可以分析它们并将其转化为具有许多用例的可操作见解。

客户电话中最常用的技术是语音识别和语音分析。如何利用每一次互动将客户参与度提升到一个更高的水平?

Symbl.ai 首席执行官兼联合创始人SurbhiRathore解释了对话智能如何为客户数据增加一个新的有价值的层并帮助提供有意义的体验。

电话是久经考验的沟通渠道,在其他任何情况下都可以正常工作。然而,通过数字渠道进行的互动在更年轻、更精通技术的年龄组中变得越来越流行。

Twilio的一份报告显示,96% 的组织认为不将客户参与数字化会对他们的业务产生负面影响。随着过去几年许多公司数字化转型步伐的飞速发展,认真对待客户参与已成为良好客户体验的必要条件。

Rathore认为有很多机会可以最大限度地提高数字内容和提高客户保留率。她说:

最大限度地发挥对话数据的潜力是能够将数据实时转换为分析、行动和知识。

这种数据最大化不仅仅是语音识别。尽管如此,它仍然是等式的关键部分,我们确实需要它。但是,如果您没有正确使用它,并且没有从中获得行动、指导和合规性,那么您就真的错过了收入增长。

对话智能是将语音识别提升到新水平的秘密武器,甚至更多。对话智能的用例是多方面的,从客户服务和教育到远程医疗、游戏和会议。

在大多数这些用例中,客户参与度在客户体验中发挥着重要作用,因此最大化接触点数据成为一个非常关键的因素,Rathore补充道。

在使用任何对话智能之前,组织必须首先确保他们可以访问对话数据,无论是音频、视频还是文本对话。Rathore进一步解释了这一点:

如果你的产品让用户去 Zoom 或 Google Meet 或任何其他类似的会议平台开会,然后他们回来执行其余的工作流程,你真的可以访问那些记录的文件吗?

重要的是让所有客户接触点的数据保持连续性并且不会中断。

拥有交互和数据的完整生命周期使座席能够在平台之间无缝切换,而不会丢失来自客户的任何有价值的信息。

对话智能将交互后数据、实时存储的数据和预测数据之间的点联系起来。Rathore说,从最基本的交互后数据(例如转录和实时字幕)开始:

您可以嵌入平台的最容易实现的目标是使用实时字幕或实时转录为您的客户创造可访问的用户体验。

这使您既可以开始从对话本身捕获数据,又可以帮助人们赶上对话并建立包容性体验。例如,考虑到我们总是同时处理多项任务,这对于网络研讨会平台至关重要。

下一步将是搜索、索引和过滤内容的选项,以便更好地分发和创建知识。这允许更轻松的主题搜索以及基于搜索历史的建议。

允许客户调节、编辑、遵守和检测内容中的亵渎行为也很重要。它非常有助于确保我们消除偏见或消除不良信息的传递。

最后,工作流自动化可帮助用户预测未来的参与度并改善交互结果,从而促进客户满意度和增长。

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