通过专注于音频，我们保持最佳客户体验，同时严格遵守 GDPR 和数据隐私标准。这种方法可确保在对话过程中安全且保密地交换信息，为呼叫中心公司提供完整可靠的解决方案。
智能对话分析软件利用人工智能通过复杂的 神经网络提取必需的 声学指示器来自录制的音频对话。
每次通话结束后，智能对话分析会筛选录音，并使用静音时间、语音重叠、发言轮次等指标自动识别对话。这使管理人员和呼叫中心代理能够快速识别相关互动，从而确定进展路径和潜在问题。
客户与呼叫中心代理之间的音频对话中有两个关键元素
通话的音频文件和 元数据这是其特点。智能对话分析利用这两个元素来提取关键绩效指标 (KPI)，这些指标用于根据预定义的阈值过滤对话。这些阈值由连续的数据分析确定，并根据呼叫中心的特定需求进行调整。例如，沉默率超过 30% 可能表示需要对代理或信息系 手机号码数据 统采取纠正措施。
Atmaja 和 Akagi 在 2020 年进行的一项研究表明，沉默可以显著影响情绪唤起的维度。他们的研究还强调了选择正确的阈值因素对提高情绪识别的重要性。这一结论强调了沉默在语音情感分析中的重要性，进一步证实了智能对话分析在评估呼叫中心语音交互方面所采用的创新方法。
好处
集成智能对话分析为呼叫中心带来切实可衡量的效益，改善客户体验和运营效率。该解决方案可快速检 根据福雷斯特 测客户互动过程中的问题并立即提供解决方案（无论使用何种语言），从而显著减少客户不满。
该技术还能自动快速地分析 100% 的呼叫，将处理时间缩短至不到一小时。这种自动化功能可节省管理人员高达 80% 的时间，从而释放宝贵的资源用于其他任务，例如持续提高呼叫中心的服务质量。由于该技术具有高度兼容性，因此可以轻松集成，从而确保最佳的运营灵活性。
与市场上的其他解决方案不同
智能对话分析仅关注语音客户关系，对每次互动进行专业而深入的分析。通过识别 WhatsApp 号码 可疑模式（例如特定关键字或异常行为），这种方法可以在各种情况下灵活使用，包括欺诈检测。
其他创新优势包括，呼叫中心代理可以收到建设性反馈，以磨练他们的技能，而管理人员可以更轻松地选择相关对话进行重新评估。该技术还可以采取有针对性的行动来提高代理绩效，有助于数据安全和代理的福祉。