智能语音分析系统的价值最大化

　　客户来话数据是和客户直接沟通的最原始信息，包含着用户深层来电原因、希望解决的问题、关注的焦点等大量有价值的信息，由于没有充分得到利用，海量信息被忽略，客户的需求未能全面掌握，而智能语音分析系统可通过语音识别的形式将非结构化的用户来话录音转为结构化文本信息，并以关键词识别和建模，从中挖掘分析有价值信息，全面细分客户需求，从而建立大数据分析能力并转化为支撑“精服务”的生产力。现阶段全国各行业的呼叫中心都将智能语音分析系统应用在质量管理、运营分析等工作领域，那我们应如何最大化发挥它的价值，激发热线对质量与效率提升的驱动效应呢？

　　一、成立智能语音分析系统应用、推广项目组

　　如果认为购买了先进的设备就可以解决一切问题，那无疑是错误的想法，因为优质的设备需要正确的使用方法才可以发挥它应用的价值，呼叫中心购入智能语音分析系统后还有大量工作要做，需成立项目应用小组，因只有各岗位群策群力、共同应用才能将系统的最大价值充分挖掘出来，但在项目实施时要注意以下要点。

　　1、项目组成员需涉及中心各岗位工作人员

　　项目组成员应涉及中心各岗位工作人员，除了要求质检部门、业务部门的人参与外最好还有企业的决策高层参与进来，因为同样的一通录音，不同的部门可发现不同的问题，质检员发现的是服务用语方面的问题，业务人员有可能发现业务制定方面的缺失，管理人员有可能发现的是企业经营业绩提升的突破点，系统中相同的模块不同的部门可以应用到不同领域，只有各岗位一起应用，才能将其最大价值挖掘出来。

　　2、建立系统模块功能说明全景图，评估应用效能

　　一般情况下厂家公司会提供系统应用说明，但操作说明中一般是针对系统功能的简介，并无实操方面的经验汇总，项目牵头人需结合中心工作情况及系统现阶段应用情况对各模块功能进行简要说明并对可应用性进行评估，从而方便后续应用时进行参照。

　　3、设置项目排期表，建立问题反馈机制

　　项目负责人需制定项目应用排期表，成员需严格按项目进度对系统进行应用，并按周反馈应用情况，同时把应用时存在的问题反馈至项目负责人，项目负责人会将发现的问题反馈至厂家工程师，待工程师反馈结果后通知问题提交人进行改进情况验证，以此在应用过程中不断总结经验，优化完善，且在项目结束时项目组成员需提交应用成果报告，从而为日后的系统应用与推广提供重要参考依据，使系统成为客服生产运营的有效支撑工具。

　　二、规避系统因素，提高智能质检应用率

　　智能语音分析系统在质量管理方面可实现全量导入话务的质检，大幅度提升了质检覆盖面，且系统可通过直接定位录音中问题片断的形式提高质检效率及服务质量监控能力。现阶段存在的问题是处理问题时效性考核类准确率较高(如静音时长、未及时挂机等)，但服务用语、推诿受理等主观考核项受语音语调无法识别、文本转换不准确等系统因素的影响，降低了系统质检的准确性，在此情况下我们应如何规避系统因素，提升系统应用率呢？

　　1、细化模型项目，规避系统因素

　　服务忌语、受理推诿等主观质检项大多数为系统引进时即设置好的质检项目，质检项中涵盖的违规关键词较多、覆盖范围较广，故会增加错误识别率，可从细化质检项目入手，如服务忌语项可以细分为首问语不规范、结束语不规范、反问客户、口语较多等方面，而受理、推诿可从建议客户咨询营业厅、过度依赖自动台等维度进行细分，通过细化质检项的形式降低质检差错率，并可多纬度监控服务情况。

　　2、主观质检项目由人工辅助进行复核

　　针对准确性较高的模型，质检结果可直接进行应用，针对准确性较低的模型由人工辅助对质检结果的准确性进行复核，因系统可直接定位问题片断，人工只复核问题点即可，此方面既可规避系统因素，也可提高质检效率；如问题录音较多，也可以等距模型确定抽检样本，从而加强抽样样本的公平性。

　　三、让大数据发挥其应有的价值

　　大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息，通过对客户行为的分析和挖掘可了解用户需求，提升客户满意度，为市场营销、用户维系提供咨询方案和建议，但在未引进智能语音分析系统前呼叫中心针对客户偏好、需求、不满意点等信息的获取途径一般为电话回访调研，此方式较为耗时，且人力成本投入过大，而智能语音系统恰好可弥补此空白项，那我们应如何提升分析？

　　1、数据关联分析，细分客户特征，建立可视化数据分析模型

　　首先，可通过系统建模筛选符合条件的录音，再通过人工对录音进行听取，初步确定所需信息；其次，将智能系统分析出的数据与现阶段客服中心所具备的客户地市、年龄、喜好等信息关联，进一步细分客户特征；最后，用结合后的客户特征数据制作可视化分析图表，直接呈现大数据特点。

　　2、建立预测性分析模型，挖掘数据特点

　　（1）客户行为预测性分析模型：通过对客户需求、喜好、特征联动性分析，建立客户行为预测行分析模型，通过行为趋势找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施、保留客户。

　　（2）通过对全业务进行针对性的监控、预警、跟踪，系统在第一时间自动捕捉市场变化及了解客户需求，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

　　宋立伟 杨洋