1、与大多数呼叫中心应用程序一样,分析可以用来削减成本,但它的承诺远不止于此。没有任何其他的呼叫中心技术能够为业务提供这种水平的潜在洞察力,这种洞察力远远超出了呼叫中心的界限,能够提供真实的、可量化的方法,以改进次优的业务流程。这并不是说交互分析科学已经达到了顶峰。语音引擎的准确性和速度、分析能力的复杂性、各种数据输入的集成和报告的可用性等方面都有显著的改进。在分析解决方案中集成复杂的人工智能和机器学习能力,提供了一个机会,使分析远远超出几年前的想象。客户互动分析解决方案为获取业务洞察力、提高运营效率和发展代理商业绩提供了巨大的机会。事实上,这项技术的潜在应用是如此之多,以至于企业对于如何定位和量
2、化潜在的商业收益感到困惑是可以理解的。取决于业务的类型,面临的问题,甚至是技术的类型实施、驱动因素、抑制因素和投资回报可能有很大不同。虽然分析解决方案可能会用于解决一个特别紧迫的问题,如自动化QA流程,但随着时间的推移,它通常会进一步发展为研究商业智能和流程优化。交互分析可以以许多不同的方式用于处理各种业务问题。这是一个优势它非常灵活但它也可能使其向市场传递的信息更加复杂。然而,根据交互分析的使用方式,它可以帮助:大多数呼叫中心的解决方案都有一个明确的、易于沟通的购买理由,通常围绕着节约成本。最流行和广泛的解决方案,如lVR、劳动力管理、CTl和外拨,都有一个清晰和可量化的途径来节省成本和提高效率。交互分析对呼叫中心有不同的吸引力,可以以许多不同的方式用于解决各种业务问题。这是一个优势它非常灵活但它也会让它向市场传递的信息更加复杂,对那些愤世嫉俗的人来说,它似乎在声称分析可以解决呼叫中心可能遇到的所有问题。虽然许多企业最初实施交互分析是为了解决特定的问题,但分析解决方案的成功使用通常会鼓励以后对该技术采取更具战略性的方法。细分分析用例的一种方法是查看那些围绕解决特定已知问题的用例,以及那些具有更战略性、更长期性质的用例,尽管这两个组之间存在一些交叉。
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