隨著各行業(yè)市場競爭日益激烈，維護(hù)存量客戶，減少用戶流失是每家企業(yè)的呼叫中心不得不肩負(fù)起的責(zé)任。然而，傳統(tǒng)呼叫中心在面對海量客服通話錄音時，只能抽檢，監(jiān)管力度十分有限。蘊含在客戶咨詢、投訴電話中的一手市場反饋信息，也無法得到有效地利用。
靈云智能質(zhì)檢系統(tǒng)的出現(xiàn)，成功化解了這個困境：
某世界500強(qiáng)企業(yè)自與捷通華聲合作，搭建靈云智能語音分析系統(tǒng)以來，直接節(jié)省成本億元以上，客戶投訴率連續(xù)3年控制在閥值以下。
靈云智能質(zhì)檢系統(tǒng)面世以來，幫助各行業(yè)企業(yè)實現(xiàn)了呼叫中心通話內(nèi)容的100%全量質(zhì)檢，通過對語音內(nèi)容的挖掘和分析，向企業(yè)提供“客戶投訴量、投訴內(nèi)容、客戶畫像、業(yè)務(wù)熱點、輿情分析等”全方位的數(shù)據(jù)支撐。這一切都源于采用了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先領(lǐng)先大數(shù)據(jù)分析算法的靈云文本分析技術(shù)-Text Analysis(TA)。
TA如何實現(xiàn)通話內(nèi)容100%全面質(zhì)檢
靈云文本分析的“標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)檢查”、“規(guī)則質(zhì)檢”以及“情感分析”功能，讓呼叫中心能夠全面了解坐席人員是否按照規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)進(jìn)行表達(dá)，是否說出了違禁詞匯，還可以通過檢測致電客戶的情緒狀態(tài)來判斷坐席人員是否合格。
①標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)檢測
利用模板匹配的方法，可以根據(jù)預(yù)先給定的標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)集和相應(yīng)的閾值集，分析檢查坐席通話文本對標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)集中話術(shù)的覆蓋情況。將坐席通話自動劃分到通過標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)檢查的合格通話集，或者未通過標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)檢查的不合格通話集，能夠更好的實現(xiàn)對坐席服務(wù)質(zhì)量的精準(zhǔn)監(jiān)測和全面評估。
②規(guī)則質(zhì)檢
規(guī)則質(zhì)檢提供了一套從詞表到短語、從短語到腳本三個層級定義的文本匹配規(guī)則集，用于判斷通話文本數(shù)據(jù)對相應(yīng)規(guī)則集的命中情況，進(jìn)而實現(xiàn)通話敏感信息監(jiān)控、客服禁忌語監(jiān)控等。該能力方便客戶對坐席通話內(nèi)容中一些容易流失用戶的用語或其他特定內(nèi)容的監(jiān)控。
③情感分析
情感分析主要用于對一句話或者一段話進(jìn)行情感極性的判定。通過深度學(xué)習(xí)、字向量和近大量標(biāo)注的評論性語句進(jìn)行建模訓(xùn)練，得到了針對評價性內(nèi)容的正負(fù)兩極情感分析模型。考慮到有些人在表達(dá)負(fù)面情緒時，并無明顯聲音特征差異，該模型彌補了一些智能質(zhì)檢分析系統(tǒng)僅能通過“語速”、“音量”、“沉默時長”等信息判斷帶來的誤差。
TA如何從錄音中挖掘信息
靈云文本分析的“文本分類”、“關(guān)鍵詞提取”、“詞語義挖掘”以及“用戶特征提取”等功能，讓靈云智能語音質(zhì)檢有能力提供業(yè)務(wù)熱點、重復(fù)來電、客戶畫像和輿情分析等維度的數(shù)據(jù)分析和結(jié)果呈現(xiàn)，幫助呼叫中心從海量非結(jié)構(gòu)化的通話錄音中提取出具有市場價值和指導(dǎo)意義的信息。
①文本分類
該能力可以將已經(jīng)通話內(nèi)容而未知通話類別的將已知通話內(nèi)容而未知通話類別的通話自動劃分到預(yù)設(shè)好的通話類別中(投訴、業(yè)務(wù)A咨詢、業(yè)務(wù)B咨詢···)，從而極大的節(jié)省人工標(biāo)注通話類別的工作量。根據(jù)通話類別，系統(tǒng)還可以進(jìn)一步分析投訴及競爭對手提起次數(shù)等信息來把握輿情。
②關(guān)鍵詞提取
關(guān)鍵詞提取功能通過先將文本進(jìn)行分詞，然后計算每個詞出現(xiàn)的概率與通用的語言模型進(jìn)行比較，提取出文中高頻出現(xiàn)的而不是通用模型中常出現(xiàn)的日常用語的關(guān)鍵詞。該功能可以幫助呼叫中心快速把握近期投訴的主要矛盾點和客戶主要提及競爭對手時提及的相關(guān)信息。
③文本新詞發(fā)現(xiàn)
文本新詞發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于從大量原始語料中提取可能存在的詞，從而極大的節(jié)省人工提取詞表的工作量。例如每年網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)的大量新近創(chuàng)建的詞語，又或者有些業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵詞在系統(tǒng)建立初期被忽視了，這些詞語在之前是不存在的，人工獲取工作量很大，使用新詞發(fā)現(xiàn)功能可以快速完成對新詞的提取。
④用戶特征提取
用戶特征提取功能利用編寫正則表達(dá)式和關(guān)鍵詞檢索方式，結(jié)合上下文出現(xiàn)的關(guān)鍵詞以及特定詞語，實現(xiàn)對通話的中提及的年齡、性別、身份證號等用戶信息進(jìn)行識別和提取。如此，呼叫中心能夠?qū)ψ稍冇脩舻娜后w信息實現(xiàn)多維度的清晰認(rèn)知。
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