随着联络中心接待的流量持续增加，负责客户体验和服务的领导者们发现自己处于两难之间：是继续招聘人手以应对增长，还是眼睁睁看着服务质量下滑。无论哪种选择，都不是长久之计。

Kerv Experience的Jas Bansal分享了六种方法，说明了语音和文本分析技术如何在不增加人手的情况下，提升服务质量，并从每一次的客户互动中学习并提炼出有价值的信息。

在传统的质量管理（QM）方面，没有一个组织能够负担起监听和审查每一通电话、每封电邮、每条短信或每次聊天的人力成本。这时，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的运用就显得尤为重要了。它们能够自动化处理互动，并且详细分析客户与坐席之间的对话，从海量的非结构化数据中提取出有用的信息和见解，其成本效率远超人工操作。

为什么要引入语音和文本分析技术呢？主要是因为它们能够显著提升服务质量和效率。比如，通过分析技术可以提升坐席的表现，降低平均处理时间，提高首次接触解决率，增加销售转化率，弥补培训的不足；改善客户的整体服务体验，比如识别和解决客户努力过大的环节、沟通问题、流程断层和潜在的挫败感；更有效地监控合规性，确保服务过程中严格遵循脚本和政策；更好地进行业务规划，准确把握趋势，预测未来客户的行为和需求。与传统的质量管理流程相比，这些工具能够实现对每一次互动的全面实时分析，大大提高了准确性，减少了偏差，确保了每一步骤的合规性。

这里有六个实用的用例示例，能够有效地展示语音和文本分析技术的力量：
自动转录：获取每个语音和数字对话的完整、准确转录，揭示客户痛点和未满足的需求以及坐席能力的证据。
同理心分析：评估坐席展现的同理心和情商水平，分配反映他们与客户的情感和关切相关能力的分数。
针对性培训：使管理者能够精确地找到辅导机会，同时用坐席最佳实践和执行良好的互动例子改善反馈。
互动概览：轻松可视化并了解代理、队列和流程的客户话题和趋势，根据选定的参数搜索和过滤数据，获得易于使用的洞察力。
情绪分析：解析语言或文本以评估对话中情绪基调（积极、消极、中性）和情绪变化触发因素。
主题发现：根据预定义短语检测主题，例如客户意图和与欺诈风险、运行脆弱性注册相关的关键词。

语音和文本分析技术是建立在数字化、数据驱动的联络中心的基石之一。这些技术不仅能够帮助管理层和团队领导更清晰地了解服务过程中到底发生了什么，从而改进决策制定、内部流程和服务质量。

麦肯锡的研究表明，采用语音分析的组织不仅能够实现成本节约（20%至30%之间），还能提高客户满意度（提高10%或更多），并增强销售业绩。Opus的数据进一步说明，尽管有82%的组织在积极转录语音数据，但有三分之二的组织未能充分利用这些音频资产来支持业务目标。当引入文本分析工具时，提高客户体验、销售和效率的机会将进一步增加。随着数字化工具的不断进步，AI和NLP技术的应用帮助企业识别导致客户不满的原因，揭示了改善合规性、运营效率和服务代理表现的新机会。