智能语音识别技术在呼叫中心热线与质检中的应用

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1、智能语音分析在呼叫中心精细化运营中的应用项目成效项目背景项目总结目录项目实施热线和客户物理距离很近，实际上却遥不可及！迫切需要一种革新的客户信息分类分析机制！！低成本、高效率、准确性强背景1:如何发挥热线沟通桥梁功能传统的客户信息分类分析方法成本高、效率低、准确性差矛盾海量信息不能实现科学分类，成为信息垃圾如何发挥公司运营传感器和晴雨表的功能多年来仍未得到解决热线承载80%以上的客户与公司之间的沟通与交互热线是最主要的客户信息聚宝盆热线是公司CRM管理中不可或缺的客户信息来源来电原因点击分类颗粒粗，不能满足精细化分析增长CSR通话时长、降低接续效率录音监听分类颗粒和准确性

2、均能满足需求，但是人工成本巨大，效率低背景2:如何提升热线运营服务品质聆听客户心声，改善服务质量，提升客户满意已成为通信企业的关注焦点，据统计70%-80%的客户与企业的接触通过客服中心完成，目前我公司客服中心平均每天服务几十万次，但是仅能抽检1%进行质检，目前的质检方式工作量大，效率低，抽检率低，难以有效评价整体服务质量。同时对通话均长、重复来话的分流等工作也没用有效地解决途径，服务质量的管控一直为抽样的、统计的。只有300条录音被质检运营十多年的客服热线如何进一步提升运营的水平构建高效全面的服务质量管控体系！背景3：业务复杂度急需创新的培训模式业务准确率低多层面的拨测

3、显示热线服务准确率在70-80%间徘徊员工压力大在CSR的压力排名中，培训考试排名第二，仅次于接续班务缺乏高效率的对员工薄弱环节的精确细分和定位的手段和机制，培训需求确定、计划设计、实施等各环节相对粗放。培训设计偏向于“业务驱动”而非“员工能力需求驱动”！培训内容标准化教材编写、课程设计通用性较强，难以实现针对性的员工能力提升。培训对象大众化目标范围界定模糊，部分能力过关员工仍需参加，徒增工作压力。迫切需要一种能够精确细分和定位员工薄弱环节的机制，提升培训的效果和效率！症状原因根源项目成效项目背景项目总结目录项目实施实施技术架构和过程项目功能分析客户拨打热线的原因提升内部

4、管理水平定位服务能力短板和培训需求———7通过对语音分析技术、10086客服业务、呼叫中心录音模块、客服质检流程等进行研究和应用设计，依托现有平台建设语音质检分析系统，下图是语音分析系统核心技术架构：项目实施技术架构项目实施过程建立和客服平台通话录音调取的接口；完成平台管理、应用分析、语音翻译服务器等硬件布署；完成业务平台搭建。形成了移动行业特有的业务和典型的客户化描述语言要素匹配模型，实现录音通话的有效归类与统计。通过听取已建模型中的录音，验证模型的匹配度、准确度，继而再对模型进行调整、优化。系统搭建（40天）语音建模（20天）模型验证（8天）实施技术架构和过程项目功能

5、分析客户拨打热线的原因提升内部管理水平定位服务能力短板和培训需求———功能应用1：洞察客户诉求，落实有诉必录利用语音分析逐层细化，直至定位末梢原因可以通过录音关联功能自动调用相关录音，方便分析人员定位原始的信息。落实集团有诉必录相关要求。热线每天人工来话超过15w，客户为什么而来?语音分析系统能够从20种维度进行客户信息分析员工信息业务信息地域信息品牌信息……某一维度细化功能应用1：洞察客户诉求，落实有诉必录案例手机上网业务中，咨询占到16%，客户对于哪些问题存在抱怨？聚焦月租、优惠、开通、套餐等关键信息功能应用1：洞察客户诉求，落实有诉必录语音分析的提示：资费原因，电信

6、天翼更便宜；网速原因，联通3G网速更快。找寻客户对产品、流程等不满抱怨的焦点问题，并挖掘竞争对手的业务优势，针对性地提出改进意见。功能应用2：夯实服务品质，提升管理水平语音分析通过建立用户评价的语言模型，分析出录音文件中用户差评及好评的体验评价。通过客户评价分析，作为按键及短信满意度评价收获不到的反馈的补充，并为投诉预警，可以综合按键满意度进行统一的分析。通过短信满意度评价能获得的用户反馈有限，一般只有20%-30%的用户进行了满意度评价的回复，对大多数用户致电呼叫中心后的满意度情况缺乏有效的采集方案。通过智能语音识别，对参与短信满意度评价的来电进行分析，分析其满意程度与

7、各要素的关联关系,建立来电满意度评价模型；根据来电满意度模型，通过智能语音识别对所有未参与评价的来电进行分析，最终实现未参与短信满意度评价来电的满意度分析。功能应用2：夯实服务品质，提升管理水平未参与短信满意度评价分析分析现有来电满意度关联要素：提取已评价来电，对其各要素及满意度情况进行分析。建立来电满意度评价模型：包括品牌、服务类型、业务类型、关键字等要素与满意度关系。通过智能语音识别，提取关联要素，实现对未参与评价来电的满意度评价。满意度评价模型中，来电原因分析包括：业务品牌、服务类型、业务类型、通话聚焦。业务品牌来电数不