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- 发布时间
- 2020-07-31 11:55:49
在呼叫中心运营方与客户之间,有一个信息和知识上的鸿沟:运营方掌握自己所提供的产品和服务的背景、特长、优势和缺陷,而普通用户大都欠缺关于产品和服务的专业知识,所以就会出现运营方按照自己理解的内容写出来,传递给用户时用户根本听不懂或不明白,即便采编人员认为自己已经“很”客户化了,但用户还是不认可。用用户能够理解甚至用户的语言与用户进行沟通,才能提高沟通效率,才能有好的满意度。
同时,知识库内容的客户化是一个永无止境的过程,在KMCenter研究和咨询实践中就发现:在产品服务设计人员、采编人员、坐席、用户之间各自都存在着相应的矛盾,所以知识内容的客户化既需要有相应的理念认知,同时必须找到相应的方法和工具,才能真正做到“客户化”。
对于采用传统销售模式的企业来讲,呼叫系统中心,突发危机将破坏企业与客户间的沟通机制,可能你没有办法与用户进行面对面的沟通,甚至你的系统也将出现中断,使客户无法获得来自企业的信息,更无法从企业中获得服务与需要的产品。
在这种情况下,企业原有的客户的资源将流失。但是对拥有了先进的联络中心系统的企业来讲,情况就会变得不一样,因为先进的呼叫中心系统将为客户与企业之间的沟通提供更多的选择。只要突发危机不造成整个通信系统的损坏(包括语音通信系统和数据通信系统), 用户就会有途径获得其需要的服务与信息。
智能外呼系统既适用于客户呼入进行咨询时语音交互式回答客户的问题,也适用于系统自动对客户发起呼叫进行真实自然的沟通对话。
语音识别系统选择识别基元的要求是,有准确的定义,能得到足够数据进行训练,具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模,汉语的协同发音不如英语严重,可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力,会使得性能急剧下降。