En Önemli Şeye Odaklanan Konuşma Analitiği
Konuşma Analitiği genellikle geniş bir yetenek seti olarak tanımlanır, ancak en kritik temeli doğru ses segmentasyonudur. CallTech Konuşma Analitiği, çağrı kayıtları içindeki konuşma ve konuşma dışı segmentleri güvenilir bir şekilde ayırt etmeye odaklanır—çağrıların gerçekte nasıl aktığına dair net, ölçülebilir bir görünüm oluşturur.
Sesi konuşma ve konuşma dışı segmentlere sınıflandırarak, sistem konuşma süresi, sessizlik süresi, konuşma dağılımı, üst üste konuşma ve konuşma dışı aktivite gibi tutarlı operasyonel metrikler sağlar. Bu sinyaller temsilciler, kuyruklar, kampanyalar ve zaman dilimleri arasında objektif ve karşılaştırılabilirdir—ekiplerin performansı güvenle değerlendirmesine yardımcı olur.
Kelime içeriğini analiz etmeden bile, konuşma vs konuşma dışı analitik yüksek değerli göstergeler ortaya koyar. Olağandışı yüksek sessizlik oranları müşteri kafa karışıklığını veya etkisiz çağrı yönetimini yansıtabilir. Aşırı üst üste konuşma genellikle iletişim kopukluklarına veya eğitim ihtiyaçlarına işaret eder. Taraflar arasındaki anormal konuşma dağılımı, senaryo uyumu sorunlarını veya zayıf çağrı kontrolünü işaret edebilir.
Sisteminiz yeterli çağrı istatistiği topladığında, bu temel segment yüzdesi dağılımları üzerinde otomatik anomali tespitinin kilidini açar. Makine Öğrenimi, çağrı popülasyonunuzdaki tipik davranış kalıplarını öğrenebilir ve beklenen konuşma ve konuşma dışı dinamiklerden sapan çağrıları, temsilcileri veya kuyrukları ortaya çıkarabilir—operasyonel sorunların erken tespitini destekler.
CallTech, önce yüksek kaliteli segmentasyonu önceliklendirerek, anomali tespiti, kalite iş akışları veya gelişmiş analitik gibi her üst düzey yeteneğin güvenilir ölçümler üzerine inşa edilmesini sağlar. Konuşma Analitiği, platform genelinde akıllı izlemeyi destekleyen yapısal katman haline gelir.
- •Doğru Konuşma vs Konuşma Dışı Segmentasyon
- •Sessizlik, Konuşma Süresi ve Üst Üste Konuşma Metrikleri
- •Temsilciler ve Kuyruklar Arasında Objektif Çağrı Akışı Analizi
- •Segment Dağılım Anomalilerinin İstatistiksel Tespiti
- •Zaman İçinde Makine Öğrenimi Tabanlı Kalıp Öğrenimi