音声認識技術の進化により、ログの全文テキスト化を実践するコールセンターが増えています。
これにより、モニタリングの手法は大きく変わりそうです。
例えば、クレームや誤案内の検知を目的としたリアルタイムモニタリングは自動化が進みます。
SVは、テキスト化された複数人分の応答内容を“目視”で確認し、ハイライトされたNGワードを元にオペレータをフォローできるようになります。
定量評価もテキストマイニングなどを併用することで自動化が可能です。
これにより、従来は公平性を重視するあまり、対象コールをランダムに抽出してマナーや名乗りをチェックするという評価方法が一般的でしたが、これからは、“耳で聞くからこそ評価できるコール”にフォーカスした、より顧客視点でのチェックが主流になるでしょう。
これにより、モニタリングの手法は大きく変わりそうです。
例えば、クレームや誤案内の検知を目的としたリアルタイムモニタリングは自動化が進みます。
SVは、テキスト化された複数人分の応答内容を“目視”で確認し、ハイライトされたNGワードを元にオペレータをフォローできるようになります。
定量評価もテキストマイニングなどを併用することで自動化が可能です。
これにより、従来は公平性を重視するあまり、対象コールをランダムに抽出してマナーや名乗りをチェックするという評価方法が一般的でしたが、これからは、“耳で聞くからこそ評価できるコール”にフォーカスした、より顧客視点でのチェックが主流になるでしょう。