例如，Convin 的 AI 电话呼叫将错误率降低了 50%，确保了精确的数据收集和决策。其转化率提高了 10 倍，表明可操作的 VoC 洞察如何推动收入增长。除了分析之外， AI 语音机器人等工具还可以增强客户互动，从而简化体验。
3. VoC 调查：获取可操作的见解
客户心声调查对于收集客户意见的结构化数据至 澳洲電話號碼 关重要。这些调查设计得当，可以收集精确且可操作的反馈。
设计 VoC 调查的最佳实践
针对特定领域：重点关注特定接触点的问题，例如计费或通话后满意度。
提出开放式问题：鼓励详细的反馈，以发掘对客户偏好和问题的独特见解。
跨多种渠道部署：确保通过电子邮件、短信和语音渠道广泛覆盖。
整合人工智能进行分析：自动化流程，更快、更准确地识别趋势。
使用 Convin 的 AI 电话服务的公司通过自动执行通话后调查并通过 WhatsApp 或电子邮件触发跟进来获得优势。这种无缝通信将收集率提高了21%，证明了 AI 支持调查的有效性。AI 的作用不仅限于调查，还客户服务环境中的语音分析。
4.人工智能在客户服务语音分析中的作用
客户服务语音分析对于识别通话质量和代理绩效方面的差距至关重要。AI 工具可深入了解交互，确保提供一致、高质量的服务。
