每家機構都力圖提升用戶體驗以留著顧客，近年愈來愈多公司採用 Big Data，透過分析客戶的電郵投訴、在社交網絡的分享等數據來掌握消費者情緒。但如果不是文字，而是像熱線中心等語音渠道就很難直接分析，而 Verint 就為這些機構提供了語音分析方案，為整個消費者情緒分析工具補完了最後一片拼圖。

 

利用大數據配合 CRM 管理掌握輿情

相信很多人都有致電熱線服務中心的經驗。在愈來愈多與客戶溝通方式出現下，熱線中心的角色好像愈來愈成為「出氣桶」，畢竟當去到必須 1 對 1 商談的時候，背後可能已用過很多方式聯絡，意圖解決問題而不果。

商業機構要提高用戶體驗，除必須安撫顧客的不滿情緒，更重要是量化這些不滿是什麼，如能分析投訴時的情緒強烈，就更能掌握狀況。近年興起大數據，不少機構除了分析用戶在電郵、網站的回饋外，更會用程式在社交平台、論壇上「爬文」，掃瞄搜尋客戶在公開場合對該公司的評價。

例如電視台會掃瞄剛播放的電視劇集在網路上的評價，以劇集名稱為關鍵字，再看配搭的是「好看」、「垃圾」、「浪費時間」之類等正面或負面的詞語，從而掌握實際評價。換成是商業服務同樣需要收集輿情，因有研究指多達 55% 消費者會在社交平台分享使用經驗，因此更不能不管。

但並不是所有評價都能用文字分析來處理。現在很多服務公司會接受客戶在網站、電郵以至社交網來溝通，據研究指現在已有多達 44% 客戶傾向使用這類非語音方式聯繫。但問題是一旦這些客戶選擇用語音來聯繫，可能代表之前的聯絡方式完全無法解決問題，熱線中心面對的將是更激烈的投訴，如果不能分析這些回饋，將錯失補救最可能產生業務風險的機會。

 

優化客戶體驗有助業務增長

來自美國的 Verint 就為這些熱線中心提供了解決方法。Verint 定位為「客戶體驗優化」服務商，為用戶提供統一平台以分析消費者的客戶體驗，在全球 150 個市場擁有超過 1 萬家客戶。Verint 全球及亞太區副總裁 D. Daniel Ziv 表示 Verint Impact 360語音分析方案，在全球獲得不少財富 500 強機構採用，其中包括香港某國際大銀行，還有中國聯通旗下電信運營商上海聯通等電訊商。

Daniel Ziv 表示 92% 機構都認同提高客戶體驗是重要業務策略，其中多達 23% 公司提供極高品質的客戶體驗後都有顯著的業務增長，反之亦有 46% 公司因體驗太差而折損。其中亞洲地區如中國、印度等都尤其明顯，多達 56% 中國消費者認為服務品質比價錢重要，因此改善客戶體驗就愈益重要。

 

分析語音完成數收集拼圖

前面提到，目前利用大數據協助 CRM 客戶關係管理的做法很常見，但除了在網路上的輿情收集外，用戶直接回饋的意見其實更重要。有很多機構的熱線都會錄下對話，但卻缺乏工具去量化分享對話內容，尤其當熱線電話作為最後把關的角色愈重，如果無法分析語音背後的趨勢，將可能帶來更多業務風險。

而 Verint Impact 360 語音分析方案的專業分析工具，就可分析對話中的用字、語氣，並支援多達 40 種亞洲常見語言，包括廣東話、普通話、日語等。例如當一項新收費推出後，可能會有大量電話聯絡熱線，再透過分析用字（如過分、欺騙），或是說話時的輕重語氣，都能了解到消費者真實情緒，從而針對性的改善服務。

透過此工具就能像一般大數據輿情分析方案一樣，量化並交叉分析語音對話，例如「網站」和「密碼」一同出現的次數有多少，或是「失望」和「取消帳戶」的次數等，從而了解一些業務改動對消費者帶來多大影響，從而針對性改善。

 

統一方案交叉分析多平台數據

Daniel Ziv 表示多達 99% 客服數據都是非結構數據，由於分散在不同平台，因此更難做一個統一的分析和管理。而 Verint Impact 360 並非只是做語音分析，還是一個統一的客戶體驗管理平台，可綜合來自電郵、熱線電話、社交平台、IM 通訊工具、短訊等溝通渠道的數據做綜合分析。

例如一通熱線電話投訴背後，可翻查到該客戶原來已試過從電郵、網站等不同途徑要求協助，那機構就得研究是否有溝通障礙，或是系統出了什麼問題導致問題重覆發生。而每個平台本身當然也可以做數據的量化分析，藉由交叉分析多個平台，從而了解到消費者情緒的真實面貌，可及早發現潛藏的炸彈，在出問題前予以修正。