AI NLP和NLU引擎，为呼叫中心提供更好的客户体验

该公司对他们的客户有以下问题:

我的客户对我们最新产品的耐用性有什么评价?

在对我们的电话脚本进行重大更改后，我们收到的退款是多还是少?

一种情绪不仅暗示了客户的潜在干预，而且还可以与其他信息相结合，例如购买或取消信息。客户的沟通可能是好的，也可能是坏的，最终会影响到底线。愤怒的客户可能会有更大的机会流失或退款。这使我们能够揭示“为什么”和“谁”背后的定期联系对象，并提供一个明确的，量化的财务行动策略。NLP用于理解和预测基于文本的通信趋势。语音分析用于对录制语言的文本材料进行编码。

这种编码使我们能够识别客户支持呼叫的主题，监控一段时间内的模式，并评估操作员的性能。基于人工智能的NLP引擎对电话和电子邮件进行测试和分析。线程和讨论可以由NLP引擎识别。这将有助于理解和分析讨论的感觉、声音、情绪、感受、话语和其他参数。这将有助于利用客户的历史信息和他们对目标活动的态度。历史数据有助于预测和推荐下一个最佳产品。人们越来越关注通过自然语言处理兴起的聊天机器人。这些机器人可以快速响应客户的基本要求和问题。