：有證據表明，客戶變得更加焦躁和壓力更大，他們對客服人員的憤怒超出了他們的評論、服務或支持問題的實際內容，並對他們大喊大叫，而這種聲音是沒有道理的。是這樣嗎？如今，人們對即時客戶服務的期望已經降低了失望的門檻。
再加上大流行以及政治和
經濟的不確定性，這意味著大眾理所當然地生活在高度情緒化的狀態中。不幸的是，聯絡中心代理有時很容易發洩憤怒。人工智慧驅動的分析可以幫助公司隔離“噪音”，以更好地管理投訴，並增強代理商提供解決方案的信心。
使用深度學習模型，人
工智慧可以查看大量參與數據，並應用分析 如何建立電話行銷數據 來發現類似投訴激增時的模式。例如（「我無法在線支付帳單」）與一次性客戶問題（「我的包裹遺失」），並幫助提供相應的建議。這樣，代理人對解決問題的道路更有信心，無論是解決尖銳問題還是一次性問題行為。
人工智慧和分析在識別
問題、確定客戶的反應與平均行為 買 準確的手機號碼列表 帶領 有何不同並進一步提出有意義的解決方案時表現出色。調查疲勞關於「調查疲勞」的討論很多，即客戶厭倦了調查而不做出回應，這可能會扭曲客戶態度客戶聲音的真實情況。
因此，我們詢問戴夫辛格
是否正在發生這種情況。「調查疲勞是真 香港新聞 實存在的：消費者不斷受到調查的轟炸，而且他們需要很長時間才能完成，」戴夫說。「電話調查也因提供有偏見的答案而臭名昭著，因為只有有限的人能夠忍受掛電話進行五分鐘的調查，這可能會導致調查結果出現偏差。
「如今，最佳實踐是縮
短回饋問題並使其隨機化。“如果您向一位客戶詢問一系列簡短的問題，例如“您的體驗如何？或“決議如何？”根據調查的一個部分和另一位客戶的另一部分的簡短問卷，您可以對所有受訪者的結果進行平均。
並更準確地了解客戶的
態度。「這將減少調查疲勞。「另一種選擇是在結帳時透過密碼鍵盤向客戶提出一個簡單的問題，然後將其隨機化。「您將更全面地了解數千名受訪者。您的客戶不必花費超過五秒鐘的時間來說：「是的，收銀員很友善」、「是的，我找到了我想要的東西」或「是的，價格很合理」。
“減少時間和問題可以減
少消費者的挫敗感並增加調查參與度，以便品牌可以收集有意義的客戶見解聲音，從而持續改善客戶體驗。”：高階人工智慧，包括大型語言模型，在客戶服務方面既有前景，也存在陷阱。
人工智慧能否幫助了解
客戶，包括獲得有關座席績效的有意義的品質洞察？有什麼注意事項？是的，人工智慧可以在這些領域提供幫助。兩個最大的挑戰是需要對人工智慧驅動的解決方案