CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:根據(jù)The Quality Assurance Training Connection（QATC）進行的研究，美國聯(lián)絡中心座席的平均年流失率介于30-45％之間，是該國所有職業(yè)平均水平的兩倍多。
這個令人驚嘆的數(shù)字揭示了聯(lián)絡中心公司面臨的挑戰(zhàn)性和成本昂貴的嚴重問題，包括將聯(lián)絡中心作為服務銷售給大品牌的業(yè)務流程外包（BPO）公司，這些大品牌相信這些服務專家可以幫助他們處理來自其客戶的多渠道入站查詢。
一些行業(yè)分析師表示，聯(lián)絡中心（或客戶關(guān)懷）BPO市場到2023年將持續(xù)保持快速增長的態(tài)勢。技術(shù)創(chuàng)新，競爭和并購活動的增加以及為客戶提供更好服務的新方式創(chuàng)新將使該行業(yè)保持活力。
包括Teleperformance，Concentrix（Convergys），Alorica，Atento，Acticall（Sitel），Arvato，Sykes Enterprises，TeleTech控股，Transcom，Serco，HKT Teleservices和Comdata在內(nèi)的公司正在蓬勃發(fā)展，即使他們受到各種方式的挑戰(zhàn)威脅，包括培訓，激勵和留住人才。鑒于消費者仍然希望得到熟練，經(jīng)驗豐富的人的幫助（特別是涉及高價值交易），尋找新方法使座席體驗更好已經(jīng)成為管理者的首要任務。
高流失率轉(zhuǎn)化為招聘和培訓的高成本，員工生產(chǎn)力下降以及與客戶互動人員的士氣低落，總部位于丹佛的技術(shù)公司Customer View創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Joe Galvin表示。分析和人工智能平臺旨在幫助BPO和企業(yè)了解和培養(yǎng)'偉大'的客戶體驗座席和大使。
Galvin在客戶關(guān)懷和聯(lián)絡中心行業(yè)工作了20多年，他運用他的經(jīng)驗，以可擴展的方式管理數(shù)百或數(shù)千名座席。
與公眾打交道可能是一項壓力很大的工作，沒有適當?shù)墓ぞ邅砼嘤柡驮倥嘤?，支持和獎勵具有正確有用信息和見解的座席，他說。我們現(xiàn)在可以采用新的方法，我們已經(jīng)看到這些方法在大型部署中是可行的，業(yè)務成果證實擁有合適工具的座席和具有適當監(jiān)督水平的經(jīng)理可以完全改變工作場所和品牌正在尋找的結(jié)果。
較小的聯(lián)絡中心（50座席以下）受流失率的影響較小，根據(jù)Babel Survey的數(shù)據(jù)，每年為17％，中型聯(lián)絡中心為37％，大型聯(lián)絡中心是44％。
我們可以解決這個問題，Galvin說，但是如果不使用分析和自動化，大型組織就無法大規(guī)模地解決這個問題。通過適當?shù)墓ぞ吆蛯φ麄€企業(yè)中的座席，經(jīng)理和其他人的支持，工作變得更有價值，更少重復，并且壓力更小。雖然我們無法解決工資和福利等問題，但我們所能做的就是幫助識別和支持人才，并鼓勵一線座席在其工作中真正做到最好。
Customer View正在推出圍繞對話行為分析理念的新功能，Galvin稱其超越了傳統(tǒng)分析（將語音轉(zhuǎn)換為文本，分析單詞和基本數(shù)據(jù)，挖掘洞察力）。
當我們接下來時，每個人類對話中都有一些元素，我們可以通過更清晰，更明確，包括語調(diào)，談話中的停頓，發(fā)現(xiàn)某些關(guān)鍵詞趨勢，不滿的提及競爭對手來理解客戶等等，他解釋道。如果沒有AI和高級分析，真正理解然后塑造積極行為是不可行的。我們需要自動執(zhí)行與數(shù)據(jù)相關(guān)的例行任務，減少與必須清理和解析數(shù)據(jù)相關(guān)的'笨拙工作'，并提供非常聰明的見解，座席和經(jīng)理可以使用這些洞察來改善行為并影響對話的發(fā)生方式。
高流失率帶來了顯著的負面影響，包括當座席辭職時所失去的經(jīng)驗和導致的士氣低落，特別是在工作緊張的季節(jié)；招聘，雇用和培訓新人的高成本；并且，或許最重要的是，越來越糟糕的體驗嚴重影響了品牌的商業(yè)聲譽。
Galvin說，士氣問題也會影響管理者和其他領導人。當局面變得艱難時，可憐的領導就會產(chǎn)生一種無法控制的感覺。為整個組織的領導者提供可見性和洞察力，了解每天發(fā)生的事情以及一線座席的反饋，使他們能夠相互交流以解決危機和季節(jié)性交易量，同時為他們提供信息和洞察力，而不僅僅是數(shù)據(jù)--有助于他們成功并提供BPO客戶所需的服務質(zhì)量。
信息量太大嗎？
Galvin說，另一個挑戰(zhàn)是TMI（Too Much Information）--信息量太大，來自傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析應用程序的太多信息。在每個渠道（語音，網(wǎng)絡，社交，聊天，電子郵件，移動設備等）中捕獲每個對話的能力在技術(shù)上是可行的--但它們是否實用？誰能及時分析所有這些信息以采取行動？
根據(jù)一項研究顯示，它以這種方式分解：
- 收集數(shù)據(jù):17％
- 清理數(shù)據(jù):23％
- 可視化數(shù)據(jù):14％
- 構(gòu)建/選擇模型:21％
- 將模型投入生產(chǎn):9％
- 尋找見解:11％
- 其他:5％
這是作為服務提供的會話行為分析可以產(chǎn)生巨大價值的地方，Galvin解釋道。自動化收集，清理，存儲，抽象和利用數(shù)據(jù)的方式的能力使得BPO可以將更多時間花在重要的事情上--應用學習--而不是與收集有用數(shù)據(jù)相關(guān)的平凡任務上。憑借云的經(jīng)濟性，強大的計算能力以及將所有這些作為平臺提供的能力，我們稱之為CXaaS（客戶體驗即服務），正在改變游戲規(guī)則。
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作者：Shrey Fadia
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