繁忙的呼叫中心的呼叫量巨大，因此筛选所有数据并找到可以提高性能的有意义的见解将非常耗时且成本高昂。
这不是什么小小的便利，而是一次巨大的错失良机。
您的呼叫中心是一座信息金矿，可以帮助您识别客户流失的早期迹象、找出客服人员培训中的不足之处并改善客户体验。这就是为什么大约 41% 的销售专业人员使用 AI 来更好地了解客户的情绪和情感*。
在呼叫中心实施情绪分析有助于您更快地发现问题并更深入地了解客户。它会自动检测主题、趋势和情绪。在本高级指南中，您可以了解如何将其用作呼叫中心的强大工具。
关键要点
情绪分析可以揭示隐藏在通话数据中的宝贵趋势和情感，帮助您改善客户体验、减少客户流失并提高座席绩效
实时情绪洞察让客服人员能够当场调整其方法，从而带来更积极的情绪和更好的客户体验
金融教育领导者 Capitalo 使用 CloudTalk 的 AI 来更好地了解客户情绪，从而将呼叫分析时间缩短了 90%，并将错误定位的潜在客户减少了 24%
使用 CloudTalk 监控客户情绪并在客户流失之前解决问题。
什么是呼叫中心情绪分析？
呼叫中心情绪分析是使用人工智能和自然语言处理自动理解客户在通话过程中的情绪、意见和态度的过程。
它会分析语气、词汇选择和说话方式，然后将互动 国家代码 +63，菲律宾电话号码 标记为积极、消极或中性。这有助于您深入了解客户满意度、发现新出现的问题并提高呼叫中心代理的绩效。
呼叫中心情绪分析工具如何工作？
呼叫中心情绪分析工具与捕获呼叫数据的软件集成。然后，它们转录语音并应用人工智能分析来识别情绪趋势。以下是这些工具通常如何工作的细分。
1. 与现有系统的集成
情感分析工具首先与您现有的呼叫中心平台（如 Zendesk、Intercom 或 Salesforce）连接。它们收集语音呼叫数据，还可以结合来自其他渠道（如聊天、电子邮件和调查）的信息。这可以全面了解所有客户互动。
例如，CloudTalk集成了 10 种不同的帮助台工具，因此您可 功能说明：呼叫中心中的 acd 含义 以使用自己喜欢的工具轻松地集中和分析客户对话。
2. 人工智能驱动的通话情绪分析
借助人工智能，您的呼叫中心代理无需手动标记呼叫。情绪分析工具使用人工智能驱动的自然语言处理 (NLP)自动分析对话。先进的机器学习技术可以立即发现讨论的背景、情绪和特定主题。
使用 CloudTalk，您不仅可以查看整体情绪分数，还可以查看通话过程中情绪变化的视觉时间线。
CloudTalk 呼叫中心情绪分析
立即发现客户情绪，然后通过查看记录进行更细致的分析。来源
图片上的红线代表负面情绪，绿线代表正面情绪，黄线代表中性情绪。您可以选择录制时间线上的任意一点，跳转到记录的相应部分，并从此互动中汲取经验教训，以备将来的案例之用。
3. 显示情绪指标和趋势
借助人工智能，您可以自动进行情绪分析并在几秒钟内将其可视化。您将可以访问一个直观的仪表板，其中包含关键见解，包括呼叫量趋势、主要问题和情绪 aero 线索 变化。
CloudTalk 将创建一个统一的情绪分析仪表板，让您可以一览所有客户对话。这样您就可以进行更细致的分析，并分析情绪变化时间线和说话者隔离等内容，同时只需单击一下即可访问相应的记录点。
